2024/01/11 岩盤力学におけるDX活用検討小委員会＠第50回岩盤力学に関するシンポジウム

AIを活用したトンネル切羽評価の実用化検討⑤実用化に向けた課題と解決策
委員会報告書4章

岩盤力学におけるDX活用検討小委員会
大成建設㈱ 坂井一雄

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検討概要➢ AIを活用した切羽評価を実用化するための課題とそれに向けた解決策に関する検討を実施【切羽評価】①掘削対象となる地山状況を切羽で観察、または必要な計測データを取得②地山強度や亀裂頻度等の項目で岩盤性状の評価①③切羽評価点の算出④④地山等級判定②③【AI切羽評価】①⇒② or ③ or ④

田村他：主観的判断の影響を低減した地山評価支援システ
ム構築の試み，第78回土木年講，III-206，2023 （追記）2
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AIを活用した切羽評価を実用化するための課題
1. 評価手法の信頼性向上
2. 教師データの品質
3. AI評価システムの適用範囲
4. ブラックボックス化への対応
5. AI切羽評価の有効性の証明
6. 必要なシステム・デバイス
7. 切羽データの共有化・オープン化
8. 技術力低下への懸念
9. AI活用の人材育成
10. その他

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1. 評価手法の信頼性向上

4.2

【課題】
AIによる切羽評価を実用化するためには、その手法が実用化に耐えうるだけの信頼性を確保していなければならない。

【解決策①】
信頼性の閾値設定➢ 技術者が判定するレベルと同等以上の信頼性が必要とされる（定性的）➢ 信頼性評価に使われる指標（正解率・適合率・再現率・F値）における閾値の設定と関係者間での合意が必要
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1. 評価手法の信頼性向上【解決策②】【ヒートマップ化例】（鶴田他，トン工，2022）

評価理由やプロセスの説明性➢ ブラックボックス化の回避として、着目点を抽出するヒートマップ化➢ 切羽画像＋α⇒生成AIによる記事作成
で評価理由の説明ができないか？

【穿孔データの活用例】（鹿島建設）【解決策③】➢ 継続的な再学習の実施➢ 誤判定のフィードバック【物理探査結果の活用例】（北岡他，地盤工学ジャーナル，2021）➢ 探査・計測データの活用➢ 複数手法の統合

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2. 教師データの品質

4.3➢ 通常の坑内変位計測では、全変位量のうち、40~50%程度しか計測できない。
【課題】➢ 施工条件が厳しい場合（トンネル周辺に構造物，切羽が自立しない，etc.）には、切羽評価AIの多くは教師有り学習により構築されたアルゴリズムであるため、そのアルゴリズム切羽前方の変位量も視し、必要に応じて早期に対策を講じる必要がある。
は、正しい切羽画像（入力データ）を正しく切羽評価された（正解データ）である必要がある。
しかし、実際には教師データの中には実工事における、不鮮明な切羽画像、恣意的な判断が入った誤判定や誤記が含まれる場合がある。

【解決策①】➢ 画像への影響要因

切羽画像の品質向上➢ 画像の評価式（案）【解決策②】➢ スクリーニング（取捨選択）や複数人における再評価の実施・合意

切羽評価の品質向上

次の話題提供にて検討事例を紹介➢ 開発されたアルゴリズムを検証するための良質な切羽写真と良質な切羽評価結果からなるデータセットの整備と共有（≒検証用の教師データの整備）
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3. AI評価システムの適用範囲（拡大）

4.4

【課題】
教師データの正解データとなる岩種に偏りが生じたり、十分な数を準備することができない場合があり、岩種によっては、正答率が著しく低下する場合がある。

【解決策①】
偏りを解消する目的での希少な施工事例の共有化

国土交通省形式の切羽評価が行われた10トンネル1,952切羽における評価結果の頻度分布
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3. AI評価システムの適用範囲【解決策②】
切羽評価項目と評価基準の共通化または統合化

写真・評価結果を相互に活用できるようになれば、教師データを大幅に増加させることが可能。
【8項目4～6段階】【9項目4段階（+その他）】

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4. ブラックボックス化への対応

4.5

【課題】
切羽評価AIで、しばしば使われる深層学習では、データの処理プロセスが膨大であるため、最終的に「AIがなぜその答えを導き出したか不明である」というブラックボックス化に直面する。

【解決策①】CAM（Class Activation Mapping）の利用による特徴量のヒートマップ化【切羽を正しく着目した例】【切羽以外にも着目した例】

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5. AI切羽評価の有効性の証明

4.6

【課題】
AI切羽評価は、現状では開発会社によって正答率による評価が試行的に実施されている。
実用化段階では、手法の客観的な有効性の証明が必要であると考えられる。
【解決策①】

学会等が提供する誰でも使用可能なAIアルゴリズム

検証システムの構築と性能証明
検証システム【イメージ】

対象岩種：中硬質岩層状・第三紀層

検証切羽写真新規開発モデル
学会等でストック

信頼性評価指標

検証システム新規開発モデル

正解率85%＜90%

合格

適合率78%＜80%

合格

再現率90%

＜90%

合格

F値

85%

＜88%

合格

検証システム以上の信頼性を有することを証明（学会等認証）
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6. 必要なシステム・デバイス

4.7

【課題】
デジタルカメラだけでなく、可搬性やクラウドへのアクセス性に優れたタブレットやスマートフォンといったデバイスを用いた切羽撮影も増加している。
また、マルチスペクトル画像や穿孔エネルギー等も活用した切羽評価も提案されつつある。
これら、AI切羽評価に必要なシステム・デバイスの仕様選定や取得労力が課題。
【解決策①】
自動化によるリアルタイム化【計測車両を用いた省力化例】（安藤ハザマ）

切羽写真
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7. 切羽データの共有化・オープン化

4.8

【課題】
AI切羽評価の適用範囲拡大や正答率向上には、多様な岩種や施工条件の切羽画像と正解データを教師データとすることが望ましい。各事業主体、施工者が個別に収集できる教師データには限りがあるため、教師データの共有化が効果的であると考えられるが、公正かつ信頼性の高い管理・運用方法が課題である。

【解決策①】
切羽観察データベースの構築➢ 現状では、切羽評価結果を含む工事記録情報は個々の工事報告として施工者が発注者に提出し個々の工事情報として記録されている。
➢ 工事記録情報を公的なデータベースに登録される仕組みがあれば、教師データとして使える切羽情報を共有しうる環境につながる。

➢ 教師データとして利用するためには、評価結果の信頼性確保が重要（再評価や取捨選択もあり）
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2024/01/11 岩盤力学におけるDX活用検討小委員会＠第50回岩盤力学に関するシンポジウム【参考例】トンネル工学委員会の取り組み（2007～）➢ シールドトンネルの設計・施工技術の伝承、維持管理の効率化を目的として、「どんな地盤に、どのような構造物を、どうやって造ったか」という情報をデータベース化したシールドトンネルデータベースを構築。

シールドDBのステップアップ

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8. 技術力の低下への懸念

4.9

【課題】

AI切羽評価が一般化すると、 現場技術者や地質技術者が切羽評価を実施する機会が減少し、技術者の能力低下につながる懸念がある。

【解決策①】
トレーニング（OJT）機会の確保➢ AIモデル更新や乖離原因の分析などは継続的に実施する必要がある。
➢ AI切羽評価が仮に「普通」の業務になっても、切羽評価やスケッチを行うトレーニング機会を設ける。

【解決策②】
教師データの作成・評価➢ 信頼性の高い学習モデルの構築には、品質の高い教師データが必要。
➢ 高品質な教師データを継続的に蓄積する必要性が将来的にも重要。
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9. AI活用の人材育成

4.10

【課題】
AI切羽評価の普及に伴い、岩盤工学に精通するだけでなく、デジタルツールやAIといった情報通信技術に関する知見が技術者に必要とされるようになる。現時点でも、少なくともDX支援技術者と協同できるように相応の知見を身に着ける必要性がある。

【解決策①】

コミュニケーションの促進【解決策②】
関係機関の連携の促進

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10. その他

4.11【課題と展望】
・経済性
AI切羽評価を実施するために、写真撮影以外の定量データ取得が必要な場合、取得に費用と労力がかかっている。遠隔化・自動化による省力化への取り組みと、費用対効果の証明が重要。
・基準改定
AIや計測データの活用により、従来基準よりも細やかな評価ができる可能性がある。切羽
観察要領もICT技術の進展に合わせてアップデート。
・汎用化
AI切羽評価手法の信頼性向上とともに、誰でも活用できる環境整備が必要。
Ex. オープンソース形態の評価システムの公開。
・山岳トンネル以外への適用
地下空洞・立坑・岩盤基礎・岩盤斜面への適用。
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まとめ➢ AIを活用した切羽評価を実用化するための課題とそれに向けた解決策に関する検討を実施。今後の産官学の取り組み方針の参考。

1. 評価手法の信頼性向上
2. 教師データの品質
3. AI評価システムの適用範囲
4. ブラックボックス化への対応
5. AI切羽評価の有効性の証明
6. 必要なシステム・デバイス
7. 切羽データの共有化・オープン化

8. 技術力低下への懸念
9. AI活用の人材育成
10. その他
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ご清聴いただき、ありがとうございました。

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