2021/8/5 @⼟⽊学会

機械学習モデルによる地形情報からの⼯学的基盤深度の推定モデル構築
公益財団法⼈鉄道総合技術研究所

⽥中 浩平

発表内容
A．受賞論⽂について

B．今後の地震⼯学における機械学習の活⽤について

1/25

A.1.1 背景• ⾃然災害分野におけるハザードマップ• 地形的要因と災害発⽣原因に関する専⾨的な知⾒Ø 微地形区分（若松・松岡（2008）他）
Ø 液状化危険度（松岡ら（2011）、中埜（2020））
Ø 斜⾯崩壊（周ら（2008）、⽊下（2019））• ⽇本全国を対象とした場合に整備に要する多⼤なコスト、専⾨家によるルール化の限界、⾼度な専⾨化・暗黙知化が将来にわたっての持続的・分野横断的な展開の障害となりうる
4/25

A.1.2 ⽬的• 防災分野における機械学習的アプローチの有効性• 親和性
Ø ⾃然現象にはルール化できない複雑な背後構造
Ø 1次データが⼗分に蓄積され、公開されているものも多い（今後も増え続ける）
Ø 継続的な更新が必要であり、コストが掛かる• 地形情報に基づく⼯学的基盤深度の推定モデルを構築
3/25

A.2 推定モデルの構築
⼊⼒値：地形情報から作成する各種特徴量
出⼒値：⼯学的基盤⾯の深度(m)※⼯学的基盤⾯は，Vs=400m/sもしくはN値50が連続する地層の上⾯構築⼿順① タスクの種類の設定（分類、回帰）② モデルの評価指標の設定（推定深度の誤差RMS）③ データの収集・整理（A.2.1）④ 特徴量の作成（A.2.2）⑤ モデルの作成（画像、表形式、A.2.3）⑥ モデルの評価（A.2.4）

6/25

A.2.1 データの収集・整理
地形情報：任意の解像度の点・メッシュごとに値を有するデータ(a) DEM(b) ⾚⾊⽴体地図(c) 地形分類(d)シームレス地質図(a), (b), (c) 国⼟地理院、(d) 産総研※評価地点 だけでなく、その周辺の地形情報も活⽤する

7/25

A.2.1 データの収集・整理
地盤調査データ（地質柱状図、密度検層、標準貫⼊試験、PS検層等）
Ø 国⼟交通省：Kunijiban
Ø 地盤⼯学会：新・関東の地盤、九州地盤情報共有データベース
Ø 防災科学技術研究所：ジオステーション
Ø 東京都⼟⽊技術⽀援・⼈材育成センター：東京の地盤• 上記以外にも様々な機関でデータ公開がされている• 本論⽂では、基盤深度のみを推定値としているが、上記データから評価できる様々な指標値（AVS30，地盤固有周期）に対してモデル構築可能
8/25

A.2.2 特徴量作成（画像における特徴抽出）• 特徴量：⼊⼒データの特徴を表す数値• ⼊⼒データ≠特徴量（例：⽝、猫）• 画像モデルではモデル内部で特徴抽出
⼊⼒画像
データ

kernelAlexnetのモデル構造*
Convolution* ImageNet Classification with Deep
Convolutional Neural Networks

9/25

A.2.2 特徴量作成（画像における特徴抽出）
⼊⼒画像
データ

kernelConvolutionのイメージ* ImageNet Classification
with Deep Convolutional
Neural Networks

Alexnetの初期層における96個のkernelの重み*

10/25

A.2.2 特徴量作成（表形式データ）• 特徴抽出のための特徴量エンジニアリングが必須
Ø メッシュ値をそのまま⼊⼒とするのは不適切（例：回転・反転）
123 …

評価地点

評価地点

評価地点

90度回転

左右反転

11/25

A.2.2 特徴量作成（表形式データ）• 特徴抽出のための特徴量エンジニアリングが必須
Ø メッシュ値をそのまま⼊⼒とするのは不適切（例：回転）Ø これまでの専⾨知識が⽣きる部分でもある

領域の平均値：周辺の状況をざっくり把握領域の標準偏差：地形の変動状況を把握（⼩さい：同じ地形が続く、⼤きい：異なる地形が含まれる）

地形分類番号（⼭地、台地・・・）に対する距離
rmin：その地形までの最⼩距離
rmax：その地形までの最⼤距離（拡がり）12/25

A.2.3 モデルの作成• Gradient Boosting Decision Tree（GBDT，LightGBM）
Ø 特徴量の値に応じた条件分岐により、推定値を得る
Ø 異なる決定⽊を直列化することで誤差低減するØ ⇔Random Forest：異なる決定⽊を並列化
Ø 過学習に注意（交差検証、正則化）

https://www.gormanalysis.com/blog/gradientboosting-explained/
13/25

A.2.4 モデルの評価• 過学習を防ぐための学習スキームの設計
Ø データをモデル学習に使⽤する学習データとモデル性能を評価するための検証データに分割
Ø 各データの誤差状況から学習回数の最適点を発⾒
⾼次元

学習
データ
PRML(Fig1.4):https://www.microsoft.com/enus/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-PatternRecognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

検証
データ

誤差

データ

最適点

過学習

試⾏回数
学習・検証データに対する誤差（Wikipedia 過剰適合の項に加筆）

14/25

A.2.4 モデルの評価••

交差検証（Cross Validation）
Ø 学習データと検証データの分割を変化させた複数Foldでモデルを構築
ü 全データを学習に使⽤するため
ü データセットの偏りによる推定結果の偏りを補正本論⽂では空間的にランダムに散らばるようにデータ分割

学習・検証データの分割

15/25

A.2.5 実サイトにおけるモデル構築• 常総地域における結果• GBDTモデルではデータのない領域も安定した評価• Lasso回帰モデルでは不⾃然な変動（学習データに忠実）モデル構築に使⽤した地盤データ構築したGBDTモデル
による⾯的推定結果

Lasso回帰モデル
による⾯的推定結果

16/25

A.2.5 実サイトにおけるモデル構築

2〜67
89101112

特徴量
最近傍ボーリングの基盤深度
離間距離100~1000mにあるボーリングの基盤深度の統計量
⾚⾊⽴体地図の平均値の差分（離間距離100m−50m）
台地・段丘までの最⼩距離
氾濫平野までの最⼤距離
⾚⾊⽴体地図の平均値の差分（離間距離300m−200m）
離間距離500~1000mにあるボーリングの基盤深度の統計量
評価地点の地形番号・地質番号に応じた基盤深度の平均値

Lasso1
LightGBM10RMSE

順位111987625

特徴量の追加

20RMSE構築したモデルにおける各特徴量の重要度順位

15

Lasso1
Lasso2
LightGBM

1050110100

学習データの割合 (%)

17/25

A.2.5 実サイトにおけるモデル構築• 東京地域における結果モデル構築に使⽤した地盤データ構築したGBDTモデルによる⾯的推定結果

18/25

A.2.6 結論• 地形データから⼯学的基盤深度を推定するモデルを構築し、広域で作成した様々な特徴量を⽤いた機械学習モデルにおいて⾼い推定精度となることを確認した．⼀例ではあるが、地形データに対して機械学習モデルを構築することの有効性を確認した• 従来の統計モデル（Lasso）と⽐較して機械学習モデルによる推定が優れている点を整理
Ø 少ない学習データであっても⾼いモデル精度を発揮する
Ø 学習データに対する過学習の可能性が低く、未知のデータに対する汎化性能が⾼いØ ⼊⼒データの⽋損値に関わらず、データの多寡に応じてモデルを使⽤できる

19/25

A.2.7 今後の課題・その他• 本論⽂で有効性を確認した機械学習モデルを基盤深度以外の指標を推定するモデル構築に展開し，地形情報を影響要因とする様々な指標に対して分野横断的にモデルが構築できることを検証する（⼿元レベルでは確認済）• 全国を対象とした⼤規模なモデルに拡張した

地域A

地域B場合についても考察を⾏う．地形情報だけでなく、地域性を反映できるようなモデルを構評価地点評価地点築する必要がある• 本論⽂で使⽤したモデルはあくまで⼀例（Random Forestで同程度の精度を確認）であり、モデル構築のための考え⽅や⼿順を整備したという位置付けが強い。

20/25

B.1 地震⼯学の個⼈的な現状認識
社会実装（基準体系・⼿引等）• 多⼤な労⼒と予算で、３つが⾼いレベルで維持されてきたのが⽇本の地震⼯学• 担い⼿や予算が減少する中でこのレベルが維持できるか？

研究
データ公開

Ø 難しいのでは？
Ø 個⼈的な認識では、技術者・設計者の負担⼤Ø 社会実装がボトルネックとなり、効果が⾒えにくい研究やデータ公開がシュリンクするという悪循環

22/25

B.2 技術者・設計者の負担を減らすためには• 仕事をまとめる（例：⼿計算→電卓）
Ø 仕事の具体に関わらず、⾼い抽象度で処理をまとめることができるのが機械学習（これができるならあれもできる）•

物体検出（Object Detection）は、⾃動運転、医療診断、衛星写真からの被災現場特定など、対象の具体に関わらず、各分野の専⾨家が⾏ってきた処理を代替できる。

•受賞論⽂でも、地形データを活⽤した予測技術に機械学習的なアプローチが活⽤できる可能性を⽰した。

• 武器を⽤意する
Ø 成果のパッケージ化が容易•

⽂書（論⽂）だけではなくアルゴリズム（プログラム）•

OSSの精神（知⾒の集約、エコシステムの醸成、プラットフォーム化による国際的なプレゼンス向上）

23/25

B.3 活⽤における課題（研究・実⽤）• 再現性がない？

→あるØ 既往の論⽂と同様に条件を明記すれば再現は可能
Ø データセット、ソースコードの公開によりこれまで以上の保証が可能• 回帰分析と同じ？

→違う

Ø タスクの抽象化の程度が違う
Ø タスクが同じであったとしても、圧倒的な性能によりゲームチェンジが起こる（AlphaGo，GPT3，AlphaFold2）• ツールの応⽤は「研究」でない？

→

そうかもしれない。で？

Ø 社会的ニーズが後押しする
Ø 新たな場の⽣成（構造⼯学でのAI活⽤に関する研究⼩委員会の活動）• ブラックボックスだから使えない？

→

これまでも同じ

Ø 結果の判断理由が明確でない
Ø ⼊⼒値によっては不安定な挙動をする可能性がある

24/25

おわりに
A．受賞論⽂についてB．今後の地震⼯学における機械学習の活⽤についてご意⾒・コメントをお気軽にいただけると幸いです.
tanaka.kohei.22@rtri.or.jp

25/25