されている。農研機構は、内閣府「研究開発とSociety5.0とのそこで、農研機構は、内閣府「研究開発とSociety橋渡しプログラム（BRIDGE）」におけるAI農業社5.0との橋渡しプログラム（BRIDGE）」[4]の一環と会実装プロジェクト」にて、農業分野に特化した日して、日本の各産地や作目に応じた精緻な農業知識本語大規模言語モデルの開発を進めている。本研究を正しく学習した農業用大規模言語モデル（LLM）では、三重県農業研究所より提供を受けたイチゴにの開発を進めている[5]。このプログラムは、官民関するマニュアル類を元にインストラクションデー研究開発の投資拡大が見込まれる領域における研究タを構築を行い、これを用いてElyza-8Bモデルに対開発等を推進し、Society5.0への橋渡しを実現するしインストラクションチューニングを実施した。本ための施策である。この施策のプロジェクトの1つ稿では、これらのデータおよびモデルの構築の概要である農林水産省実施施策「AI農業社会実装プロについて解説したのち、実際にこのモデルが専門知ジェクト」[6]では、農業従事者の減少による農業労識を含んだ回答ができているかをLLMasaJudgeに働力の減少を補うためのAI技術の確立を目的として評価する手法を提案する。ている。その中の実現目標課題の一つとして、地域の特性に応じた正確な知識と、スマート農業やみど

りの食料システム戦略に関する新技術情報などを収昨今の不安定化する世界情勢の中で、国内での食集・整理し、それらを適切に引き出せる対話式シス料の安定供給を維持するため、2024年の通常国会テムとして、普及指導員が現場の状況に応じて効率にて農政の憲法といわれる食料・農業・農村基本計的かつ適切に対策を判断するための補助的役割を担画が25年ぶりに改正された。併せて、スマート農う能力を持ったLLM（農業用LLM）を構築するこ業を振興させる新たな法的枠組みも制定されたことを目指す。農業に特化したLLMの構築は各国でとで、スマート農業に関する新技術を普及させ、生進められている[7,8,9,10]が、本研究では、既存の産・流通・販売方式の変革などの取り組みを強力に農業用LLMにはない、普及指導の補助に焦点を当促進させていくことが定められた。さらに、みどりてたシステム構築を進めている。ここで想定する補の食料システム戦略や気候変動への対応など、近年助は、普及指導員が営農指導の際に農業者から問いになり次々と新しい技術が生まれている。しかし、合わせがあった際に、指導員自身の知識や観点が不国内就農者の平均年齢は68.7歳（2023年）[1]と高足していたために適切な指導ができないような状況齢であり、今後20年間で現在の3/4ほどの就農者がに対し、適切な知識や観点を農業用LLMが回答す離農するという予測が立てられている[2]。同様に、ることを目指している。この回答を得ることで、普農業従事者に対して営農指導を行う国家資格を持つ及指導員が実際の圃場の状況なども加味したうえで普及指導員数も減少が進んでいる[3]。このような適切な指導に結びつけられると期待される。また、状況を打開しなければ、新規就農者の早期育成や、今後指導に必要な知識を効率よく習得してもらう際既存の農業者へのスマート農業やみどりの食料シスにも有用となり得る。―3954―.このような農業用LLMの第1弾として、三重県農業研究所と連携し、三重県産イチゴに関するモデルの構築を行った。このモデルを構築するにあたり、まず、三重県農業研究所が独自に作成したイチゴの栽培マニュアル（三重県イチゴマニュアル）を用いて、普及指導員をサポートする振る舞いを表現するためのインストラクションチューニング用データを構築した。モデル構築では、この三重県イチゴマニュアルと農研機構が構築した農業に関する百科事典である農業技術辞典NAROPEDIA[11]を用いてElyza-8B[12]モデルに事前学習を行い、インストラクションデータによるインストラクションチューニングを行った。さらに事前学習に用いたデータをRAG[13]に用いることで、三重県産イチゴに特化したモデルを実現した。また、同モデルについて、2024年10月21日よりイチゴ農家を普及指導員が指導を行う際の補助としての実用性を調査するための試験運用を開始した。本稿では、まず本農業用LLMのモデルの構成に言及し、具体的に三重県イチゴマニュアルからのインストラクションデータの構築手順や構築されたデータの詳細について解説する。次に、普及指導員が現場で尋ねられる質疑応答集を独自に作成し、普及指導員の回答を規範として、本農業用LLMの回答と比較する評価手法を解説する。並行して、既存の大規模自然言語モデルでも同様の実験を行い、モデル間の比較を行うことで、本農業用生成AIがどのくらい普及指導員を模倣できるか相対的評価を行った。