30 days AI challenge 7 日目 – day 7

本記事は 2026/02/01 ~ 2026/03/01 の間毎日 AI アプリケーション開発（AI を搭載したアプリ開発 or AI を使用した開発）をテーマに 30 days AI challenge を行う 7 日目のブログポストです。

30 days AI challenge 今日で 1 週間目です。ひとまず 1 週間乗り切ったことをほめてあげましょう（ほめてください）。

今日のアプリは、天気予報から服装のおすすめを教えてくれる AI アプリです。今回のアプリは修正余地が多く、個人的にはまだまだ時間をかけて修正したいです。とはいえ、一日の時間は限られているので今日は途中経過をお伝えします。

アプリの概要
技術観点/改善したい点
おわりに

アプリの概要

このアプリは、明日の天気予報を取得し、その結果から AI が服装のおすすめを紹介してくれます。

というのも、私は体感温度予測音痴なので、天気予報をみて服装を選んでも、暑すぎる/寒すぎるということが時々あります。そんな問題を解決してくれるのがこのアプリです。

UI としてはシンプルで、地名を入力するだけで明日の天気予報とおすすめの服装を教えてくれます。

技術観点/改善したい点

軽く技術観点にも触れておくと、天気予報は気象庁（JMA）が提供している気象データを HTTP リクエストで取得しています。

こんな感じで JMA の URL に対して GET リクエストを投げて取得できます。

var url = $"https://www.jma.go.jp/bosai/forecast/data/forecast/{areaCode}.json";
var json = await _httpClient.GetStringAsync(url);
using var doc = JsonDocument.Parse(json);
var root = doc.RootElement;

ただしこれが便利な反面少々厄介で、取得したい地域のエリアコードを指定してデータをとってくる必要があるため、ユーザーの指定した地名とエリアコードのマッピングが必要です。

これを実現するには、地名とエリアコードをハードコードするか、気象庁か公開しているマッピングデータをローカルに落とし都度読み込むか、あとは正確性は担保できないが AI に任せるかあたりが思いつきます。

今回は、せっかくなので AI に任せています。というのも、気象庁が公開しているマッピングデータはすべての市区町村が含まれるわけではなさそう、かつあいまい検索が困難という理由です（今回は AI チャレンジだからという理由もありますが）。

というわけで、今回は気象データを取得する際も AI を使い、服装の提案も AI に任せています。気象データ自体は気象庁が公開している情報であるため、ここを AI に任せるより精度は高いです。

なお、服装のおすすめを表示する機能については改善の余地が大きくあります。技術観点としては画像生成 AI の API を使うことでおすすめの服装のイラストを表示することが可能です。ただし、今回の実装ではうまくいかず、というのも無料の範囲で使える画像生成 AI が私の選択肢の中になかったことです。もう少し時間をかけて調査したかったのですが、今回はそこで時間を使ってしまうのもよくないと思いあきらめています。

今後は、画像生成 AI にイラストを表示させる、もっと言えば、自分が持っている服の画像をデータベース化し、その服からおすすめを表示、イラストに適用させることで最強アプリになると思います。