土木分野におけるAIの活用(1)

[CS15-03] 勾配ブースティング決定木を用いた損傷原因および補修工法推定の可能性検証

〇龍田 斉¹、横山 広¹、永見 武司²、桝谷 浩³、近田 康夫³、山下 忠男⁴ (1.大日本コンサルタント、2.テクノハイウェイ、3.金沢大学、4.国土交通省金沢河川国道事務所)

キーワード：機械学習、GBDT、維持管理、橋梁点検、橋梁管理カルテ

データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree，以下GBDT）が精度・計算速度ともに優れており，よく利用されている．本研究では，地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として，橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した．検証の結果，GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した．