(57)【要約】【課題】実際の山留め工事の実績データに基づき、山留め工事の設計支援を適切に行うことができるようにする。【解決手段】山留め支援装置１００の取得部２２は、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件を取得する。山留め支援装置１００の情報出力部２９は、取得部２２によって取得された推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力する。【選択図】図１
2019105055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定対象の山留め工事の条件に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記推定対象の山留め工事の条件に関する情報と、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の設計に関する情報を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の山留め工事の設計に関する情報を出力する情報出力部と、
を含む山留め支援装置。
【請求項２】
前記山留め工事の条件に関する情報は、前記山留め工事の建設現場における地盤条件及び前記山留め工事の工事条件の少なくとも一方を含み、
前記山留め工事の設計に関する情報は、前記山留め工事の山留め種類及び山留め仕様の少なくとも一方を含む、
請求項１に記載の山留め支援装置。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の施工の際の観測値を表す学習用データから予め学習され、
前記情報出力部は、前記取得部によって取得された前記推定対象の山留め工事の条件に関する情報と前記学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を更に出力する、
請求項１又は請求項２に記載の山留め支援装置。
【請求項４】
前記山留め工事の設計に関する情報には、山留め工事の品質に関する指標、山留め工事のコストに関する指標、山留め工事の工期に関する指標、山留め工事の安全性に関する指標、及び山留め工事の環境に関する指標の少なくとも１つを表す山留め指標が含まれる、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の山留め支援装置。
【請求項５】
学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の設計に関する情報を表す学習用データに基づいて、山留め工事の条件に関する情報から山留め工事の設計に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、前記山留め工事の条件に関する情報から前記山留め工事の設計に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部
を含む山留め支援モデル学習装置。
【請求項６】
前記学習部は、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の山留め支援装置の前記推定対象の山留め工事に対する実績から得られる前記山留め工事に関する情報を前記学習用データとして設定し、
設定された前記学習用データに基づいて、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の山留め支援装置の前記学習済みモデルを再学習させる、
請求項５に記載の山留め支援モデル学習装置。
【請求項７】
前記学習用の山留め工事を施工する際に構築された力学モデルに対して、前記学習用の山留め工事の条件に関する情報を変化させたデータである変化データを入力し、前記変化データに対する前記山留め工事を施工する際の予測値を取得し、前記変化データと前記変化データに対する前記予測値とを表す疑似学習用データを生成する学習用データ生成部を更に備え、
前記学習部は、前記学習用データ生成部によって生成された前記疑似学習用データに基づいて、前記モデルを学習させて、前記学習済みモデルを得る、
請求項５又は請求項６に記載の山留め支援モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、山留め支援装置及び山留め支援モデル学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、山留め工事を支援する方法が知られている。例えば、エキスパートシステムを用いて基本工程の計画を行う基本工程計画支援装置が知られている（例えば、特許文献１）。この基本工程計画支援装置は、工事条件データ、柱状図データ及び建物形状データに基づき、山留壁・桟橋・支保工の設計、各壁に側圧計算、応力計算、部材設計、根入長計算、山留壁の施工性チェックを行い、山留壁・支保工・桟橋を計画する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８‐１６６９８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の技術では、エキスパートシステムを用いて山留め設計の支援が行われる。
【０００５】
しかし、上記特許文献１に記載の技術では、実際の山留め工事の実績データが考慮されていないため、山留め工事の設計支援が適切でない場合がある。
【０００６】
本発明は上記事実を考慮して、実際の山留め工事の実績データに基づき、山留め工事の設計支援を適切に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の山留め支援装置は、推定対象の山留め工事の条件に関する情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記推定対象の山留め工事の条件に関する情報と、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の設計に関する情報を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の山留め工事の設計に関する情報を出力する情報出力部と、を含んで構成される。これにより、山留め工事の実績データに応じて、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【０００８】
本発明の前記山留め工事の条件に関する情報は、前記山留め工事の建設現場における地盤条件及び前記山留め工事の工事条件の少なくとも一方を含み、前記山留め工事の設計に関する情報は、前記山留め工事の山留め種類及び山留め仕様の少なくとも一方を含むようにすることができる。山留め工事の実績データに応じた山留め種類及び山留め仕様を出力することにより、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【０００９】
本発明の前記学習済みモデルは、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の施工の際の観測値を表す学習用データから予め学習され、前記情報出力部は、前記取得部によって取得された前記推定対象の山留め工事の条件に関する情報と前記学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を更に出力するようにすることができる。山留め工事の実績データに応じて、推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を出力することにより、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【００１０】
本発明の前記山留め工事の設計に関する情報には、山留め工事の品質に関する指標、山留め工事のコストに関する指標、山留め工事の工期に関する指標、山留め工事の安全性に関する指標、及び山留め工事の環境に関する指標の少なくとも１つを表す山留め指標が含まれるようにすることができる。これにより、山留め工事の実績データに応じて、山留め工事の品質、コスト、工期、安全性、及び環境の少なくとも１つを考慮して、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【００１１】
本発明の山留め支援モデル学習装置は、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び前記学習用の山留め工事の設計に関する情報を表す学習用データに基づいて、山留め工事の条件に関する情報から山留め工事の設計に関する情報を出力するためのモデルを学習させて、前記山留め工事の条件に関する情報から前記山留め工事の設計に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部を含んで構成される。これにより、山留め工事の設計に関する情報を出力するための学習済みモデルを得ることができる。
【００１２】
本発明の前記学習部は、本発明の山留め支援装置の前記推定対象の山留め工事に対する実績から得られる前記山留工事に関する情報を前記学習用データとして設定し、設定された前記学習用データに基づいて、本発明の山留め支援装置の前記学習済みモデルを再学習させるようにすることができる。山留め工事の実績データを用いて学習済みモデルを再学習させることにより、精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【００１３】
本発明の山留め支援モデル学習装置は、前記学習用の山留め工事を施工する際に構築された力学モデルに対して、前記学習用の山留め工事の条件に関する情報を変化させたデータである変化データを入力し、前記変化データに対する前記山留め工事を施工する際の予測値を取得し、前記変化データと前記変化データに対する前記予測値とを表す疑似学習用データを生成する学習用データ生成部を更に備え、前記学習部は、前記学習用データ生成部によって生成された前記疑似学習用データに基づいて、前記モデルを学習させて、前記学習済みモデルを得るようにすることができる。疑似学習用データを用いることにより、学習用データが少ない場合であっても、精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、実際の山留め工事の実績データに基づき、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る山留め支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】学習用データセットの一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態で用いる学習済みモデルの一例を示す図である。
【図４】本実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図５】本実施形態の山留め支援処理ルーチンの一例を示す図である。
【図６】第２の実施形態で用いる学習済みモデルの一例を示す図である。
【図７】第３の実施形態で用いる学習済みモデルの一例を示す図である。
【図８】第４の実施形態に係る山留め支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図９】本実施形態の疑似学習用データ生成処理ルーチンの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１７】
＜第１の実施形態に係る山留め支援装置のシステム構成＞
【００１８】
本実施形態では、建設工事の山留め工事の設計を支援する山留め支援装置について説明する。
【００１９】
第１の実施形態では、山留め工事の設計段階において、学習用データから予め作成された学習済みモデルを用いて、山留め種類（山留め工法の種類及び山留め壁の種類）と、山留め仕様（例えば、山留め壁に用いられるＨ鋼のサイズ等）とに関する設計支援を行う。
【００２０】
山留め工事において、山留め工事の地盤条件及び工事条件と、山留め工事の山留め種類及び山留め仕様とは非線形な関係であるといえる。例えば、山留め工事Ａと山留め工事Ｂとがある場合、山留め工事Ａの工事条件と山留め工事Ｂの工事条件が同様であっても地盤条件が異なれば、山留め工法等は異なる場合がある。そこで、本実施形態では、過去の山留め工事の情報を学習用データとして設定し、その学習用データに基づいて学習済みモデルを生成する。地盤条件及び工事条件と山留め種類及び山留め仕様との関係が学習済みモデルへ反映されるため、山留め工事の設計作業を適切に支援することができる。
【００２１】
図１は、第１の実施形態に係る山留め支援装置１００の構成の一例を示すブロック図である。山留め支援装置１００は、機能的には、図１に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部３０を含んだ構成で表すことができる。
【００２２】
データ受付部１０は、学習用の山留め工事の条件に関する情報及び当該学習用の山留め工事の設計に関する情報との組み合わせを表す複数の学習用データを受け付ける。また、取得部２２は、推定対象の山留め工事の条件に関する情報を取得する。
【００２３】
本実施形態では、既に完了した山留め工事の実績データを学習用データとして用いる。山留め工事の条件に関する情報には、山留め工事の建設現場における地盤条件（例えば、地層構成、深度、土層名、Ｎ値、敷地住所、及び地下水位等）及び山留め工事の工事条件（例えば、平面積及び根切り深さ等）が含まれている。
【００２４】
また、山留め工事の設計に関する情報には、山留め種類（例えば、山留め工法及び山留め壁等）及び山留め仕様（Ｈ鋼のサイズ及び山留め壁の厚み等）が含まれている。
【００２５】
データ受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００２６】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、機能的には、取得部２２と、学習用データ記憶部２４と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２８と、情報出力部２９とを備えている。
【００２７】
取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、複数の学習用データを取得する。また、取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件を取得する。
【００２８】
学習用データ記憶部２４には、取得部２２によって取得された複数の学習用データが格納される。例えば、図２に示されるように、地盤条件の一例である地層構成及び地下水位等と、工事条件の一例である平面積及び根切り深さ等とが、学習用の山留め工事の条件に関する情報として格納される。
【００２９】
また、山留め種類の一例である山留め工法及び山留め壁の種類等と、山留め仕様の一例であるＨ鋼のサイズ及び山留め壁の厚み等が、学習用の山留め工事の設計に関する情報として格納される。
【００３０】
例えば、図２に示されるように、実績ＩＤ「00001」のデータとして、地層構成「Ａ１」、地下水位「Ｂ１」、平面積「Ｃ１」、根切り深さ「Ｄ１」、山留め工法「Ｅ１」、山留め壁「Ｆ１」、Ｈ鋼のサイズ「Ｇ１」、及び山留め壁の厚み「Ｈ１」の組み合わせが１つの学習用データとして用いられる。この場合、例えば、地層構成、山留め工法、及び山留め壁の種類等については、数値によって表現される。例えば、山留め工法ｘ１については「１」、山留め工法ｘ２については「２」というような形式で表現される。
【００３１】
実績ＩＤ「00001」のデータでは、既に完了した建設工事において、山留め工事の条件に関する情報としての地層構成が「Ａ１」、地下水位が「Ｂ１」、平面積が「Ｃ１」、及び根切り深さが「Ｄ１」であった場合に、山留め工事の条件に関する情報としての山留め工法が「Ｅ１」、山留め壁が「Ｆ１」、Ｈ鋼のサイズが「Ｇ１」、及び山留め壁の厚みが「Ｈ１」であったことが表されている。
【００３２】
学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用データに基づいて、山留め工事の地盤条件及び工事条件から、山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを得る。学習用データは、既に完了した山留め工事に対応するデータであるため、過去の山留め工事の情報が学習済みモデルへ反映される。
【００３３】
本実施形態では、図３に示されるような学習済みモデルを生成する。例えば、図３に示されるように、モデルの一例としてニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。
【００３４】
学習済みモデル記憶部２８には、学習部２６によって得られた学習済みモデルが格納される。
【００３５】
情報出力部２９は、取得部２２によって取得された、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力する。
【００３６】
図３に示されるように、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件が学習済みモデルへ入力されると、山留め種類及び山留め仕様が出力される。これにより、山留め工事の設計内容として、どのような山留め種類及び山留め仕様が適切であるのかに関する情報が、過去の山留め工事の情報が反映された学習済みモデルから出力される。
【００３７】
学習済みモデルからは、山留め種類として、例えば、山留め工法Ａの確率が６０％、山留め工法Ｂの確率が３０％、山留め工法Ｃの確率が１０％というような形式の情報が出力される。また、山留め仕様として、例えば、実際のＨ鋼のサイズ、又は複数の異なるＨ鋼のサイズに対応する確率値が出力される。
【００３８】
山留め支援装置のユーザである建設技術者は、学習済みモデルから出力された山留め種類及び山留め仕様を参考にして、対象の山留め工事の設計作業を行う。
【００３９】
出力部３０は、情報出力部２９によって出力された、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を結果として出力する。例えば、出力部３０は、ディスプレイによって実現される。
【００４０】
山留め工事の設計作業を行う建設技術者は、出力部３０によって出力された山留め種類及び山留め仕様を確認し、対象の山留め工事の設計作業の参考にする。そして、建設技術者は、最終的な設計を決定する。建設技術者による設計作業が終了すると、実際の山留め工事の施工が行われる。
【００４１】
＜山留め支援装置の作用＞
【００４２】
次に、山留め支援装置１００の作用を説明する。山留め支援装置１００は、学習処理ルーチンと山留め支援処理ルーチンとを実行する。
【００４３】
＜学習処理ルーチン＞
【００４４】
山留め支援装置１００のデータ受付部１０が、複数の学習用データの入力を受け付けると、学習用データ記憶部２４へ格納する。そして、山留め支援装置１００のコンピュータ２０は、学習処理の実行の指示信号を受け付けると、図４に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００４５】
ステップＳ１００において、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用データを取得する。
【００４６】
ステップＳ１０２において、学習部２６は、上記ステップＳ１００で取得された複数の学習用データに基づいて、山留め工事の地盤条件及び工事条件から山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力するためのモデルを学習させて、学習済みモデルを生成する。
【００４７】
ステップＳ１０４において、学習部２６は、上記ステップＳ１０２で生成された学習済みモデルを、学習済みモデル記憶部２８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００４８】
＜山留め支援処理ルーチン＞
【００４９】
山留め支援装置１００は、学習済みモデル記憶部２８に学習済みモデルが格納され、かつデータ受付部１０が推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件を受け付けると、図５に示す山留め支援処理ルーチンを実行する。
【００５０】
ステップＳ２００において、情報出力部２９は、データ受付部１０によって受け付けた、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件を取得する。
【００５１】
ステップＳ２０２において、情報出力部２９は、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みモデルを読み出す。
【００５２】
ステップＳ２０４において、情報出力部２９は、上記ステップＳ２００で取得された、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、上記ステップＳ２０２で読み出された学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力する。
【００５３】
出力部３０は、情報出力部２９によって出力された、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を結果として出力する。建設技術者は、出力部３０によって出力された山留め種類及び山留め仕様を確認し、対象の山留め工事の設計作業の参考にする。
【００５４】
以上詳細に説明したように、第１の実施形態では、推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を出力する。これにより、実際の山留め工事の実績データに基づき、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【００５５】
＜第２の実施形態に係る山留め支援装置のシステム構成＞
【００５６】
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を更に出力する点が第１の実施形態と異なる。なお、第２の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００５７】
山留め工事の設計作業の際には、山留め工事に関する予測値も考慮する必要がある。建設技術者は、通常、建設工事に応じて計算される力学モデルを用いて、山留め工事に関する予測値（例えば、山留め変位、切梁軸力、及びアンカー軸力等の予測値）を推定する。
【００５８】
力学モデルは、山留め工事の対象物（例えば、地盤又は山留め架構）がモデル化されたものであり、建設技術者によって構築される。例えば、山留め壁を構造部材の梁に見立て、その梁に土水圧を作用させたときに梁に生じる応力や変形量を求める力学モデルとして構築される。
【００５９】
建設技術者は、対象の山留め工事に応じて力学モデルを構築する必要がある。しかし、山留め工事の地盤条件及び工事条件が決定した際に、過去の山留め工事の実績データから算出されるおおよその予測値を、山留め工事の設計作業の参考にしたい場合がある。
【００６０】
そこで、第２の実施形態では、山留め種類及び山留め仕様と山留め工事に関する予測値とを出力するように、学習済みモデルを構築する。
【００６１】
具体的には、第２の実施形態の学習部２６は、既に完了した山留め工事の実績データを学習用データとして用いて、図６に示されるような学習済みモデルを生成する。
【００６２】
第２の実施形態の学習用データは、学習用の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、学習用の山留め工事の施工の際の観測値との組み合わせを表すデータである。学習用の山留め工事の施工の際の観測値は、過去の山留め工事の施工が行われた際の観測値である。
【００６３】
図６に示されるように、第２の実施形態の学習済みモデルは、地盤条件及び工事条件が入力されると、山留め種類、山留め仕様、及び山留め工事に関する予測値（例えば、山留め変位、切梁軸力、及びアンカー軸力等の予測値）を出力する。
【００６４】
そのため、第２の実施形態の情報出力部２９は、取得部２２によって取得された推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、図６に示される学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を更に出力する。
【００６５】
山留め工事の設計作業を行う建設技術者は、山留め工事の施工の際の予測値を参考にし、山留め工事の設計作業を完了させる。
【００６６】
以上詳細に説明したように、第２の実施形態において学習済みモデルは、学習用の山留め工事の地盤条件及び工事条件と学習用の山留め工事の施工の際の観測値を表す学習用データから予め学習される。そして、第２の実施形態では、推定対象の山留め工事の条件に関する情報と学習済みモデルとに基づいて、推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を更に出力する。これにより、山留め工事の実績データに応じて、推定対象の山留め工事の施工の際の予測値を出力することにより、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。
【００６７】
＜第３の実施形態に係る山留め支援装置のシステム構成＞
【００６８】
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、学習済みモデルを用いて設計支援が行われた工事が完了した後に、その山留め工事の実績データを用いて学習済みモデルを再学習（フィードバック）させる点が第１及び第２の実施形態と異なる。なお、第３の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００６９】
なお、第３の実施形態では、ＱＣＤＳＥ（Quality Cost Delivery Safety Environment）を付加情報として更に学習させる。また、ＱＣＤＳＥを考慮した当該工事の総合評価を用いてもよい。
【００７０】
具体的には、山留め工事の担当者が、既に完了した山留め工事のＱＣＤＳＥを評価し、ＱＣＤＳＥの各項目（山留め工事の品質、コスト、工期、安全性、及び環境）のスコアを、ＱＣＤＳＥに関する情報として、その山留め工事の実績データに対して付与する。そして、山留め工事の担当者は、その工事の実績データとＱＣＤＳＥに関する情報とを学習用データとして、データ受付部１０へ入力する。
【００７１】
なお、ＱＣＤＳＥに関する情報は、山留め工事の品質に関する指標、山留め工事のコストに関する指標、山留め工事の工期に関する指標、山留め工事の安全性に関する指標、及び山留め工事の環境に関する指標の少なくとも１つを表す山留め指標の一例である。
【００７２】
第３の実施形態のデータ受付部１０は、山留め工事の担当者によって入力された学習用データを、学習用データ記憶部２４へ格納する。
【００７３】
第３の実施形態の学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された、ＱＣＤＳＥに関する情報を含む学習用データに基づいて、学習済みモデルを再学習させる。
【００７４】
第３の実施形態の学習済みモデルは、例えば、図７に示されるように、山留め工事におけるＱＣＤＳＥに関する情報を併せて出力するように構成されている。そのため、図７に示されるように、地盤条件及び工事条件が学習済みモデルへ入力されると、山留め種類、山留め仕様、山留め工事に関する予測値、及びＱＣＤＳＥに関する情報が出力される。
【００７５】
第３の実施形態の情報出力部２９は、取得部２２によって取得された推定対象の山留め工事の地盤条件及び工事条件と、図７に示される学習済みモデルとに基づいて、ＱＣＤＳＥに関する情報を更に出力する。これにより、ＱＣＤＳＥに関する情報が併せて出力されるため、建設技術者は、推定対象の山留め工事の品質、コスト、工期、安全性、及び環境に関する情報を併せて考慮することができる。
【００７６】
以上詳細に説明したように、第３の実施形態では、推定対象の山留め工事に対する実績から得られる情報を学習用データとして設定し、設定された学習用データに基づいて、学習済みモデルを再学習させる。また、第３の実施形態の学習済みモデルは、ＱＣＤＳＥに関する情報を更に出力する。これにより、山留め工事の実績データに応じて、山留め工事の品質、コスト、工期、安全性、及び環境の少なくとも１つを考慮して、山留め工事の設計支援を適切に行うことができる。また、山留め工事の実績データを用いて学習済みモデルを再学習させることにより、精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【００７７】
＜第４の実施形態に係る山留め支援装置のシステム構成＞
【００７８】
次に、第４の実施形態について説明する。第４の実施形態では、既に終了した山留め工事において用いられた力学モデルに基づき、その力学モデルを用いてシミュレーションを行い、多数の学習用データを生成する点が第１〜第３の実施形態と異なる。
【００７９】
精度のよい学習済みモデルを得るためには、大量の学習用データが必要となる。しかし、過去の山留め工事の実績データのみでは、学習が適切に行われない場合がある。
【００８０】
そこで、第４の実施形態では、既に完了した山留め工事において用いられた力学モデルに基づきシミュレーションを行い、多数の学習用データを生成する。具体的には、建設技術者によって構築された力学モデルに対してあらゆる条件データを入力し、当該条件データとその結果とを学習用データとして生成する。
【００８１】
図８は、第４の実施形態に係る山留め支援装置４００の構成の一例を示すブロック図である。山留め支援装置４００は、機能的には、図８に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ４２０、及び出力部３０を含んだ構成で表すことができる。
【００８２】
コンピュータ４２０は、ＣＰＵ、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ４２０は、機能的には、取得部４２２と、学習用データ生成部４２３と、学習用データ記憶部４２４と、学習部４２６と、学習済みモデル記憶部２８と、情報出力部２９とを備えている。
【００８３】
取得部４２２は、学習用データを取得する際に、学習用の山留め工事を施工する際に構築された力学モデルを更に取得する。
【００８４】
学習用データ生成部４２３は、学習用の山留め工事を施工する際に構築された力学モデルを取得する。また、学習用データ生成部４２３は、学習用の山留め工事の地盤条件及び工事条件を変化させたデータである変化データをシミュレーションによって生成する。そして、学習用データ生成部４２３は、取得した力学モデルに対して変化データを入力し、変化データに対する山留め工事を施工する際の予測値を取得し、当該変化データと当該変化データに対する予測値とを表す疑似学習用データを生成する。
【００８５】
なお、シミュレーション結果に対して、ユーザである建設技術によって与えられたＱＣＤＳＥに関する情報を付与して、学習用データとすることもできる（不適切な条件データの場合には、ＱＣＤＳＥに関する情報が低いスコアとなり、不適切な結果となるような学習用データが生成される）。これにより、多数の学習用データを得ることができる。また、実績に基づく力学モデルであるため、地盤条件及び定数がほぼ実情に合っている学習用データを得ることができる。
【００８６】
学習用データ記憶部４２４には、学習用データ生成部４２３によって生成された疑似学習用データが格納される。
【００８７】
学習部４２６は、学習用データ記憶部４２４に格納された学習用データと疑似学習用データとに基づいて、学習済みモデルを生成する。
【００８８】
＜山留め支援装置の作用＞
【００８９】
次に、第４の実施形態の山留め支援装置４００によって実行される疑似学習用データ生成処理ルーチンについて説明する。
【００９０】
＜学習処理ルーチン＞
【００９１】
山留め支援装置４００のデータ受付部１０が、既に工事が完了した山留め工事の学習用データと力学モデルとの入力を受け付ける。そして、山留め支援装置１００のコンピュータ４２０は、図９に示す疑似学習用データ生成処理ルーチンを実行する。
【００９２】
ステップＳ４００において、取得部４２２は、データ受付部１０によって受け付けられた学習用データと、当該学習用データに対応する山留め工事を施工する際に構築された力学モデルを取得する。
【００９３】
ステップＳ４０２において、学習用データ生成部４２３は、上記ステップＳ４００で取得された学習用データの地盤条件及び工事条件を変化させたデータである変化データをシミュレーションによって生成する。
【００９４】
ステップＳ４０４において、学習用データ生成部４２３は、上記ステップＳ４０４で生成された変化データを、上記ステップＳ４００で取得された力学モデルへ入力する。そして、学習用データ生成部４２３は、力学モデルから出力される、変化データに対する山留め工事を施工する際の予測値を取得する。
【００９５】
ステップＳ４０６において、学習用データ生成部４２３は、上記ステップＳ４０４で得られた、変化データと力学モデルから出力された予測値とを、疑似学習用データとして学習用データ記憶部４２４に格納する。
【００９６】
以上詳細に説明したように、第４の実施形態では、学習用の山留め工事を施工する際に構築された力学モデルに対して、学習用データに対応する山留め工事の地盤条件及び工事条件を変化させたデータである変化データを入力し、当該変化データに対する山留め工事を施工する際の予測値を取得し、当該変化データと当該変化データに対する予測値とを表す疑似学習用データを生成する。そして、第４の実施形態では、生成された疑似学習用データに基づいて、学習済みモデルを得る。これにより、疑似学習用データを用いることにより、学習用データが少ない場合であっても、精度の良い学習済みモデルを得ることができる。
【００９７】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９８】
例えば、上記実施形態では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【００９９】
また、上記実施形態では、山留め支援装置は、学習処理と山留め支援処理とを行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習処理を行う山留め支援モデル学習装置と、山留め支援処理を行う山留め支援装置とによってシステムを構成してもよい。
【０１００】
また、上記実施形態では、山留め工事の条件に関する情報の一例として、山留め工事の建設現場における地盤条件及び山留め工事の工事条件を用い、山留め工事の設計に関する情報の一例として、山留め工事の山留め種類及び山留め仕様を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。山留め工事の条件に関する情報であれば、どのような情報であってもよく、また、山留め工事の設計に関する情報であれば、どのような情報であってもよい。
【０１０１】
また、上記実施形態の学習済みモデルには地盤条件が入力されるが、このときに、建設工事の住所を入力すると、データベースに格納されたボーリングデータを読み込み、当該敷地の地層構成をアウトプットするようにデータベースを構成してもよい。
【０１０２】
また、学習用データを選別して学習済みモデルを生成するようにしてもよい。例えば、近年の水位変動を考慮して、学習用データの年代を限定するようにしてもよい。
【０１０３】
また、学習済みモデルの出力に対して制限をかけるようにしてもよい。例えば、山留め変位が３ｃｍ以下の山留め種類・山留め仕様のみが出力されるように、学習用データを、山留め変位が３ｃｍ以下のものに限定させてもよい。または、学習済みモデルからの出力に対して、山留め変位が３ｃｍ以下の山留め種類・山留め仕様のみを選別してもよい。
【０１０４】
また、山留め工事が行われている際に、観測された山留め変位量をフィードバックして、今後の対策を推薦するように学習済みモデルを構成してもよい。この場合には、観測データとそのときに実際に行われた対策が学習用データとして用いられる。
【０１０５】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０   データ受付部
２０，４２０  コンピュータ
２２，４２２  取得部
２４，４２４  学習用データ記憶部
２６，４２６  学習部
２８   学習済みモデル記憶部
２９   情報出力部
３０   出力部
１００，４００       山留め支援装置
４２３ 学習用データ生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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