我が国の農業においては、農林水産省が国の政策の策定と実施を担う一方、実務的な管理・指導は都道府県と農業協同組合（農協）が中心となって実施している。各組織は、栽培技術、病害虫防除方法、農業者の経営形態に関する情報など、地域特性に応じた情報を集約し、ウェブサイト等を通じて公開している。本研究では、各組織と交渉して公開・非公開を問わずデータの収集を進めている。収集したデータは、各提供元のオープン・クローズ戦略に準拠しつつ、組織内で有効活用できるようなAIモデルを構築するための知識源として使用している。本稿では、これらの収集されたデータのうち、公開データの収集状況について報告する。

我が国においては、農業を主な仕事にする基幹的農業従事者の数は2000年の240万人から116.4万人(2023年)と、この約20年間で半減しており、またその平均年齢も68.7歳（2023年）と高齢化が進行している。試算では、これから20年間で基幹的農業従事者はさらに4分の1の30万人に減る傾向は今後も続く。このように深刻な農業者減少に直面する中で、限られた担い手で農業生産を維持・発展させていくためには、新規就農者の早期技能習得支援と既存農業者の生産性・収益向上に向けた先進技術の普及が不可欠となっている。このような状況下において、近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルの農業分野への応用が注目されている。農研機構は、内閣府「研究開発とSociety5.0との橋渡しプログラム（BRIDGE）」のうち、農林水産省が実施する施策「AI農業社会実装プロジェクト」[1]において、農業に特化した日本語大規模言語モデル（農業用LLM）の開発を進めている。農業分野に限らず、分野特化の大規模言語モデルを構築するためには、適切なドメイン知識を用意する必要がある。特に、農業分野における技術に関する知識は、それぞれの地域の気候や土壌などの特性と密接な関係があり、ある地域で有効な技術が他の地域でも有効であるとは限らないため、それぞれの地域でのドメイン知識の入手・整理が不可欠である。そこで、本プロジェクトでは、なるべくたくさんのデータを全国規模で収集すべく、各都道府県の担当職員（と一部の農協の担当職員）を実際に訪問し、関連データの提供を依頼した1）。農業分野の技術のうち、特に栽培技術については、都道府県や農協などの各組織において地域の農業者に対して栽培情報を提供して技術を普及させるという動機があるため、特に栽培マニュアルは各組織のウェブサイトから公開している場合が多い。一方、各組織が品目と地域の特性に合わせて独自に収量改善、病虫害対策等のための技術を研究開発し、地域の農業者に普及することが行われている。こうして得られた技術・知識は、同じ品目を出荷する隣接組織に対して大きな優位性を持つために、組織としては秘匿情報として提供をためらう場合も多い。そこで、各組織から提供されるデータを、それぞれの組織の意向に沿ってオープンデータとクローズドデータに分類し、前者については全組織で利用可能とする一方、後者については、提供した組織のみが利用することが出来るようにした。このことは、各組織向けにそれぞれクローズドデータに基づいた専用のモデルを構築することを意味し、大変な労力がかかることになる一方、それぞれ1）（2025年1月時点で各都道府県については、47都道府県中39都道府県を訪問。2025年3月までに訪問を受け入れられた45都道府県を全て訪問予定。）.の地域の特性に合わせた栽培技術を提供するという点では理にかなっている。2024年度、本プロジェクトでは、三重県から提供されたクローズドデータであるイチゴの栽培マニュアル等の技術情報からインストラクションデータの構築と評価を実施した[2]。また、長崎県から提供されたオープンデータである長崎県農林業基準技術について解析するとともに[3]、前処理を実施した[4]。各都道府県から提供されるデータについては、前述の通りオープンデータとクローズドデータに分け、それぞれを対象として、農研機構が保有するスーパーコンピュータ「紫峰」においてElyza8B[5]に対する継続事前学習によるモデル構築と、RAGの構築を進めている。本稿は、農業用LLM構築のための基礎となる各都道府県が公開する農業オープンデータについて取りまとめたデータペーパー[6]である。