全地連「技術フォーラム 2019」岡山【63】

開発中の機械学習による地すべり崩壊予測プログラムの紹介～概要と課題の整理～
藤井基礎設計事務所〇齊藤龍太，新宮直人，新宮敦弘

しまねソフト研究開発センター

木村忍

1. 地すべり崩壊予測プログラム開発の目的
道路法面で地すべりが発生した場合、伸縮計を設置して、インターネットに観測結果を表示し、常時監視することが多くなってきた。地すべり速度が一定以上となると、警備体制を敷き、現地で動きを監視することもある。
更に緊急時には、常時監視データから崩壊予測を行い、通行止め判断について、道路管理者である発注者と相談になる。このような経験を重ねる中、下記のようなジレンマを多く感じてきた。
1) 事前に想定した警報基準を上回る速度となったとしても、必ずしも崩壊するわけではない。そのため、交図-1 地すべり崩壊予測プログラムの概要図

通量が多い路線等では、通行止めに伴うリスクを考え、ぎりぎりまで通したいという想いもあり、通行止めの判断を躊躇してしまう。
2) 通行止めの後、観測結果によると、動きは収束しているが、レーダー観測では「やや」強い雨雲が近づいているといったケースでは、解除には踏み切れない。
特に難しいのは、緊急体制の解除の判断である。その度に「監視中の地すべり運動を予測したい」と思うようになった。もう少し厳密に言うと、実際には技術者は「経図-2 崩壊予測プログラムの検証

験則から、地すべり動きを予測している」ので、これを図-1に、AI 技術による地すべり崩壊予測プログラムの視覚化し、緊急対策時に関わるメンバーと共有したい。

概要を示す。設置した現場付近の降水量データと、現地そうすれば、現在の課題である「解除の判断」に関するに設置した伸縮計から送信される地すべり変位データか有用な情報源の一つとなると考える。

ら、両者の関係を機械学習させる。機械学習させたプロ

現在、地すべりの運動予測を行うため、AI 技術を使用グラムに予報雨量を与えることで、「未来の」地すべりしたプログラムを開発中である。プログラムの内容は、変位を算出する。これが地すべりの運動予測となる。さ本セッションの別枠 にて発表する。本稿では、本プロジ

らに、変位の実測値および予測値から、福囿3) の方法とェクト全体の概要と、AI 技術に取り組む中で見えてきた同様に1/v を算出することで、地すべりが加速過程にあ課題について整理した。

るかをグラフ上から検討し、崩壊予測を行う。図-2に、

1)

検証時の実測値と予測値の比較を示した。実測値で変位2. 地すべり崩壊予測プログラムの概要があった箇所の１/v グラフを併記した。

齊藤ら は、地すべり地内の降雨と孔内水位の関係を機

機械学習させた結果は常時解析結果に反映させるた械学習させ、解析水位に再現性があるかを検証した。そめ、観測中に降雨と連動した地すべり変位を観測した場の結果、タンクモデルと同様に、AI 技術を用いて降雨量合、その経験が学習される。これにより、理想的には観から孔内水位を解析できる可能性を見出した。

測期間が長くなるほど、設置箇所における降雨と伸縮計

2)

地すべりの誘因の多くは降雨である。降雨により間隙の関係がカスタマイズされる。

水圧（孔内水位）が上昇し、有効応力が低下するため、詳細は新宮ら1) で示したが、現在は過去の地すべりデ地すべり変位が発生する。このうち、降水量と孔内水位ータを学習させ、予測結果の検証している段階である。

を解析できるのであれば、孔内水位と相関がある地すべ過去データの検証結果によれば、降雨による地すべり動り変位を予測できる可能性があると想定した。

き出しのタイミングについては、概ね予測可能ではない

全地連「技術フォーラム 2019」岡山かと思われる。
降雨量が少なく、崩壊まで至らないような断続的な動きを計測（経験）した場合、地すべりの減速過程を学習るデータも学習させようとすると、重要なファクターの重みが下がってしまい、かえって予測精度が低下することもありえる。

できる。観測時の地すべりの加速状況や、予報雨量の条

ただし、これまで土木技術者の頭の中にだけ存在して件によっては、崩壊だけでなく地すべりが停止する動きいた「何となくの経験的なもの」を視覚化して提示するを予測できることを意味する（図-2）。これは、精度をことができるだけでも、大きな前進である。経験が少な向上させていくことで、将来的には、緊急体制の解除判い技術者や発注者にも分かりやすく話ができるようにな断の一材料になり得ると考えている。

るからである。
(3)AI 技術に何を期待するか
梅田4) は、AI をデジタル労働者として考えた時に、ど3. 土砂災害現場へのＡＩ技術導入に関する課題
近年、土木業界では、トンネル点検技術や地形判読技術に AI 技術が取り入れられている。今回土砂災害現場

んな働きを期待するかという項目について、下記のようにまとめている。

へ適用を試み、まだ開発中ではあるが、AI 技術を用いる場合に課題であると感じた点を下記にまとめる。

・単純作業を黙々とミスなくやってくれる【働き者】(1)技術的な課題

・24時間戦える現代の【企業戦士】

機械学習による解析精度を高めるためには、お手本と・熟練者の技術を習得して継承する【熟練社員】

なるデータ数が多い方がよい。特に、地すべりの動きを・大量データを即時に読んで判断する【聖徳太子】

予測するためには、動いているデータセットで学習させ・人間ができなかったことをやってくれる【天才社員】

る必要があるが、地すべりは日常的には停止しており、まれな豪雨時にしか動きを観測することができないた

現段階では、地すべり崩壊予測プログラムは、開発中め、必然的に地すべりの動きを学習させるデータセットであり、まだ新人レベルである。ミスがあれば、多くのが限られてくる。また、その中でも、観測中に崩壊まで場合、教える技術者側に原因がある。個人的には、将来達した事例はさらに限られるため、学習させること自体的に熟練社員や聖徳太子のレベルまで成長してくれるこが困難を伴う。教材となるデータの収集が、課題としてとを期待しているが、現段階では天才社員としてのレベ挙げられる。

ルを期待するのは難しい。天才社員に育てるためには、また、地すべりの地域性という課題もある。地すべり

人間側が教える方法について、工夫や改善の必要がある。

を特徴づける上で、少し考えただけでも、地形地質、形自然災害は、人間の心理などの不合理な要素が入り込状、すべり面勾配などの要素が挙げられる。現場に合わむ余地はなく、科学的な現象であるため、AI 技術と親和せた特性を考慮しようとすると、さらにデータが限られ性が高いと感じる。一方で、災害という特性上、現場でてしまい、学習が困難となる。現時点で、降雨以外に地は常に想定外の出来事を扱っており、これは AI が苦手なすべりの運動特性を、明確に支配する要素を見極めるの分野である。地すべり崩壊予測プログラムを使用する場は難しい。地域性を考慮するのは、お手本となるデータ合、解析結果はあくまで参考情報とし、最終判断は必ずセットが一定数を収集後の次段階の課題となる。

技術者（人間）が行うことが重要である。

(2)AI 技術との向き合い方
AI 技術を導入する中では再認識したことは、AI の強み

現在、24時間先までの雨量予報プログラムも暫定的に導入した。今後の豪雨災害時に実証していきたい。

は「パターンマッチング」ということである。災害現場
では、このことが重要になる。

《引用・参考文献》

AI が将棋や囲碁でプロに勝利する、自動運転技術を支

1) 新宮直人、齊藤龍太、木村忍．(2019) ．開発中の機械

える、株式の売買を行う、就職活動の面接を行う等のニ学習による地すべり崩壊予測プログラムの紹介～β版プ

ュースを見ると、AI 技術は万能のように錯覚する。しかログラムの概要～, 全地連「技術フォーラム2019」岡山

し実際には、過去に学習した内から類似パターンを探す2） 斉藤龍太、藤井俊逸、新宮敦弘、木村忍．(2018) ．機械

ことが得意なのである。そのため、解析精度は「どのよ学習を用いた地すべりの地下水解析の事例紹介と今後うに学習させたか」が重要であり、お手本としたデータの課題, 全地連「技術フォーラム2018」高松セットに依存する。
これは、今までに経験したことないような突発的な出来事や、しばしば言われる「予想外のできごと」に、ど3)

福囿輝旗．（1985）表面移動速度の逆数を用いた降雨による斜面崩壊発生時刻の予測法, 地すべり，Vol.22，No.2，pp.8-13

こまで対応できるか未知数であることを意味している。

4) 梅田弘之．（2019）．エンジニアなら知っておきたい AI の学習時点で人間が無意味であると判断して無視した要素

キホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説,を AI は学習できない。だからといって、無関係に思え

株式会社インプレス発行.