熱中症患者数の増加傾向が続く近年，熱中症に対する注意喚起がますます重要である．既往研究では，公開されている都市の3Dデータと太陽軌道から，地表の陰影を大域照明によるCGでレンダリングし，ヒートマップ状に暑さ指数を可視化しているが，快晴時に限定された適用となっている．本研究では，熱中症リスクの上昇が必ずしも晴天時に限らないことに注目し，天球に占める雲量と，湿度等の気象要素を考慮して，地表での日射量を機械学習により推定する．天空光源の効果を写実的にCG化するゲームエンジンの雲分布パラメータ機能を用い，推定された日射量を再現する天空環境を選択することにより，様々な天候における暑熱リスクを可視化する．