近年、人工知能を用いた商品やサービスのレコメンデーションシステムの開発が進んでいる。ファッション分野においては、ライフログや協調フィルタリングを用いて、所有するアイテムに合うアイテムを推薦する衣服のコーディネーション方式が提案されている。しかし、自身や自身と嗜好情報が類似するユーザーのコーディネートの組み合わせには偏りがあることが考えられ、自身でも気付かない、良い配色や形状の組み合わせが存在する可能性がある。そこで、本研究では衣服の配色や形状などに着目し、衣服の組み合わせと評価をニューラルネットワークで学習し、上下のいずれかの衣服から、それに合うもう一方の衣服の提案方式について検討する。