農業の栽培技術や取り組みは、国内の各自治体や公共団体、農協、その他の民間企業などがそれぞれ独自に取りまとめたデータがそれぞれのサイト上などから公開されている。しかしながら、これらの知識は機械可読な形式で提供されていることは稀で、現状の生成AIなどでうまく活用できているとは言い難い。本研究では、そのようなデータから、AIで利用しやすい形のデータセットとして、インストラクション形式でのデータの半自動構築を行う手法を提案する。また、既存の生成AIがこれらのウェブ上のデータに含まれる知識をどの程度学習しているかについても検証を行った。

農業は、食糧生産を通じて国民の生活基盤を支えるのみならず、経済の安定や国家の持続的成長に寄与する重要な産業である。しかし、近年の日本では、社会全体の高齢化や人口減少が進行する中で、農業従事者の減少とそれに伴う労働力不足が深刻な課題となっている。このような背景を受けて、内閣府が推進する「研究開発とSociety5.0との橋渡しプログラム（BRIDGE）」1）の一環として、農林水産省は「AI農業社会実装プロジェクト」2）を実施し、農業分野にAI技術を実装することで労働力不足を補う施策を展開している。農業を行う際には、地域ごとに異なる土壌や気候といった環境条件や、作物の品種に応じて栽培方法が大きく異なる。本プロジェクトでは、日本における多様な農作物品種や地域特性に適応した農業用言語資源が十分に整備されていない点が重要な課題と1）https://www8.cao.go.jp/cstp/bridge/index.html2）https://www8.cao.go.jp/cstp/bridge/keikaku/r5-20bridger6.pdfして指摘されている。また、それに伴って、既存の大規模言語モデル（LLM）が日本の農業に関する知識をどの程度有しているかについては、不明な部分が多いのが現状である。これらの課題を解決するために、本研究では日本の地域の一例として長崎県を取り上げ、以下の2つの貢献を行った。•長崎県の農業経営類型を用いて、半自動的にインストラクションチューニングデータを生成した。•作成したデータセットを基に、既存の生成AIモデルが長崎県の農業に関する知識をどの程度保持しているかを評価した。