近年、社会機能の種々の場面で人工知能(artificial intelligence:AI)を導入する試みがなされている。医療においても、医療従事者の負担軽減や見逃し防止を目的としてAI診断の導入が始まっており、内視鏡検査のAI診断補助、胸部レントゲンの病変スクリーニング、病理検査のAI遠隔診断など、既に実用化、あるいは実用化が近いものが出てきている。加えて、病変検出や診断のみならず、治療法選択などの疾患マネージメントを視野に入れた報告もなされている。画像診断支援はAIに親和性の高い分野であり、本邦でも重点的にAI開発がなされるべき分野として、日本医療研究開発機構の臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業の枠組みでの大規模なデータベース構築とAI開発が進んでいる。一方、超音波分野のAI開発に関しては、画像データの取得に際して術者依存性が高いこと、機器ベンダーや機種が多く、さらに画質パラメータが複数あるなど、画像の多様性が高く、データベース構築やAI開発に際してのハードルとなっている。本稿では、医療分野での画像診断領域AIの現状を概説し、特に超音波AIにフォーカスして、その特有の問題点を取り上げ、近未来の超音波AI支援システム展開において取り組むべき課題を述べる。(著者抄録)