アルゴリズム価格設定 – それは何か、そしてどの企業が使用しているか

アルゴリズム価格設定は、多くの消費者が気づかないうちに利用されている商慣行です。高度なアルゴリズムで商品の価格体系を決めるこの手法は、かつてないほど普及しています。どのような仕組みで、日常生活にどんな影響を与えるのでしょうか。消費者の利益になるのか、それとも価格を押し上げるのか。この記事で詳しく見ていきます。

従来の価格設定方法

何世紀もの間、売り手は地域の需要や供給などの要因に基づいて価格を決めてきました。手作業での価格設定では、分析担当者や管理者がさまざまな想定を共有していました。その作業は後に、自動価格設定アルゴリズムやExcelの表計算へと発展しました。

現在、価格設定アルゴリズムは幅広い業界で使われています。企業はさまざまな要因を基に、即座に価格を設定できます。電子商取引、娯楽、広告、保険、スポーツ、旅行、公共サービスなど、多くの市場に普及しています。

アルゴリズム価格設定はどのように機能するか？

アルゴリズム価格設定は複数の要因に関するデータを組み合わせ、利益率の向上など、事前に定めた目標を達成するために使われます。市場状況についての確率的・統計的情報を計算に取り込むこともあります。また、需要と供給、競合の価格、在庫、祝日、天候なども監視します。

価格設定アルゴリズムは、一度構築すれば運用しやすく、日中に一定の間隔で実行できます。たとえばAmazon (AMZN )は、多数の要因に応じて商品価格を絶えず変更しています。理論上は価格競争が促されるはずですが、市場は別の方向へ進んでいるようです。

アルゴリズム価格設定の歴史

アルゴリズム価格設定は1980年代から存在します。American Airlines (AAL )が、座席の需要と供給に応じて航空運賃を決めるために導入しました。飛行機に乗ったことがあれば、この仕組みを利用したことになります。航空業界の先駆的な取り組みが、他の市場への普及を後押ししました。

出典 – アルゴリズム価格設定（航空業界）

過去には多くの企業がアルゴリズムによる価格設定を試みてきました。しかし、当時の技術は現在とは異なり、その手法は消費者にとってやや粗雑に映ることがあり、不当に追加料金を課されていると感じる人も少なくありませんでした。その典型例がCoca-Cola (KO ) (CCC3.DE )の失敗した試みです。同社は外気温に応じて料金を引き上げる自動販売機を導入しようとしました。言うまでもなく、この計画は消費者の反発を招く大失敗となりました。

現在はオンライン市場が大きな力を持ち、デジタル環境によってアルゴリズム価格設定の可能性も広がっています。市場を支配する大手オンライン小売業者は、利益を最大化するために何らかのAI価格設定を利用しています。それに伴い、アルゴリズムによる価格協調への懸念が強まっています。

AIがすべてを変えた

高性能なコンピューターアルゴリズムは価格戦略を大きく改善しましたが、AIの導入はその能力をさらに高めました。機械学習などのAIシステムは、膨大なデータをリアルタイムで監視し、そこから学習して、分析結果に応じた対応を行えます。

特に、AIの導入によってアルゴリズムによる価格設定の能力はさまざまな面で向上しました。まず、こうしたツールの運用と導入にかかる費用が大幅に下がっています。AIシステムの稼働にスーパーコンピューターは必要ありません。そのため、企業はクラウドシステムを通じて容易に利用できます。

さらに、需要と供給、競合の活動、配送予定、天候による物流の遅延など、膨大な情報を利用できます。AIはこれらのデータを基に、リアルタイムで最適な価格を算出します。

アルゴリズム価格設定の利点

アルゴリズム価格設定には明確な利点があります。企業は人が毎回介入しなくても、事前に設定したプログラムによって価格を決められます。一貫性と対応速度の面で有利です。需要などの重要な要因に応じて利益を最大化するよう設計できるため、価格を素早く変更でき、一日のうちに何度も変動することがあります。

アルゴリズム価格設定の欠点

アルゴリズム価格設定は競争を促し、消費者価格を下げるようにも見えますが、その利点を疑問視する人もいます。この記事は、導入後に消費者価格が上昇する例が多いと指摘しています。商品価格が一日のうちに2倍、3倍になる場合もあります。

競合価格の監視を組み込むことが価格協調につながると、多くの分析者が懸念しています。AIが競合の価格を確認して自社の価格を決めれば、価格競争が起きることも考えられます。しかし、各社が似たアルゴリズムを使うと、システムが均衡を探す過程で、より高い共通の価格水準に近づくおそれがあります。

アルゴリズムが暴走する

もう一つの懸念は、結果が不安定になることです。異常なデータを適切に処理できず、極端な価格が付く事例もあります。Amazonで販売されていた教科書の価格が2,400万ドルまで上がった例が有名です。せめて内容が充実した本であってほしいものです。

価格がルーレットのように変わる

大きな欠点の一つは、消費者に疎外感を与えかねないことです。頻繁な価格変動は不満を招き、販売企業への不信につながることがあります。

監視がない

AIの他の分野と同様に、悪用を防ぐ法的な監督を求める声が強まっています。利益率を高めるために導入する企業が増える中、緊急時に飲料水1本が100ドルになるような事態を防ぐ消費者保護が必要です。

アルゴリズム価格設定はドライバーや乗客にとって有益か、あるいは企業利益の最大化にすぎないのか？

アルゴリズム価格設定が消費者に不利益をもたらさないよう、解決すべき問題は多く残っています。似たアルゴリズムを使うオンライン小売業者による大幅な値上げは、すでに起きています。電子商取引市場が最近初めて4兆ドルを超える中、悪用への懸念も続いています。

オンライン市場は、数千の小規模業者が競争する場から、大手小売業者が支配する場へと変化しました。アルゴリズム価格設定の使われ方や結果も、その影響を受けています。利益と消費者のニーズを適切に両立させるには、競争を促す市場づくりが必要です。

Uberはアルゴリズム価格設定の王者

アルゴリズム価格設定を導入したのは航空会社ですが、Uber (UBR )はさらに高度に活用しています。配車を依頼するたびに、システムは車両の空き状況、時間帯、需要、大規模なイベント、天候などを確認し、乗車料金を算出します。

この戦略は理屈の上では妥当に見えますが、時に非情な手法を取るとして、同社の9,300万人を超える利用者の間でたびたび論争を招いてきました。例えば、テロ攻撃の際にUberの料金が急騰する傾向があります。ロンドン橋での刺傷事件では、Uberの料金が200％上昇しました。同様の不当な値上げは2017年のタクシー運転手のストライキや、2020年のシアトル銃乱射事件など、多くの出来事でも起きています。

Uber

Uberは世界有数の大規模な配車プラットフォームです。運転手と乗客を結び付ける、現在広く普及している事業モデルの先駆者であり、多くの競合企業が追随しました。2009年にUberCabとして創業し、2010年にUber Technologies (UBER )へ改称しました。

UBER 価格チャート

Uberは配車事業に加え、料理の配達や物流サービスへと事業を拡大しました。新たな収益機会が生まれ、同社株への関心も高まっています。自動運転タクシーの試験も始めており、将来的には市場での存在感や効率、利益を高める可能性があります。

Amazon

Amazonも、何年も前からアルゴリズム価格設定を導入している有名企業です。豊富なデータを商品価格に反映させ、導入以来、数十億ドルの利益増加につなげてきました。

AMZN 価格チャート

ただし、誰もがその結果を歓迎しているわけではありません。米連邦取引委員会（FTC）は最近、Amazonの価格設定を含む商慣行をめぐって法的手続きを開始しました。

Root Insurance

Root Insuranceは、顧客の増加や信頼の構築につながると同社が説明する方法でアルゴリズム価格設定を利用しています。運転歴、犯罪歴、雇用状況、信用スコアなどを基にした従来の料金体系から転換しています。

Root Insuranceの顧客は、運転の様子を記録するアプリを使います。データは価格設定アルゴリズムに送られ、個人ごとの保険料が算出されます。同社幹部によると、リスクの高い運転手を引き受けの対象から外し、補償する事故を減らすことで、数百万ドルを節約できたといいます。

アルゴリズム価格設定を注視する立法者

アルゴリズム価格設定が広く知られ、過度な値上げや価格協調に対する苦情が増えるにつれ、立法者も関心を示すようになりました。2023年と2024年には、2022年に比べてAI関連の法案が440%多く提出されました。法案では、消費者への過大な請求や競争の抑制につながる利用が検討されています。特に、最近家賃が急上昇している住宅市場での活用が焦点となっています。

こうしたシステムの適法性をめぐり、複数の民間当事者が連邦裁判所に反トラスト法上の民事訴訟を起こしました。ある事例では、ホテル料金の設定にシステムを利用した結果、大都市で価格競争が失われたとして、消費者が異議を唱えています。

アルゴリズム価格設定の未来

アルゴリズム価格設定の将来を左右する主な要因は、法制度とAIの導入です。AIが高度化すると、一見無関係な出来事を結び付け、複雑なパターンを計算する能力も向上します。数週間後の値上がりにつながる出来事が起きた瞬間に、商品価格が上昇することも考えられます。

また、アルゴリズムの影響を抑えるよう、立法者に対する圧力も強まるでしょう。今後数カ月に新たな司法判断が示されれば、消費者向け価格設定でこれらの強力なシステムを使う際の歯止めとなる可能性があります。

アルゴリズム価格設定は今後も続く

アルゴリズム価格設定は、今後もしばらく続くと考えられます。企業はアルゴリズムで数十億ドルの利益を生み、その資金を改良に再投資しています。人間的な配慮が完全に失われるまで、この循環が続くおそれもあります。市場や競争にどのような影響を与えるのか、検討する必要があります。

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