近年Eコマース市場は年々拡大しており，2019年物販市場は10兆円規模となっている．しかし，大量の商品からユーザが商品を選ぶことは困難であり，またファッションにおいては体型や文化的背景，時代など様々な要因があるため，購入に繋がる商品システムの提案が重要な課題となっている．そこで本研究では，自然言語処理と画像処理を用いて商品データを数値化し，ランキング学習を用いて，ユーザが好む商品の潜在的要因と視覚，言語などの細部の要因を含むマルチモーダルレコメンドシステムを提案する．従来のシステムと比較した評価実験を行った結果，本提案システムはユーザに合わせた最適な商品を提案する面で有意性があることがわかった．