熊谷組は、トンネル工事で爆薬を設置して岩盤を壊す「発破」作業の効率化や品質向上に向けた新システムを開発した。人工知能（AI）技術を活用し、適切な発破パターンを導き出して「見える化」する。

新システムの名称は「BLAIVE（ブライブ）」。地質評価のデータを入力して余掘り量（作業空間を確保するために設計図面よりも余分に掘る量）を設定すると、AIが火薬量や発破によって開ける穴（せん孔）の本数などを算出し、適切な火薬量や発破パターンを提案する。また、施工結果をデータ化して視覚的に表示する機能も備える。

道路トンネル工事で各種データ（写真計測による余掘り量や火薬量、地盤の安定性評価の結果など）を蓄積し、現場での使いやすさを考慮した専用アプリケーションを作成した。現在はこのアプリを使い、地質や断面積の異なる条件のトンネルで試行を進めている。熟練技術者による判断と比較し、その有効性を確認する。

トンネル工事における発破作業では、地質状況に応じた適切な発破パターンの選定が重要になる。しかし、熟練技術者の経験と勘に依存する部分が大きいことが課題となっているという。地質条件に応じたパターンの選定や発破効果の定量的な評価の難しさ、経験の浅い技術者への技術伝承といった問題を抱えていた。

掘削面ごとに適切な発破パターンを選ぶことで余掘り量を低減でき、施工品質の向上が見込まれる。また経験値に寄らない評価が可能になり、ノウハウのデジタル化による技術継承の支援も期待できるという。

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