テーマ：AIを活用したトンネル切羽の地質評価と肌落ち 予測支援による災害防止に関する研究開発
研究開発実施体制（９者、延べ２１名）（一財）先端建設技術センター（研究代表者1名、研究分担者７名）
東洋大学㈱（研究分担者１名）、安藤・間（同１名）、鹿島建設㈱（同２名）
清水建設㈱（同３名）、戸田建設㈱（同３名）、基礎地盤コンサルタンツ㈱（同１名）、㈱想画（同１名）、日本システムウエア㈱（同１名）

研究開発実施項目(1)AIを活用した切羽地質評価の支援システム(2)AIを活用した肌落ち予測の支援システム(3)AI及び汎用機器類を活用した肌落ち災害防止システム

発表者
研究代表者（一財）先端建設技術センター 吉川 正
１

１．はじめに「現状」
トンネル切羽の地質評価や肌落ち発生の兆候と防止の判断について☛熟練者や経験豊富な専門技術者による切羽の目視観察や切羽状況の把握など、多くが彼らの経験や勘に頼ってきた。

トンネル切羽安山岩
肌落ち漏水「本研究開発の目的」粘板岩
風化変質

割目

岩種 ・割目の頻度 ・状態 ･形態
風化変質 ･漏水 ・圧縮強度

画像，掘削機器等のデータについて、ＡＩを活用した切羽評価・肌落ち予測支援➢ICTの活用による迅速な取得➢伝送・処理，仕様の共通化による有効活用，機械学習(ニューラルネットワーク等)による迅速な現象の把握と評価☛未熟練者によるトンネル切羽の地質評価，肌落ち予測，最適な肌落ち防止対策の計画・実施の支援

令和元年及び令和2年：国土交通省建設技術研究開発助成
平成30年度～令和3年度：（一財）先端建設技術センター自主研究

２２．研究開発項目と成果の概要
1）AIを活用した切羽地質評価の支援システム研究開発実施フロー（R３報文①）①既往現場の切羽画像及び同種研究の収集・評価・分析☛切羽地質評価への機械学習活用はスタート段階☛機械学習用として最適な切羽画像の収集が必要②切羽の写真撮影の最適化☛現場調査・撮影要領(案)の提案・修正（R2報文①、R3報文②）③切羽画像の有効活用☛機械学習で前処理（R2報文①、R3報文②、③）④既往及び新規の切羽画像の機械学習の試行☛教師データ作成と最適な機械学習等のモデルの選定・実施（地質区分、風化変質、割れ目頻度（間隔）（R3報文④）⑤AIを活用した切羽地質評価の支援システムのプロトタイプ※R2報文、R3報文は、土木学会全国大会学術年次講演会のそれぞれ令和２年度、令和３年度の発表報文を示す。〇番号は、PPTの最後に添付の参考シート参照

３

(1)AIを活用した切羽地質評価の支援システム①既往現場の切羽画像及び同種研究の収集・評価・分析（R１報文①）
a.既往施工現場の切羽画像の収集・評価(4地方整備局9現場)☛機械学習用の画像としては、不適切なものがある
ピンボケ、色調 、切羽欠け、小画素数、黒板・影入り等

不適切な既往現場の切羽画像の例

ｂ.現場における切羽画像の撮影状況の調査・評価結果☛天井照明、補助照明、重機類の照明等
照明施設が各現場で異なっている。
☛照度は70～200Lxとばらついている。

AI活用のための山岳トンネル切羽の撮影要領が必要と判断、提案
4
切羽の撮影条件の調査例

15

②切羽の写真撮影の最適化（R１報文①、R2報文②）☛現場調査☛AI活用のための山岳トンネル切羽の撮影要領(案)の提案・修正
令和元年度に切羽写真撮影要領（案）を提案し、令和２年度に現場撮影を実施して、画素数、撮影モード、焦点、三脚の有無、色見本の位置等を検証
修正案を再提案した。
「撮影準備」①画素数は１２００万以上で撮影する。 ②撮影モードはAUTOに設定する。
③データ形式はJPEGとする。
④色見本は白黒とし、切羽から１０m程度離れた位置 に設置する。
・色見本の設置は岩盤判定会議及び発注者立会い時とする。
⑤撮影時の照度が不十分で手振れが生じる場合、三脚使用で手振れを防ぐ。
「撮影時の留意点」①切羽全体がおさまるように切羽から離れ、ト ンネル中心部から正面画像を１枚、左右に１mで正面画像を各１枚、計３枚の切羽全体の画像を撮影する。
②ズームは原則使用しない。
③投光器等により切羽を照らす。撮影時の照度は、７０～１５０Lxとする。
④フラッシュは使用しない。
⑤切羽面に焦点を合わせる。
⑥画像の切羽部分に黒板や人工物の影が入らないようにする。
５

③切羽画像の有効活用（R3報文③）☛機械学習で前処理
切羽画像から切羽、支保工等の抽出、影、黒板，鏡ボルト等の人工物を認識するシステムや色見本を用いた切羽画像の色補正システムを構築した。
研究開発タイプ①③最終：⽩⿊
研究開発タイプ②

色見本の最適化

切羽、支保工等区分及び人工物ラベリングのイメージ（黒：0,0,0、白：255,255,255）の変化を補正
RGB値補正イメージ６

④既往及び新規の切羽画像の機械学習の試行（R3報文④）☛教師データ作成と最適な機械学習等のモデルの選定・実施（地質区分、風化変質、割れ目の頻度（間隔））
発注者用の切羽判定表の作成に必要な項目の中から、地質区分、風化区分、割れ目 の頻度について、機械学習等を活用して、図面化、点数化を図った（報文④で報告）。
評価対象項目別の使用モデルと教師データの有無

変質

風化変質
☛残りの項目については、（一財）先端建設技術センターの令和３年度自主研究で実施している。
（湧水については、赤外線画像の適用の可能性（R2報文③）、走行傾斜について３枚の切羽画像による３D画像の活用等）

評価対象項目別の出力例

７⑤AIを活用した切羽地質評価の支援システムのプロトタイプ☛現場技術者は、現場で切羽を観察しながら、タブレット等に表示された出力結果を参考に切羽判定表を作成する。
切羽判定表

風化変質

８

2） AIによる肌落ち予測支援システム研究開発フロー（R３報文①）①既往の肌落ち予測研究成果の収集・評価・分析☛切羽地質評価への機械学習活用はスタート段階☛肌落ち予兆の把握は熟練工任せ②肌落ち予兆判断の把握☛現場ヒアリング・分析（R2報文②）③切羽画像の有効活用☛危険・安全箇所抽出（R3報文⑤）④既往及び新規の切羽画像の機械学習の試行☛教師データ作成と最適な機械学習モデル選定（R3報文⑤⑥）⑤予兆把握の代替方法の検討（R2報文②）⑥こそく作業の音に着目して分析試行（R3報文⑦）⑦ＡＩによる肌落ち予測の支援システムのプロトタイプ⑧肌落ち災害事例と吹付け等肌落ち対策工実態調査と分析（R3報文⑧）⑨肌落ち防止の有効な対策工選定
設計方法と実測方法の検討（R3報文⑧）⑩ AIを活用した肌落ち災害防止システムのコンセプト

９2） AIによる肌落ち予測支援システム①既往の肌落ち予測研究成果の収集・評価・分析☛切羽地質評価への機械学習活用はスタート段階
・肌落ち予測に切羽画像は使われてない。
②肌落ち予兆判断の把握（R2報文②） ⑤予兆把握の代替方法の検討（R2報文②）☛現場ヒアリング・分析 （令和元年度に実施、令和2年度は中止）☛肌落ち予兆の把握は熟練工任せ
熟練工へのヒアリングと着目点の整理・五感との紐づけ
３現場 １５名の熟練工
切羽画像以外から得られる情報
例

穿孔作業時の情報
こそく作業時の情報～

熟練作業員の五感
工 種 No ヒア リ ン グ 結 果 （熟 練 作業員の着目点） 視
1 石の 落 ち方○
2 亀裂の目○
こ3 岩の割れ方○
そ4 パ ラパ ラと 不 安 定 で 止 ま ら な い○く
5 ボ ソ ボ ソ と して い る○
作
業6 ブレ ー カー の 音時
ブレ ー カー の ノ ミで 一 通 り 切 羽 を触 っ て
7○みて確認
8 バ ック ホ ウ で 浮 石 を探 る○
ず 9 互層 状 態（挟在 粘 土）○切 り
亀 裂 の 方 向 ，幅 ，交 叉 ，目 ，ブ ロ ック 形
10○
羽 だ状 な どの 変 化
観 し 11 層の 変 わり目（特 に 硬質 か ら軟 質）○察
12 切羽 面 が湿 って い ると要 注意○
時
13 水の 濁 り○
変 化 点 ，す べ り 目 ，さ し 目 ， 油 目 ， 粘 土
14○層，玉石 層 等
吹付けまで素掘り状態で切羽が自立し吹 15ない
コ 付
16 吹付 け 面 の色 が 変化
○ン け
17 吹付 が つ かな い○
1 8 穿 孔 時 に 地 山 を緩 め る○
1 9 穿 孔 水 が 悪 影 響 を及 ぼ す穿
2 0 穿 孔 水 を出 す と こ ろ が 詰 ま る○孔
2 1 穿 孔 水 が 別 の とこ ろ か ら 出 て くる○
お2 2 穿 孔 箇 所 と は 別 の 箇 所 が 崩 れ て くる○
よ2 3 時 間 が 経 過 す る と， 穿 孔 時 に 浮 い た と ○び
24 穿孔 してい るときの 硬 軟装
25 穿孔 水 の状 況 の変 化○薬
26 穿孔 時 のフィード圧 や穿 孔 時間 等 の○時
2 7 吹 付 面 の ク ラック 進 展○
28 吹付 面 の裏 の 水○他 そ 2 9 ロ ック ボ ル ト 座 金 の 変 状○の 3 0 イン バ ー ト ス ト ラット の 押 上 げ
○

音の情報
温度の情報

⑥こそく作業の音に着目して分析試行（R3報文⑦）

地盤工学上の現象
聴 触 嗅 味 他
○ 肌 落ち・切羽 崩 落の 予 兆
同 左に よる切 羽鏡 面 崩壊 （すべり）肌 落ち・切羽 崩 落の 予 兆○ 肌 落ち・切羽 崩 落の 予 兆
浮 き石 の 存在 ，周辺 地山 の 緩み ，○○
肌 落ち・切羽 崩 落予 兆○
○ 浮 石の 存 在，岩質 の 硬軟 の 混在
○ ○○ 浮 石の 存 在，岩質 の 硬軟 の 混在

○ ○○ 浮 石の 存 在，岩質 の 硬軟 の 混在
同 左に よる切 羽鏡 面 崩壊 （すべり）○ 肌 落ち・切羽 崩 落の 予 兆○○○ 同 左よる切 羽鏡 面 崩壊 （すべり）○ 突 発 湧 水 ，切 羽 の 滑 り○ 微粒分の流出○ 同 左に よる肌 落ち・切羽 崩 落

○ ○
○
○
○ ○

○
○

肌 落 ち ・ 切 羽 崩 壊 予 兆 ，周 辺 地 山 ゆ る み ，地山強度低下吹 付け 面 の 強度 低 下，湧水 の 存在
地 山 強 度 低 下 ，湧 水 ，均 等 係 数 低 下 （ 砂 質 土 ）○ 地 山 強 度 低 下 （ 風 化 ，土 砂 化 ）○ 切 羽 面 強 度 低 下 ，泥 岩 ス レ ー キ ン グ ，膨 張 性 地 山 緩 み○ 粘土層の高い確率での存在○ 亀 裂の 存 在，地山 の 緩み
○ 肌 落 ち ， 切 羽 崩 落 の 誘 発 ， 地 山 強 度 低 下 ，地 山 の 緩 み○ 肌 落ち，切羽 崩 落の 誘発○ 切 羽面 の 強度 差 に よる肌 落 ち・切 羽崩 落
○ 微 粒 分 の 流 出 に よ る 肌 落 ち ・切 羽 崩 落
切 羽面 の 強度 差 に よる肌 落 ち・切 羽崩 落
○ 切 羽 面 の 押 出 ，す べ り ，切 羽 崩 壊 の 予 兆○ 湧 水 ， 吹 付 け 背 面 水 位 上 昇 ・ 切 羽 不 安 定 化 ，切 羽 崩 落
変 位 増 大 ，周 辺 地 山 緩 み ，地 圧 増 加 ，塑 性 地 山 ， 肌 落 ち
膨 張 性 地 山 ， 盤 膨 れ ，ト ン ネ ル 断 面 の 変 形※ 他 は ， 第 六 感 ，長 年 の 経 験 に よ る 直 感 や 勘 な ど

10

③切羽画像の有効活用☛危険・安全箇所抽出（R3報文⑤）・地質の専門技術者が切羽画像から肌落ち危険箇所と安全箇所の教師データを抽出
・教師データと実際の肌落ち事例とを比較して，教師データそのものの妥当性を検証

肌落ち事例と比較

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・地質の専門家による教師データ抽出着目点（R3報文⑤）④既往及び新規の切羽画像の機械学習の試行☛教師データ作成と最適な機械学習モデル選定（R3報文⑥）システムが示す予測領域は、地質の専門家が判定した予測領域と傾向が似ており、ある程度の精度で推論できている。
専門家によるラベリング

推論結果

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肌落ち推定結果の例

⑥こそく作業の音に着目して分析試行（R3報文⑦）
ブレーカー作業の音に着目して分析試行
周波数への変換による学習（試行例)

低音（重機）とブレーカー音（高音）選別

周波数500Hz以上で高音・低音比較(2～2.2k +3.9～4 k成分) / 2k以上
成分の「低音」、「高音」の判定例⑦ＡＩによる肌落ち予測の支援システムのプロトタイプ
肌落ち危険箇所の予測結果と背面カメラによる切羽画像をタブレット等に表示することで、切羽監視責任者が肌落ち危険個所を認識し、坑夫への退避等の指示を支援する（R3報文⑥）。

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⑧肌落ち災害事例と吹付け等肌落ち対策工実態調査と分析（R3報文⑧）➢肌落ち災害の実態を調査し、分析、取り纏めた。 肌落ち災害事例

実態調査結果の分析例⑨肌落ち防止の有効な対策工選定
設計方法と実測方法の検討（R3報文⑧）➢対策工の有効性を評価、設計方法と実測方法取り纏めた。

⑩ AIを活用した肌落ち災害防止システムのコンセプト➢肌落ち災害防止の実態を調査して取り纏めた。

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３．終わりに
AIを活用したトンネル切羽の地質評価並びに肌落ち予測の支援システム
については、令和元年度及び令和2年度の国土交通省建設技術研究開発助成を頂いて研究開発し、(一財）先端建設技術センターの自主研究で継続して開発した結果、現場で試行できるレベルになってきた。
ただし、広く活用いただける実用化に向けては、以下のような課題をクリアする必要があり、国土交通省の技術調査課、土木研究所他の各部署でご検討、ご指導頂きたい。
➢国土交通省の各地方整備局、NEXCO、地方自治体などの発注した山岳トンネルの切羽画像、切羽観察記録等のデータについて、統一された仕様での継続的な蓄積➢AIを活用したトンネル切羽の地質評価並びに肌落ち予測支援システム
については、既にいくつかの企業が構築を図り、商用化を目指しているところ、共同運営等の仕組み等の方向性の検討、整理等
なお、本支援システムについては、研究開発の継続と研究分担者の現場で試活用と改善を繰り返して，汎用性の高いものに作り込んでいきたいと考える．

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参考資料 ＜令和元年度の研究開発成果の社外発表＞①機械学習用切羽写真の現状と撮影方法の提案
R2報文土木学会③②熟練工の肌落ちの気付き・知見・予測方法③切羽観察・評価への赤外線サーモグラフィの活用
R2土木学会報文②
R2土木学会報文①

山岳トンネルにおける AI による肌落ち予測に向けた熟練作業員の知見について－肌落ちにおける熟練作業員の気付きと知見及びその予知方法―（一財）先端建設技術センター 正会員 ○杉本 翔平（一財）先端建設技術センター 正会員（一財）先端建設技術センター 正会員
東洋大学 正会員

村井 和彦

㈱安藤・間
鹿島建設㈱

吉川 正

清水建設㈱

曽根 真理

戸田建設㈱

フェロー

鈴木 雅行

フェロー

山本 拓治

正会員 江戸川 修一
フェロー

髙橋 浩

１．はじめに近年，建設分野では熟練作業員（坑夫等）が減少し，若手の入職者も減少していることから人材確保が課題となっている．これらの課題解決の一方策として，経験の浅い若手職員または作業員の判断・予測を AI 技術を用いて支援することが有益である．しかし，判断や予測に必要な情報は，熟練作業員の知見や経験によって得られた情報に依存している部分が多いため，これらを機械学習で支援できるように関連づける必要がある．
本稿では，山岳トンネルにおける肌落ち予測に着目し AI 技術を用いた支援システムの構築を目的として，肌落ち予測に関する知見を熟練作業員にヒアリングを行い，得られた知見をセンサリングする方法について考察した．
２．熟練作業員へのヒアリングに至った経緯

AIによる肌落ち予測支援システム
組込

組込

山岳トンネルの現場では，現在，各工事発注者の切羽観察評必要な情報をセンサリング

価をもとに，現場での目視及び切羽画像から切羽の状態を判断している．しかしながら，これらの判断には，切羽画像から得られる情報以外に熟練作業員の知見や経験が含まれている．AI技術などで肌落ち予測の判断を支援する場合，熟練作業員の知見や感覚をシステムに組み込む必要がある．そのために，次の切羽画像から得られる情報
例

岩質の情報

切羽画像以外から得られる情報
例

亀裂の情報2 点の課題がある．①肌落ち発生の予兆を判断する際，熟練作業音の情報員の着目点は経験的あるいは感覚的に各々が個別に持っていること，②熟練作業員が肌落ち発生の予兆を判断する要素を知識として結び付ける必要がある．以上の 2 点の検討を行うため，穿孔作業時の情報
こそく作業時の情報

温度の情報

図-１ 検討フロー表-１ ヒアリング対象者

現場に従事している熟練作業員にヒアリングを行い，情報をセンサリングする技術との対応について検討を行った．検討フローを図-1 に示す．

作業所名

３．熟練作業員へのヒアリングについて肌落ち発生の予兆を判断する切羽の現象を把握するため，3 現場においAトンネルて熟練作業員にヒアリングを行い計 15 名にヒアリングを実施した．ヒア
リング対象者の情報を表-1 に示す．ヒアリングの質問事項はトンネル掘削時から支保工施工完了時までとし，各作業項目及び自然現象に分類した

Bトンネルものに加えて，ヒアリング対象者の過去の肌落ち発生時の現象やその時感じた予兆などを質問した．
その結果，
作業段階ごとに判断要素が多くあり， Cトンネル
湧水または岩質といった視覚的情報，音などの聴覚的情報など，熟練作業

年齢 経験年数

403343503635404250434448414449

20年
11年
18年
18年
7年
3年
5年
19年
27年
22年
20年
21年
19年
23年
27年

これまでの主な業務・職種

職長
職長
坑夫長
坑夫
坑夫
坑夫
坑夫
職長
切羽監視員
職長・坑内夫
坑夫
坑夫
坑夫
坑夫
坑夫

員は五感を働かせて切羽の状況を把握していることが分かった．これに基づき，その回答が地盤工学上の現象とどのような関係が存在するかを検討した．ヒアリング結果と検討結果を表-2 に示す．
肌落ち予兆の把握について特にヒアリング結果で多かった回答は，切羽をこそく作業する段階である．こそキーワード 山岳トンネル，機械学習，肌落ち，AI 技術
連絡先〒112-0012 東京都文京区大塚 2-15-6 （一財）先端建設技術センター ＴＥＬ03-3942-3991

16参考資料 ＜令和２年度の研究開発成果の社外発表＞①AIを活用したトンネル切羽の地質評価と肌落ち予測支援による災害防止に関する研究開発①－研究開発項目と実施概要－②同② －切羽の画像撮影方法の最適化について－ ③同③ －色見本を用いた色補正プログラム－④同④ －AI を活用した切羽地質評価支援システムのプロトタイプについて－
R3土木学会報文④R3土木学会報文③R3土木学会報文②R3土木学会報文①17

参考資料 ＜令和２年度の研究開発成果の社外発表＞⑤AIを活用したトンネル切羽の地質評価と肌落ち予測支援による災害防止に関する研究開発⑤－切羽画像から肌落ち予測の教師データについて⑥同⑥ —AI による肌落ち予測支援システムのプロトタイプについて—⑦同⑦ 山岳トンネルのAI 切羽判定システムにおける打突音について⑧同⑧ －肌落ち災害と対策工の実態分析及びAI による肌落ち予測への活用について－
R3報文土木学会⑧R3土木学会報文⑦
R3土木学会報文⑥
R3土木学会報文⑤