最近、私が担当した建設現場の竣工検査が終わり、整理していた際に、ある興味深い試みを行いました。それは、軟弱地盤対策の一環として実施していた動態観測のデータを、ChatGPTに解析させてみたのです。
軟弱地盤対策とは
軟弱地盤対策は、土地の安定性を高めるために重要です。地盤が軟弱だと、建物が沈下したり、水平に動いたりする恐れがあります。これを防ぐために、動態観測を行うのです。
ChatGPTを用いたデータ解析
動態観測では、時間経過に伴う沈下量、水平移動、垂直移動、盛高などのデータを収集します。このデータをChatGPTに読み込ませ、コンサルタントが導き出した最終沈下量までの日数を予測させました。具体的には、以下のような流れで進めます。
1. データの準備：
• 圧密沈下データと動態観測データをファイル形式で用意します。
2. ChatGPTへの読み込み：
• 用意したデータをChatGPTに読み込ませます。
3. 質問と会話：
• 複数回にわたって質問し、データの解析を進めます。
解析結果
ChatGPTは驚くほど良い予測結果を出しました。ただし、これには何度もの質問と会話が必要でした。それでも、回数を重ねるごとに、より精度の高い結果が得られたのです。
まとめ
この試みは、建設現場でのデータ解析におけるAIの可能性を示しています。ChatGPTを使えば、複雑なデータも効率的に分析でき、より確かな建設計画が立てられるようになります。建設業界の皆さんも、ぜひ一度試してみてください。
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