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2025年

熊谷組

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツールBLAIVE(AI発破支援システム)

背景・課題

トンネル発破工事では、地質条件に応じた最適な発破パターンの決定が施工品質に直結するが、熟練技術者の経験に依存していた。経験の浅い技術者への技術継承も課題。

取り組み内容

地質評価データと設定余掘り量を入力すると、火薬量・穿孔本数・外周孔穿孔本数を自動算出し、発破パターンを最適化するAI支援システム「BLAIVE」を開発。施工結果のデータ化と視覚的表示による「見える化」を実現。

成果・効果

余掘り量の低減、掘削ズリ量最適化によるCO2削減

切羽ごとの最適な発破パターン選定により余掘り量を低減。ノウハウのデジタル化で経験に依らない評価が可能に。掘削ズリ量の最適化によるCO2削減効果も期待。実際のトンネル工事での試行を進行中。

教訓・ポイント

トンネル発破のような高度な専門技術こそ、AIによる支援効果が大きい。「見える化」により経験の浅い技術者の早期育成が可能に。環境負荷軽減という副次効果も重要。

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