近年，深層生成モデルを用いた生成データ拡張が幅広い分野で注目されており，特に農業分野では天候や撮影条件によるデータ取得の制約を補完できる点から重要性が高まっている.本研究では，農作物画像に対してナレッジグラフと視覚言語モデルを組み合わせ，画像内容に整合したプロンプトを自動生成し，それに基づいた教師データの拡張に関して効果を検証する。さらに，提案手法の基本的な流れと得られた成果について報告する.