traffic jam prediction
カーナビがネットワークにつながるようになり，各社は渋滞予測機能の拡充に努めている。各社の渋滞予測機能は，過去のVICSデータをどこに持たせておくかという点で異なる。ホンダの「インターナビ・プレミアムクラブ」とトヨタ自動車の「G-BOOK ALPHA」は，カーナビ側ではなくサーバ側に保存している。ユーザーが渋滞予測機能を利用するたびに通信機能を使ってデータをダウンロードする。日産自動車の「カーウイングス」とパイオニアのハード・ディスク装置（HDD）内蔵カーナビ「サイバーナビ」は，カーナビ本体に過去の渋滞情報を記録している。カーナビ本体に記録してあれば過去のVICSデータをダウンロードする必要はないが，使っているうちにデータが古くなるという点は避けられない。
トヨタは渋滞予測の精度を高めるために，独自開発の「3レンジ複合予測方式」を採用した。予測時間が現時点に近い方からショートレンジ予測，ミドルレンジ予測，ロングレンジ予測と3つのレンジに分け，この3レンジを組み合わせて最終的に渋滞を予測する。
今すぐの予測については，過去のデータよりも現在のVICSデータに重きを置いたショートレンジ予測を主に利用する。ショートレンジ予測は，現時点の渋滞地点から，渋滞が周囲にどのように広がっていくかもシミュレーションする。ミッドレンジ予測は，現時点の渋滞情報と過去の渋滞情報の両方，ロングレンジ予測は，現在の渋滞情報は考慮せずに過去の情報から予測する。
これらの3つの予測を組み合わせることで，渋滞の予測的中率が上がり，より適したルートや正確な目的地到着時間を求めることが可能になったという。
図1●トヨタの「G-BOOK ALPHA」の渋滞予測画面
