【流　通】五洋建設　土質定数推定システム＂サウンディングＡＩ＂を開発

五洋建設は、地盤のサウンディング結果から人工知能（ＡＩ）を用いて土質定数を推定する技術＂サウンディングＡＩ＂を開発した。

＂サウンディングＡＩ＂は、専門技術者の能力や経験に頼ることなく、高精度に地盤強度の指標「Ｎ値」と土質分類の指標「細粒分含有率（Ｆｃ）」を推定できる。追加調査で＂サウンディングＡＩ＂を通常のボーリング調査に代替した場合、経済性は２３％向上、期間は３５％短縮されます。また、技術者の負荷や人為的ミスの削減、作業の効率化も期待できる。

サウンディングは抵抗体を地中に貫入し打撃や回転等の負荷を与えることで得られる様々な抵抗値から土質定数を求める。標準的な地盤調査法として世界で広く普及している電気式コーン貫入試験（ＣＰＴ）や、薬液注入工やアンカー工において削孔時の回転トルクや掘進スピードから土質定数を推定するロータリー式サウンディング（ＲＳＴ）等が利用されている。一般的にサウンディングで得た抵抗値から、経験に基づく実用式や図表等を使い、近隣のボーリング調査結果も参考にしつつ、技術者が総合的に判断し土質定数を推定する。

＂サウンディングＡＩ＂は、ＣＰＴおよびＲＳＴの２種類のサウンディングについて、Ｎ値とＦｃを推定できるＡＩモデルで、機械学習手法の一つであるディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を用い、過去１０年分（約１８００個）のサウンディングデータをボーリング調査結果や各種土質試験結果と合わせて学習させるほか、これまで着目していなかった貫入履歴も用いている。さらにＮ値とＦｃの相関を考慮したマルチタスク学習を採用した結果、技術者の知識や経験では捉えられなかった特徴量の抽出が可能となり、推定精度が向上した。東京国際空港で行った検証では、Ｎ値の推定誤差（二乗平均平方根誤差）が４．３という結果を得た。

＂サウンディングＡＩ＂を適用したＲＳＴは、既に１０件の薬液注入工事で実績がある。薬液注入工では薬液の流出や地表面の隆起を防ぐため、Ｆｃに対して注入速度を適切に管理する必要があるが、＂サウンディングＡＩ＂により削孔毎にＦｃを求められるため、従来と比べてより詳細に注入速度管理を行えるようになった。

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