予測GIS - 米の将来 x ローカルAI討論
5つのAI（ローカルLLM 4種 + Claude）が2030/2050/2100年の日本の米栽培適性を予測
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このコンテンツとは？
5つのAI -- ローカルLLM 4種（Qwen3.6-35B-A3B、Gemma 4 31B、Llama 3.3-70B、Qwen3 Swallow 32B）と クラウドAIのClaude Opus 4.6 -- が、それぞれ独立に「2030/2050/2100年における日本47都道府県の米栽培適性」を予測。 討論を経て合作マップを生成し、最終的に農研機構の科学的予測と答え合わせを行う 教育エンタメコンテンツです。
合計2,115回以上の推論（47県 x 3年 x 5モデル x 3ラウンド）を実行し、 多数決とスコア集約により合作予測を生成しています。
4つのビュー
- 合作マップ: 5モデルの最終回答を多数決で集約。都道府県ごとのスコア（1〜5）と一致度を表示。
- モデル別比較: 5つのマップを並べて表示。同じ県でもモデルによって評価が分かれる地域を発見。
- 答え合わせ: AI合作予測と農研機構の科学的予測を比較。AIが楽観的か悲観的かを可視化。
- 討論ログ: 各都道府県について、4モデルの個別予測スコアと推奨品種を閲覧。
使用モデル
| モデル名 | 出自 | 特徴 |
|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 中国/Alibaba | MoE構造で効率的推論 |
| Gemma 4 31B | 米国/Google | 高品質なベースモデル |
| Llama 3.3-70B | 米国/Meta | 最大パラメータ数 |
| Qwen3 Swallow 32B | 日本/Swallow | 日本語特化ファインチューン |
| Claude Opus 4.6 | 米国/Anthropic | クラウドAI（唯一の非ローカルモデル） |
スコア基準
5現行品種が最適化温暖化により現在の品種がさらに好適に（例：北海道のゆめぴりか）
4現行品種で向上現行品種で対応可能。新たな選択肢も増える
3品種転換で維持高温耐性品種（にこまる・きぬむすめ等）への転換が必要
2品種転換でも品質低下耐暑品種でも品質・収量が低下。ブランド米の維持は困難
1大幅な品種転換が必要ジャポニカ米の高品質栽培が困難。インディカ系等への大転換が必要
注意: これは科学的予測ではありません。ローカルLLMの個性と限界を比較するメタコンテンツです。 正確な予測は農研機構等の公的機関の発表を参照してください。気候シナリオ: RCP8.5（高位参照）
データソース
- 農研機構（NARO）- 気候変動下における農業影響評価
- 農林水産省 - 気候変動適応計画
- 国土数値情報 - 都道府県ポリゴンデータ