本システムは、従来熟練トンネル技術者が手動で行っていた発破パターンの設定作業を、AIモデルに基づいた最適発破設計システムにより自動化するものです。今回の試行では、「コンピュータジャンボの1孔あたりの穿孔データ」と「装薬量データ」、および「発破後の地山形状の3次元点群データ」を教師データとするAIモデルを採用した最適発破設計システム（仮称）により、最適な発破掘削形状となる穿孔位置や装薬量を自動で算出します。なお、現場での発破後、ずり搬出開始までの短時間でAIの教師データである地山形状データを取得するために、実際に現場で実績のある（株）演算工房の「ジープスキャンシステム」を採用しています（図2参照）。ジープスキャンシステムは、3Dレーザースキャナと高性能PCを車両に搭載し、迅速な計測と退避が可能な技術です。

本試行期間において、「コンピュータジャンボによる穿孔データ」、「穿孔毎の装薬量」、｢発破後の3次元地山形状」といったパラメータを教師データとして蓄積し、約5,000個（50切羽×100孔/切羽）のデータをAIに学習させました。
本試行期間におけるAIモデル（余掘量の推定）による判定結果は、余掘量誤差率（切羽毎平均）で目標20％に対し、15.6％という精度（図4参照）を実現しました。また、同モデルを採用した最適発破設計システム（仮称）により算出した発破パターンを現場で適用し、得られる成果・課題を今後の開発にフィードバックさせる予定です。
余掘量の低減により、発破作業後のずり搬出量および吹付けコンクリート量が低減されることで、施工時間の短縮等の生産性向上や、コスト削減が図れます。また、本システムが採用されることで、減少傾向である熟練技術者に頼ることなく最適な発破設計が可能となります。