近年，深層学習を中心とした人工知能（AI）の発展により，核医学における画質改善，読影支援，線量計算，治療反応予測など，診断・治療の両面で応用が進んでいる．特に，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いた画像生成は被曝低減や撮像時間の短縮に寄与し，セグメンテーションを介した個別化医療の効率化も期待される．一方で，ラベル付き核医学画像データの不足や施設間の検査プロトコルに起因する汎化性の課題，さらに透明性・解釈性を担保する説明可能なAIの導入も重要な検討事項である．本稿では，核医学領域におけるAI技術の最新の研究動向とその臨床応用の可能性，ならびに現状の課題と今後の展望について概説する．
