第 24 回 国土技術開発賞 優秀賞受賞

人工知能を用いた桟橋の残存耐力評価技術～構造物の寿命を予測し合理的・計画的な維持管理に貢献～〔受賞者〕 五洋建設株式会社
う の〔本稿執筆者〕 宇野

以下に，第 24 回 国土技術開発賞で優秀賞を受賞した「人工知能を用いた桟橋の残存耐力評価技術」を紹介します。

くにひこ

州彦

港湾法の改正に伴い港湾施設の点検が義務化されたものの，特に民間では施設に不具合が生じてから対策を講じる「事後保全」の場合が多い。国
土交通省が所管する社会基盤施設を対象に推計した維持管理・更新費用では，「事後保全」を「予1.

はじめに防保全」に転換することで，1 年当たりの費用は2048 年度には約 5 割減少し，2019 ～ 2048 年度の高度経済成長期に数多くの社会基盤施設を整備

30 年間の累計でも約 3 割減少する見込みといわしたわが国では，現在その供用期間が 50 年を超れており，民間の港湾施設においても同様の傾向える構造物も多く，適切な維持管理はより一層重にあると推測される。

要となってきている。建設後 50 年以上経過する

よって，「予防保全」によりコストを抑えるこ

公共の港湾施設の割合は 2020 年 3 月で約 21%，とで，民間の港湾施設の維持管理や補修補強が積2030 年 3 月に約 43%，2040 年 3 月には約 66% に極的に進むものと考えられる。しかし，維持管理達するとされている。また，公共の港湾 58,839の調査から得られる劣化度や性能低下度は，調査施設のうち 10,178 施設が要緊急対策施設である時点における施設の状態を表すものであり，供用ことが判明している（2019 年 3 月 31 日時点）。

継続の可否や補修補強を行うタイミングの合理的

この他に，鉄鋼，セメント，非鉄金属などの民間な判断指標や判断が可能な技術はこれまで存在し企業が保有する港湾施設も約 30,000 施設が存在なかった。

する。

そこで，港湾の桟橋を対象に，残存耐力から構鉄筋腐食量調査

部材解析

桟橋全体解析

残存耐力評価鉄筋のはつり出し図− 170

建設マネジメント技術

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桟橋の残存耐力を評価するための手順

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造物の寿命を推定し，施設管理者が意思決定しや行う際には，鉄筋の腐食量を模擬してモデル化す

すい情報を提供できる技術を開発した。

る必要があり，単に鉄筋径を減少させたものをモデル化するのではなく，鉄筋が腐食する際に生じ2.

開発技術の概要

る膨張圧等も考慮できる解析コードを用いることが望ましく，考慮可能な解析ソフトが限られるこ桟橋の残存耐力を評価するための手順を図− 1とと高度な解析技術を要することとなる。これらに示す。残存耐力を評価するためには梁の鉄筋ののことから，残存耐力評価を行うことは非常に困腐食程度を把握する必要があることから，まず梁難であった。

下面のコンクリートをはつり，鉄筋を表面に露出

そこで，まず一般定期点検から得られる劣化度した上で，ノギス等により鉄筋径を測定し鉄筋のa ～ d を用いて残存耐力を評価できる技術を開発

腐食量を算定する。梁ごとに鉄筋腐食量を算定すした（図− 2）1）。劣化度から残存耐力を評価できることができれば，次にそれぞれの梁の FEM 解るようにするには，それぞれの劣化度から梁部材析を行い，梁部材の骨格モデルを算定する必要がの骨格モデルを算定する必要がある。各劣化度とある。

梁部材の耐力との関係を明らかにするために，構梁部材の骨格モデルは，残存耐力評価を行うた造実験を行った。

めの桟橋全体系の構造解析を行う際に，梁部材をまず，梁の最下段鉄筋を電食により強制的に腐モデル化する上で必要となってくる。FEM 解析食させ，各劣化度に相当する試験体を製作した。

で梁部材の骨格モデルが求まれば，桟橋全体系を鉄筋の腐食状況は，試験体が想定どおりに腐食し解析ソフトでモデル化し，地震応答解析を実施すているかどうかをテストピースにより適宜確認をることで，地震により生じる梁の損傷といった残行った。次に，構造実験により劣化度によって破存耐力を求めることができる。

壊形態が異なることや，耐力に違いがあることをしかし，鉄筋腐食が想定される梁が多くなると，はつり出すコンクリートの箇所や量が膨大となり，現実的ではなくなる。また，FEM 解析を明らかにした。また，FEM 解析も実施し，実験が再現可能であることも示した（図− 3）。
この構造実験では，電食により強制的に鉄筋を劣化度

桟橋全体解析

残存耐力評価

各劣化度に対応した骨格モデルを設定

図− 2

劣化度判定結果から構造解析により残存耐力を評価する技術
劣化度 d

劣化度 d

劣化度 b

劣化度 b

劣化度 a

劣化度 a

図− 3

実験・解析による劣化度と部材耐力の関係性の把握
建設マネジメント技術

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腐食させたことから，自然暴露環境により腐食し時間の面で課題が残っていた。また，構造物の寿た鉄筋と異なり，腐食生成物に違いがあり，腐食命を推定するために，点検診断時の残存耐力評価

時の膨張量にも違いがあること，また構造実験にだけでなく，点検から年数が経過したときの残存用いた試験体寸法が実物梁に比べ小さかったこと

耐力評価を複数年予測することが必要になることから，寸法効果の影響が排除できないことの課題から，都度構造解析を実施するのは現実的ではなが残されていた。そこで，桟橋更新工事に伴い，かった。

実際に老朽化した桟橋梁の一部を撤去する機会をそこで，人工知能（AI）を用いて，構造解析活用して載荷実験を行い，自然環境で腐食した梁を行うことなく残存耐力を評価できる技術を開発と耐力との関係性を明らかにした。また，試験体し た（ 図 − 4 ）3 ），4 ）。AI モ デ ル の 構 築 に は， 約と実物梁，実物寸法による試験体の構造性能を比2,000 ケースの構造解析条件と構造解析結果の組較することで寸法効果の影響も考察し，腐食方法み合わせを教師データとして AI に学習させたと寸法の影響を考慮した骨格モデルを構築した 2）。

（図− 5）。教師データの構造解析条件（説明変数）

以上により，梁の劣化度が分かれば残存耐力評として，桟橋の種類や劣化度，外力をランダムに価を行うことが可能となったが，桟橋全体系の構組み合わせ，構造解析を実施し，その組み合わせ造解析は都度行う必要があることから，コストやにおける構造解析結果を取得する。これを目的変

劣化度

AI解析

図− 4

AI を用いた桟橋の残存耐力評価

桟橋モデル

劣化度判定結果

外力（地震動タイプ）

損傷結果

桟橋モデル

劣化度判定結果

外力（地震動タイプ）

損傷結果

図− 5

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残存耐力評価建設マネジメント技術

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AI モデルの学習方法イメージ

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劣化度 a

劣化度 b

劣化度 c

劣化度 d

終局損傷

降伏損傷

ひび割れ損傷桟橋Ａ桟橋Ｂ

90.7 ％

86.2 ％

損傷なし

劣化度

構造解析結果
（正解）

AI予測結果正解率

図− 6

劣化した桟橋の残存耐力評価と正解率

図− 7AI モデルの精度検証結果

数として，説明変数とセットにして教師データをは，終局損傷に至る梁の箇所を適切に予測できて作成した。

いる。
さらに，400 件の残存耐力評価を行い，予測精3.

開発技術の特徴度の検証を行った（図− 7）。検証結果として，おおむね 80% 以上の正解率で予測可能であり，構築した AI モデルで残存耐力を評価した事例

中央値は 88% と高い精度となっている。以上のとして，劣化した桟橋 A および桟橋 B の残存耐ことから，精度の高い AI モデルを構築すること力の予測結果を図− 6 に示す。AI モデルによるができた。

予測結果とあわせて，構造解析を実施した結果も示している。また，構造解析結果を正解値とした4.

開発技術の効果正解率も併記している。
この結果から，高い精度で損傷を予測できるこAI を用いた評価技術であることから，地震力とが分かる。また，今回対象とした桟橋においてにより損傷する具体的な梁部材とその損傷程度を建設マネジメント技術

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即時に把握することが可能である。本技術の経済分補修を行う等の対応も可能となる。

的効果として，先に述べたように，鉄筋のはつりさらに，様々な補修補強パターンに応じた損傷出し作業や FEM 解析，桟橋全体系の構造解析を予測（補修補強による定量的な効果）も把握可能不要にした点が挙げられる。例として 3,000 m2なため，合理的な維持管理計画を立案できる。この桟橋を対象とした場合，鉄筋のはつり出し作業

こでは，建設後 30 年が経過した桟橋を例にしとして約 2 ～ 3 カ月，その後の FEM 解析で約 2て，特に補修を行わずに建設後 50 年経過してかカ月，桟橋全体系の構造解析（残存耐力評価）でら全面的に補修を実施する「事後保全」のケース

約 1.5 カ月要するため，合計 5.5 ～ 6.5 カ月が必（以下，「ケース A」という）と，「予防保全」に要とされていた。本技術を活用することで，一般より部分補修を行うケース（以下，「ケース B」

定期点検と劣化度判定までを約 0.5 ～ 1 カ月，AIという）を検討し，ライフサイクルコストの試算による残存耐力評価を約 0.1 カ月で行うことがでを行う。なお，ライフサイクルコストの試算に関き，合計 0.6 ～ 1.1 カ月で残存耐力評価が可能としては，建設後 30 年経過からの補修に関する費なる。残存耐力を算定するまでの期間を最大で約用を対象とし，建設後 50 年経過時点までに要し91% 削減できている。

た費用とする。また，部分補修を行うケースにつまた，マルコフ連鎖モデル等の劣化進行の確率

いては，残存耐力評価を行った上で降伏損傷またモデルを本技術と併用することで，年数の経過には終局損傷と判定される梁のみを部分補修するもよる残存耐力の変化を把握することができるたのとする。劣化の進行については，マルコフ連鎖め，桟橋の供用継続が可能な期間を具体的に設定モデルを使って予測する。

することができる。現状と将来の残存耐力評価の事例を図− 8 に示す。

ケース A およびケース B における，劣化度ならびに残存耐力評価の経時変化を図− 9 に示す。

図に示すように，現状の劣化度においては残存

ケース A については，建設後 50 年経過まで補修耐力評価を行うと，損傷なしあるいはひび割れ損を行わないため，桟橋全体に劣化が進行している傷のみとなっているため，直ちに補修が必要な状状況がうかがえる。残存耐力としては，建設後況ではない。しかし，マルコフ連鎖モデルにより30 年経過時点で降伏損傷が発生しており，建設10 年後の劣化度を予測して，その劣化度に対す

後 40 年経過時には降伏損傷の範囲が拡大している残存耐力評価を行ったところ，降伏損傷が生じる。建設後 50 年経過すると，降伏損傷だけでなる梁が出現した。この結果を活用することで，例く終局損傷となる梁も出現している。

えば 10 年以内に補修工事の計画を立案し早期にケース B については，建設後 30 年経過時点で対応をとることが可能となる。直ちに補修が必要降伏損傷が発生している梁を補修している。建設となるような損傷がいつ現れるのか，またどの梁後 40 年経過すると前回補修した梁とは別の梁でに出現するのかを把握することができるため，部降伏損傷が発生しているため，この梁を補修して劣化度

残存耐力評価
現状は地震後も併用可能

10 年 後は降伏損傷が生じるた
め補修が必要図− 874

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残存耐力評価の将来予測事例

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ケースA：事後保全のケース

ケースB：予防保全のケース（降伏損傷以上と判定される梁を補修する）

図− 9

ケース A，B の劣化度および残存耐力評価の経時変化

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ライフサイクルコスト（百万円）

200

事後保全150
予防保全100

183 百万円

99 百万円5.

おわりに本技術は，施設管理者の方々から従前より問い合わせいただいていた「点検調査結果については50理解したが，結局この桟橋はいつまで使えるの001020304050

建設年数（年）

図− 10

ライフサイクルコストの試算結果か？」，「地震がきたら壊れるのか？」，「供用できない範囲はどこなのか？」という懸念に対し，施設管理者が補修補強等の判断ができる指標が必要と考え，開発を始めたものである。劣化した桟橋いる。建設後 50 年経過すると，さらにまた別のの危険性を具体的に把握することで，施設管理者梁で降伏損傷が発生するため，この梁を補修してが積極的に維持管理に関わることとなり，予防保いる。このようにケース B では，降伏損傷の発全型の維持管理へ転換が図られるものと考えてい生が予測される梁を都度補修している。

る。本技術の活用により，合理的で計画的な維持各ケースのライフサイクルコストを試算した結管理が促進されることを祈念する次第である。

果を図− 10 に示す。ケース A では，全面補修に最後に，本技術の開発や実桟橋への開発技術の要した費用が約 1 億 8,300 万円となった。一方ケ適用に当たり，ご指導，ご支援をいただいた皆さース B では，建設後 30 年経過時の補修費用が約まに謝意を表します。

3,500 万円，建設後 40 年経過時の補修費用が約2,300 万円，建設後 50 年経過時には約 4,100 万円【参考文献】となり，合計で約 9,900 万円となった。本検討に1）‌ 宇野州彦，岩波光保：劣化度判定結果を活用した残おいては，部分補修を繰り返すことで，コストを存耐力評価手法の実桟橋への適用，土木学会論文集
B3（海洋開発），Vol.74，No.2，pp.I_55-I_60，2018.

46% 削減することが可能となった。なお，上記の2）‌ 宇野州彦，岩波光保：鉄筋腐食を有する桟橋上部工

補修費用は梁のみの補修を対象としており，杭やを模擬した試験体の残存耐力に与える腐食方法及び縮床版については含まれていない。また，補修工法

尺 の 影 響 評 価， 土 木 学 会 論 文 集 B3（ 海 洋 開 発 ），に係る費用であり，補修工事に伴う足場設置費用等は計上していない。コストの算定に当たっては，国土技術政策総合研究所研究報告 5）を参考と

Vol.75，No.2，pp.I_827-I_832，2019.
3）‌ 宇野州彦，白可，岩波光保：人工知能技術を活用した桟橋の残存耐力評価手法に関する研究，土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol.76，No.2，pp.I_600-I_605，2020.

した。
以上のように，残存耐力評価を行った上で地震力により損傷する恐れのある梁を部分補修することでライフサイクルコストを低減でき，地震力による損傷も防ぐことができるため，桟橋の長寿命化が実現できる結果となる。

4）‌ 宇野州彦，白可，岩波光保：画像情報を用いた機械学習手法による桟橋の残存耐力評価に関する研究，
AI・データサイエンス論文集，Vol.1，No.J1，pp.132141，2020.
5）‌ 高橋宏直，横田弘，岩波光保：港湾施設のアセットマネジメントに関する研究 －構造性能の低下予測とアセットマネジメントの試行例－，国土技術政策総合研究所研究報告，No.29，2006.

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