ウェブページやポスター，パッケージなどレイアウトデザインは，見た目の印象を変えるだけでなく，視認性や操作性，さらには集客や購買などのユーザ行動にも影響する．レイアウトの類似性を把握できる特徴量があれば，レイアウトの違いが与える影響の詳細な定量化につながると期待できる．そこで本研究では，各要素をノードとするグラフとしてレイアウトを表現し，グラフ畳み込みネットワークの距離学習を用いてベクトル空間へ埋め込むことで，より詳細なレイアウト構造上の差異を捉えるレイアウト特徴量ベクトルを得る手法を提案する．畳み込みニューラルネットなど他の特徴ベクトル化手法と比較することで，提案手法の有効性を示す．