農林業基準技術に含まれる表を対象としたPDFからCSVへ変換する際の課題分析

農業の技術継承は，高齢化が進む日本において非常に重要な問題となっている．国内就農者の平均年齢は68.7歳（2023年）1）と高齢であり，今後20年間で現在の3/4ほどの就農者が離農するという予測が立てられている2）．これに対し，内閣府「研究開発とSociety5.0との橋渡しプログラム（BRIDGE）」3）における農林水産省実施施策「AI農業社会実装プロジェクト」4）では，農業従事者の減少による農業労働力の減少を補うためのAI技術の確立を目的としており，普及指導員による営農指導を農業ドメイン知識を学習した1）https://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html2）https://www.affrc.maff.go.jp/docs/press/attach/pdf/240604-2.pdf3）https://www8.cao.go.jp/cstp/bridge/index.html4）https://www.affrc.maff.go.jp/docs/bridge/attach/pdf/2023bridge-7.pdfLLM（農業LLM）によって補うことなどを想定している．このプロジェクトでは，各都道府県の農業普及センターや公設試験研究機関（公設試）が公開している，普及指導員などの専門家によって作成された農業に関する技術文書を収集し，農業LLMの構築を進めている．これらの収集された技術文書の多くは，機械可読な形式での構築は行われておらず，農業LLMに使用するにあたり前処理として機械可読な形式への変換が必要になる．特に，各公設試がまとめている，設置都道府県における作物別の基準技術文書（農業基準技術文書）は殆どが異なる都道府県間で共通の表形式の文書となっている．これらの表データを適切に機械可読な形式とすることで，農業LLMを用いるRAGシステムなどで活用できると考えられる．このような背景から，本研究では，農業基準技術文書に含まれる表を機械可読なデータベースに変換することを目的とする．本稿では，そのための基礎的な分析として，PDF形式の表をCSV形式に変換する際に生じる課題を明らかにし，自動化の可能性を検討する．これにより，地域コミュニティを基盤とした技術継承モデルの構築を目指す．本研究の貢献は，以下の3点である．•農林業基準技術のPDFに含まれる表の整理：長崎県の119件のPDFファイル（総ページ数723ページ）に含まれる表を整理した•視覚的に確認可能なPDF上の課題分析：セル結合や非スカラ値などの変換時に生じるする具体的な課題を8つのタイプへ分類した•CSV自動変換の際に確認される課題分析：既存の変換ツールを使用することで，初めて気づく.ことができる課題を分析した