分野特有の知識の転移や適応，専門知識に基づいた農業分野のAI技術活用の妨げとなっている要因モデルの構築が求められている[3,5,6]．現在，公の1つである機械が解釈しにくい複雑な表組や図的研究機関やJA等が作成・公開する技術文書は農表を多用する文書への解析技術の確立を目指し，農業普及の貴重な資源となっている．しかしこれらの業経営指標および作物生産にあたる年間農作業に文書の多くは機械可読な形式ではなく，農業分野に関するデータを対象に情報抽出・構造化及び質問おけるAI活用の大きな障壁となっている．特に注応答を行うタスクを提案する．提案するタスクは，目すべきは，作物別に整理されPDF形式で公開さNTCIR-19のパイロットタスクであるDataAnalyticsれている「標準農業技術文書」である．これらの文foraGRiculturalInformation(DAGRI)1）にて，コンペ書は人間には易しく読めるが，機械が解釈しにくいティションとして開催する．DAGRIは3つのサブ複雑な表組や図表を多く含んでおり，AI活用におタスクから構成されており，各タスクの概要と内在ける有用性を制限している．この問題に対処するたしている技術的な課題点について述べる．め，本研究では農業文書に含まれる図表などの複雑なデータを解析し，機械可読な形式へ変換すること

を目指す．構造化されたデータベースを構築し，こ大規模言語モデル(LLM)の台頭で，情報抽出や質のデータベースの上に農業知識の移転を促進する質問応答等のタスクは大きな進歩を遂げ，様々なベン問応答等のシステムが構築できれば，農業分野の専チマークや高い知識水準が求められる試験におい門知識のデジタル化を推進し，地域コミュニティにて人間に匹敵する性能を達成している[1,2]．近年根差した知識継承モデルの構築に貢献する．最終的では，画像をはじめとした他のモダリティと組み合には地域農業における知識共有の新たな枠組を提案わせるマルチモーダルLLMの研究も盛んに行われし，次世代農家の育成と農業分野の持続可能性向上ており，LLMを適用できるシーンは拡大している．に向けた基盤を築くことを目指す．一方で実応用，特に専門分野の深い知識や推論が必これらの実現に向け本研究では，農業文書のうち要となるシーンでは，LLMを適用するだけでは期農業経営指標に関する標準農業技術文書および作物待する性能を達成しないことがある[3,4]．の生産に関する年間の農作業一覧（栽培暦）の文書労働力の高齢化が進み知識継承が社会課題となっを対象に，所定の情報を探索・抽出して構造化するている農業分野でもAI技術活用が期待が高まる一サブタスクと，機械可読性の低い複雑な図表を含む方で，一般知識を学習したLLMでは農業分野の専文書に関して質問応答を行うサブタスクを提案する．提案タスクは，NTCIR-19のパイロットタスク1）https://sites.google.com/view/dagri/home-jaorg/licenses/by/4.0/).DAGRIとしてコンペティションを実施する．本稿では，タスクの概要とスケジュールを説明する．