大林組は情報通信技術（ＩＣＴ）や人工知能（ＡＩ）を活用し、杭打ち工事の品質を安定させる技術を確立した。建設現場で打ち込む「場所打ちコンクリート杭」について、支持層への到達状況を評価する仕組みを完成。計画時のシミュレーションシステムや施工記録のデータベースなどと組み合わせ、場所打ち杭の品質管理システムとして運用する。今夏にも土木現場への導入を予定している。

大林組は掘削機から回転トルクや押し込み力、掘削時の深度などのデータを出力。ここに設計土質や経過時間といった独自の指標を加え、ＡＩによって中間層・支持層の土質や地盤の固さをリアルタイムで推定する「ＰｉＲｕｌｅｒ―ＧＥＯ」を完成した。さらに掘削した土質を目視で確認する従来手法も併用し、支持層への到達可否をより高精度で判断する体制を整えた。

ＡＩによる機械学習にあたっては、大林組や国土交通省が持つ公共工事２７現場８７３本の杭データを教師データとして利用。掘削時にはＡＩが１５秒ごとに土質と地盤の固さを推定し、作業員の判断を支援する。

特に従来手法では難しい傾斜した支持層の把握などにも有効なことから、手戻り工事の発生抑制や工期遅延の防止、施工品質の確保といった効果が期待できる。

主に土木工事で採用されるオールケーシング工法で、場所打ち杭の中間層や支持層の確認に使うことを想定。建設現場には制御盤とパソコン、配線を持ち込むだけで、大半の掘削機で利用できるという。アースドリル工法での中間層の確認や、鋼管矢板基礎の掘削時に中間層や支持層を確認する用途も見込む。建機レンタル会社を通じ、外部へのレンタルも計画している。

ＰｉＲｕｌｅｒはこのほど仕上げた「ＧＥＯ」のほか、計画時のシミュレーションに使う「ＣＰ」とアースドリル工法などで安定液の性状を評価する「ＳＧ」、施工記録のデータベース「ＤＢ」で構成される。ＧＥＯの完成で、品質管理システムとしての機能がそろった。大林組は１月までに、同社の試験施設や土木・建築など１０現場で実証試験と現場実証を進めてきた。