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Developing tailor-made regional agricultural trend prediction model using machine learning and multi-agent simulation of artificial intelligence

Research Project

Project/Area Number 18K14534
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 41010:Agricultural and food economics-related
Research InstitutionNational Agriculture and Food Research Organization

Principal Investigator

Teratani Ryo  国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 本部, 主任研究員 (60781698)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords機械学習 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / マイクロシミュレーション / 農業経営体 / 地域農業 / 農林業センサス / データ駆動型科学 / MAS
Outline of Final Research Achievements

In this study, we constructed a model that can predict regional agricultural trends, such as the number of management entities and the area of farmland, with high accuracy using machine learning, one of the Artificial Intelligence (AI). In addition, the attributes of management entities that influence farmer exit, such as the area of cultivated land were clarified using the XAI (Explainable AI) method.
Furthermore, for social implementation, we developed an API for WAGRI and web application that allows users to view and use the prediction results. In addition, we collaborated with several municipalities to use the models and prediction results in the development of agricultural promotion plans and verified the feasibility of using the prediction results in the agricultural region.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、AI技術を用いて、経営体数や農地面積を予測する高精度なモデルを構築し、地域農業動向予測へのAIの適用の有効性を明らかにし、農業情報学や農業経済・経営学における新たな研究の方向性を提示した。
また、モデルによる地域農業動向予測の結果は、市町村等の行政における地域計画や営農支援施策の策定時などに活用することが可能である。また、担い手経営体における設備投資等の規模拡大に向けた戦略を立案する際にも活用が期待される。このように本研究の成果は、地域農業の維持・発展に資することができると考えられる。

Report

(6 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • 2018 Research-status Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] 機械学習による農地単位の離農予測モデルー農林業センサス個票と岩手県八幡平市の農地情報を用いた分析2024

    • Author(s)
      小向昌啓・寺谷諒・安江 紘幸
    • Journal Title

      農村経済研究

      Volume: 41(2)

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] クラスター分析とマルコフモデルを用いた小地域におけるサツマイモ経営体数の予測モデルの構築2023

    • Author(s)
      和泉敦也・寺谷諒・西方圭
    • Journal Title

      関東東海北陸農業経営研究

      Volume: 113 Pages: 5-13

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 社会科学研究へのAIの応用について:農業経営体数予測を例に2021

    • Author(s)
      寺谷 諒
    • Journal Title

      JATAFFジャーナル

      Volume: 9(8) Pages: 29-35

    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Journal Article] AIによる農業経営体数予測モデル2020

    • Author(s)
      寺谷 諒
    • Journal Title

      農業食料工学会誌

      Volume: 82(3) Pages: 204-208

    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Journal Article] 社会モデリング・シミュレーションと離農予測モデル2019

    • Author(s)
      寺谷諒
    • Journal Title

      農研機構研究報告

      Volume: 1 Pages: 3-11

    • NAID

      130008150764

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Open Access
  • [Presentation] AI農業経営体数予測モデルの予測結果とその活用について2022

    • Author(s)
      寺谷諒
    • Organizer
      R4年度関東東海北陸農業経営研究会
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  • [Presentation] 機械学習等を活用した農地変化の要因分析と予測モデルの構築2022

    • Author(s)
      寺谷諒
    • Organizer
      2022年度システム農学会(奨励賞受賞講演)
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] AIによる地域農業動向予測システムに関する研究2022

    • Author(s)
      寺谷諒
    • Organizer
      第24回食料生産技術研究会
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  • [Presentation] AIを用いた農業経営体数予測モデル2020

    • Author(s)
      寺谷 諒
    • Organizer
      2020年度農業情報学会年次大会
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      2020 Research-status Report
  • [Presentation] マイクロシミュレーションを用いた離農予測モデルの構築2018

    • Author(s)
      寺谷諒
    • Organizer
      農業農村工学会大会講演会
    • Related Report
      2018 Research-status Report

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Published: 2018-04-23   Modified: 2024-01-30  

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