トンネル掘削時、ＡＩで地質調査　安藤ハザマがシステム開発

　安藤ハザマは日本システムウエアと共同で、トンネルの先端部に当たる「切羽（きりは）」の地質状況を調査する「ＡＩ（人工知能）自動評価システム」を開発、試験運用を開始した。

　ＡＩの画像認識技術を活用し、切羽写真から岩盤の特性を自動評価する。具体的には脳の機能に見られる、いくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指す、ニューラルネットワークを多層化した「ＣＮＮ法」を活用。ＡＩ学習を多数の切羽で実施した。

　これにより、地質専門技術者が経験的に把握している岩盤の外観と、地震や発破などで起こす人工地震を震源として地中を広がる波の速度との関係をＡＩが精度よく認識できることが分かった。現時点では花崗（かこう）岩を地盤とする２地点のトンネルで学習を完了。波の速度を８割以上の認識率で特定できることを確認した。

　今後は試験運用結果を踏まえ、トンネル工事に使う火薬量の最適な設定などについて自動評価の高精度化を図る。また、全トンネル工事現場とシステムを連動できるようにするほか、地質以外での適用も検討。施工の省力化につなげる。

　トンネル建設では、計画地点での地質状況を詳細に把握し、その状況に応じて最適な設計と施工を実施することが重要だ。ただ、山岳トンネルは距離が長く調査範囲が広いため、調査・設計段階でさまざまな制約があり、前もって詳細に地質を把握するのは困難。このため、切羽の地質状況を詳細に確認し、事前の想定と実際との地質の差異を評価。それに応じて切羽の岩盤が崩れないように支える仮設構造物「支保工」のパターン変更を検討するなどの対策が必要となる。