域性や農業者に合わせた対応が必要であるため，そわが国では，次世代の農業従事者の育成と農業の業務には困難を伴う．技術の継承のため，営農指導を担う農業普及指導このような背景から，本研究では普及指導員の業員の重要性が高まっている．この課題を解決する務の一つである，農業者が育てている作物やその栽ため，複数の表データを参照して営農シミュレー培規模，経営費や労働時間といった農業を営む状況ションを行う「Multi-TableMulti-HopQAタスク」をの把握及び営農計画の策定支援に着目し，普及指導提案する．実験では，表データの構造的複雑性とシ員を支援するための「Multi-TableMulti-HopQAに基ミュレーションにおける推論難易度の2軸に基づきづく営農シミュレーションタスク」を提案する．GPT-5の性能を検証した．その結果，シナリオに基実験では，経営指標を構成する複数の表データをづく条件変更などの推論には適性を示したが，集計読解して栽培時に必要な機材や労働時間，経営費と処理には課題が見られた．本研究は，大規模言語モいった農業を営む際に重要な指標を算出して営農をデル（LLM）が農業分野の意思決定支援になりうる模擬する「営農シミュレーション」を行うにあたり，可能性を示すと共に，推論能力向上のための工夫を表データに対する処理能力と営農シミュレーション含む今後のシステム構築に向けた知見を提供する．における推論能力の2軸による処理能力の評価をした．この2軸に基づいて網羅的に質問を用意し，こ

れに対する回答精度によって既存の大規模言語モデわが国の農業は，農業従事者（以下，農業者）のル（LLM）が経営指標を構成する表の関係性をどれ減少に歯止めがかからず，次世代の農業を担う農業だけ捉えられるのか，その性能限界を評価する．者の育成と農業技術の継承が求められている．この実験の結果，表データの処理能力に関しては，文課題解決に向けては，農業者に対して農業技術に関字列の抽出や数段階の四則演算を要する計算タスクする情報提供や経営相談などの営農指導を行う農業での正答率は約95.8‌%‌程になったのに対し，複数表普及指導員（以下，普及指導員）が重要である．から数百セルを集計して総費用・総労働時間を算出普及指導員は，農業者に直接接して農業技術の指する計算タスクでの正答率は82.8‌%‌となり，計算に導を行ったり，経営相談に応じたり，農業に関する要する工数が増えた時の性能限界が確認された．一情報を提供したりし，農業者の農業技術や経営を向方，推論能力に関しては，天候の影響で作業時期が上させる営農指導を行う．しかし，これらの営農指1か月ずれると仮定するシナリオや，労働時給条件導には地域・規模・品目などの経営類型別の農業経といった追加条件をプロンプトに組み込んだ質問に営指標（以降，経営指標）1）や関連する農業技術に関ついては正答率が100‌%‌となり，普及指導員の支援する専門知識が不可欠である他，経営，販売，制度，になりうる可能性と，今後さらに複雑な設定下での営農シミュレーションに発展させることができる可1）作物・品種・栽培様式等で区分し，その農業生産に必要な機械・資材，労働力，経営費，収益などの情報が整理された能性が示唆された．ものである．農業者が新規作物導入を検討する際や新規就農者の営農計画策定に活用されており，その支援は普及指導員の重要な業務の一つである．org/licenses/by/4.0/).