病理画像AI開発において，ラベル付けには医師の高度な専門知識が必要であり，十分な量のラベル付きデータの収集が困難である．そのため，大量のラベル無しデータを用いた自己教師あり学習による事前学習が有効なアプローチとなる．しかし，病理画像には異なる倍率でスキャンされた同一領域画像が含まれるのにも関わらず，既存手法ではこれを考慮していない．本研究では，複数倍率画像間の空間的な位置関係を用いて，同一領域を示す異なる画像を特定し，それらの画像の特徴量が近接するように学習を行う自己教師あり学習手法を提案する．提案手法で学習したモデルの有効性を4つの病理画像分類タスクにおいて評価する．