特集

鉱山機械

特化型AIを用いた掘削技術開発

株式会社東亜利根ボーリング
製版技術本部 設計部

藤原 圭佑

ボーリングマシンの広義的な適用分野は、地下資源開発

１．はじめに（温泉、地下水、鉱物、地熱、地中熱等）、建設工事（場所地中を主な対象物として孔をあける掘削機械は、国内

打ち杭、地中連続壁、地すべり防止、地盤改良、障害物

では「ボーリングマシン（Boring machine）」、海外で撤去等）、調査・観測（土壌・地下水汚染、建設地盤、は「ドリリングマシン（Drilling Machin）」と一般的に地下資源、学術等）と幅広く、目的により必要とする掘削呼ばれている。

形状・深さは異なる。

≪温泉≫

≪地中熱≫

≪水井戸≫

≪地中連続壁≫≪杭基礎≫≪地滑り防止≫≪宅盤改良≫≪土質調査≫≪深層改良≫

写真１ ボーリングマシンの用途例

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INDUSTRIAL MACHINERY 2020.2

特集：鉱山機械

本掘削技術開発では、開発レベルを４段階に区分して更に、掘削方法も対象物を破砕・切削する際に、“叩く”、“押し込む”、“回す”、“振動する”といった外力を目的におり、表１に示す。
開発レベルⅠ～Ⅳにおける開発者の技術的分岐点は、より使い分ける必要がある。
こうしたボーリングマシンの多様化に加え、多種のレベルⅠ→レベルⅡ、レベルⅢ→レベルⅣとなる。例えば、土質（砂、シルト、泥岩、岩盤、玉石、礫等）が互層状にレベルⅠでは多量のデータを用い、人が判断して設計を存在するわが国特有の地層、目視不可な地下空間掘削と行うが、得られる結果の信頼性は低い。レベルⅡではいう制約が、ボーリング作業の生産性を掘削技術者の多量のデータを用い、機械学習により良い結果を導く経験値にゆだねるものとしてきた。

ことができるが、設計段階で全てを理解することができ

しかし、高齢化に伴う熟練掘削技術者の減少、慢性化ない（図２参照）。
つまり、多くの技術者はレベルⅠからレベルⅡへ移行した若手技術者不足、効率的な技術者育成が緊急の課題した時に、“Paradigm Shift（考え方の革新的な変化）”となっている。
課題解決には、熟練技術者の掘削ノウハウを数値化し、ボーリング作業を標準化する仕組みが必要である。
本稿では、当社が掘削の標準化に向けて実施する開発に戸惑うと予想する。更に、レベルⅣに至っては、目的変数さえも必要とせず、PC自らが新たなアルゴリズムを構築することになる。
⑴

概要を、特化型AI（機械学習）を含め紹介する。

Level Ⅰ
基本システムには電子制御ユニット「ECU」を使用

２．特化型AIを用いた掘削制御

し、センサ、スイッチ、ボタン等の機器からの信号を掘削制御開発での特化型AI（機械学習）の位置づけは、入力し、人による分析後に決められた条件（プログラム）掘削機械より出力される数値データ処理が基本となるに沿って、PWM（Pulse Width Modulation）、デジため、従来の統計的な数値処理（人の考えたアルゴリズム）タル、アナログ方式等で出力機器へ命令を伝える。の延長上にある。具体的には、図１に示す複数の学習機を用いた「アンサンブル機械学習」が対象となる。

AI（Artiﬁcial Intelligence）

ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 に は、 国 際 標 準 規 格（IEC61131- ３）に 準 拠 し た ソ フ ト ウ ェ ア で あ る

Input【Level Ⅰ】

Input【Level Ⅱ〜Ⅳ】

機械学習：特化型AI（Machine Learning）

OutputOutputアンサンブル機械学習（Ensemble Learning）

ニュートラルネットワーク（Neural Network）

ディープランニング（Deep Learning）

図１ 機械学習

図２ 技術的分岐
表１ 掘削制御のAIレベル

AI Level

状態

掘削制御

Ⅰ

言われたことをやる人が考えた「しきい値」、「範囲」等を採用したプログラムを設計（作成）して、機械に指示通りに掘削させる

Ⅱ

ルールを理解して判断する

蓄積した多量の採取データを用い事前学習を行い、掘削中の出力データより与えられた目的変数を推定し、最適な命令で掘削させる

Ⅲ

ルールを理解して改善する

蓄積した多量の採取データ、更に掘削中の出力データを加えながら与えられた目的変数を推定し、最適な命令で掘削させる

Ⅳ

自ら判断基準を設計し判断する

蓄積した多量の採取データ、更に掘削中の出力データを加えながら、自らが必要な目的変数を推定し、最適な命令で掘削させる

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⑶CoDeSys（Code Development System）を 用 い、Level Ⅲ
オフライン機能型（Web）を構築し、リアルタイムでプログラム作成ではストラクチャード・テキスト（ST掘削データを収集・学習し、制御命令を改善していく。

言語）を適用している。
⑷

ロータリーバイブレーションタイプのボーリング

Level Ⅳ
説明変数となる機械出力データのみで自らの判断マシン（以下「Sonic Drill」と称す）で設計する主な基準を構築し、最適な掘削命令を行う。

制御アプリケーションは以下となる。
① エンジン回転数制御、② 姿勢制御、③ 掘削開始・

３．おわりに停止制御、④ 掘削速度制御、⑤ 循環水制御、⑥ 逸水監視制御、⑦ 掘削負荷制御、⑧ 危険回避制御、⑨ 孔内2010年代に入り、市場の創生・再構築を実現する技術

洗浄制御、⑩ オシレータ周波数制御、⑪ ロッド分離革新は最も優先される経営戦略となっている。特に、情報制御、⑫ モニタリング（データグラフィック機能付）、通信技術（ICT）の変革スピードは早く、SNS（social⑬ データ記録・活用

network service）やクラウドサービスの普及から瞬く⑵

Level Ⅱ間に、数多くのオープンソースの出現とGPU（Graphics

機械本体側（PC）にPythonパッケージ等を提供する

Processing Unit） の 発 展 に よ り「AI（Artificial

プラットフォームを構築し、掘削機械単独でECUとIntelligence）」や「IoT（Internet of Things）」の取りPCでの相互通信により掘削制御を行う。Sonic Drill組みが加速している。

での掘削データを用い、従来の統計手法となる重回帰特化型のAIと呼ばれる機械学習についても、「自動分析とアンサンブル機械学習での目的変数に対する運転」、「品質管理」、「医療」、「アシスタントサービス」、予測結果を表２、図３に示す。アンサンブル機械学習「トレンド分析」、「ルート案内」、「清掃」、「風評監視」、での推定結果は、予測係数が92.8％と極めて高い「セキュリティ」、「言語翻訳」等様々な分野で開発が進め結果となる。

られている。建設業でも「生産性向上」と「技術継承」の≪Sonic Drill 掘削データ≫観点より、機械学習機能による施工機械の高度化は避け・説明変数：18種類、目的変数：２種類られない事象である。
特化型AIを用いた掘削制御開発は、2020年代に訪れる・各データ量：21,638であろう建設市場での変革を担うものであり、2045年

・掘削データ採取箇所：山梨県甲府市及びの技術的特異点（Technical Singularity）の礎の一部に茨城県つくば市なるものと期待している。
表２ 予測係数の比較
手法

目的変数

重回帰分析

SPT

アンサンブル機械学習

SPT

説明変数

予測係数

16種類

0.553

６種類

0.441

16種類

0.928

６種類

0.841

（base）C:¥Users¥hitou>cd C:¥190711 東亜利根ボーリング￥190902 新 all2 作成¥190902
削除データ照査（新 all2）（base）C:¥190711 東亜利根ボーリング¥190902 削除データ照査（新 all2）>python train.pyx̲train（18480, 16） x̲test（6160, 16） y̲train（18480,） y̲test（6160,）
train:7.794954sec
train accuracy 1.0
test accuracy 0.9282072571473484

図３ アンサンブル機械学習結果 表示例（説明変数16の場合）

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備考

セット数24,638