アルゴリズムによる価格設定: 日常生活に与える影響

アルゴリズムによる価格設定は今日存在するビジネス慣行ですが、ほとんどの消費者はそのことを知りません。ただし、高度なアルゴリズムを利用したこの方法は、

Algorithmic pricing is a business practice that exists today, of which most consumers are unaware. However, this method of utilizing advanced algorithms to determine the ideal pricing structure for products is now more popular than ever. What is algorithmic pricing, and how does it affect your daily life? Is it better for consumers, or is driving prices skyward? Here's everything you need to know about algorithmic pricing

アルゴリズムによる価格設定は今日存在するビジネス慣行ですが、ほとんどの消費者はそのことを知りません。しかし、高度なアルゴリズムを利用して製品の理想的な価格構造を決定するこの方法は、現在、かつてないほど一般的になっています。アルゴリズム価格設定とは何ですか? それはあなたの日常生活にどのような影響を与えますか?それは消費者にとって良いことなのでしょうか、それとも価格を高騰させることなのでしょうか？アルゴリズムによる価格設定について知っておくべきことはすべてここにあります

Traditional Price Setting Methods

従来の価格設定方法

For centuries, prices were set by the vendor based on individual factors such as their local demand and supply. This way of setting prices manually involved analysts and managers communicating their scenarios which later would evolve into automatic pricing algorithms and Excel spreadsheets.

何世紀にもわたって、価格は地元の需要と供給などの個別の要因に基づいてベンダーによって設定されてきました。この手動で価格を設定する方法では、アナリストとマネージャーがシナリオを伝達する必要があり、これは後に自動価格設定アルゴリズムと Excel スプレッドシートに発展しました。

Today, pricing algorithms are used by a massive selection of industries. These powerful systems provide businesses with the ability to instantly set prices based on various factors. As such, these protocols are now in use across a huge selection of markets including e-commerce, entertainment, advertising, insurance, sports, travel, and utilities markets.

現在、価格設定アルゴリズムはさまざまな業界で使用されています。これらの強力なシステムにより、企業はさまざまな要因に基づいて価格を瞬時に設定できます。そのため、これらのプロトコルは現在、電子商取引、エンターテイメント、広告、保険、スポーツ、旅行、公共事業などの幅広い市場で使用されています。

How Does Algorithmic Pricing Work?

アルゴリズムによる価格設定はどのように機能しますか?

Algorithmic pricing takes several factors and combines the data to achieve preset goals such as increasing profit margins. These systems often utilize probabilistic and statistical information regarding market conditions as part of the equation. Additionally, these algorithms will monitor supply and demand, competitors' pricing, inventory, holidays, and even weather conditions.

アルゴリズムによる価格設定では、いくつかの要素を考慮し、データを組み合わせて、利益率の向上などの事前設定された目標を達成します。これらのシステムは、方程式の一部として市場状況に関する確率的および統計的情報を利用することがよくあります。さらに、これらのアルゴリズムは、需要と供給、競合他社の価格設定、在庫、休日、さらには気象条件も監視します。

Pricing algorithms are easy to operate once created and they can be run at regular intervals throughout the day. For example, Amazon's algorithmic pricing is constantly altering product costs based on numerous factors. In theory, this approach should lead to more competitive pricing. However, the market appears to be veering off onto another course.

価格設定アルゴリズムは一度作成すれば操作が簡単で、1 日を通じて定期的に実行できます。たとえば、Amazon のアルゴリズムによる価格設定では、さまざまな要因に基づいて製品のコストが常に変更されます。理論的には、このアプローチはより競争力のある価格設定につながるはずです。しかし、市場は別の方向に舵を切りつつあるようだ。

History of Algorithmic Pricing

アルゴリズム価格設定の歴史

Algorithmic Pricing has been around since the 1980s. It was first introduced by American Airlines as a way to set seat pricing based on seating supply and demand. If you have ever taken a flight, then you have encountered this system in use. Notably, the airline industry pioneered algorithmic pricing which helped it to spread to other markets.

アルゴリズム価格設定は 1980 年代から存在しています。これは、座席の需要と供給に基づいて座席価格を設定する方法としてアメリカン航空によって初めて導入されました。飛行機に乗ったことがあれば、このシステムが使用されているのを見たことがあるでしょう。特に、航空業界はアルゴリズム価格設定の先駆者であり、それが他の市場への普及に役立っています。

Source – Algorithmic Pricing Airlines

出典 – アルゴリズム料金設定航空会社

Many companies have experimented with algorithmic pricing in the past. However, the technology wasn’t the same as today, and the methods could seem a bit crude to consumers, who often felt like they were being unfairly taxed. A perfect example of this scenario was a failed venture by Coca-Cola, where they attempted to have a vending machine that charged more based on the temperature outside. Needless to say, the project was a huge flop that led to consumer backlash.

これまで多くの企業がアルゴリズムによる価格設定を実験してきました。しかし、そのテクノロジーは今日と同じではなく、その方法は消費者にとっては少し乱暴に見える可能性があり、不当に課税されていると感じることがよくありました。このシナリオの好例は、外気温に応じて料金が上がる自動販売機を設置しようとしたコカ・コーラ社の失敗した事業です。言うまでもなく、このプロジェクトは消費者の反発を招いた大失敗でした。

Nowadays, the online market is the powerhouse, and algorithmic pricing has found new life and capabilities in the digital world. Today's large online retailers dominate the market. They all utilize some form of AI-powered algorithmic pricing to maximize profits. As such, there is growing concern related to algorithmic price collusion.

現在、オンライン市場が大きな力となっており、アルゴリズムによる価格設定がデジタルの世界に新たな命と機能を見出しています。今日の大手オンライン小売業者が市場を独占しています。それらはすべて、利益を最大化するために、何らかの形式の AI を活用したアルゴリズム価格設定を利用しています。そのため、アルゴリズムによる価格談合に関する懸念が高まっています。

AI Changed Everything

AI がすべてを変えた

The use of powerful computer algorithms helped pricing strategies improve greatly but nothing boosted the tech's capabilities more than AI integration. Artificial intelligence systems such as machine learning algorithms are capable of monitoring massive amounts of data in real time, learning from the information, and providing unique responses based on the plethora of data computed.

強力なコンピューター アルゴリズムの使用により、価格戦略が大幅に改善されましたが、AI の統合ほどテクノロジーの能力を向上させるものはありませんでした。機械学習アルゴリズムなどの人工知能システムは、大量のデータをリアルタイムで監視し、その情報から学習し、計算された大量のデータに基づいて独自の応答を提供することができます。

Notably, AI integration has improved algorithmic pricing capabilities across several dimensions. For one, it's now much cheaper to operate and integrate these tools. AI systems don’t require supercomputers to run. As such, they are readily available to businesses via cloud systems.

特に、AI の統合により、いくつかの側面にわたってアルゴリズムによる価格設定機能が向上しました。 1 つは、これらのツールの運用と統合がはるかに安価になったことです。 AI システムはスーパーコンピューターを実行する必要はありません。そのため、企業はクラウド システム経由で簡単に利用できます。

Additionally, these systems can utilize a massive amount of data, including supply and demand, competitors’ activities, delivery schedules, and even logistical delays due to weather conditions. All of this data allows the AI to determine optimal prices in real-time.

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、さらには気象条件による物流の遅延など、大量のデータを利用できます。これらすべてのデータにより、AI は最適な価格をリアルタイムで決定できます。

Benefits of Algorithmic Pricing

アルゴリズムによる価格設定の利点

The benefits of algorithmic pricing are obvious. For one, it enables a company to set pricing using preset coding rather than human intervention. As such, it's ideal for uniformity and response time. Additionally, the system can be set up to maximize profits based on demand and other vital factors, allowing businesses to set prices promptly, often leading to fluctuations throughout the day.

アルゴリズムによる価格設定の利点は明らかです。 1 つは、企業が人間の介入ではなく、プリセット コーディングを使用して価格を設定できるようにすることです。そのため、均一性と応答時間の点で理想的です。さらに、このシステムは需要やその他の重要な要素に基づいて利益を最大化するように設定できるため、企業は価格を迅速に設定できますが、1 日を通して価格が変動することもよくあります。

Drawbacks of Algorithmic Pricing

アルゴリズムによる価格設定の欠点

There are many reasons why algorithmic pricing seems like it could help to drive competition and lower prices for consumers but those factors are seen by many as simply a ruse. In almost every instance that an algorithmic pricing algorithm is introduced, the prices for consumers begin to increase. In some instances, products can double and triple throughout the day.

アルゴリズムによる価格設定が競争を促進し、消費者にとって価格を下げるのに役立つように見える理由はたくさんありますが、多くの人はそれらの要因を単なる策略と見なしています。アルゴリズムによる価格設定アルゴリズムが導入されるほとんどの場合、消費者向けの価格は上昇し始めます。場合によっては、商品が 1 日を通して 2 倍、3 倍になることもあります。

The integration of rival price checking has led many analysts to conclude that algorithmic pricing leads to price collusion. When AI algorithms monitor competitors' pricing to set their own, it should result in lower costs for consumers. However, if all the competitors are using similar pricing algorithms, price collusion occurs as the system seeks out an equilibrium for the market.

競合価格チェックの統合により、多くのアナリストは、アルゴリズムによる価格設定が価格談合につながると結論付けています。 AI アルゴリズムが競合他社の価格設定を監視して独自の価格を設定すれば、消費者のコスト削減につながるはずです。ただし、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、システムが市場の均衡を模索するときに価格の談合が発生します。

Algorithms Go Wild

アルゴリズムの暴走

Another concern regarding algorithmic pricing is its inconsistency. There have been many instances where these algorithms couldn't compute some unusual data point which resulted in insane price gouging. A good example of this occurring was the time when a textbook on Amazon saw its price rise to $24 million. Hopefully

アルゴリズムによる価格設定に関するもう 1 つの懸念は、その不一致です。これらのアルゴリズムが異常なデータポイントを計算できず、その結果、異常な価格つり上げが発生した例が数多くありました。これが起こった良い例は、Amazon で教科書の価格が 2,400 万ドルに上昇したときです。うまくいけば