ナビアプリの予測精度を検証！年度末の交通渋滞予測の精度は？3月27日分
ナビアプリの予測移動時間の正確性に関する2回目の調査報告です。前回の調査では、2023年12月6日（水）は「普通」、12月7日（木）は「多い」と首都高の渋滞予測がされていました。今回の調査対象は、2024年3月27日（水）と28日（木）で、予測では「特に多い」とされています。これらの日は、前年における「多い」日が年間88日、「特に多い」日が28日（工事期間を除く）であったため、予測の難易度は高いと思います。
本報告では3月27日のデータについて評価します。
調査方法概要
この調査は、国立府中インターチェンジから初台インターチェンジへの上り線で、ナビアプリの予測移動時間を比較するもので、初回調査と同様に行われました。ただし、今回は渋滞が酷くなる予想なので、30分早めて調査を開始しました（5時から9時15分）。各アプリの事前渋滞予測に基づいた移動時間と、リアルタイム交通情報による移動時間を5分ごとに記録し、その差異を分析しました。より正確なデータ取得のため、Google Maps Directions APIを使用してGoogleマップのリアルタイムデータを取得しました。APIの使用を検討しているため、ドライブサポーターやカーナビタイムのデータを先に取得し、昨年データを取得できなかったmoviLinkの交通情報遅延時間は最後に確認しました。このため、画面を切り替える必要があり、moviLinkのデータ取得は最後に行われました。
調査対象ナビアプリ
Googleマップ、Yahoo!カーナビ、Yahoo! MAP、ドライブサポーター、カーナビタイム、moviLink、アップルマップ、COCCHi
事前調査結果
異なるルートで得られた参考データも多数存在し、ルートに関する誤差も含まれることをご容赦ください。
※高速のみのルートが選択できないアプリもあります
リアルタイム交通情報による調査結果
高速のみのルートが選べたドライブサポーター、movilinkは不利なデータとなりやすいことは注意が必要です。
注）ルートに関して間違いが多数あるかもしれません
会社別の比較
Googleマップ
ドライブサポーター＆カーナビタイム
Yahoo!カーナビ＆Yahoo! MAP
COCCHi
アップルマップ
moviLink
27日分まとめ
昨年行った集計方法によるまとめ
この集計方法によると、COCCHiは事前予想通りに優れているように見えますが、グラフを分析すると、事前の予想とは異なる結果が多く示されています。このため、現在の集計方法ではパフォーマンスの良し悪しを正確に判断することが困難です。問題点を掘り下げてみると、主に二つの問題が浮かび上がります。一つは、渋滞していない時間帯も分析に含まれていること、もう一つは、予想とのズレが上下に生じる場合に、そのズレを正確に評価できないことです。
改善方法は主に二つあります。まず一つ目は、渋滞時間帯のデータを集計するため、去年と同様に開始時間を30分短縮し、5時30分からのデータを利用します。二つ目の改善策としては、時間ごとの変化率の絶対値を計算し、その平均値を見ることによりデータの解析を改善できると考えています。以下に改善後の集計結果の表を示します。
