受託開発
定義した要件をもとに、AIを活用したダイナミックプライシング システムを開発します。まずPoC（概念検証）フェーズで方向性を探り、次に現場で運用できるシステムを開発します。
ダイナミックプライシング導入の流れ
- 課題設定
- 要件定義
- ダイナミックプライシング コンサルティング
- お客さまの持つ問題をダイナミックプライシングで解決できるか、ヒアリングを交えてダイナミックプライシングに対する理解を促進します。そして、適切な課題を設定し、導入に向けての要件を定義します。
- PoC
- システム実装
- ダイナミックプライシング 受託開発
- 定義した要件をもとに、AIを活用したダイナミックプライシングシステムを開発します。まずPoC（概念検証）フェーズで方向性を探り、次に現場で運用できるシステムを開発します。
ダイナミックプライシング 受託開発の流れ
(1)教師あり学習を用いた値付け自動化
「過去の御社値付けデータから見た適正価格の導出」を行います。ここでは「教師あり学習」と呼ばれる手法を使い、御社プロの値付けを自動化することが可能となります。
後述の最適化を行わない、値付け自動化のみのご相談も承っております。ページ下部よりお問い合わせください。
(2)強化学習を用いた最適化
値付け自動化を行うことできた後は、「強化学習」と呼ばれる手法を使い、最適な値付けを探ります。
「最適な値付け」の定義は多様です。単純な利益を増やす「利益最大化モデル」や、利益の平均値を最大化することよりも安定的な利益を求める「リスク回避モデル」、また期限内に商品を売り切りかつ利益の最大化を目指す「在庫処分モデル」など、さまざまなご要望にお応えできるモデルを用意しております。
EXAMPLE取組事例
akippa株式会社 様
「akippa株式会社」様と協力して駐車場料金にAIを活用したダイナミックプライシング実証実験を開始致しました。
ダイナミックプライシングとは需要と供給のバランスで価格が動的に変わる仕組みで、需給状況によって適切な値段でモノやサービスを提供することができます。
従来は、料金設定をする際には大きな労力と手間がかかってしまうことや、利用者の増加に伴うデータの増加に対処ができない等の課題がありました。
本来、ECサイト向けであるthrooughを導入する今回の実証実験では、akippa様が保有している駐車場予約データを機械学習チーム（AI）が解析して駐車場ごとに最適な価格を導き出すことができます。
その結果、akippa様は日ごとにより適切な金額で駐車場の提供が可能となりました。
駐車場予約の価格変動要因は、イベントの有無・規模・人気性や過去の予約状況など多岐にわたり、これらの状況に応じて適切な価格設定モデルを駐車場ごとに適用いたします。
実証実験は関西エリアで実施し、今後全国の駐車場に展開できるよう調整していきます。
ダイナミックプライシングとは？
ダイナミックプライシングとは
ダイナミックプライシングとは需要と供給に応じて動的に価格を変更することです。
例えばホテルでは土曜日の宿泊料は平日火曜日と比較して高くなる傾向があります。また、飛行機の航空券の場合だと、ゴールデンウィークや年末年始のチケット代は高騰しがちです。これはホテルの部屋数や飛行機の座席数の供給量に対して、利用者の需要量が多い場合に起きます。
ダイナミックプライシングではこのように需要過多時は通常価格より値上げして利益を最大化します。翻って、部屋や座席が余り供給過多の場合、値下げして供給量を増加させて利益アップを目指します。
このように需給バランスに応じて価格を動的に変動することをダイナミックプライシングと言います。