医療現場において診断支援を目的とした脳MRI画像に対する類似症例検索（CBIR）技術の実現が望まれている．そのためには病徴を反映した低次元表現の獲得が重要であるが，各撮像拠点のスキャナやプロトコルなどの違いにより生じるドメイン差が，時に病徴の差よりも支配的であることが近年明らかになっている．我々は，脳MRI画像の低次元表現からドメイン識別が困難になるような敵対的な学習を行うことで，こうした差を低減し病徴をより反映する低次元特徴表現の獲得法を提案する．本報告では，提案するドメイン特徴の低減効果が病気の分類能や特徴空間上の距離に与える影響を報告する．