含羞草传媒

2026/02/25

含羞草传媒（株）（本社：東京都中央区、社長：大谷 清介）と（株）ネットリンクス（本社：東京都新宿区、社長：寺内 正広）は、シールドトンネル掘削時の前方探査?可視化システム「SHIELD EYE^?※1（以下、シールドアイ）」において、新たに础滨（人工知能）を活用して电磁波の波形データ（反射?伝搬データ）を自动で解析する手法（以下、本手法）を导入し、掘削土质判别と支障物探査の2つの机能を强化しました。

本手法は、シールド机前方の掘削面に设置した送受信アンテナから発信される电磁波の波形データを础滨が解析するもので、シールドアイに导入することで土质を自动判别することや、支障物の兆候を早期に検知することが可能になります。また人による波形データの评価と比べばらつきを抑制できることによりシステムの精度を向上させ、リアルタイムで状况変化を把握することで、掘进の効率化と安全性の向上に贡献します。

密闭型シールド工法（泥水式や泥土圧シールド）では、掘进中に切羽（掘削面）の状况を直接目视することは困难です。そのため、想定外の土质変化が生じた际に掘削管理の対応が遅れると、地表面の地盘変状（隆起や陥没）を引き起こすほか、支障物探査の遅延による工事中断といったリスクがあります。当社はこうしたリスクを低减させるために、电磁波の特性を利用してシールド前面の土质や支障物を探査するシールドアイを开発しましたが、シールドアイの运用には、専业者による调整（土质判别を行うための区分値の设定など）が必要でした。また、波形データから土质や支障物の情报を読み取る作业には时间を要し、かつ担当する専业者の経験则に頼るために个人差が生じて判断にばらつきが生じる可能性がありました。

そこで、これらの课题を解消し、シールドアイの実用性をさらに向上させるため、机械的かつ高精度な情报処理を可能とする础滨を活用した新たな手法を开発しました。

本手法は、まずシールドアイで事前に取得した电磁波の波形データをデータベースに取り込み、础滨学习に适した形式への変换?分类といった前処理を施します（図-2）。前処理したデータから础滨モデル（新たなデータに対して予测や判断を行うプログラム）の构筑を行い、新たに取得した波形データから自动で土质変化を捉える、あるいは早期に支障物を见つけ出すことができます。前処理としては、计测波形のピーク値（振幅）とその発生顺序（ピーク値の出现回数）に着目し、波形の特徴を効率的に抽出できる形式へ変换します。

シールドアイを導入した現場で取得した波形データを用いて、土質判別機能の検証を実施しました。 波形データは3つの土質（粘性土、砂質土、砂礫）に区分してAIモデルを学習させました。その結果、AIモデルによる土質の判別結果が実際の土質区分と95%以上という高い精度で一致することを確認しました（表-1）。

本手法の导入により、以下の効果が得られます。

当社は今后、本手法を导入したシールドアイの検証を継続し、复雑な互层区间を含むあらゆる条件下で高精度な判别が可能なシステムの确立を目指します。将来的には、シールドアイを当社の标準机能として実装することで、シールド工事の施工における高度化と自动化を実现してまいります。