近年、農業従事者の高齢化や後継者不足により、耕作放棄地の増加が社会的課題となっている。そうした中、耕作放棄地の特定や再生利用に向けた現況把握は地方自治体の現地調査に依存しており、多大な労力を要している。
一方、SNSには市民が日常的に投稿する農地関連の画像やテキストが蓄積されており、これらを活用することで地域課題の把握を補完できる可能性がある。
そこで、本研究では、メディア系SNSから収集した投稿を対象に生成AIを用いて耕作放棄地や再生利用に関する情報の自動抽出を試みる。また、テキストと画像を用いた際の分類精度を比較検証し、それぞれの特性を考察する。