2020 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, 本部, 研究員 (60781698)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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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、地域の農業経営体や離農に伴う供給農地面積を高精度に推計するAI農業経営体数予測モデルを開発した。また、成果の社会実装に向けて、モデルから得られる予測値のデータベース化と予測値提供のためのWebAPIを開発した。
今年度は、引き続き社会実装に向けた取り組みとして、岩手県のいくつかの市町村に予測値データベースを提供し、人・農地プランの実質化の取り組みの際に活用いただいた。また、ユーザがブラウザ経由で予測値を閲覧・入手可能なWebアプリケーションを開発した。アプリケーションは、指定した市町村や旧市町村の予測値を表やグラフ形式で表示する機能や、データをダウンロードできる機能を有している。
さらに、AI農業経営体数予測モデルを応用した新たな取り組みとして、農地情報との連動により圃場単位での離農確率を予測し、各圃場の耕作放棄地リスクを推定する農地利用状況予測手法を構築した。また、岩手県のある市町村を対象に、市町村が保有する世帯・農地状況のアンケートデータをもとに上記手法による農地利用状況予測を実施し、算出された予測結果を農業委員会等で活用いただいた。
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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Webアプリケーションの開発を進めることができた。また農地利用状況予測手法についても構築することができ、全体としておおむね予定通りに進展している。また、岩手県等での成果の普及もあわせて進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、開発したアプリケーションを現場で試験的に活用いただき、ユーザの意見をアプリケーションの改良にフィードバックする予定である。またアプリケーションの本格的な公開に向けた作業を進めていきたい。さらに、農地利用状況予測手法については、対象地域を増やして予測を行い、結果を現場へ提供していくとともに、その有効性や課題を検討し手法の改善を図っていく予定である。
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| Causes of Carryover |
岩手県等の対象地域への出張ならびに調査等を予定していたが、新型コロナウイルスの影響で出張が中止となり、旅費や調査費を執行できなかった(オンラインでの打ち合わせに変更し、現地調査は他の研究者の方にご協力いただいたため、研究遂行への影響は最小限にとどめることができた)。次年度に繰り越した予算は、旅費として活用する(コロナの感染状況が収束すれば)とともに、アプリケーションの改修費用等に充てる予定である。
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Research Products
(2 results)
