山岳トンネル工事では，切羽面に分布する岩石の種類や性状を観察し，適切な支保の種類を判定しながら掘削を進めている．現場技術者による切羽観察の一助とするため，筆者らはディープラーニングを用いて岩塊の写真から岩石の種類（岩種）を判定するシステムの開発を行っている．本研究では，主として国内の様々な地域や年代の地質から集められた，29岩種，2,656試料を対象に，様々な角度から可視光画像を撮影した．アルゴリズムにはAlexNetを使用した．得られた画像から1岩種当たり7,000枚をランダムに抽出して学習させたところ，平均で72.1％の正解率が得られた．本学習モデルを用いて，撮影した画像をサーバーに送ると岩種を回答する岩種判定システムを構築した．正解率を向上させるべく，新しいシステムでは自動で判定候補となる岩種を絞り込む機能を搭載した．
