アルゴリズミック・プライシング – それとは何か、どんな会社が利用しているのか？

アルゴリズミック・プライシングは、現在存在するビジネス慣行であり、多くの消費者はその存在に気づいていない。しかし、製品の理想的な価格構造を決定するために高度なアルゴリズムを利用するこの方法は、現在よりも以前の方が人気がある。アルゴリズミック・プライシングとは何か、それはあなたの日常生活にどのような影響を与えるのか、それは消費者にとって良いのか、または価格を高騰させるのか。これはアルゴリズミック・プライシングについて知るべきすべてである。

伝統的な価格設定方法

何世紀にもわたって、価格は、地元の需要と供給などの個々の要因に基づいてベンダーによって設定されていた。この価格を手動で設定する方法には、分析者やマネージャーがシナリオを伝え、後に自動価格設定アルゴリズムやExcelスプレッドシートに進化することが含まれた。

現在、価格アルゴリズムは、多くの業界で利用されている。これらの強力なシステムは、企業がさまざまな要因に基づいて瞬時に価格を設定できるようにする。したがって、これらのプロトコルは、電子商取引、エンターテイメント、広告、保険、スポーツ、旅行、公益事業市場を含む、多くの市場で利用されている。

アルゴリズミック・プライシングのしくみ

アルゴリズミック・プライシングでは、事前に設定された目標を達成するために、複数の要因を組み合わせてデータを取得する。这些システムは、市場状況に関する確率論的および統計的な情報を方程式の一部として利用することが多い。また、需要と供給、競合他社の価格、在庫、休日、天候などの要因を監視する。価格アルゴリズムは、作成後は簡単に操作でき、1日を通じて定期的な間隔で実行できる。たとえば、Amazonのアルゴリズミック・プライシングは、多くの要因に基づいて製品のコストを不断に変更している。理論的には、このアプローチはより競争的な価格設定につながるはずである。しかし、市場は別の方向に向かっているように見える。

アルゴリズミック・プライシングの歴史

アルゴリズミック・プライシングは1980年代から存在している。アメリカン航空が、需要と供給に基づいて座席価格を設定する方法として初めて導入した。飛行機に乗ったことがある場合は、このシステムを利用したことがある。注目すべきは、航空業界がアルゴリズミック・プライシングの先駆者となり、それが他の市場に広がるきっかけとなったことである。

Source – Algorithmic Pricing Airlines

多くの企業が過去にアルゴリズミック・プライシングを試みてきた。しかし、技術は現在と同じではなく、方法は消費者にとって少し粗末に感じられた。たとえば、コカ・コーラが、外部の温度に基づいて価格を設定する自動販売機を試みたが、消費者からの反発に遭い、失敗に終わった。

現在、オンライン市場は主力であり、アルゴリズミック・プライシングはデジタル世界で新たな生命と能力を見出している。今日の大手オンライン小売業者は市場を支配しており、すべてが、利益を最大化するためにAIを利用したアルゴリズミック・プライシングの一種を利用している。したがって、アルゴリズミック価格設定のカルテルに関する懸念が高まっている。

AIがすべてを変えた

強力なコンピュータアルゴリズムの使用により、価格戦略が大幅に改善されたが、AIの統合がこの技術の能力を最も高めた。マシンラーニングアルゴリズムを含む人工知能システムは、リアルタイムで大量のデータを監視し、情報から学び、計算されたデータの豊富さに基づいてユニークな応答を提供することができる。

注目すべきは、AIの統合が、複数の次元でアルゴリズミック・プライシングの能力を高めたことである。まず、運用および統合が大幅に安価になった。AIシステムは、スーパーコンピュータを必要としない。したがって、クラウドシステムを介して企業に利用できるようになった。

さらに、これらのシステムは、需要と供給、競合他社の活動、配送スケジュール、天候条件によるロジスティック遅延など、膨大な量のデータを利用できる。すべてのデータを組み合わせて、AIはリアルタイムで最適な価格を決定できる。

アルゴリズミック・プライシングの利点

アルゴリズミック・プライシングの利点は明らかである。まず、企業が人間の介入ではなく、事前に設定されたコーディングを使用して価格を設定できる。したがって、統一性と応答時間の点で理想的である。さらに、システムは需要や他の重要な要因に基づいて利益を最大化するように設定できる。したがって、企業は迅速に価格を設定できるが、価格は1日を通じて変動することが多い。

アルゴリズミック・プライシングの欠点

アルゴリズミック・プライシングは、競争を促進し、消費者にとって価格を下げるのに役立つように思えるが、しかし、これらの要因は、消費者にとって価格を上げるための手段と見なされることが多い。アルゴリズミック・プライシング・アルゴリズムが導入されるほとんどの場合、消費者にとって価格が上昇する。場合によっては、製品の価格は1日を通じて2倍または3倍になることがある。

競合他社の価格をチェックする機能の統合により、多くの分析家は、アルゴリズミック・プライシングが価格カルテルにつながることを結論付けた。AIアルゴリズムが競合他社の価格を監視して自社の価格を設定する場合、理論的には消費者にとってコストが低くなるはずである。しかし、すべての競合他社が同様の価格設定アルゴリズムを使用している場合、システムは市場の均衡を求めるため、価格カルテルが発生する。

アルゴリズムが暴走する

アルゴリズミック・プライシングに関するもう1つの懸念は、その一貫性のない性質である。通常、データポイントが不規則であるために、これらのアルゴリズムが計算できないことがあり、価格が高騰することがある。たとえば、Amazonの教科書の価格が2400万ドルに上昇したことがある。幸いなことに、それは良い本だったに違いない。

プライズ・ホイールを回す

アルゴリズミック・プライシング・モデルを使用することの最大の欠点の1つは、消費者が孤立感を感じることである。価格が頻繁に変動し、消費者が会社の価格設定に不信感を抱くことがある。

監視の欠如

AIの革命と同様に、企業がこれらのツールを利益のために使用するにつれて、消費者保護を確保するための法的監視の必要性が高まっている。消費者が緊急時に瓶入り水1本100ドルを支払わないようなシナリオを防ぐために。

アルゴリズミック・プライシングは運転手や乗客にとって良いのか、企業の利益を最大化するだけなのか?

アルゴリズミック・プライシングを取り巻くすべての要因を考慮すると、消費者にコストを負担させないようにするためにまだ多くの懸念が解決される必要がある。すでに、同様のアルゴリズムを使用するオンライン小売業者は大幅な価格上昇を実施している。この濫用は、電子商取引市場が初めて4兆ドルを超えた最近に続く。

オンライン市場は、数千の小規模な競合他社から主要なオンライン小売業者が市場を支配するまでに変化した。アルゴリズミック・プライシングの使用と結果もこの変化に影響を受けた。これらのシステムが利益と消費者要件のバランスをとるためには、より競争的な市場への推進が必要になる。

Uberはアルゴリズミック・プライシングの王

航空会社がアルゴリズミック・プライシングを導入したかもしれないが、Uber (UBR )はこのプロセスを全く新しいレベルに引き上げた。毎回、乗車をリクエストすると、システムは利用可能な乗車、時間、需要、主要イベント、天候条件など、さまざまな要因を自動的に調べる。そこから、システムは乗車料金を決定する。

この戦略は紙上では理にかなっているが、ときどき冷酷で感情のない方法により、会社の+9300万人のユーザーから論争を巻き起こしている。たとえば、Uberの価格がテロ攻撃中に急上昇するという傾向がある。ロンドンブリッジの刺傷事件の際、Uberの価格は200%上昇した。同様の価格上昇は、2017年のタクシー運転手のストライキや2020年のシアトルでの大量射撃事件などの他の多くの事件でも発生した。

理論的には、Uberは何も間違ったことをしていない。単に、生命を脅かすような事件の際の激しい需要に応じているだけである。しかし、これらのシステムの冷徹で方法的なアプローチは、価格設定の式から感情や人間性を除外している。

Uber

Uberは、世界最大で最も成功したライドシェアリング・プラットフォームである。同社は、現在人気のある分散型ライドシェアリング・ビジネスモデルを先駆けており、多くのコピー企業を生み出している。同社は2009年にUberCabとして設立され、2010年にUber Technologiesにブランド名を変更した。

(UBER )

Uberは、ライドシェアリングの選択肢を食品配達や物流サービスに拡大している。この拡大により、企業は新しい収益源を得ることができ、株式への関心が再び高まっている。Uberは、自動運転タクシーもテストしている。これらのドライバーなしの車両は、将来的に市場の露出度を高め、効率を高め、企業の利益を増やす可能性がある。

Amazon

Amazonは、アルゴリズミック・プライシングを数年前に導入した別の企業である。同社は、膨大なデータを利用して製品の価格を設定し、統合後から数十億ドル相当の利益を上げている。

(AMZN )

しかし、すべての人がアルゴリズムのパフォーマンスに満足していたわけではなかった。連邦取引委員会(FTC)は最近、同社の行動が価格設定のカルテルであるかどうかを調査するために事件を提起した。

Root Insurance

Root Insuranceは、アルゴリズミック・プライシングを顧客の成長と信頼を促進する方法で使用している企業である。この保険会社は、運転歴、犯罪歴、雇用、信用スコアなどの通常の価格設定マトリックスを廃止している。

Root保険のクライアントは、運転を追跡するアプリを使用している。このアプリは、データを価格設定アルゴリズムにフィードし、各人にパーソナライズされた価格マトリックスを提供する。同社の幹部によると、この方法により、悪い運転手を排除することで数百万ドルを節約できたという。

立法者はアルゴリズミック・プライシングを注視している

アルゴリズミック・プライシングについての話は広がり、消費者が価格設定の不当性やカルテルについて苦情を提出するにつれて、立法者も注目し始めている。すでに、立法者は2023年と2024年に、2022年よりも440%多くのAI関連の法案を提出している。これらの法案では、アルゴリズミック・プライシングが消費者を搾取し、競争を減らすためにどのように使用されているか、特に家賃を設定するために使用されている家賃市場で調査している。

複数の民間の民事反トラスト訴訟が、連邦裁判所にアルゴリズミック・プライシングの合法性について提出された。1つの事例では、消費者はホテルの料金を設定するためにこれらのシステムを使用することを疑問視している。主要都市では競争的な価格設定が消えている。

アルゴリズミック・プライシングの未来

アルゴリズミック・プライシングの未来は、2つの主要な要因に依存する。立法上の懸念とAIの統合である。AIがより強力になるにつれて、無関係なイベントを関連付けたり、複雑なパターンを計算したりする能力も向上する。したがって、価格は、将来数週間で価格を高める要因が発生したときに瞬時に上昇する可能性がある。

立法者は、これらのアルゴリズムの影響を消費者価格モデルに制限するために圧力を受けるだろう。したがって、近い将来にいくつかの法的先例が設定される可能性があり、これにより、これらの強力な計算と消費者価格モデルの影響が制限される。

アルゴリズミック・プライシングはここに残る

アルゴリズミック・プライシングを取り巻くすべての要因を考慮すると、同社の慣行が近く消えることはないと言える。同社のアルゴリズムは企業に数十億ドルをもたらしており、同社はこれらの利益をアルゴリズムの改善に再投資している。悲しいことに、このサイクルは、人間の要因が完全に無視されるまで続くかもしれない。現在は、これらのプロトコルが市場に与える影響と、それが競争にとって良いのか悪いのかを検討する時である。

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