地上からの雲画像を用いて天候を推定し、リアルタイムで自由な場所の天候情報を提供することができれば外出の際に役立つと考え、システムを構築しました。画像分類にはAlexNetをベースとした転移学習を採用し、11種類の天気クラスに対応する分類モデルを構築しました。データセットは拡張技術を用いて拡張し、トレーニング精度の向上を図りました。Grad-CAMを活用して分類結果の可視化を行い、モデルの説明可能性を向上させました。また、混同行列を用いて予測精度、再現率、F1スコアを評価し、各クラスおよび全体の性能を分析しました。本システムは気象観測や農業などの分野での応用が期待されます。