本研究では、局所地域における短時間降水予測の精度向上を目的として、雲画像と気象情報、ならびに雲形・雲状態分類を統合した手法を提案する。本手法では、まず、Webカメラで撮影した雲画像からCNNを用いて特徴量を抽出し、気象庁などが提供する局所的な気象情報と統合する。次に、事前に学習済みの雲形・雲状態分類モデルを用いて各画像にラベルを付与し、これを特徴量として組み込む。そして、統合した特徴量をTransformer–LSTMハイブリッド時系列モデルに入力し、1〜24時間先の降水有無を予測する。本稿では、F1 値を最大化するためにステップ毎に最適な降水確率閾値を算出し、この閾値を用いて予測精度を評価した結果を示す。