開発背景
2021年に静岡県熱海市で大雨により盛土が崩落し、大規模な土石流災害が発生しました。この熱海市伊豆山土石流災害はメディアでも大きく取り上げられ、当時の「宅地造成等規制法」が抜本的に改正され、「宅地造成及び特定盛土等規制法」となるきっかけとなりました。改正概要は、(1)スキマのない規制、(2)盛土等の安全性の確保、(3)責任の所在の明確化、(4)実効性のある罰則の措置(国土交通省HPより抜粋)と、盛土に関する規制が厳しくなり、それ以来工事等で発生する残土に対する関心が高まってきています。
当社は、これまで全国で約700件を超える砂防ソイルセメント堰堤施工に携わって来ましたが、日本全国で施工されている砂防堰堤のうち、砂防ソイルセメント堰堤の割合はそれほど高くなく、現状においてはコンクリート堰堤が主流になっています。砂防堰堤は,土石流を抑止する重要構造物であり、砂防堰堤で施工される砂防ソイルセメントの品質の信頼性は重要です。このため、その品質を確保するための配合設計は『砂防ソイルセメント施工便覧平成28年』に示されている通り、比較的高い技術と経験が必要となり、これが普及の壁となっていると考えています。
そこで当社は、これらの問題を解消すべく、これまで日本全国の土砂で実施してきた5,600件以上の材料試験や配合試験データを学習させたAIシステムを開発しました。
今後は、このAIシステムを活用し土砂の利活用を促進することで、残土排出量の削減に取り組んでいきたいと考えています。
砂防ソイルセメントが容易に活用できる環境があれば、砂防堰堤本体のみならず、コンクリート堰堤を施工する場合の残土利活用や、周辺地域での安定化盛土など、様々な活用が広がります。
AIシステムの導入により、約53日間の短縮が可能になります。
AIシステム活用メリット①
属人性を排除した配合計画の迅速化
AIシステムを導入することにより、配合試験計画書作成の工程を、従来の22日間から16日間へ、約6日間短縮することが可能です。
従来通り土質試験を実施し、その結果をAIシステムに入力すると、AIが適応性を評価します。クラッシャーラン等の改良材の混合判断、セメント種類の決定、配合試験ケースの設定、試験含水比の決定は、当社がこれまで蓄積してきた配合試験データに基づきAIが行うため、最適な配合設計の検討に必要とされていた経験と技術による属人的作業(従来約7日間要していた期間)を、1日に短縮することが可能となります。
AIシステム活用メリット②
土砂採取量を低減し、
追加試験を不要にする効率的な配合検討
AIシステムに各配合試験ケース供試体の材齢7日強度を入力することで、材齢28日強度を推定することが可能になるため、最低でも28日を要していた配合試験の工程を大幅に短縮することが可能になります。
これにより、従来の配合試験では、9ケース、54本の供試体を作製するために約500〜600kgの土砂が必要でしたが、AIシステムを導入すると供試体作製数が半分以下となるため、土砂採取量が低減されると当時にコストも低減します。
施工現場近郊で供試体を作製し材齢7日情報を得ることができれば、示方配合の検討が可能になるのです。
さらに、AIシステムでは実配合データからAIシステム上の試験ケースを変動させ、最適な配合を選択することができます。万が一試験結果の強度領域で目標とする品質が確保できなかった場合や、含水比領域が泥化領域となる場合は、セメント量や試験含水比を変動させ、目標値を満足する配合を検討することが可能になるので、追加の配合試験をせずに配合ケースの再検討が可能になります。
AIシステムの精度
下図に、単位セメント量50、100、150kg/m3時の含水比と材齢28日の圧縮強度の関係をグラフに示しました。赤が従来の配合試験結果、黄色が1データ を基に、緑色が3データを基に AIで推測した結果です。
3データを基に推測した結果の方が高精度な結果になりますが、AIシステムの精度自体は全体として決定係数R²において0.94を超えており、高い信頼性を確保しています。
| インバックス独自の試験体系 | |||||||||
| 主な用途 | 参照データ | 作成供試体数 | 用途 | 追加試験の 可能性 |
試験工期概要 ※試料到着後 |
試験概要 | |||
| 新適応性指標分類 AIデータ版 |
計画時適応性評価 施工時母材管理 |
材料試験 | なし | 設計・計画時の 適応性評価 施工時の母材管理 |
なし | 1週間 | AIシステムの教師データとして活用している。2000年以降、当社が実施してきた砂防ソイルセメントの配合データを統計分類したもの。AIシステムとの連携が強化され、その評価精度が向上(社内比較)している。 | ||
| AI適応性評価試験 (新コンセプト) |
具体的な計画時の 適応性評価 |
材料試験 | AI28日 強度推定 |
AI試験含水比推定 | 1本〜3本 | 設計・計画時の 適応性評価 (高精度) |
なし | 2週間 | 従来弊社が実施してきた適性判断試験を根底から見直し、AIをフルに活用する新コンセプトで新規開発された試験。 適応性指標分類結果を踏まえた配合による供試体の7日強度から、AIシステムにより3セメント3含水比の室内配合試験結果を高精度で推定するシステム。 従来の間接的な評価による適性判断試験と比較すると、直接的な試験結果を参照するため、大幅に精度が向上している。 |
| AI簡易配合設計 (新商品) |
小規模工事での 配合設計 |
適応性指標分類 | なし | 簡易的な配合推定 | なし | 1週間 | 実供試体を作成することなく配合を推定する、全く新しい配合設計手法。 適応性指標分類の精度向上に伴い、適応性指標分類+AIによるセメント水和反応が活性化する含水比推定により、簡便な配合を推定する。 一方、精度としては、単位セメント量50kg/m³ほど安全余裕度が発生する可能性があるが、供試体作成を省略し、材料試験データだけで配合設計を実施するため、工期、コストにおいて圧倒的なパフォーマンスが得られる。本試験の品質確認は、現地での試験施工及び品質管理で行う。 対象土砂が100m³以下のような小規模工事での活用を想定したものである。 |
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| AI配合設計
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室内配合試験結果の推定 | 材料試験 | AI28日 強度推定 |
AI試験含水比推定 | 3本 | 小規模工事の配合推定 | なし | 2週間 | AIをフルに活用することで、従来の配合試験と比較して試験工期を1/4、供試体作成数を1/18に縮小する。精度を計る指標として推定のばらつきを想定した安全余裕強度は0.41〜1.28N/mm²である。 |
| 室内配合試験結果の推定 | 材料試験 | AI28日 強度推定 |
AI試験含水比推定 | 9本 | 中規模工事の配合推定 | なし | 2週間 | AIをフルに活用することで、従来の配合試験と比較して試験工期を1/4、供試体作成数を1/6に縮小する。精度を計る指標として推定のばらつきを想定した安全余裕強度は0.43〜0.93N/mm²である。 | |
| 室内配合試験結果の推定 | 材料試験 | AI28日強度推定 | AI試験含水比推定 | 27本 | 大規模工事の配合推定 | なし | 2週間 | AIをフルに活用することで、従来の配合試験と比較して試験工期を1/4、供試体作成数を1/2に縮小する。精度を計る指標として推定のばらつきを想定した安全余裕強度は0.26〜0.57N/mm²である。 | |
| 砂防 配合試験
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材料試験 | 適応性指標分類 | 54本 | 便覧に基づく砂防堰堤配合試験 | 配合試験計画書を作成した場合は追加試験の実施は基本的ない | 6週間 | 従来実施している「砂防ソイルセメント施工便覧」に則った配合試験。 適応性指標分類を試験計画に活用することで、計画書の信頼性向上と検討コストを低減。 さらに7日強度から28日強度を推定することで、示方配合の推定を新サービスとして提供。 |
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| 材料試験 | 適応性指標分類 | 36本 | 便覧に基づく縮小配合試験、人工地山、基礎置換工など | 配合試験計画書を作成した場合は追加試験の実施は基本的ない | 6週間 | 従来実施している「砂防ソイルセメント施工便覧」に則った配合試験。適応性指標分類を試験計画に活用することで、セメント量ケースを絞り込み、配合試験ケースを9ケースから6ケースに減少させ、コストを低減。 さらに7日強度から28日強度を推定することで、示方配合の推定を新サービスとして提供 |
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| AI配合補正推定 (新概念) |
供試体品質管理の 機能拡大 |
品質管理用供試体 材齢7日データ |
AI28日 強度推定 |
なし (品質管理用供試体) |
品質管理時の配合補正データ | なし | 1日 | 品質管理において実施する供試体の7日強度からAI28日強度を推定し、配合補正データとする。なお、本AI28日強度推定には、材料試験データを用いないことが特徴である。 なお、示方配合補正試験は母材管理(施工前)に実施するが、本試験は、品質管理用の供試体データを用いることから、供試体強度の傾向管理の一環として有効。強度が低下してきた時に、配合補正の参照データとして活用を想定。 |
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| AI 示方配合補正試験 |
施工前に示方配合の妥当性と補正 | AI28日強度推定 | 3本 | 示方配合補正試験データ | なし | 2週間 | 従来実施してきた示方配合補正試験のAI版である。示方配合による供試体3本の7日強度から9バッチの配合試験結果を推定するもので、従来実施していた3ケースの供試体作成から、1ケースの供試体作成に縮小されることから、土砂採取量も低減する。 | ||