本研究では、肺野CT画像からCOVID-19症例を自動で判定する方法を提案する。現状肺炎の検査には肺野CT画像による画像診断が用いられるが、通常のCT画像の中にCOVID-19による肺炎が紛れてしまうことがある。これは、隔離等の対処を迅速に実施する必要がある場合、診断が後手にまわってしまう原因に繋がる。そこで本研究では深層学習を用いたCOVID-19症例の自動識別の研究に焦点を当てる。提案手法では、近年画像認識分野で注目を集めているContrastive Learningを利用し、肺野CT画像からCOVID-19による肺炎の典型的症例か否かの２値分類を行った。5回の交差検証による実験の結果、未知のデータに対して識別精度 80%を達成することができ、CT画像を用いたCOVID-19の自動診断の可能性を示した。