第40号「生成AIを活用したリンゴ作経営の雇用労働力確保対策のケーススタディ」
最終更新日:2025年09月17日

               はじめに
 近年、生成AIの技術革新は目覚ましく、「Deep Research(ディープ・リサーチ)機能」がAIツールに搭載されるようになりました。この機能は、ユーザーの指示に基づき、インターネット上の膨大な情報を自律的に収集・分析し、詳細なレポートを作成するものです。従来の検索と比較して、深い文脈理解、人間が数時間かけるような複数ステップの調査の自動実行、そして従来見つけにくかったパターンやトレンドの抽出といった高度なデータ解析が可能であり、情報の出典も明示されることで信頼性が確保されます。

 本報告書は、町において導入検討段階である生成AIを試験的に利用し、生成AIのDeep Research機能が、農業現場の課題解決にいかに活用できるかを検証するためにケーススタディを実施したものです。具体的には、紫波町内のリンゴ栽培経営が直面する雇用労働力確保の課題に対し、労働力マッチングアプリの効果的な活用方策を検討するケーススタディとして実施し、同時に生成AIの有効性についても評価しています。
 本報告書では、大規模言語モデルであるGoogle GeminiのDeep Research機能(以下Deep Research機能という)、小規模言語モデルであるGoogle NotebookLM(以下NotebookLMという)を組み合わせて活用しています。
 Deep Research機能を用いて作成された、労働力マッチングアプリのデイワーク(daywork)、タイミー、YUIME(ユイメ)に関するレポートは、広範な情報を網羅し、的確に整理され、分かりやすい文章表現で提供されました。次に、このレポートの内容をNotebookLMのソースとして登録し、レポートの要約を作成するとともに、各マッチングアプリの特徴と長所・短所の比較や、労働力マッチングアプリの効果的な活用戦略を作成しています。
 さらに、Deep Research機能を用いて作成したデイワークの報告書に出てくる先行事例のホームページで公開されている資料(事業実施状況、活動体制、生産者や求職者向けの告知チラシ等)をNotebookLMのソースに登録して、先進事例の情報を統合化した推進体制や関係機関の役割分担、雇用者の心得、求人と募集告知チラシを作成しました。作成された活用戦略やチラシ等は、現場の実態に即した有益な提案であると評価されました。
 以上の検証結果から、生成AIは、農業現場の課題解決において有効なツールであると考えられます。特に大規模言語モデルを活用して広範な情報を集約した報告書を作成し、内容の真偽の確認を経てそれらの報告書を小規模言語モデルに登録して統合化することにより、より有益な情報が得られると考えられます。
本報告書が、農業現場における生成AI活用の一助となれば幸いです。
 なお、Deep Research機能を活用して作成されたレポートの著作権は、職務著作以外は作成者に帰属するとされています。

報告書の本文は以下をクリックするとご覧いただけます。
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40号「生成AIを活用したリンゴ作経営の雇用労働力確保対策のケーススタディ」(公開用)2005.9.17.pdf

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