ダイナミックプライシングとは？｜2020年は試験導入が活発化
ダイナミックプライシングとは？
最近、ニュースなどでよく聞くことが多くなってきました『ダイナミックプライシング』の意味についてご説明していきます。
ざっくり説明しますと、モノやサービスに対して価格変動制を導入するということです。
例えば、ホテル、飛行機、旅館などが上がります。ゴールデンウィ―クや年末年始、お盆休みになど人々の休みがある時、人気があり、価格が高くなっていったりします。日本一高い山、富士山が近くにあるホテルの場合だと、富士山が見える部屋は高くて、見えない部屋は安いといった感じです。
要は、需要と供給のバランスにより価格が変動するということですね。 最近では、コンサート、スポーツ関係などにも試験的に行なっているところが多いようです。人気チケットは高く販売すれば、収益は大きくなります。
ダイナミックプライシングのメリット
ダイナミックプライシングのメリットとしては、企業側は収益が最大限に高くなる可能性があり、消費者側は安くお得に商品やサービスを購入できるというところです。
AI (人工知能)を活用させることで、人気があるところで高い値段で売れる、人気の低いところで売り損を発生させない。商品においては、在庫を溜めず売り切ることができ、この場合は消費者側もお得に購入できるというメリットが生まれます。
特にアメリカでは、すでに多くのところで浸透しています。メジャーリーグでは、10年程前の早い時期からダイナミックプライシングを導入。アメリカのプロスポーツ市場では当たり前のような状況です。
人気チケットを高く販売すれば、収益はおおきくなります。ですので、チケットの価格の変動制が向上すれば収益が活性化した後、いい選手が取れチームは強くなり、人気チームになるという相乗効果が生まれます。
逆に、人気がない試合やイベントなどがあれば、チケットの値段を安く設定することができ、ファンにとってはとても嬉しく、お得感があります。なるべく空席を減らし、チケットが余ることを最大限におさえることができます。
AI (人工知能)を活用した際、気象条件、相手チーム、開催時期、野球の場合は人気の先発投手などをベースに、AIが分析して、販売の予測と実際販売された状況を考えさせ、人気席などの値付けを行わせて、チケット価格を決定します。
従来は人間の経験や、勘などを頼って決めていたのは事実でありますが、AIが登場したことにより、複雑な予測にも対応してくれるようになり、合理的な予測ができ、AIの学習を積めば積むほど、より精度の高い、チケット価格が決定できるというメリットがあります。
代表的な事例「amazonの値段変動」
またスポーツ以外にも、実は毎日のように価格が変わっているのが、Amazonです。こちらも、ダイナミックプライシングの代表的な例であります。
Amazonにおけるダイナミックプライシングの影響は必ずしもいいものばかりではありませんでした。というのも、ダイナミックプライシングによって、商品の値段変動が激しすぎると話題になっており、以前、買った商品が13000円だったのに、また購入しようした時は5000円と先日、見たときよりも安くなっているっていうことは、ザラにあると言います。
そんな悔しい思いをしている人のために、Webサイト上ではAmazonで売っている商品価格のグラフを時系列で表示しており、これにより商品価格が上下にわかりやすく見える化ができています。(代表的なサイトですと、モノレートやキーパ)
このデータを活用することで、自分が欲しい商品の値動きが予測できるので、Amazonをお得に買い物ができる仕組みとして機能しています。
ダイナミックプライシングの試験導入企業
以前より、航空券やホテルの宿泊料金などでは、シーズンによって価格が変わるというのは一般的でしたが、近年はそのような業界の域を超えて、多くの企業において、ダイナミックプライシングが試験的に導入され始めています。
代表的な例あげると、USJ(ユニバーサルスタジオジャパン)のパスチケットやプロスポーツの観戦チケット、音楽関係でいくとエイベックス社がコンサートのチケットの販売価格にダイナミックプライシングを導入しています。
さらに、2018年にYahooと三井物産が新会社「ダイナミックプラス株式会社」を設立、エンターテイメント分野を全般に、ホテル、駐車場、物流などに事業を展開していき、今後日本でのダイナミックプライシングが大きく発展していくはずです。
以下がダイナミックプラシングを試験的に導入している企業の一部です。
まとめ
前述したように、お盆や年末年始の旅行業界で当たり前だったダイナミックプライシングは、AIによるデータ集積が簡単に行えるようになった事から、今後ますます拡がりを見せていくでしょう。
ダイナミックプライシングは、AIが価格を決定するようになったことで、消費者が自身の中での適正価格で商品購入を決定することができ、企業側としても在庫処理や閑散期でのセールを行いやすくなると言えるでしょう。
シェアリングエコノミーも徐々に拡がりを見せ、物を購入したり所有したりすることも少なってくると、例えば企業側としても柔軟にシェアサービスの価格を決定できるようになることが考えられます。需要が高まる時期には本来の価格のまま販売をし、需要が下がる時期には値下げをし、また需要が回復すれば価格を元に戻すというような方法を取ることができます。
そのような柔軟な提供価格のコントロールが、より消費を加速させ、経済の起爆剤となっていくでしょう。
双方にメリットがあるダイナミックプライシングが今後、日本に拡がりを見せてくれることを筆者も願っています。