Recurrent Neural network（RNN）は気象データや生体データ，株価などの時系列データの解析によく応用されている機械学習手法の1つである．本研究では気象データに着目をした．IT農業では気象データをセンサノードによって取得するが，遠隔の農地にセンサを設置することが多いため，様々な要因によってデータが欠落することがある．そこでRNNにて欠落部を予測し補間をすることを考えた．実験では仙台市にある大倉ふるさと農園で取得された実際に欠落のある気象データを，仙台管区気象台と山形地方気象台，福島地方気象台の気象データから予測し補間を行った結果，違和感のないデータを得ることができた．