AI活用による山岳トンネル工事の生産性と収益向上を実現するデータ基盤「DataPit」の構築
山岳トンネル工事ではリアルタイムに観測・計測データを取得して施工設計に反映する情報化施工が進められてきた。しかしそれら収集したデータは竣工後に現場ごとに散逸して全社的な活用が難しく，AIや機械学習の分析に用いる場合も横断的なデータの蓄積不足が課題となっていた。
そこで，現場の負担にならないよう自動でデータを収集するデータ基盤として「DataPit」を構築した。DataPit上に蓄積されたデータは，長巻資料やBIM/CIMといった施工支援資料の形で現場に還元できるほか，測定・観察・分析・評価という地質工学のサイクルをデジタル化することで，将来的な技術者判断の高度化・自動化の支援に繋げる。
キーワード：山岳トンネル，ビッグデータ，機械学習，データ駆動型施工，T-iDigital Field，デジタルトランスフォーメーション
＊１ 技術センター 生産技術開発部 地下空間技術開発室
Construction of 'DataPit': A Data Platform Utilizing AI to Enhance Productivity and Profitability in Mountain Tunneling
In mountain tunnel construction, real-time observation and measurement data have been increasingly used to inform construction design. However, the data thus collected tend to be utilized on a site-by-site basis after completion of tunnel construction. Consequently, company-wide utilization of collected data is often difficult, and, in cases where collected data are to be utilized for AI or machine learning, the amount of accumulated data is often not large enough for cross-sectional utilization. To address this, we have developed a data platform called 'DataPit' that automatically collects data without burdening onsite staff. The data accumulated on DataPit can be returned to the field in the form of construction support information such as long-form documents and BIM/CIM data. Additionally, by digitalizing the cycle of measurement, observation, analysis, and evaluation in geotechnical engineering, DataPit supports the future advancement and automation of expert decision-making.
Keywords: mountain tunneling, big data, machine learning, data-driven construction, T-iDigital Field, digital transformation
*1 Underground Utilization Technology Development Section, Production Engineering Technology Department, Taisei Advanced Center of Technology