2019 Fiscal Year Research-status Report
機械学習とMASを活用したAIによるオーダーメイド型地域農業動向予測モデルの構築
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18K14534
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
寺谷 諒 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 研究員 (60781698)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 人工知能 / 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 / MAS / データ駆動型科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、地域農業における将来的な農業経営体数や農地利用状況の変化を予測できるような地域農業動向予測モデルを開発することを目的としている。
昨年度までに、機械学習(AI)とマイクロシミュレーションを利用して地域の農業経営体数や、離農に伴う供給農地面積を推定する農業経営体数予測モデルを開発した。モデルによって、地域全体の将来的な農業経営体数や、離農に伴う供給農地面積を推計することが可能である。
今年度は、本モデルによる予測値の公開に向けた作業を実施した。具体的には、全国各市町村、旧市町村の予測値のデータベースを構築した。また、データを提供する仕組みとして、WebAPIを開発した。APIを利用することで、ユーザは指定した地域(都道府県、市町村、旧市町村単位)や年の予測値の取得が可能になる。
さらに、地域全体の将来の耕作地・耕作放棄地を推定する農地利用状況予測モデルのプロトタイプを作成した。モデルでは、営農を継続する各経営体の経営耕地面積の規模(規模拡大、規模縮小等)を機械学習のモデルで予測し、それらをマイクロシミュレーションの手法を用いて積み上げることで、地域の経営耕地面積の変化(不作付地・耕作放棄地の発生面積)を推計する。このモデルは、地域全体の予測値だけでなく、個々の農業経営体の規模拡大、規模縮小等の確率も算出可能な点が特徴である。
この研究の成果は、市町村行政が地域の将来ビジョンを策定する場合や、担い手農業経営体が規模拡大における戦略を立案する際に活用できると考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、モデルの予測結果の公開に向けたデータベースの構築やAPIの開発等の作業を進めることができ、来年度のアプリケーションの開発ならびに公開への道筋を立てることができた。また、農地利用状況予測モデルのプロトタイプも作成できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、研究の成果(予測結果やモデル)をユーザに提供するためのアプリケーションを開発し、社会実装を進めていく。またユーザの意見やニーズを把握し、モデルの改良や提供内容の充実化を図りたい。また、農地利用状況予測モデルは、構築したプロトタイプの精度検証を実施するとともに、モデルの精緻化を図る予定である。さらに、地域農業動向予測の結果に基づいた、現場における農地集積・集約シミュレーションの実施可能性についても、検証を行いたいと考えている。
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| Causes of Carryover |
研究成果を公開するためのアプリケーションを開発予定であったが、アプリケーションを置く予定であった組織内のサーバが移転作業のために、次年度途中まで停止することとなった。そのため、移転が終了する次年度にアプリケーションを開発するように計画を変更し、研究費を繰り越すこととした。次年度に繰り越した研究費は、アプリケーションの開発費用やユーザのニーズ調査のための費用に充てる予定である。
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