ナビアプリの予測移動時間の正確性調査まとめ

調査結果まとめと予測の変化率

この調査では、事前予測とリアルタイム渋滞情報に基づく予測の変化率を計算しました。

12月6日変化率まとめ

12月７日変化率まとめ

※交通情勢調査による予測時間7-9　58.8分

12月6日のデータでは、moviLinkとグーグルマップが低い変化率を示しました。
12月7日は、ドライブサポーターとグーグルマップが低い変化率を示しました。一方で、アップルマップとCOCCHiは予測精度が低い可能性があります。

順位付け:
総合的に見て、グーグルマップ、moviLink、ドライブサポーターが良好な性能を示しています。これに続いてヤフーカーナビが位置づけられ、アップルマップとCOCCHiは性能が低いと考えられます。

グーグルマップについての考察

現在、事前予測では、5分単位で管理されている。
渋滞の感度や立ち上がりは良好ですが、これが正確な渋滞情報かどうかはさらなる調査が必要です。微妙な速度低下を過剰に感知している可能性も考慮すべきです。

ヤフーカーナビについての考察

ヤフーカーナビは月曜日から金曜日の平日同時刻に同じような渋滞予測結果を示しています。この傾向から、事前予測の精度は低い可能性があります。

ドライブサポーター、カーナビタイムの考察

ドライブサポーターとカーナビタイムでは、渋滞情報の更新間隔に顕著な違いがあります。今後、この更新間隔の違いがリアルタイム予測にどのような影響を与えるか確認する必要があります。

moviLinkの考察

moviLinkはリアルタイムでの渋滞感度がグーグルマップに次ぐ良好さを示していますが、ピーク時やピーク後のズレが大きいです。年末などの季節要因が考慮されていない可能性があります。

アップルマップの考察

現在、アップルマップの事前予測は2週間後までしか可能ではありません。アップルの渋滞予想は曜日ごとに行われている可能性があります。例えば11月23日の勤労感謝の日などの祝日データが影響しているかどうか、2024年の成人の日や春分の日などを対象に調査することが必要かもしれません。

総合的な考察

事前予測とリアルタイム情報による移動時間が一致するナビアプリは、丁寧に開発・管理されており、現実の渋滞を正確に把握できている可能性が高いと考えられます。事前予測が丁寧に細かく予測されているものほど良い結果が得られるのではないかと考えています。

12月6日調査結果見直し

当初、「ヤフーとナビタイムの各グループで一つのアプリを評価するだけで十分」と考えていました。しかし、12月7日のVICS（交通情報サービス）更新時間の結果を見て、ドライブサポーターとカーナビタイムの更新間隔に明らかな違いがあることが判明しました。このため、ナビタイムグループのアプリについては再評価が必要です。

結論

本調査の結果から、国立府中ICから初台ICへの上り線におけるナビアプリの予測移動時間の精度は、アプリによって大きく異なることがわかった。タクシードライバーにとって適切なナビアプリを選定するためには、引き続き渋滞予測の調査を行うことが大切です。

補足：天候による影響

12月6日早朝までは小雨が降っていました。雨が交通量に与える影響に関しては複数の研究が存在します。その主な結果は以下の通りです。

• 交通速度と交通量の減少: 一般的に、雨は交通速度を平均1.2%から18.4%減少させ、交通量も1.1%から16.5%減少させることがわかっています。

• 水たまりの影響: 水たまりは雨よりも大きな影響を与え、速度は21.5%から24.3%減少し、交通量も25.8%から31.2%減少することが示されています。

• ピーク時とオフピーク時の違い: ピーク時よりもオフピーク時の交通量の減少が一般的に大きいことが分かっています。

その他、発見されたバグ

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