トンネル工事では、風化程度や割目の分布などの岩盤特性を評価することによって、トンネル切羽からの剥落を正確に予測する必要がある。これらの評価は一般に主観的な目視観察に基づいており、その結果には個人差が生じやすい。そのため我々は、個人差の低減を目的として、応用地質学的知見に基づき、画像解析による切羽の剥落危険度評価法を開発した。この判定法では、風化・割目の発達程度が高いまたは低い切羽では約80%の確率で剥落を予測できたが、風化・割目の発達程度が中程度である切羽では40~60%の確率となり高い精度での剥落予測ができなかった。そのため、畳み込みニューラルネットワークを用いた落石の予測によって精度の向上を試みたが、その結果は前述の画像解析による方法で得られた値と同様であった。
