観察簿記事を用いた山岳トンネル切羽評価の 機械学習とテキストマイニング

抄録

建設業界では熟練技能者の減少により，経験に基づく切羽評価の技術承継が課題となっている．本研究では，熟練技術者が作成する切羽観察簿の記事データ（言語情報）に着目し，その有用性を検証した．SトンネルおよびU トンネルを対象に，記事データをBERT により埋め込み表現へ変換したANN モデルを構築し，各評価項目の切羽評価区分の推定を行った．また，言語情報の有効性を検証するための参照として，従来用いられてきた穿孔データ（MWD）のみを入力としたANN モデルとの比較を行った．その結果，記事データを用いたモデルでは全評価項目で正解率およびF1 スコアが向上し，数値・画像のみでは表現しにくい熟練者の総合判断を含む言語情報がANN 学習に有効であることを示した．