虫歯は多くの人々が生涯にわたって悩まされる慢性疾患の一つであり、その診断は通常、放射線技師がX線写真を視覚的に検査することで行われます。しかし、X線画像の品質が低いために虫歯を特定することが難しく、誤認されることもあります。そこで、本研究では初めてパノラマ画像を用いた虫歯の自動診断システム「PaXNet」を提案しました。モデルは、転送学習を活用して複数の事前学習済みディープラーニングモデルから特徴を抽出し、カプセルネットワークを使用して予測を行います。470枚のパノラマ画像を用いてモデルの検証を行った結果、テストセットにおいて86.05％の精度を達成しました。モデルの性能は、虫歯部分の検出が難しいという課題を考慮した上でも許容範囲内の検出率を示しています。特に重度の虫歯の検出が容易である一方で、軽度の虫歯検出の改善にはより大規模なデータセットが必要であることが確認されました。