農業経営データに対するMulti-tableQAベンチマークの構築

日本の農家の標準的な経営モデルである農業経営類型は，農業経営のマニュアルとして全国的に整備されており，その多くは自然言語データを含む表形式データとして提供されている．しかし，農業経営類型は機械可読性を前提として作成されていないため，正規化が不十分で構造が複雑である場合や，暗黙的前提を含む場合が多い．本研究では，農業分野における非正規化複数表データに基づくMulti-tableQAにより，農業経営の文脈におけるLLMの情報統合能力および推論性能を評価する．実験の結果，GPT-5は計算能力において大幅な改善を示したものの，農業の文脈を前提とした情報の解釈においては依然として課題があることを明らかにした．