杭施工時には杭底に構造物の沈下や傾斜に繋がるスライムが無いことを確実に検知する必要がある．従来のスライム検知方法は人の感覚に頼る部分が大きく，再現性，定量化に課題があった．これを解決するため，張力計測データをもとにした新たなスライム検知方法の開発を進めている． 我々は先行研究において、スライムの有無を判定する方法として機械学習を利用する方法を提案し、適用性を確認した。本論文では、それを進めて主に次の二つを検討した。 第一に、先行研究ではスライムの有無が明らかなデータを利用していたが、実際には人間でも判断に迷うことがあるため、本論文ではそのようなデータも学習に利用し、モデルの精度を向上させる方法を検討した。 第二に、複数回の降下を一つのサンプルとして扱った。先行研究では、一回の降下を一つのサンプルとしたが、実際は複数回降下を行って、その間の変化なども考慮しながら総合的に判断している。そこで複数回の降下を一つのサンプルとし、人の判断方法により近い方法を提案した。