2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of a model for prediction of idle farmland lending intention by machine learning: Impact assessment on rural communities, and promotion of land accumulation to leaders
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19K06246
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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Basic Section 41010:Agricultural and food economics-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 顕 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 准教授 (70543437)
丸山 敦史 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 准教授 (90292672)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 遊休農地 / 農地流動化 / 機械学習 |
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| Outline of Final Research Achievements |
When agricultural policymakers promote the accumulation of idle farmland to leading farmers, it is more important to predict the intentions of landowners (i.e., intentions to sell, rent, or cultivate) with high accuracy than to elucidate structural factors. In this study, we attempted to solve this problem by specifying a support vector machine (SVM) based on agricultural land information systems in two regions of the Tokyo metropolitan area. As a result, the SVM showed high prediction accuracy on the training data set and the test data set.
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| Free Research Field |
農業経済学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
1980年代中頃から顕在化している遊休農地は，食料自給率の低下だけでなく生物多様性の喪失や野生鳥獣による被害など，地域住民にとっても様々な問題を引き起こす．そこで本研究は，全国農地ナビで公開されている農地情報と地図情報から，遊休農地所有者の意向を予測するモデルを構築した．予測精度の高い，実用的なモデルが構築されたことで，現在，大半を占める意向不明の遊休農地のなかから，所有者が売りたい・貸したいと思っている農地をいち早く特定でき，地域の担い手が事業拡大の計画を立てやすくなるだけでなく，施策主体も所有者や担い手に対して，売買や貸借を効率的に仲介，誘導できるようになることが期待できる．
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