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ダイナミック・プライシング

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

ダイナミック・プライシング (dynamic pricing) は、商品やサービスの価格を需要と供給の状況に合わせて変動させる価格戦略[1]。「動的価格設定」「変動料金制」「価格変動制」ともいう。

解説

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商品やサービスの価格について、一定の標準価格を設定し、その商品・サービスの売れ行きにより価格を随時変動させる仕組みである[2]。かねてよりサービスの分野では、集客が見込めるサービス（例えば、プロスポーツ観戦チケットにおける、人気チームとの対戦カード）の価格を高めに設定し収益を増やす一方、集客の見込めないサービスは価格を下げて集客数を増やす戦略が行われているが、近年[いつ?]ではこれを進化させ、過去の販売実績データなどのビッグデータを人工知能 (AI) が学習して売れ行きを予測し、販売状況に応じて収益最大化が見込める最適価格をシステムが推奨し、その推奨価格を参考にして価格を随時変動させる仕組みが導入されている[2]。

一例でいえば、あるイベントのチケットを販売するにあたり、売り出し初日は標準価格で売り出したものの、人気が高いとみると翌日の販売価格を値上げし、逆に売れ行きが停滞した場合は翌日の販売価格を引き下げる。これを比較的短いスパンで繰り返すのが（ビッグデータとAIを活用した）「ダイナミック・プライシング」の典型的な手法である[2]。ただし、この手法が行き過ぎると、例えば販売期間中に標準価格の3倍にまで販売価格が高騰したり、あるいは本来は廉価なグレードに人気が集中した結果として上位グレードと価格が逆転したりする現象が生じる[2]など、顧客の不満を招きかねない。

「日ごとに価格が変わる」という考え方が最初に広まったのが、需要が集中する時期などを把握しやすい航空業界とホテル業界である[2]。航空会社やホテルは季節や曜日などによる需要予測をもとに数か月先の価格を提示するが、閑散期には大幅に値下げされる一方で、繁忙期には平常時よりも高い料金が設定されるということが一般的に行われてきた[1]。さらには早期購入割引の導入や、航空業界では同一区間・同一機材でも運航日・便ごとに異なる値付けが行われ、航空会社が提供するダイナミックパッケージ（航空便とホテルを任意に組み合わせた旅行商品）では、早くからダイナミック・プライシングの考え方が導入されている。一方で、旅行会社の旅行商品や団体旅行（パッケージツアー）向けに設定される料金には動的な価格変動は行われてこなかったが、旅行会社でも航空会社などからの卸売価格にダイナミック・プライシングが導入される方針となったことから、対応を迫られている[3]。なお、観光業界では通常シーズナリティ（英語版）と呼んでいる[4]。

動的価格設定方法

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時間ベースの動的価格設定
時間ベースの動的価格設定は、需要が1日を通して変化する業界や、サプライヤーが1日の特定の時間に製品を使用するインセンティブを顧客に提供したい業界で導入されることがある。
時間ベースの小売価格
多くの業界、特に小売業者は時間帯によって価格が変わることがある。多くの小売顧客は平日の昼間に買い物をするため、小売業者は夕方に価格を下げることが多い[5]。スーパーマーケットのいわゆる「見切り品」販売（閉店時間が迫ると、売れ残っている野菜、総菜、魚介類などの生鮮食料品を割り引きして販売する）もその一種である[1]。
曜日ベースの動的価格設定
曜日ベースの動的価格設定は、遊園地などのアミューズメント施設やプロスポーツ、音楽ライブなど、土日祝日といった特定日に混雑する傾向にある業界が導入することが多い[6][7]。
その他のベースの動的価格設定
プロスポーツでは、以上のベースに加え、成績や選手の移籍、屋外の会場であれば天候の変化などによっても価格が変化する[8]。

批判

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ダイナミックプライシングはしばしば不当値上げ （英語: price gouging ）と批判されることがある[9]。ダイナミックプライシングは、特定のバイヤーが好む傾向があるよう誰かが感じるように、消費者の間で幅広く不人気である[10][11]。 価格高騰の趣旨が一般的には需要‐供給力学によって動くのに対し、幾つかの事例は別の仕方で明らかである。ほとんど瞬間的に生じるプライベートなデータを実時間で収集や分析をするところでは、幾つかの事業はダイナミックプライシングを採用するのに今日的な技術を用いる（ビッグデータやモノのインターネット）[12]。

アマゾン

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→詳細は「Amazon.comの論争 § 異なった価格」を参照

新型コロナウイルスの汎流行の間、高い需要の一定の商品の価格は、それらの本来の価格の四倍高騰したと、否定的な注目を集めて、報じられた[13]。

脚注

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[脚注の使い方]
  1. ^ a b c 城田真琴『ビッグデータの衝撃 巨大なデータが戦略を決める』東洋経済新報社、2012年、174-175頁。 
  2. ^ a b c d e “自由席を3倍値上げ 19年は「価格変動制」の波が各業界を襲う”. 日経XTREND (2019年1月7日). 2020年1月23日閲覧。
  3. ^ “ANAとJALが来春から変動料金制導入、旅行会社向けに”. 日刊工業新聞. (2019年5月30日). https://newswitch.jp/p/17828 2020年1月23日閲覧。 
  4. ^ “シーズナリティ”. x-Memory－生活用語辞典 トラベル用語. 2022年9月17日閲覧。
  5. ^ Tuttle, Brad (9 January 2012). “Why Monday Is E-Retailers’ Favorite Day of the Week”. Time. http://business.time.com/2012/01/09/why-monday-is-e-retailers-favorite-day-of-the-week/. 
  6. ^ “富士急ハイランド、４月から時期や曜日で変動する「ダイナミックプライシング」導入”. ねとらぼ. 2023年2月2日閲覧。
  7. ^ “人気沸騰のプロ野球チケット販売に起きる進化”. 東洋経済オンライン (2019年10月26日). 2023年2月2日閲覧。
  8. ^ “ダイナミックプライシングの野球における事例紹介”. ダイナミックプラス株式会社 (2020年2月23日). 2023年2月2日閲覧。
  9. ^ Robbins 2017; Picchi 2017
  10. ^ The Economist 2016
  11. ^ Hawkins 2016; Carey 2018
  12. ^ Guizzardi et al. 2021; Talón-Ballestero, Nieto-García & González-Serrano 2022; Al-Turjman 2017; Sheng et al. 2020
  13. ^ Porter 2020
  • Guizzardi, Andrea; Pons, Flavio Maria Emanuele; Angelini, Giovanni; Ranieri, Ercolino (July 2021). “Big data from dynamic pricing: A smart approach to tourism demand forecasting” (英語). International Journal of Forecasting 37 (3): 1049–1060. doi:10.1016/j.ijforecast.2020.11.006. hdl:11585/806055. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0169207020301825. 

関連項目

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外部リンク

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