建設技術者向けNEWS

　戸田建設は、Ｒｉｓｔ（東京都目黒区、藤田亮社長）と共同で山岳トンネルの切羽評価に使用するＡＩ（人工知能）切羽評価支援システム「Ｔ－Ｆａｃｅ　ＡＩ」を開発した。現場事務所で切羽画像データをＡＩが評価し、支保パターンを決める際の参考データとして活用する。システムの採用により、切羽評価を行う者の経験や知識などによる評価結果のバラツキを少なくし、信頼性（正確性）を向上させるとともに、切羽観察中の肌落ち事故、トンネルの不安定化を抑制する。

　新名神高速道路宇治田原トンネル東工事（発注者＝ＮＥＸＣＯ西日本）で試行的に運用を始めている。

　システムは、人間の脳が日常的に行っている学習（経験したものを記憶＝学習システム）と判定（新しく見たものを判断＝判定システム）のメカニズムを、コンピューター上でモデル化した。学習システムで作成したＡＩの判定モデルを使い、切羽評価を行う。

　特長の１つは、現場での実用性を考慮したシンプルで扱いやすい操作画面だ。学習する際は、学習させたいデータ（不要個所を削除した切羽写真と切羽評価点のセット）と学習回数を指定し、学習開始ボタンを押すだけとなる。判定する際は、使用するＡＩモデルと切羽写真を選択し、予測開始ボタンを押すだけだ。

　高速道路トンネルの切羽評価点手法は切羽の上半断面を天端、左肩部、右肩部の３つのパーツに分割し、圧縮強度など７項目について評価し、算出した切羽評価点を基に支保パターンを決める。システムは、画像で認識しやすい風化変質、割目間隔、割目状態の３項目を対象とし、残りの圧縮強度、走向傾斜、湧水量、水による劣化の４項目は、技術者が判定した評価区分を使う。

　今回、宇治田原トンネルの地山と類似した地質にある他のトンネルの切羽画像と評価区分を教師データとし、現時点で平均約８４％の正答率が得られた。支保パターンを決める岩判定委員会では、システムでＡＩが判定した切羽評価を参考資料として活用する。

　運用を開始した宇治田原トンネル東工事では、上り線の掘削が進むに従い学習できる教師データが増加するため、ＡＩによる判定の精度が向上し、下り線の掘削に着手するころには、かなり精度の高い判定結果が期待できるとしている。