近年，激甚化する豪雨災害の一つとして，洗掘による橋脚の損傷やそれに伴う落橋等が各地で頻発している．本研究では，洗掘災害に対するリスクポテンシャル評価を行うモデルの構築を目的に，過去の被災データを教師データとして用いて，4つの機械学習アルゴリズムを適用し，その判別性能を比較することにより，最適な機械学習アルゴリズムとしてニューラルネットワークを選定した．また，重要度が高いパラメータを特徴量選択により抽出し，実務において取得が容易なパラメータを説明変数としたモデルを構築した．構築したモデルは，平成30年7月豪雨により被災した橋脚を概ね判別することが可能であり，将来的な洗掘被害を予測可能であることを確認した．
