建設業界では人手不足が世界的な問題となっており，AIによる省人化や生産性向上が求められている．シールド工法は世界中で用いられているトンネル工法の1つで，都市部等の厳しい条件下でのトンネル建設に必要不可欠な工法である．シールド工法の計画段階において，トンネルのセグメントの割付順を計画するセグメント割付が行われる．従来は，技術者の手によって可能な限り計画線に沿うことを目的として計画されているが，計画線と割付けられたセグメントのズレは許容値以下に収めればよく，その制約を満たす解の中にはより施工コストの小さな割付が存在すると考えられる．本稿では，セグメント割付け時に幾何シミュレーションを用いてズレと施工コストを計算し，それらの値による解評価に基づいて進化計算によりセグメント割付を最適化する．また，提案手法の有効性検証のため，実データを用いた3次元シミュレーションによるセグメント割付実験を行った．実験結果から提案手法はズレの制約を満たした上で従来の技術者の手法と比較して施工コストの小さな割付を発見できることを確認した．
