NTCIR-19DAGRIタスクでは，各都道府県で農業従事者に対して指導を行う農業普及指導員が作成を行っている，農業の年間経営計画および経営収支目標などを定めた農業経営類型及びその基礎データである経営指標について，公開されているPDFファイルから情報抽出を行うタスクと，抽出されたデータを基に経営に関する質問に回答を行う質問応答タスクを実施する．本稿では，これら二つのタスクを円滑に行うため，抽出すべき情報の種類を定めるとともに質問応答で利用可能な機械可読な形式として，経営類型及び経営指標統一フォーマットの設計について解説を行う．

我が国の農業従事者の平均年齢は68.7歳と高齢であり，農業人口は今後20年で30万人まで減少することが想定されている．このような状況下で国内の食料生産を維持するためには，ロボットやAI技術を活用したスマート農業の拡充が喫緊の課題である．このような背景から，農業者に指導を行う農業普及指導員（以降，普及指導員）もこうした技術に精通する必要がある．しかし，普及指導員従事者も高齢化が進んでおり，若手の採用も積極的に進められる一方で，熟練の普及指導員の知識継承が課題となっている．これに対し，内閣府が主導する「研究開発とSociety5.0との橋渡しプログラム1）」のうち，農林水産省が令和5～7年度に進める「AI農業社会実装プロジェクト」（以降，BRIDGE農業AI）では，普及指導員支援のための大規模言語モデル（LLM）の構築に取り組んでいる．このLLMは，スマート農業のような最新技術や熟練指導員の作成した文書1）https://www8.cao.go.jp/cstp/bridge/index.htmlなどから，普及指導員が必要とする知識を助言することを想定している．ここで対象としている普及指導員の業務の一つとして，農業経営体の営農状況の把握及び営農計画の策定支援がある．LLMがこれらを適切に補助するには，地域・規模・品目などの経営類型別の農業経営指標（以降，経営指標）などのデータの入手と読解が必要である．これらの資料はその多くが都道府県ごとに策定されており，一部はインターネット上で閲覧可能である．一方で，これらの資料は公開者ごとに独自に作成されたPDFファイル形式となっており，現行のLLMでは，これらの文書を正確に読み解くことは困難である．このため，BRIDGE農業AIプロジェクトにおいては，経営指標の読解を特に重要なタスクとして位置付け，以下の課題に取り組んでいる．1.ファイルから機械判読可能なデータへの変換