気圧配置は高気圧と低気圧の分布のパターンを示し，気象現象の理解において重要な情報である．例えば，冬型の気圧配置は日本海側での降雪や寒波をもたらす．気象現象である天気を説明する際に気圧配置を理解する必要があるが，現状，専門家の目視によってのみ行われている．そのため，自動で気圧配置のパターンを抽出するし，分類を行う技術が求められている．本研究では，教師なし学習の手法であるバッチ型SOM（Self-Organizing Maps）を用いて，気圧配置のクラスタリングを行い，特徴的なパターン抽出と分類しクラスタリング性能を検証した．また，各クラスタに対応する日本全国の1kmメッシュの天気情報を解析し，天気情報を分析した．