矯正治療の診断（orthodontic diagnosis）とは、
「不正咬合の原因と状態を多角的に分析し、最適な治療方針を決定する過程」です。

矯正診断は一般的に 5つの領域から総合的に行います。

1. 顔貌診断（Facial analysis）

顔面の骨格的バランスを評価します。

主な評価項目

項目	内容
正貌	左右対称性、下顎偏位
側貌	Convex / Straight / Concave profile
E-line	上下唇の位置
鼻唇角	上唇突出や後退
顔面高	長顔型（dolichofacial）・短顔型（brachyfacial）

例

骨格性Ⅱ級 → convex profile

骨格性Ⅲ級 → concave profile

2. 骨格診断（Skeletal analysis）

顎骨の前後・垂直的関係を評価します。
主に セファログラム分析で行います。

代表的指標

指標	意味	基準
SNA	上顎位置	約82°
SNB	下顎位置	約80°
ANB	上下顎関係	約2°
FMA	垂直骨格	約25°
Y-axis	成長方向	約59°

例

ANB > 4° → 骨格性Ⅱ級

ANB < 0° → 骨格性Ⅲ級

3. 歯性診断（Dental analysis）

歯の位置関係を評価します。

主な項目

項目	内容
Angle分類	Ⅰ級・Ⅱ級・Ⅲ級
Overjet	前歯の前後被蓋
Overbite	前歯の垂直被蓋
叢生	歯列不正
空隙	spacing

4. 歯槽基底とスペース分析

歯が並ぶスペースが足りるか評価します。

代表的分析

ALD（Arch Length Discrepancy）

Bolton analysis

歯列幅径分析

例

ALD

−6mm → 抜歯検討

−2mm → 非抜歯可能

5. 成長評価（Growth assessment）

特に成長期患者では重要です。

評価方法

方法	内容
手根骨（Fishman SMI）	成長スパート判定
頚椎成熟度（CVM）	セファロで評価
身長成長曲線	思春期成長

例

SMI 6〜7 → 思春期成長ピーク

SMI 10以上 → 成長終了

6. 機能診断

咬合機能・筋機能の評価

咀嚼

舌癖

口呼吸

顎関節

7. 診断の最終統合

これらを統合して診断します。

例

骨格性Ⅱ級叢生症例

Skeletal：ANB 5°

Dental：AngleⅡ級

Space：ALD −6mm

Growth：SMI 4

↓

治療方針

成長利用

機能的矯正装置

あるいは抜歯矯正

矯正診断の基本構造（重要）

矯正の診断は通常 3層構造で表現します。

① 骨格診断
② 歯性診断
③ 軟組織診断

例）骨格性Ⅱ級・歯性Ⅱ級叢生症例

 

スキャンして、Aiシミュレーションの診断は？

口腔内スキャナーと AIシミュレーション（セットアップシミュレーション） を使って診断している矯正歯科医院は増えています。
ただし、従来の矯正診断とは本質的に見ているものが違うため、いくつかの差と問題点があります。

1. AIシミュレーションが見ているもの

多くのシステム
（Invisalign ClinCheck、SureSmile、その他AI矯正）

基本は、歯列データのみです。使うデータは、口腔内スキャン、歯列模型、写真（口腔内）

つまり歯の位置の移動予測を計算しています。

2. 矯正診断で本来必要な要素

本来の矯正診断は 歯だけではなく骨格を診断します。

必要な資料

診断資料	評価
セファロ	骨格関係
顔貌写真	軟組織
口腔内写真	歯列
模型	歯列
成長評価	成長方向
機能	顎関節・筋

つまり、骨格・歯・軟組織・成長すべてです。

3. AIシミュレーションの限界

AI矯正の最大の問題は、骨格を評価していないことです。

例）骨格性Ⅲ級　AIシミュレーション→ 前歯を動かして並べる

しかし、実際は下顎骨前突（上顎劣成長）の場合歯だけ動かしても改善しない

骨格性Ⅱ級

AI→ 上顎前歯後退しかし、本来下顎成長誘導機能的装置が必要なこともあります。

4. もう一つの問題（歯の移動量）

AIは、理想位置を計算します。しかし実際は、歯槽骨、歯根、抵抗中心

アンカレッジなどの制約があります。

例）AI

→ 前歯 4mm 後退

実際は、歯槽骨外に出ることや 歯肉退縮がおこる

5. 成長を考慮していない

AIは通常成長予測をしていません

しかし矯正では、特に10〜15歳では成長が治療結果を決めます

6. 良い点

もちろん利点もあります。

患者説明、非常にわかりやすい、歯のセットアップ

デジタルセットアップとして優秀、マウスピース矯正

7. 世界的な矯正学の考え

現在の矯正学では、AIは診断ツールではなく治療計画ツール

と考えられています。

8. 基礎研修をおこなった矯正歯科医は

① 矯正診断
↓
② 治療計画
↓
③ AIセットアップ作成

という順番です。

AIで診断するわけではありません。

まとめ

項目	AI矯正	矯正診断
歯列	〇	〇
骨格	×	〇
成長	×	〇
軟組織	△	〇
機能	×	〇

つまり、AIは歯列シミュレーションであり矯正診断ではありません

セファログラムをデジタル化して AIやソフトウェアがランドマークを自動検出し、セファロ分析を自動計算してプリントアウトするシステムは現在多くの矯正歯科で使われています。
（Dolphin、CephX、WebCeph など）

これ自体は特別な問題がある方法ではなく、適切に使えば有用なツールです。
ただし、いくつか注意点があります。

1. 最大の問題：ランドマーク誤認識

AIはレントゲン画像から

S

N

A

B

Pog

Go

Me

U1

L1

などを自動で検出します。

しかし実際には

誤認識が一定割合で起こります。

起こりやすい部位

ランドマーク	理由
Point A	骨縁が不明瞭
Point B	骨形態の個体差
Orbitale	重なりが多い
Porion	影が不明瞭
Gonion	下顎枝の境界が曖昧

ランドマークが 1～2 mmずれるだけで角度が変化します。

例

ANB

実際 2°

AI測定 4°

ということも起こります。

2. 二次元画像の限界

セファロは

2D投影画像

です。

AIであっても

左右差

回転

顔面非対称

は正確には評価できません。

3. 基準値の問題

AIソフトは

欧米人基準値

を使っていることがあります。

例

Steiner

Downs

Ricketts

日本人とは平均値が異なる場合があります。

例

指標	欧米基準	日本人
SNA	82°	約84°
ANB	2°	やや大きい傾向

そのまま評価すると
過剰診断や誤診につながる可能性があります。

4. 診断はAIではできない

AIは

数値計算ツール

です。

しかし矯正診断は

顔貌

成長

歯列

機能

骨格

を統合して判断します。

したがって

AIが出した数値だけで診断するのは不十分です。

5. 画質の影響

AI解析は

レントゲン画質に大きく依存します。

問題になりやすい条件

コントラスト不足

撮影姿勢のずれ

頭位の回転

6. 実際の矯正歯科医の使い方

現在の一般的な方法

① AIで自動トレース
② 矯正医がランドマークを修正
③ 分析結果を確認
④ 診断

AIは

トレース補助ツール

として使われています。

まとめ

AIセファロ分析の問題点

ランドマーク誤認識

2D画像の限界

基準値の人種差

数値のみでは診断できない

画質の影響

ただし

矯正医が確認して使うなら非常に便利なツールです。

もし興味があればですが、矯正専門医の間でよく議論になる

「セファロ分析は本当に診断に必要か？」

というテーマがあります。

Proffit

McNamara

Tweed

などで考え方がかなり違います。
この違いを整理すると、矯正診断の理解がかなり深くなります。

やはり、矯正歯科の基礎研修が必要ですか？

結論から言うと、矯正歯科の診断を適切に行うには体系的な基礎研修は非常に重要です。理由は主に3つあります。

1. 矯正診断は「数値」ではなく「解釈」

セファロ分析やAI解析で

ANB

FMA

U1-SN

IMPA

などの数値は出ますが、その数値の意味を解釈する能力が必要です。

例

ANB 4°

考えられる原因

上顎前突

下顎後退

上顎前方位＋下顎後退

下顎時計回り回転

つまり
同じ数値でも治療方針が全く変わります。

これは経験と教育がないと判断が難しい部分です。

2. 骨格・歯・軟組織を統合する必要がある

矯正診断は次の3つを統合します。

要素	内容
骨格	上下顎の位置
歯	歯の傾斜・位置
軟組織	口唇・顔貌

例

上顎前歯が突出して見える場合

原因は

上顎骨前突

歯の唇側傾斜

上唇後退

など複数あります。

この区別は体系的な教育がないと難しいです。

3. 成長評価が必要

特に成長期患者では

成長利用

カモフラージュ

外科矯正

の判断が重要です。

例えば

骨格性Ⅱ級

年齢	治療
10歳	機能的装置
18歳	外科矯正検討

この判断には

Fishman SMI

CVM

成長曲線

などの理解が必要です。

4. AIやシミュレーションだけでは不足

デジタルツールは便利ですが、基本的には、歯の移動シミュレーション

です。

以下はAIでは判断できません。

成長予測、骨格性問題、顎関節、抜歯判断、外科矯正適応

5. 世界的な矯正教育

多くの国では矯正歯科は専門研修（3年程度）が必要です。

理由は、診断、治療計画、生物学が非常に複雑だからです。

まとめ

AIやデジタルツールは有用ですが、矯正診断の中心は矯正学的知識と臨床経験

です。そのため体系的な基礎研修（大学・専門研修・矯正教育）は非常に重要と考えられています。

監修　日本橋人形町ジェム矯正歯科