JP7821417B2 - 情報処理方法および掘削システム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理方法および掘削システムに関する。

電力、ガス、上下水道、および通信等のライフラインの多くは、地中に埋設された管を通じて需要者に供給されている。

発進坑に掘削機を設置し、発進坑から推進管を敷設して管路を形成する推進工法が使用されている（特許文献１）。途中の経路を開削しない非開削工法であるため、工事占用面積および騒音が少なく、近隣住民の生活等への影響を抑止できる。

特開２０１５－１６６５３１号公報

しかしながら、掘削中の途中で硬い岩盤、または、埋設済の他の管路等の障害物がみつかる場合がある。推進工法においては、オペレータは障害物を目視確認できず、音および振動等の僅かな情報に基づいて、障害物に対処する必要がある。したがって、工事現場の状況に応じて推進管を適切に敷設するには、掘削機を操作するオペレータに十分な知識および経験が必要である。しかし、熟練したオペレータは不足している。

一つの側面では、掘削機を操作するオペレータを支援する情報処理方法等を提供することを目的とする。

情報処理方法は、推進工法による掘削作業中に観測された掘削作業の音に関するデータを含む観測データを取得し、観測データを入力した場合にオペレータが行なう掘削機の操作に関する予測を出力するように、熟練したオペレータが担当して正常終了した掘削に関する観測データを教師データに使用した機械学習により生成されたモデルに、取得した観測データを入力して、前記モデルから出力された掘削機の操作に関する予測を表示する処理をコンピュータが実行する。

一つの側面では、掘削機を操作するオペレータを支援する情報処理方法等を提供できる。

掘削システムの構成を説明する説明図である。 掘削システムの構成を説明する説明図である。 掘削機の構成を説明する説明図である。 掘削データＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 異常判定のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。 表示部に表示される画面の例である。 表示部に表示される画面の例である。 学習モデルの構成を説明する説明図である。 機械学習段階におけるプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 学習モデルの使用段階におけるプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態２の表示部に表示される画面の例である。 実施の形態３のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態４の掘削システムの構成を説明する説明図である。 実施の形態５の掘削システムの機能ブロック図である。

［実施の形態１］
図１は、掘削システム１０の構成を説明する説明図である。本実施の形態の掘削システム１０は、あらかじめ開削した発進坑１９から水平または斜めに掘削しながら、推進管５２を埋設して管路を形成する、推進工法用のシステムである。

掘削システム１０は、掘削制御装置４０、掘削機５０、外部センサ４７１、測量装置４７２、情報処理装置３０および制御盤３７を備える。掘削機５０、外部センサ４７１および測量装置４７２は、有線または無線を介して掘削制御装置４０に接続されている。掘削制御装置４０と情報処理装置３０とは、ネットワークを介して接続されている。

掘削機５０は、掘削ヘッド５１を備えており、発進坑１９の内部に据え付けられている。測量装置４７２は掘削ヘッド５１の進行方向の測量に用いられる。情報処理装置３０、掘削制御装置４０、掘削機５０および測量装置４７２の詳細については後述する。

制御盤３７は、有線または無線を介して情報処理装置３０に接続されている。制御盤３７は、表示部３７１、ジョイスティック３７２、制御スイッチ３７３等を有する。制御盤３７は、オペレータが掘削機５０を操作する際に使用される。制御盤３７は、従来の掘削現場でオペレータが掘削機５０を操作する際に使用していたものと同様の外観を有する。制御盤３７を使用することにより、オペレータは従来の掘削現場での操作と同様の操作手順で掘削機５０を操作できる。

外部センサ４７１は、たとえばマイク、振動センサ、温度センサおよび地盤変位センサ等、掘削状況に関するデータを収集するセンサである。種々のデータを収集する外部センサ４７１が、発進坑１９内、発進坑１９の周辺、および掘削経路近傍の地上等に適宜配置されている。外部センサ４７１は、掘削制御装置４０を介さずにネットワークに直接接続される、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）デバイスであってもよい。

図２は、掘削システム１０の構成を説明する説明図である。図２においては、情報処理装置３０および掘削制御装置４０の構成の詳細を示す。

情報処理装置３０は、制御部３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信部３４、出力部３５、入力部３６、制御盤Ｉ／Ｆ（Interface）３７９およびバスを備える。制御部３１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部３１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）またはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部３１は、バスを介して情報処理装置３０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置３２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置３２には、制御部３１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部３１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置３３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置３３には、掘削データＤＢ（Database）６１、制御部３１に実行させるプログラムおよびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。通信部３４は、情報処理装置３０とネットワークまたは他の機器との間の通信を行なうインターフェイスである。

出力部３５は、表示部３５１およびスピーカ３５２を含む。表示部３５１は、たとえば液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（electro-luminescence）パネル等である。表示部３５１は、情報処理装置３０とは別体の表示装置であってもよい。表示部３５１は、ＨＭＤ（Head Mount display）等の、ウエアラブルデバイスであってもよい。スピーカ３５２は、情報処理装置３０とは別体のヘッドホンまたはイヤホン等であってもよい。

入力部３６は、キーボードおよびマウス等の入力デバイスである。入力部３６と表示部３５１とが積層されて、タッチパネルを構成していてもよい。制御盤Ｉ／Ｆ３７９は、情報処理装置３０と制御盤３７とを接続するインターフェイスである。制御盤Ｉ／Ｆ３７９は、たとえばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の汎用のインターフェイスである。

情報処理装置３０は、オペレータが使用する汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン等である。情報処理装置３０は、大型計算機、大型計算機上で動作する仮想マシン、分散処理を行なう複数のパソコン、または、クラウドコンピューティングシステムと、端末装置との組み合わせにより構成されてもよい。

掘削制御装置４０は、制御部４１、主記憶装置４２、補助記憶装置４３、通信部４４、掘削機Ｉ／Ｆ４６、測定Ｉ／Ｆ４７およびバスを備える。制御部４１には、一または複数のＣＰＵ、ＧＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部４１は、バスを介して掘削制御装置４０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置４２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置４２には、制御部４１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部４１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置４３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置４３には、制御部４１に実行させるプログラムおよびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。通信部４４は、掘削制御装置４０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。

掘削機Ｉ／Ｆ４６は、掘削制御装置４０と掘削機５０とを接続するインターフェイスである。測定Ｉ／Ｆ４７は、測量装置４７２および外部センサ４７１と掘削制御装置４０とを接続するインタ－フェイスである。掘削機Ｉ／Ｆ４６および測定Ｉ／Ｆ４７は、たとえばＵＳＢ等の汎用のインターフェイスである。

掘削制御装置４０は、汎用のパソコン、タブレットまたはスマートフォン等である。掘削制御装置４０は、掘削機５０に内蔵された制御用コンピュータであってもよい。

図３は、掘削機５０の構成を説明する説明図である。掘削機５０は、前述の掘削ヘッド５１に加えて回転部５５、進退部５６および内部センサ５７を有する。回転部５５および進退部５６は、たとえば油圧駆動機構である。

掘削ヘッド５１は、先頭の推進管５２と連結されている。掘削ヘッド５１が１本の推進管５２に対応する距離だけ前進するたびに、最後部の推進管５２の後ろに新たな推進管５２が連結される。推進管５２を連結する工程は、従来から推進工法で実施されているため、説明を省略する。掘削ヘッド５１が目的地である到達坑に到達した後、掘削ヘッド５１と先頭の推進管５２とが切り離される。以上により、管路が形成される。

図１および図３においては、軟弱地盤および比較的柔らかな普通地盤の掘削に適した圧入方式用の掘削ヘッド５１を模式的に示す。圧入方式用の掘削ヘッド５１の先端は、掘削方向に対して傾斜した平面であり、図３に太い矢印で示す向きの圧力を地盤から受ける。オペレータは、回転部５５を操作して推進管５２を介して掘削ヘッド５１を回転させることにより、掘削方向を調整できる。

内部センサ５７は、たとえば進退部５６が掘削ヘッド５１を進退させる際の推力、回転部５５が掘削ヘッド５１を回転させる際の回転トルク、掘削ヘッド５１が進退した距離、掘削ヘッド５１が回転した角度、掘削機５０の消費電力および掘削ヘッド５１の振動状態等、掘削機５０および埋設済の推進管５２の状態を検出するセンサである。

掘削ヘッド５１の後端に、目標体４７３が配置されている。目標体４７３は、たとえば掘削ヘッド５１の中心および周辺にそれぞれ配置されたＬＥＤ（Light Emitting Diode）である。測量装置４７２は、たとえば電子セオドライトである。電子セオドライトは、光軸が掘削目標方向に向くように設置された状態で、測量に使用される。

電子セオドライトは、光軸と目標体４７３との位置関係に基づいて、掘削ヘッド５１の進行方向を測量する。進行方向は、たとえば電子セオドライトの観察光学視野において、掘削ヘッド５１の中心に配置された目標体４７３が光軸からずれた距離により定量化可能である。進行方向は、光軸に対する掘削ヘッド５１の進行方向の角度により定量化されてもよい。

測量装置４７２は、目標体４７３を使用する代わりに、レーザを掘削ヘッド５１の後端に照射し、反射光に基づいて掘削ヘッド５１の進行方向を測量するタイプの電子セオドライトであってもよい。

測量装置４７２は、測量結果を掘削制御装置４０に送信する。測量結果には、目標体４７３を撮影した画像が含まれてもよい。

図２に戻って説明を続ける。測量結果、内部センサ５７による検出データ、および測量装置４７２による検出データは、ネットワークを介してリアルタイムで情報処理装置３０に送信される。制御部３１は、受信したデータを掘削データＤＢ６１に記録する。

制御部３１は、測量装置４７２が撮影した目標体４７３の位置と、光軸との関係を表示部３７１に表示する。たとえば、制御部３１は測量装置４７２が目標体４７３を撮影した画像と、掘削ヘッド５１の向きを示す文字とを表示部３７１に表示する。制御部３１は、測量した掘削ヘッド５１の向きに基づいて、目標体４７３を撮影した画像を再現してもよい。オペレータは、掘削ヘッド５１の向き、すなわち掘削中の穴の向きに関する変化を、直感的に把握できる。

制御部３１は、その他の各種データを表示部３５１等に表示する。表示部３５１に表示される画面の例については、後述する。

制御盤３７は、音声データをスピーカ３５２から出力する。なお、マイクが複数配置されている場合、どのマイクの音声をスピーカ３５２から出力するかを、オペレータが選択できることが望ましい。制御部３１は、複数のマイクの音声を合成して、スピーカ３５２から出力してもよい。

オペレータは、表示部３７１に表示される測量データ、スピーカ３５２から出力される音声、および表示部３５１の表示等を確認して、制御スイッチ３７３を操作する。オペレータが行なった操作は、情報処理装置３０およびネットワークを介して、掘削制御装置４０に送信される。掘削制御装置４０は、オペレータが行なった操作に基づいて掘削機５０を制御する。

データに異常が生じた場合、制御部３１はオペレータに異常発生を通知するか、または、掘削を自動的に停止する。たとえば、掘削ヘッド５１が埋設済の他の管路、硬い岩盤、または、コンクリート構造物等にぶつかった場合、掘削ヘッド５１の向きが急激に変化すとともに、大きな音および振動が発生する。

オペレータは、データを確認するとともに、必要に応じて現場監督等に連絡して、指示を仰ぐ。たとえば、現場監督が掘削ヘッド５１をそのまま前進させて障害物を破壊するように指示した場合、オペレータは掘削作業を継続する。同様に、現場監督が障害物を迂回するように指示した場合、オペレータは掘削ヘッド５１をいったん引き戻して、掘削方向を調整した後に、掘削を再開する。

掘削状況に関するデータが電子化されているため、オペレータは必要に応じて現場監督が所持するスマートフォン等の情報機器にデータを送れる。したがって、オペレータと現場監督とは十分な情報共有を行なえる。したがって、現場監督は正確な情報に基づいて、正確な判断を下せる。

以上により、オペレータは掘削現場から離れた自宅またはオフィス等から、掘削機５０を操作できる。本実施の形態の掘削システム１０を使用することにより、遠方の掘削現場まで移動する時間を節約できるため、オペレータの実働時間を長く確保できる。

なお、オペレータは、複数の掘削機５０を並行して操作してもよい。たとえば、複数の穴を並行に掘削する場合、２本目以降の掘削では障害物等のトラブルが発生する可能性が低い。したがってオペレータは、別の掘削現場の掘削機５０の操作を並行して行なえる。したがって、一人のオペレータが複数の現場を同時に担当できる掘削システム１０を提供できる。

図４は、掘削データＤＢ６１のレコードレイアウトを説明する説明図である。掘削データＤＢ６１は、掘削作業中に外部センサ４７１、測量装置４７２および内部センサ５７により測定された各種データ、および、オペレータによる掘削機５０の操作を記録するＤＢである。

掘削データＤＢ６１は、掘削ＩＤ（Identifier）フィールド、オペレータＩＤフィールド、開始日時フィールド、掘削時間フィールド、結果フィールド、掘削ヘッドフィールド、および施工中データフィールドを有する。掘削データＤＢ６１は、１本の掘削について、１つのレコードを有する。図４は、１つのレコードを模式的に示す。

掘削ＩＤフィールドには、掘削システム１０を使用して掘削する孔に固有に付与された掘削ＩＤが記録されている。オペレータＩＤフィールドには、掘削システム１０の操作を担当するオペレータに固有に付与されたオペレータＩＤが記録されている。開始日時フィールドには、掘削を開始した日時が記録されている。掘削時間フィールドには、掘削に要した時間が記録されている。

結果フィールドには、掘削結果が表示されている。「正常終了」は、計画通り正常に掘削が終了したことを示す。たとえば掘削途中で埋設済の他の管路等と交差したために掘削を中止した場合には、「＊＊メートルで他管路と交差したため中止」のように、掘削した距離と、オペレータまたは現場監督が掘削を中止すると判断した理由とが、結果フィールドに記録される。

掘削ヘッドフィールドには、掘削ヘッド５１の種類が記録されている。前述のように、圧入方式用の掘削ヘッド５１が使用される場合には、掘削ヘッドフィールドに「圧入方式用」が記録される。たとえば滞水砂層および硬質地盤に適した水圧バランス方式用の掘削ヘッド５１が使用される場合には、掘削ヘッドフィールドに「水圧バランス方式用」が記録される。

同様に、礫質、玉石および岩盤層に適した打撃破砕方式用の掘削ヘッド５１が使用された場合には、掘削ヘッドフィールドに「打撃破砕方式用」が記録される。粘性土、砂質土および砂礫土に適した単管削孔方式用または二重管削孔方式用の掘削ヘッド５１が使用された場合には、掘削ヘッドフィールドに「単管削孔方式用」または「二重管削孔方式用」が記録される。

施工中データフィールドには、推力データ、回転トルクデータ、測量データ、音響データ、振動データ、操作データおよび動画データ等、掘削作業中に記録された種々の時系列データが記録されている。施工中データフィールドに記録されるデータは、掘削作業中に観測された、本実施の形態の観測データの例示である。

図４には、推力データおよび操作データの例を示す。推力データは、掘削ヘッド５１の推進距離と、掘削ヘッド５１を前進させる際に進退部５６が加えた推力とを関連づけて記録したデータであり、たとえばＣＳＶ（Comma Separated Value）形式で記録されている。なお、推進距離はたとえば内部センサ５７により測定される。

同様に操作データは、掘削ヘッド５１の推進距離と、制御盤３７を使用してオペレータが行なった操作とを関連づけて記録したデータである。「開始」は、オペレータが掘削を開始する操作を行なったことを示す。進退部５６が掘削ヘッド５１に所定の推力を加えて、前進させる。「右」は、オペレータがジョイスティック３７２を「右」の方向に倒す操作を行なったことを意味する。「推力ダウン１０％」は、オペレータが進退部５６の出力を１０パーセント低下させる操作を行なったことを意味する。「前」は、オペレータがジョイスティック３７２を「前」の方向に倒す操作を行なったことを意味する。

データ例の記載を省略するが、回転トルクデータは、掘削ヘッド５１の推進距離と回転部５５が掘削ヘッド５１に加えた回転トルクとを関連づけたデータである。測量データは、掘削ヘッド５１の推進距離と、測量装置４７２により測量された掘削方向とを関連づけたデータである。これらのデータは、推進距離の代わりに、時刻と関連づけて記録されてもよい。施工中データフィールドに、時刻と推進距離とを関連づけたデータが記録されてもよい。施工中データフィールドに、時刻と推進管５２の各部分に加わる外圧とを関連づけたデータが記録されてもよい。

音響データは、発進坑１９内、発進坑１９の周辺、および掘削経路近傍の地上等に適宜配置されたマイクを介して録音された音声データである。同様に振動データは適宜配置された振動センサを介して記録された、地盤および掘削機５０等の振動データである。

図示を省略するが、掘削データＤＢ６１には、地盤変位センサにより測定された、発進坑１９の周辺および推進ルート上における地盤変位を記録した、地盤変位データも記録される。

なお、掘削データＤＢ６１は、たとえば掘削ヘッド５１の型番およびシリアル番号を記録するフィールド等、掘削工事に関する情報を記録する任意のフィールドを有してもよい。

図４に示す各項目は例示である。たとえば水圧バランス方式で掘削を行なう場合、掘削ヘッド５１に供給する切羽水の圧力、量および温度と、掘削機５０側から排出された排土の密度等とが、施工中データフィールドに記録されても良い。打撃破砕方式で掘削を行なう場合、掘削機５０に供給される空気圧力、掘削機５０側から排出された排土の密度、または、排土の粒子径等が施工中データフィールドに記録されても良い。その他、掘削方式、掘削ヘッド５１の型式、掘削機５０の型式、掘削の目的、配置できる外部センサ４７１の種類等に応じたデータが、施工中データフィールドに記録されてもよい。

図５は、プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。図５に示すプログラムは、発進坑１９の開削、掘削機５０の設置、および、測量装置４７２の光軸合わせ等の準備作業が完了した後に実行される。

制御部３１は、起動準備の指示を掘削制御装置４０に送信する（ステップＳ５０１）。制御部４１は、指示を受信する（ステップＳ６０１）。制御部４１は、内部センサ５７、外部センサ４７１および測量装置４７２から取得した施工中データ、および掘削機５０の動作状態に関するデータを、情報処理装置３０に送信する（ステップＳ６０２）。ステップＳ６０２により、制御部４１はネットワークを介してデータを情報処理装置３０に送信する、本実施の形態の第１送信部の機能を実現する。

制御部３１は、データを受信する（ステップＳ５０２）。制御部３１は、異常判定のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０３）。異常判定のサブルーチンは、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて掘削状態に異常があるか否かを判定するサブルーチンである。異常判定のサブルーチンの処理の流れは後述する。

制御部３１は、ステップＳ５０２で受信したデータを、オペレータが認識できる形式で出力する（ステップＳ５０４）。具体的には、制御部３１は測量装置４７２が撮影した目標体４７３の画像を測量結果に基づいて生成して、表示部３７１に表示する。制御部３１は、音声データに基づいてスピーカ３５２から音声を出力する。制御部３１は、後述するように推力等の時系列変化を示すグラフを表示部３５１に出力する。

制御部３１は、制御盤３７を介してオペレータによる指示を受け付ける（ステップＳ５０５）。オペレータは、ジョイスティック３７２、制御スイッチ３７３等を使用して、掘削現場と同様の操作手順で指示を行なえる。なお、オペレータが所定の時間操作を行なわない場合、制御部３１は「掘削機５０の状態を変更しない」という指示を受け付けたと判定する。すなわち、たとえば現在の条件で掘削作業を継続する場合、オペレータは制御盤３７を操作する必要はない。

制御部３１は、掘削を終了するか否かを判定する（ステップＳ５０６）。たとえば、オペレータが掘削終了を指示するスイッチを操作した場合、制御部３１は掘削を終了すると判定する。掘削を終了しないと判定した場合（ステップＳ５０６でＮＯ）、制御部３１はユーザから受け付けた操作内容を掘削制御装置４０に送信する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０７により、制御部３１はネットワークを介してデータを掘削制御装置４０に送信する、本実施の形態の第２送信部の機能を実現する。その後、制御部３１はステップＳ５０２に戻る。

制御部４１は、操作内容を受信する（ステップＳ６１１）。制御部４１は、掘削機５０を制御して、受信した操作内容を反映させる（ステップＳ６１２）。制御部４１は、ステップＳ６０２に戻る。

掘削を終了すると判定した場合（ステップＳ５０６でＹＥＳ）、制御部３１は掘削終了の指示を掘削制御装置４０に送信する（ステップＳ５０８）。制御部４１は、掘削終了の指示を受信する（ステップＳ６１３）。制御部４１は、所定の終了プロセスにより、掘削機５０の動作を停止させる（ステップＳ６１４）。制御部４１は、掘削機５０の動作が停止した旨を情報処理装置３０に送信する（ステップＳ６１５）。

制御部３１は、掘削機５０の動作が停止した旨を受信する（ステップＳ５０９）。制御部３１は、表示部３５１に掘削機５０が停止した旨を表示する（ステップＳ５１０）。その後、制御部３１は処理を終了する。

図６は、異常判定のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。異常判定のサブルーチンは、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて掘削状態に異常があるか否かを判定するサブルーチンである。

制御部３１は、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて掘削機５０の推力が所定の正常範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ５３１）。範囲外であると判定した場合（ステップＳ５３１でＮＯ）、制御部３１は掘削機５０の推力に異常があると判定し、主記憶装置３２または補助記憶装置３３に一時的に記憶する（ステップＳ５４１）。

正常範囲内であると判定した場合（ステップＳ５３１でＹＥＳ）、またはステップＳ５４１の終了後、制御部３１は、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて掘削機５０の回転トルクが所定の正常範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ５３２）。範囲外であると判定した場合（ステップＳ５３２でＮＯ）、制御部３１は掘削機５０の回転トルクに異常があると判定し、主記憶装置３２または補助記憶装置３３に一時的に記憶する（ステップＳ５４２）。

正常範囲内であると判定した場合（ステップＳ５３２でＹＥＳ）、またはステップＳ５４２の終了後、制御部３１は、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて掘削ヘッド５１の進行方向が所定の正常範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ５３３）。範囲外であると判定した場合（ステップＳ５３３でＮＯ）、制御部３１は掘削ヘッド５１の進行方向に異常があると判定し、主記憶装置３２または補助記憶装置３３に一時的に記憶する（ステップＳ５４３）。

正常範囲内であると判定した場合（ステップＳ５３３でＹＥＳ）、またはステップＳ５４３の終了後、制御部３１は、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて振動データの周波数解析を行ない、周波数特性を算出する（ステップＳ５３４）。ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等の周波数解析のアルゴリズムは一般に使用されているため、詳細については説明を省略する。

制御部３１は、ステップＳ５３４で算出した周波数特性と、事前に様々な地盤について測定した振動データの周波数特性とのパターンマッチングを行ない、類似した周波数特性を示す地盤を抽出する（ステップＳ５３５）。地盤は、たとえば「粘性土地」、「軟弱地盤」、「岩盤」、「コンクリート」および「埋設済管路」等である。

制御部３１は、掘削制御装置４０から受信したデータに基づいて音響データの周波数解析を行ない、周波数特性を算出する（ステップＳ５３６）。制御部３１は、ステップＳ５３６で算出した周波数特性と、事前に様々な地盤について測定した音響データの周波数特性とのパターンマッチングを行ない、類似した周波数特性を示す地盤を抽出する（ステップＳ５３７）。その後、制御部３１は処理を終了する。

図７から図８は、表示部３５１に表示される画面の例である。制御部３１は、図５を使用して説明したプログラムのステップＳ５０４において表示部３５１に図７または図８の画面を出力する。

図７は、掘削状態に異常がない場合の例を示す。画面の左側には、施工条件欄７１、管理条件欄７２、運転状況欄７３、観測データ欄７４が表示されている。画面の右側には、推力グラフ欄７５１、回転トルクグラフ欄７５２および方向グラフ欄７５３が表示されている。

施工条件欄７１には、工事計画の際に定められた施工条件が表示されている。管理条件欄７２には、工事計画の際に定められた管理条件が表示されている。施工条件および管理条件は、工事計画書が記録されたデータベース等から取得される。

運転状況欄７３には、掘削機５０の運転状況がリアルタイムで表示されている。観測データ欄７４には、振動データ欄７４１、音響データ欄７４２および通知欄７４８が表示されている。振動データ欄７４１には、図５を使用して説明したステップＳ５０２において掘削制御装置４０から取得した観測データのうち、振動データに基づいて判定された、オペレータが注目するべきポイントが簡潔に表示されている。同様に、音響データ欄７４２には音響データに基づいて判定された、オペレータが注目するべきポイントが簡潔に表示されている。

通知欄７４８には、観測データの異常の有無が簡潔に表示されている。図７においては、図６を使用して説明したステップＳ５３１からステップＳ５３３と、ステップＳ５３５と、ステップＳ５３７とのいずれのステップにおいても異常がないと判定された場合の例を示す。

推力グラフ欄７５１の横軸は、掘削ヘッド５１の推進距離である。横軸の単位はメートルである。横軸の最小値は０メートルであり、横軸の最大値は掘削を予定している距離である。

推力グラフ欄７５１の縦軸は、掘削ヘッド５１に加わった推力である。縦軸の単位はキロニュートンである。破線は、推力の基準値を示す。推力は、基準値を超えた場合に、異常があると判定される。実線は、推力の実測値を示す。

回転トルクグラフ欄７５２の横軸は、推力グラフ欄７５１の横軸と同様である。回転トルクグラフ欄７５２の縦軸は、掘削ヘッド５１に加わった回転トルクである。縦軸の単位はキロニュートン・メートルである。破線は、回転トルクの基準値を示す。回転トルクは、基準値を超えた場合に、異常があると判定される。実線は、回転トルクの実測値を示す。

方向グラフ欄７５３の横軸は、推力グラフ欄７５１の横軸と同様である。方向グラフ欄７５３の縦軸は、掘削ヘッド５１の中心に配置された目標体４７３が光軸からずれた距離
である。縦軸の単位は、センチメートルである。破線は、距離の基準値を示す。距離は、正側、負側のいずれかで基準値を超えた場合に、異常があると判定される。細い実線は、左右方向の実測値を示す。太い実線は、上下方向の実測値を示す。

オペレータは、推力グラフ欄７５１、回転トルクグラフ欄７５２および方向グラフ欄７５３により、掘削開始から現時点までの掘削状況の時系列的な変化を把握できる。画面に表示されたこれらの情報を確認しながら、オペレータは掘削機５０を制御する。

図８は、振動データおよび音響データに異常が生じた場合に、制御部３１が表示部３５１に表示する画面の例である。図８は、掘削ヘッド５１がコンクリートに接触した場合を示す。振動データおよび音響データのいずれにおいても、コンクリートのパターンが検出されている。通知欄７４８に、異常がある旨が表示されている。なお制御部３１は、警告音または画面の点滅等によりオペレータの注意を喚起してもよい。

オペレータは、たとえば掘削機５０を緊急停止させる等の処置を行ない、その後の対応策を検討する。なお、図７および図８に示す画面は例示である。表示する項目およびレイアウトは、図７および図８に限定しない。

なお推進工法による掘削作業において、オペレータは、仮に掘削現場に居る場合であっても掘削ヘッド５１の状態および掘削している地盤の状態を直接確認することはできない。一方、十分な数の外部センサ４７１および内部センサ５７が適切に配置されており、十分な品質の通信回線が確保できていれば、本実施の形態の掘削システム１０を用いることにより、オペレータは掘削状態に関する詳細な情報を得ることができる。

したがって、本実施の形態の掘削システム１０を使用することにより、オペレータは掘削現場に居る場合であっても、掘削現場から離れた場所に居る場合であっても、詳細な情報に基づく適切な判断を行ない、掘削作業を遂行できる。

出力部３５は、ボディソニックチェアを含んでもよい。制御部３１が振動データに基づいてボディソニックチェアを振動させることにより、着座したオペレータは全身を使って振動データを体感的に把握できる。

制御盤３７の代わりに、出力部３５および入力部３６が使用されてもよい。特別なハードウェアを用意することなく、汎用のパソコン等の一般的なハードウェアと、掘削機５０制御用のソフトウェアとを使用して、オペレータは掘削機５０を操作できる。

本実施の形態によると、オペレータが自宅またはオフィス等から掘削機５０を操作できる掘削システム１０を提供できる。遠方の掘削現場まで移動する時間を節約できるため、オペレータの実働時間を長く確保できる。オペレータは空調等が整った自宅またはオフィス等で勤務できるため、オペレータの労働条件を改善できる。以上により、本実施の形態の掘削システム１０は、オペレータの人材不足解消に寄与できる。

掘削技術を習得すれば、障碍、育児または介護等の事情により、掘削現場での作業が困難なオペレータであっても、掘削機５０を操作できる。したがって本実施の形態の掘削システム１０は、障碍者雇用の創出、ワークライフバランスの向上、および、ジェンダーギャップの解消等に寄与して、様々な社会問題の解決に貢献できる。

本実施の形態によると、たとえば複数のマイクが配置されている場合、オペレータは音響データを聞くマイクを適宜切り替えられる。たとえば、異常音が発生している場合に、オペレータは掘削経路に沿って配置されたマイクを順次切り替えて、それぞれの位置における音を確認することにより、掘削機５０の状態を適切に把握できる。

本実施の形態によると、掘削中に収集した推力データ等の複数のデータが所定の閾値を超えた場合に、制御部３１が表示部３５１に表示してオペレータの注意を喚起する。さらに制御部３１は、推力グラフ欄７５１等のグラフにより、掘削機５０の状態の時系列的な変化を表示する。このようにすることにより、オペレータの判断を支援する掘削システム１０を提供できる。

複数の情報処理装置３０がネットワークに接続されてもよい。たとえば、経験の浅いオペレータが一つの情報処理装置３０を使用して掘削工事を担当する場合、熟練したオペレータが別の情報処理装置３０を使用して作業の状態を観察し、必要に応じて指導できる。逆に、熟練したオペレータの掘削作業を、複数の訓練中のオペレータがそれぞれ情報処理装置３０を使用して作業の状態を見学できる。したがって、オペレータのＯＪＴ（On the Job Training）に役立ち、人材不足の解消に寄与する掘削システム１０を提供できる。

本実施の形態によると、掘削作業中にオペレータが掘削機５０の状態を把握する際の情報、および、オペレータが行なう操作は、すべて電子化されてネットワークを介して伝達される。掘削作業の経過に関する情報をすべて電子的に記録できる掘削システム１０を提供できる。

たとえば、突発的なトラブルが発生した場合、制御部３１は電子的に記録された情報から、トラブルが発生する直前の情報を抽出して、オペレータに提示してもよい。オペレータは、トラブル発生前、およびトラブル発生時の状態を再確認することにより、トラブルの原因推定および対策の立案を適切に行なえる。電子的に記録した情報の活用方法に関するその他の例は、後述する。

外部センサ４７１は適宜配置されたカメラを含み、施工中データはカメラを介して記録された動画データを含んでもよい。掘削工事の施工状況を適宜記録する掘削システム１０を提供できる。なお、通信回線の容量が十分ではない場合、制御部４１は動画データを一時的に補助記憶装置４３に記録し、掘削終了後に情報処理装置３０に送信してもよい。

［実施の形態２］
本実施の形態は、学習モデル６５を使用してオペレータを支援する掘削システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

図９は、学習モデル６５の構成を説明する説明図である。学習モデル６５は、現在までに掘削制御装置４０から受信した施工中データ等の入力を受け付けて、オペレータが次に行なう操作に関する予測を出力するモデルである。

学習モデル６５に入力される入力データは、たとえば図４を使用して説明した推力データ、回転トルクデータ、測量データ、音響データ、振動データおよび操作データである。なお、入力データは上記に列挙したデータの一部であってもよい。入力データは、掘削工事現場の地盤調査結果を含んでもよい。学習モデル６５は、補助記憶装置３３または情報処理装置３０に接続された外部の大容量記憶装置に保存されている。

図９に示す例では、オペレータは掘削機５０の操作を行なわずに、現状維持のまま掘削を継続する確率が８０パーセントであり、掘削ヘッド５１を右に向ける操作を行なう確率が２％、掘削ヘッド５１を後退させる操作を行なう確率が１％、非常停止ボタンを押す確率が１％である。

学習モデル６５の生成に使用される教師データは、過去に掘削データＤＢ６１に記録されたデータのうち、たとえば熟練したオペレータが担当して、「正常終了」した掘削に関するデータである。学習モデル６５は、たとえばＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再起型ニューラルネットワーク）、またはＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等の、時系列データの予測に適した任意の機械学習手法を用いて作成される。

学習モデル６５は、ＣＮＮ（Convolutional neural network）またはランダムフォレスト等の、任意の機械学習手法を用いて作成されてもよい。学習モデル６５は、掘削時間に基づいて報酬を定める強化学習により作成されてもよい。

なお、学習モデル６５は、たとえば圧入方式用、水圧バランス方式用等、掘削ヘッド５１の種類に生成される。学習モデル６５は、掘削ヘッド５１の型式ごとに生成されてもよい。学習モデル６５は、掘削を行なう土質ごとに生成されてもよい。学習モデル６５は、さらに推進管５２を埋設する深さごとに生成されてもよい。制御部４１は、掘削工事の条件に対応する学習モデル６５を選択して使用する。

図１０は、機械学習段階におけるプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。以下の説明においては、情報処理装置３０が学習モデル６５の生成に使用される場合を例にして説明する。図１０のプログラムは情報処理装置３０とは別のハードウェアで実行され、機械学習が完了した学習モデル６５がネットワークを介して補助記憶装置３３に複写されてもよい。一つのハードウェアで学習させた学習モデル６５を、複数の情報処理装置３０で使用できる。

図１０のプログラムの実行に先立ち、たとえばＲＮＮまたはＬＳＴＭ等の未学習の学習モデル６５が準備されている。図１０のプログラムにより、準備された学習モデル６５の各パラメータが調整されて、機械学習が行なわれる。

掘削データＤＢ６１から条件に合うレコードを抽出した、訓練データＤＢが構築されている。訓練データＤＢの構成は、掘削データＤＢ６１と同一である。以下の説明では訓練データＤＢに記録されたレコードを訓練レコードと記載する。なお、複数の情報処理装置３０でそれぞれデータが記録された掘削データＤＢ６１を用いて訓練データＤＢを作成することにより、多数の訓練レコードを有する訓練データＤＢを作成できる。

制御部３１は、訓練データＤＢから１エポックの訓練に使用する訓練レコードを取得する（ステップＳ５５１）。１エポックの訓練に使用する訓練レコードの数は、いわゆるハイパーパラメータであり、適宜定められている。

制御部３１は、学習モデル６５の入力層に、ある位置まで掘削ヘッド５１が進むまでの施工中データが入力された場合に、オペレータが次に行なった操作が出力層から出力されるように、モデルのパラメータを調整する（ステップＳ５５２）。

制御部３１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５５３）。たとえば、制御部３１は所定のエポック数の学習を終了した場合に、処理を終了すると判定する。制御部３１は、訓練データＤＢからテストデータを取得して機械学習中のモデルに入力し、所定の精度の出力が得られた場合に処理を終了すると判定してもよい。

処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５５３でＮＯ）、制御部３１はステップＳ５５１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５５３でＹＥＳ）、制御部３１は学習済のモデルのパラメータを補助記憶装置３３に記録する（ステップＳ５５４）。その後、制御部３１は処理を終了する。以上の処理により、学習モデル６５の機械学習が完了する。

図１１は、学習モデル６５の使用段階におけるプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。図１１のプログラムは、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの代わりに、掘削作業中に使用される。

ステップＳ５０２までの処理は、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの処理の流れと同一であるため、説明を省略する。制御部３１は、使用中の掘削ヘッド５１に対応する学習モデル６５を選択する。制御部３１は、掘削を開始してからその時点までにステップＳ５０２で受信した施工中データを、選択した学習モデル６５に入力して、次にオペレータが行なう操作の予測を取得する（ステップＳ５６１）。

制御部３１は、ステップＳ５０２で受信したデータと、ステップＳ５６１で取得した予測とを、オペレータが認識できる形式で出力する（ステップＳ５６２）。制御部３１は、制御部３１は、制御盤３７を介してオペレータによる操作を受け付ける（ステップＳ５０５）。以後の処理は、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの処理の流れと同一であるため、説明を省略する。

図１２は、実施の形態２の表示部３５１に表示される画面の例である。制御部３１は、図１１を使用して説明したプログラムのステップＳ５６２において、図１１に示す画面を出力する。図１２に示す画面の基本構成は図７および図８と同様であり、運転状況欄７３に推奨操作欄７６が追加されている。推奨操作欄７６に、学習モデル６５から取得された「右」の操作が表示されており、熟練したオペレータであれば掘削ヘッド５１を右に向ける操作を行なう可能性が高いことを示している。

制御部３１は、図９を使用して説明した確率に基づいて推奨操作欄７６の表示態様を定めてもよい。たとえば制御部３１は、確率が高い場合には大きな文字で推奨操作欄７６を表示し、確率が低い場合には小さな文字で推奨操作欄７６を表示する。学習モデル６５から、複数の操作に対して同程度の確率が出力された場合、制御部３１は複数の操作を推奨操作欄７６に表示してもよい。

本実施の形態によると、熟練したオペレータが行なう操作に関する予測を常時提示することにより、オペレータを支援する掘削システム１０を提供できる。

情報処理装置３０が掘削現場に配置されており、オペレータは掘削現場で掘削機５０の操作を行なってもよい。情報処理装置３０が掘削現場に配置されている場合、情報処理装置３０と掘削制御装置４０とは有線により接続されていてもよい。

［実施の形態３］
本実施の形態は、十分に信頼度の高い予測を出力するように学習した学習モデル６５を使用して自動掘削を行なう掘削システム１０に関する。実施の形態２と共通する部分については、説明を省略する。

図１３は、実施の形態３のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。ステップＳ５０２までの処理は、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの処理の流れと同一であるため、説明を省略する。

制御部３１は、予定していた掘削が終了したか否かを判定する（ステップＳ５７１）。具体的には、ステップＳ５０２で受信したデータに含まれる推進距離が予定に達した場合に、制御部３１は掘削が終了したと判定する。

終了したと判定した場合（ステップＳ５７１でＹＥＳ）、制御部３１は掘削終了の指示を掘削制御装置４０に送信する（ステップＳ５０８）。以後の処理は、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの処理と同様であるため、説明を省略する。

終了していないと判定した場合（ステップＳ５７１でＮＯ）、制御部３１は、掘削を開始してからその時点までにステップＳ５０２で受信した施工中データを学習モデル６５に入力して、次にオペレータが行なう操作の予測を取得する（ステップＳ５７２）。

制御部３１は、ステップＳ５７２で取得した予測が掘削機５０の停止であるか否かを判定する（ステップＳ５７３）。停止であると判定した場合（ステップＳ５７３でＹＥＳ）、制御部３１は、掘削が完了していないにも関わらず、掘削機５０を停止する旨を、オペレータに通知する（ステップＳ５７４）。通知は、たとえば警告音、画面の点滅、オペレータが所持しているスマートフォンへのメッセージ送信等、任意の手段により行なえる。

停止ではないと判定した場合（ステップＳ５７３でＮＯ）、またはステップＳ５７４の終了後、情報処理装置３０はステップＳ５７２で取得した操作を掘削制御装置４０に送信する（ステップＳ５７５）。その後、制御部３１はステップＳ５０２に戻る。

制御部４１は、操作内容を受信する（ステップＳ６１１）。以後の処理は、図５を使用して説明した実施の形態１のプログラムの処理と同様であるため、説明を省略する。

本実施の形態によると、学習モデル６５を使用して自動的に掘削を行なう掘削システム１０を提供できる。たとえば、掘削ヘッド５１が埋設済の他の管路、硬い岩盤、または、コンクリート構造物等にぶつかった場合等、イレギュラーな状況においては、掘削機５０を自動的に停止させるとともに、オペレータに通知する掘削システム１０を提供できる。

［実施の形態４］
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０とプログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の掘削システム１０を実現する形態に関する。図１４は、実施の形態４の掘削システム１０の構成を示す説明図である。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

本実施の形態の掘削システム１０は、情報処理装置３０の代わりにコンピュータ９０を含む。コンピュータ９０は、制御部３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信部３４、出力部３５、入力部３６、制御盤Ｉ／Ｆ３７９、読取部３９およびバスを備える。コンピュータ９０は、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレットまたはサーバコンピュータ等の情報機器である。

プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部３１は、読取部３９を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置３３に保存する。また制御部３１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出しても良い。さらに、制御部３１は、通信部３４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置３３に保存しても良い。

プログラム９７のうち、制御部３１により実行される部分は、コンピュータ９０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置３２にロードして実行される。プログラム９７のうち、制御部４１により実行される部分は、ネットワークを介して掘削制御装置４０に送信されて、掘削制御装置４０の補助記憶装置４３に記憶される。記憶されたプログラムは、掘削制御装置４０の制御プロゴラムとしてインストールされ、主記憶装置４２にロードして実行される。

以上により、コンピュータ９０と掘削制御装置４０とは、連携して上述した掘削システム１０として機能する。

［実施の形態５］
図１５は、実施の形態５の掘削システム１０の機能ブロック図である。掘削システム１０は、推進工法用の掘削機５０と、掘削制御装置４０と、情報処理装置３０とを備える。掘削制御装置４０は、取得部８３および第１送信部８１を備える。情報処理装置３０は、表示部８４、受付部８５および第２送信部８２を備える。

取得部８３は、掘削機５０による掘削作業中に観測された観測データを取得する。第１送信部８１は、ネットワークを介して観測データを情報処理装置３０に送信する。表示部８４は、観測データを表示する。受付部８５は、掘削機５０に対する指示を受け付ける。第２送信部８２は、ネットワークを介して指示を掘削制御装置４０に送信する。掘削制御装置４０は、指示に基づいて掘削機５０を制御する。

各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 掘削システム
１９ 発進坑
３０ 情報処理装置
３１ 制御部
３２ 主記憶装置
３３ 補助記憶装置
３４ 通信部
３５ 出力部
３５１ 表示部
３５２ スピーカ
３６ 入力部
３７ 制御盤
３７１ 表示部
３７２ ジョイスティック
３７３ 制御スイッチ
３７９ 制御盤Ｉ／Ｆ
３９ 読取部
４０ 掘削制御装置
４１ 制御部
４２ 主記憶装置
４３ 補助記憶装置
４４ 通信部
４６ 掘削機Ｉ／Ｆ
４７ 測定Ｉ／Ｆ
４７１ 外部センサ
４７２ 測量装置
４７３ 目標体
５０ 掘削機
５１ 掘削ヘッド
５２ 推進管
５５ 回転部
５６ 進退部
５７ 内部センサ
６１ 掘削データＤＢ
６５ 学習モデル
７１ 施工条件欄
７２ 管理条件欄
７３ 運転状況欄
７４ 観測データ欄
７４１ 振動データ欄
７４２ 音響データ欄
７４８ 通知欄
７５１ 推力グラフ欄
７５２ 回転トルクグラフ欄
７５３ 方向グラフ欄
７６ 推奨操作欄
８１ 第１送信部
８２ 第２送信部
８３ 取得部
８４ 表示部
８５ 受付部
９０ コンピュータ
９６ 可搬型記録媒体
９７ プログラム
９８ 半導体メモリ

Claims (9)

1. 推進工法による掘削作業中に観測された掘削作業の音に関するデータを含む観測データを取得し、
   観測データを入力した場合にオペレータが行なう掘削機の操作に関する予測を出力するように、熟練したオペレータが担当して正常終了した掘削に関する観測データを教師データに使用した機械学習により生成されたモデルに、取得した観測データを入力して、前記モデルから出力された掘削機の操作に関する予測を表示する
   処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
2. 前記観測データは、掘削中の穴の向きに関するデータを含む
   請求項１に記載の情報処理方法。
3. 使用中の掘削ヘッドに関する情報を取得し、
   観測データを入力した場合にオペレータが行なう掘削機の操作に関する予測を出力するように、熟練したオペレータが担当して正常終了した掘削に関する観測データを教師データに使用した機械学習により生成された複数のモデルから、取得した情報に基づいて１つのモデルを選択し、
   選択したモデルに取得した観測データを入力して、前記モデルから出力された掘削機の操作に関する予測を表示する
   請求項１または請求項２に記載の情報処理方法。
4. 取得した前記観測データに基づいて、掘削作業の推進距離と、掘削時の推力との関係を表示する
   請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の情報処理方法。
5. ネットワークを介して取得した、推進工法による掘削作業中に観測された掘削作業の音に関するデータを含む観測データを表示し、
   観測データを入力した場合にオペレータが行なう掘削機の操作に関する予測を出力するように、熟練したオペレータが担当して正常終了した掘削に関する観測データを教師データに使用した機械学習により生成されたモデルに、取得した観測データを入力して、前記モデルから出力された掘削機の操作に関する予測を表示し、
   掘削機に対する指示を受け付け、
   ネットワークを介して前記指示を前記掘削機に送信する
   処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
6. 前記観測データに基づいて、掘削作業の異常の有無を判定する
   請求項５に記載の情報処理方法。
7. 掘削作業に異常があると判定した場合、前記異常に関する情報を表示する
   請求項６に記載の情報処理方法。
8. 前記観測データは、掘削中の穴の向きに関するデータを含む
   請求項５から請求項７のいずれか一つに記載の情報処理方法。
9. 推進工法用の掘削機と、掘削制御装置と、情報処理装置とを備える掘削システムにおいて、
   前記掘削制御装置は、
   前記掘削機による掘削作業中に観測された掘削作業の音に関するデータを含む観測データを取得する取得部と、
   ネットワークを介して前記観測データを情報処理装置に送信する第１送信部とを有し、
   前記情報処理装置は、
   前記観測データを表示する表示部と、
   観測データを入力した場合にオペレータが行なう掘削機の操作に関する予測を出力するように、熟練したオペレータが担当して正常終了した掘削に関する観測データを教師データに使用した機械学習により生成されたモデルに、取得した観測データを入力して、前記モデルから出力された掘削機の操作に関する予測を表示する予測表示部と、
   前記掘削機に対する指示を受け付ける受付部と、
   ネットワークを介して前記指示を前記掘削制御装置に送信する第２送信部とを有し
   前記掘削制御装置は、前記指示に基づいて前記掘削機を制御する
   掘削システム。