全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO87】

山岳トンネル切羽の岩盤判定に AI を用いた検証事例
ＵＩＣコンサルタント株式会社
国土交通省

1．はじめに

中国地方整備局〇岡谷実冶子，鬼村雅和

五大開発株式会社

荒木光一

山陰西部国道事務所

重谷隆太

3．岩盤判定に用いるプログラムの作成

山岳トンネル工事では，トンネル掘削時に切羽の地質状況を評価するために切羽観察を実施している．この切岩盤判定は，切羽を構成する岩石名と8つの観察項目を判定するため，以下の計9つの AI を作成した．

羽観察は，切羽近傍で技術者が目視で確認する事が中心

なお，教師データにはなく，AI にとって未知となる情であり，その精度，定量化や安全性が観察時の課題とな報に対しては『判定不能』とし，判定を地質技術者へ促っている．近年は建設 DX の推進や安全性を解決するたす結果を出すようにプログラムを構築した．

め，遠隔臨場で切羽観察を実施する取り組みが行われている．しかし，遠隔臨場で行う場合，ディスプレイに映る画像で岩盤を判定するため，現地で直接切羽を確認するよりも情報量が減り，誤認識等から過大・過小施工が生じてしまう可能性がある．
そこで，本稿では遠隔臨場により低下した判定者に対する情報量を補完するために，切羽写真と切羽観察デー
タシートを用いた岩盤判定 AI 技術の有効性を検証する．

2．学習データセット（教師データ）の作成
今回の学習ならびに判定には，トンネル施工者から日々提出される切羽記録写真を用いた．
岩盤判定は左肩・中央・右肩の箇所毎に判定するため，岩盤判定 AI も同様〇作成した岩盤判定 AI
A．圧縮強度判定 AI

B．風化変質判定 AI

C．割目間隔判定 AI

D．割目状態判定 AI

E．走向傾斜判定（走向がトンネル軸と直角）AI
F．走向傾斜判定（走向がトンネル軸と平行）AI
G．湧水量判定 AI

H．劣化判定 AI I．岩石名判定 AI

4．AI による岩盤判定検証
今回の岩盤判定 AI による検証は，山口県の山陰道におけるトンネル施工現場にて，支保パターン変化時に行う岩盤判定（第2～4回）で実施した．
（1） 第 2 回岩盤判定における検証結果（坑口から 140m）に画像を分割して行った（図-1）．ただし，分割した画像

図-3に切羽写真を示す．表-1より，岩盤判定 AI の加サイズでは AI で扱うには大きく，また，この分割だけで重平均点は，現場にいた技術者の平均値と約1点の差であは学習データ数としては少ないため，左肩・中央・右肩る．各観察項目は，現場にいた技術者と半分以上一致しに分割した画像をさらに分割した画像（以降，分割画像

た．岩石名の判定結果は凝灰岩であり実際の岩種と一致と呼ぶ）で岩盤判定を行った．また，学習データとしてした．

用いる分割画像を増加させるため，左肩・中央・右肩の各画像を，図-2のように分割画像の範囲を示すウィンドウをスライドし重複させながら分割画像を作成した1）．

図-3 坑口から140m の切羽写真
図-1 左肩・中央・右肩への分割

表-1 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 2 回）A判定者
技術者1(国土交通省)

技術者2(国土交通省)

技術者3(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

図-2 分割画像を作成するウィンドウとスライド
岩盤判定AI

B

C

DH,I

圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価
点計

加重平均点

右肩

18131114056

中央

12767032

左肩

12767032

右肩12767032

中央

12767032

左肩12767032

右肩

24

767044中央

18767038左肩

18767038右肩18767139中央

18

767139左肩

18767139右肩

18767038中央

18767038

左肩18767038

右肩187014039

中央18767038

左肩

181301404538

32

遠隔離場

3939
現場
3840

全地連「技術フォーラム 2024」新潟（2） 第 3 回岩盤判定における検証結果（坑口から 178m）
図-4に，切羽写真を示す．表-2より，岩盤判定 AI の加重平均点は，全技術者より低い点数となった．この点数の差は，技術者の主観的な評価範囲と岩盤判定 AI の評

表-3 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 4 回）

技術者1(国土交通省)

技術者2(国土交通省)

価範囲が異なったためであると考えられる．各観察項目は，現場にいた技術者と半分以上一致した．岩石名の判
定結果は凝灰岩であり実際の岩種と一致した．

A判定者

技術者3(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

岩盤判定AIBC

DH,I圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価点計

加重
平均点

右肩

12767032

中央

6700013

左肩12707026

右肩12707026

中央

61307026

左肩

1270

7026

右肩

1213614045

中央

670

7020

左肩

1213614045

右肩

12

13

67038

中央

6767026

左肩

6

7000

13

右肩

6

767026

中央

12130

7032

左肩

670

7020

右肩

18

13

6

7044

中央

1206

7025

左肩

12067025

21

26

遠隔離場

3225

現場

27

29

5．まとめ
今回実施した検証より，次に挙げる問題点が明らかとなったため，今後の検討課題とする．
（1） 切羽写真と切羽観察データシートの対応
今回 AI に学習させた教師データは，施工者から提供さ
図-4 坑口から 178m の切羽写真

れた切羽観察データシートであるため，安全側に考慮された学習データが蓄積していると考えられる．

表-2 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 3 回）
A

判定者
技術者1
(国土交通省)

技術者2(国土交通省)

技術者3(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

岩盤判定AIBC

D

H,I

圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価点計

右肩

12767133

中央

12767133

左肩

12767133

右肩

12767032

中央

6007013

左肩

12767032

右肩

12767032中央12007019

左肩12767032

右肩

12767032

中央6700013

左肩

1213614045

右肩

12767032

中央

6007013

左肩

121367038

右肩

12007019

中央

12060018

左肩12060018とで，教師データの品質が向上するため，AI の判定精度

33

22

今後は，図-6の切羽全体のスケッチ画像のように，地質技術者が中立の立場で判断した画像データを用いるこ

加重平均点

遠
隔
離場が上昇するまでの期間は，教師データとして与えていく必要がある。

2525
現場
2418（3） 第 4 回岩盤判定における検証結果（坑口から 230m）
図-5 に，切羽写真を示す．表-3 より岩盤判定 AI の加図-6 切羽全体のスケッチ例

重平均点は，技術者の加重平均点と類似する点数となった．この際， 国土交通省の技術者 3 は現地に臨場して岩（2） 圧縮強度・走向傾斜の判定項目について盤判定を行っており，その評価点数は 32 点となり，AI の実際に岩片を叩いて評価する圧縮強度や，奥行方向の判定により近い結果となっている．各観察項目は，現場情報を含む走向傾斜については画像による判定では限界にいた技術者と半分以上異なる結果となった．

があるため，針貫入試験値で得られる実測強度や，3次元データ等を学習データとして用いる必要がある．

6．謝辞
本検証を行うにあたり，施工者である佐藤工業（株）より，データの提供と様々な協力を賜った．ここに深謝致します．
《引用・参考文献》
1) 荒木光一，藤田達大，鬼村雅和，山縣宏紀；2022年
図-5 坑口から 230m の切羽写真

7月「深層学習によるボーリングコア画像からの岩種区分判定の基礎検討」第57回地盤工学研究発表