熊谷組がトンネル発破工事のAI支援システムBLAIVEを開発。切羽観察から発破パターンまで見える化

熊谷組は、トンネル発破工事において、AI技術を活用して切羽観察から最適な発破パターンを導き出し、見える化する次世代支援システム「BLAIVE(ブライブ)」を開発した。

システム名称は、Blasting(発破工法)、Learning(最適化)とAI(人工知能)、VE(見える化)を組み合わせた造語だ。

地質評価データから火薬量と穿孔本数を自動算出、余掘り量低減へ

トンネル工事における発破作業では、地質状況に応じた適切な発破パターンの選定が重要である。

従来は熟練技術者の経験と勘に依存する部分が大きく、地質条件に応じた最適な発破パターンの選定、発破効果の定量的評価の困難さ、経験の浅い技術者への技術伝承といった課題があった。

BLAIVEは、地質評価に基づく発破仕様の自動設計を行うシステムである。

地質評価データと設定余掘り量を入力することにより、火薬量と穿孔本数、外周孔穿孔本数を算出し、発破パターンの最適化を行う。


データに基づく継続的改善として、施工結果のフィードバックやAIモデルの継続的学習も併せて行う。

今回は道路トンネル工事において各種データ(写真測量による余掘量や火薬量、地山評価結果など)を蓄積し、現場で運用可能な専用アプリを作成。

現在は、完成させたアプリを用い、地質や断面積の異なる条件のトンネルにおいて試行を進めており、熟練技術者の判断と比較を行い、その有効性を確認している段階だ。

システムの特長として、AI技術による最適化では地質条件に応じた火薬量や発破パターンの提案を行う。

見える化機能では、施工結果のデータ化や視覚的表示を実現する。

現場での使いやすさでは、ブラウザアプリでの簡単操作により、リアルタイムに支援情報を提供する。

導入効果として、切羽ごとの最適な発破パターンの選定により、余掘り量の低減が期待され、施工品質の向上が見込まれる。

経験値に寄らない評価が可能となるとともに、ノウハウのデジタル化により、技術継承支援が期待され、経験の浅い技術者の早期育成が見込まれる。

今後、現場での実証実験により導入効果を確認する予定で、将来的にはトンネル掘削作業の自動化を見据え、発破の効率に大きな影響を与える地山中の亀裂の方向性を加味した評価やAIによる地山自動判定等の機能拡張により、評価の高度化を図る予定だという。