ダイナミックプライシングとは｜価格変動の仕組み/活用業界
ダイナミックプライシングとは天候や季節性・顧客動向など様々な情報をビッグデータ解析し、消費者の需要予測を行うことで需要に合わせて商品やサービスを柔軟に適正価格で販売・提供する価格戦略の仕組みを指します。
自動価格変動制とも呼ばれ新しい概念のように感じる方もいるかもしれませんが、最も身近な例ではホテルや航空券の料金体系がダイナミックプライシングの仕組みを採用しています。
旅行業界ではオフシーズン（閑散期）とオンシーズン（繁忙期）で価格が異なりますが、これは需要と供給のバランスを考慮した料金体系となります。
今回はダイナミックプライシングの仕組みや活用事例・注目されている理由やメリットを解説しながら、後半では導入方法やサービス提供を行う会社を紹介していきます。
ダイナミックプライシングを理解するための概念 – 価格・売上曲線
ダイナミックプライシングに対する理解を深めるために先に知っておく必要があるのが、価格決定（プライシング）に関する知識です。
商品やサービスの売上は上図の売上曲線のように販売量・価格の2つが関係しあい決定されますが、販売量の場合は売上曲線をみてわかるように価格に応じて売れ行きが変わるため反比例的に決まっていきます。
売上曲線をどこまで最大化させていくことができるかというのが、プライシングの重要論点といえます。
ダイナミックプライシングでは需要と供給を組み合わせ、機会損失を最小限に抑えて売上の最大化を図ることができる仕組みです。
ダイナミックプライシングの仕組み – ビッグデータからAIが最適価格を導き出す
ダイナミックプライシングは天候や季節・年間売上・顧客動向などを考慮し、これまでは人が最終的な価格設定を行っていました。
しかし上述でも触れたように近年では、価格決定は膨大なビッグデータ処理を行いこれまでに蓄積されてきた情報からAIが最適な時期にプライシングを行うようになっています。
これまで固定価格で提供していた場合は限界売上というものが存在し、機会損失が生じていました。
しかし価格を変動させることで需要と供給を満たした商品やサービス提供が可能となり、低価格なら購入を行う層と、高くても購入を行う層の両者を顧客化し収益の最大化を図ることができます。
ダイナミックプライシングの主な活用業界・業種
主な活用業界としては上記で触れたようなホテル・航空業界以外でも導入されています。
- ホテル・旅館
- 航空券業界
- 映画館/ライブハウス
- 野球/アミューズメント施設
- 鉄道業界（実施予定）
- 小売業界
ホテルや航空券は旅行の際に経験があるかもしれません。アミューズメント施設ではユニバーサルスタジオジャパン・Webサービスでは民泊予約を提供するAirbnbなどで活用されています。
また小売業界では値札が各商品に設置されていますが、電子棚札というデジタル価格表示システムを活用し表示を切り替え、価格変更はダイナミックプライシングシステムを利用して価格の自動変動表示を実現しています。
ダイナミックプライシング注目の理由｜コロナによる需供バランスの変化/AI活用
新型コロナウイルスによる供給ショック – 生活様式の変化に伴う価格・価値のリセット
1つ目の大きな理由はコロナウイルスによる消費者行動の変化にあります。これまで大きく経済に影響を与えた事象としては2011年の東日本大震災・2008年のリーマンショックがあげられます。
東日本大震災では企業の生産設備・物流といった供給システムが機能せず、サービスや商品提供に影響を与え、リーマンショックでは需要が落ち込むといったどちらか片方が変動するものでした。
しかしコロナショックでは人の動きが制限され営業自粛や人数制限など三密回避 が徹底され、対面サービスがオンラインへ移行したことで大きな変化を引き起こしました。
購買のオンライン移行は消費者の行動様式も変え、キャッシュレス決済が一般的となったことで現金払いは減少し、予約と同時に支払が完了する事前決済（前払い）も普及しています。
そうなるとこれまでとは違った理（ことわり）の中で売上増加を図っていくことが求められることになります。
ダイナミックプライシングは需要と供給バランスをみながら価格の最適化で収益拡大を実現できるからこそ注目されている導入企業が増え、注目を集めているのでしょう。
データ解析・技術革新 – AI×ビッグデータによる膨大な情報のアルゴリズム処理
上述で触れたようにこれまでは売上・顧客データを元に人の手で価格変更をコントロールしていましたが、現在では来店者数・在庫だけでなく天候や季節など気象情報も組み合わせて分析されています。
また上記のような膨大な情報はAIによるビッグデータ処理による未来予測が行われ、企業経営の意思決定を推進できるようになっています。
ダイナミックプライシング導入推進を支援するDATAFLUCTでは、社内で保有する顧客データだけでなく気象情報や人の動き・SNSなどの外部データも掛け合わせることで、AIが機械学習し精密な価格変動のコントロールが可能となっています。
SDGs・食品ロス – 小売/飲食業界も需給に合わせた価格設定で廃棄対策・人手不足解消
またダイナミックプライシングはSDGsや食品ロス対策としても注目されており、2022年にはイトーヨーカドーや日本総合研究所が賞味期限が近い商品ほど安くする実証実験も開始されています。
この実験も先ほど触れた価格の自動表示を行う電子棚札が活用されており、残り日数に応じて価格変更を行っています。
例えば賞味期限が翌日なら2割引き・2日後の場合は1割引きといったように、消費者は価格をみて購入判断ができます。
加えて値札の張替えも電子棚札の場合はデジタル化により、スタッフの人手も不要となり効率的化ができます。
こうした店舗のデジタル化・ダイナミックプライシング導入により過剰在庫による食品ロス対策だけでなく、自動価格変動による売上機会の損失・人手不足対策への対応も期待ができます。
コロナ禍でチケット業界売上は1/4に – 価格変動で流通額は1.5倍/62兆円に拡大予測
観光やアミューズメント産業では新型コロナウイルス対策の蔓延防止対策・三密回避により大きなダメージを受けました。
ぴあ総合研究所（東京）の調べによると2020年3月から1年間チケット市場はコロナ前と比較して1/4まで縮小したと報告しています。
しかし遊園地やプロ野球観戦球場などでダイナミックプライシングを活用した価格変動制チケットの導入が徐々に進んでおり、入場者制限による分散で密を回避しながら収益の安定化につなげています。
人口知能（AI）を用いたダイナミックプライシングサービスを手がける三井物産によると、2021年度のダイナミックプライシングによるチケット流通総額は約62億円と前年度比1.5倍に膨らむ見通しと発表しています。
ダイナミックプライシングチケットの特徴は試合開始の直前まで価格が変わるのが特徴で、価格の選択肢が広がり、転売抑制にもつながることが期待されています。
2022年にはプロ野球の6球団が導入を決め、Jリーグでは試験導入も含めて16クラブが価格変動チケットを取り扱い、スポーツイベントでは1〜3割の収益増加につながっています。
ダイナミックプライシングの導入方法｜向き・不向きな商材&サービス
次はダイナミックプライシングを実際に導入する方法についてみていきます。
ダイナミックプライシングの導入条件・事前の確認ポイント
しかしダイナミックプライシングを導入する前に必要な条件もあります。そのため事前に踏まえておくべき事項も確認しておきましょう。
＜価格変更が容易である＞
基本的に店舗でのそれぞれの商品には値札が付いているため、ダイナミックプライシングはECサイトや通販などネット販売を行う商材が向いています。
店舗でも値引きシールの張替えで価格変更対応は可能ですが、全ての商品に対して価格変更を反映するのは物理的にも難しいといえます。
しかし上述でも触れたように電子棚札というデジタル価格表示システムを活用すれば、実店舗でもシステムを通じて簡単に変更が可能なため、オペレーションとしても実行ができるでしょう。
＜価格変動が消費者に受け入れる商材である＞
また消費者に価格変動が受け入れられるかどうかも重要なポイントです。紹介してきたように以前から価格変更が行われているホテル・航空券といった場合は消費者側も抵抗はすくないでしょう。
またスポーツイベントやライブチケットなど二次流通で価格変動が起こりやすい商材や、天候や気候といった自然現象で価格が変動する野菜や魚といった食料品も同様といえます。
一方でどのような商材ならば確実に受け入れられるかといった明確な基準は現時点では存在しないことも事実です。例えばUber Eatsの場合、配達料金は配送スタッフ（供給）と注文（需要）のバランスによって変動させています。
そのため価格変動制が徐々に一般的になってくれば、消費者の心理的なハードルが下がる可能性もあるかもしれません。
ダイナミックプライシングが向き/不向きな商材&業界 – 時間による価値変化/希少性
次は具体的にどのような商材・業界に向いているかをみていきます。
＜ダイナミックプライシング導入が向いているケース・業界＞
- 航空券・ホテル・観光産業
- イベント・スポーツ観戦チケット
- レンタカー・不動産
- フルーツ・魚・野菜
- 中古販売市場
- 美術品/骨董品
ダイナミックプライシング導入が向いているのは賞味期限がある・時間と共に価値が変化する商品を取り扱う場合です。上述でも触れたようにライブやスポーツ観戦の場合は、イベント当日に近づくにつれて入手が困難となります。
航空券も上記と同様のロジックが成り立ち、フライト期日が過ぎてしまえばチケットの価値はなくなります。また流行やシーズン性によって変動があるものであげればアパレル業界も同様です。
加えて商品のオリジナリティ性や希少性が高いものも向いているといえます。例えばボールペンやノートといったものは、どこでも販売されているため市場価格が変動することは想像しにくいでしょう。
しかし流行の芸能人がサインをしている・世界で限られた数しか存在しないといった場合には、希少性は高いといえます。そのため中古車販売や美術・骨董品業界では向いているといえるでしょう。
＜ダイナミックプライシング導入が不向きなケース・業界＞
そのためダイナミックプライシングが不向きなケースは上記で説明した商品性と逆であるパターンで商品の価値変動が起きずらいものが挙げられます。
価値が安定的であり、時間によって変動せずしない商品は向いているといえません。
また不向きとはやや意味合いが異なりますが、紹介してきたようにダイナミックプライシングは膨大な顧客情報や気象といったビッグデータを掛け合わせて価格算出を行います。
AIや機械学習ではデータ量が足りないと正常に動作させることはできないため、販売や顧客データが蓄積されていない場合はダイナミックプライシングの開始は難しいでしょう。
ダイナミックプライシングの3つの導入方法 – 自社開発・外部委託・Praas/ツール活用
ダイナミックプライシングを実際に導入する方法は大きく3つの種類があります。
- 自社で仕組みを開発し運用を行う
- 大手ITコンサル/Slerなど外部委託
- Prass（プライシングアズアサービス）の利用
1つ目の方法はAmazonやUber Eats・Airbnbのように自社でダイナミックプライシングの仕組みを構築し運用する方法ですが、非常に高度な開発力が求められるためCTOを含めた高い技術力をもったエンジニア組織が必要となります。
2つ目の方法は外部の開発会社に依頼をする方法で、フルスクラッチで開発依頼をしている事例もあります。
3つ目の導入方法はダイナミックプライシングに関するシステム・ツールを提供しているベンダーの製品を利用する方法です。
近年では国内でもPrass（プライシングアズアサービス）というSaaS・クラウド型のダイナミックプライシングサービスを提供する企業も登場しています。
ダイナミックプライシング導入のメリット・デメリット
メリット1：繫忙期・閑散期に合わせた最適価格による収益最大化
ダイナミックプライシングの最大のメリットは変動価格制による最適化で、収益を最大化できる点にあります。
例えば下記のように繫忙期には大きな収益を生み、閑散期にも収益確保ができるようになります。
＜固定価格での販売＞
- 繫忙期：価格100円×需要100=10,000円
- 閑散期：価格100円×需要50=5,000円
固定価格で販売している場合は上述の機会損失でも触れたように、価格が下がらないと購入をしない消費者がでてしまうため閑散期の場合は売上が半減する可能性があります。
＜変動制価格での販売＞
- 繫忙期：価格120円×需要100=12,000円
- 閑散期：価格80円×需要80=6,400円
ダイナミックプライシングを利用した場合には、繁忙期の場合は多少価格が上昇しても商品を求める消費者いるため需要が同じでも売上金額が最大化でき、閑散期は価格を抑えることで需要（販売量）の確保につながります。
結果として1つの商品であっても上記のように3,400円の収益増加ができる計算になります。これが1日で発生する売上であると考えると1か月の場合は×30日となるため102,000円の売上アップになります。
また商材が1つで仮定しているため、商品数がもっと多い場合はさらに収益増加につながる試算となります。
メリット2：需要を見極めた適切な在庫管理・キャッシュフローの安定
また上記のようにダイナミックプライシングの場合は需要が少ない場合でも価格を下げることで販売につなげていくため、不要な余剰在庫を抱えるリスクも下げることにつながります。
一般的に在庫の仕入れは需要予測をもとに仕入れを行いますが、固定価格で販売していると上記シミュレーションのように販売量が少なくなってしまいます。
そのためダイナミックプライシングを導入することで、大量の在庫を抱えることなく適切な在庫管理ができるようになりキャッシュフローにもつながるでしょう。
メリット3：サービス提供の人的リソースの最適化
加えて余剰在庫を抱えるリスクヘッジだけでなく、AIや機械学習・電子棚札など活用することでこれまで人力で行っていた作業を削減ができます。
そのため赤字リスクを抑えながらマーケティングや店頭で発生する値札の張替え作業も効率化ができるでしょう。
デメリット1：運用・投資コストが発生する
一方で導入にはデメリットもいくつか存在し、外部での開発は大きな初期コストが発生することになります。
ダイナミックプライシングを自社開発する場合は運用・月額費用は発生しませんが、AIやビッグデータの知見をもった優秀なエンジニア集団が必要なため開発コストや人件費は発生します。
自社開発の方が安いと感じるかもしれませんが、そもそもAIや機械学習に関するスキルを持ち合わせた人材は希少性が高く、採用ハードルも高いといえます。
また優秀なエンジニアは転職市場では価値が高いため人件費も固定費として発生するため本格的に推進する必要があるでしょう。
デメリット2：消費者から不信感を抱かれる可能性がある
またダイナミックプライシングは性質上、需要のピーク時に価格を吊り上げる状況となるため時期のよって価格がさがっていた場合に消費者は損をした感情を持ち不満に感じる方も少なからずいるでしょう。
これまでロイヤル顧客であった客層が離れてしまうリスクもあるため、実施の場合には事前の周知徹底を行う必要があります。
野球/ホテル/小売｜ダイナミックプライシング導入成功事例4選
EC/通販サイト – Amazon 1日で250万回以上の価格調整
世界で指折りのECサイトを運営するAmazonはダイナミックプライシングのパイオニアともいえる企業です。
Amazonでは需要に応じて複数回の価格変更を行っており、2013年時点では1日に250万回以上の調整をおこなっています。なかには価格変動の起点を購入ではカートに入れた時点で変動させるアルゴリズムもあり、同年の売上は27.2%の増収につながっています。
小売/スーパー – 約1.2万枚の電子棚札/電子プライスカードでリアルタイム価格変動
全国にコンビニエンスストアを展開するローソンではRFIDという電子タグを活用し、2019年にダイナミックプライシングを含めた実証実験を開始しています。
対象商品に電子タグを設置し消費期限が近い商品を特定し、対象商品の情報は実験用LINEアカウントに登録した顧客へ通知され、購入すると後日LINEポイントが還元されます。
スーパーマーケットなどのディスカウント業態を中心に事業展開する株式会社トライアルカンパニーは、2018年にパナソニック株式会社と連携してスマートストア「トライアル Quick 大野城店」をオープンしています。
こちらもローソン同様に電子プライスカードを利用し割引・タイムセールをこれまでよりもリアルタイムに実現しています。
同社ではダイナミックプライシング以外にもAI冷蔵ショーケースを実装し、得られたデータ顧客に応じた品揃えの最適化・サイネージコンテンツの表示最適化にも活用されています。
アミューズメント – 東京ディズニーリゾート/ユニバーサル・スタジオ・ジャパン
ディズニーランドやUSJでもダイナミックプライシングが導入されており、株式会社オリエンタルランドは東京ディズニーランド・東京ディズニーシーの入園チケットを2021年3月20日の入園分から段階的に変動価格制に切り替えています。
さらに10月1日からはパターンを増やし計4パータンのプライスを導入し、1デーパスポートは安い時期で7,900円・高い時期で9,400円の価格設定を行っています。
USJでは待ち時間を短縮し顧客満足度を高める観点で導入しており、変動価格制の導入により入場者数が平準化され待ち時間も短縮傾向にあり、満足度向上につながっているとの発表もあります。
スポーツ観戦/野球 – 福岡ソフトバンクホークス 需要に応じたリアルタイム価格変動
プロ野球球団でもダイナミックプライシングは導入されており福岡PayPayドームで開催されるオープン戦チケットで採用し、1日に複数回更新を行いリアルタイムな価格変動を実現させています。
また野球だけでなくサッカー観戦・プロバスケットボールクラブでも導入され、千葉ジェッツでは試合日程・席種・市況・天候・個人の嗜好などに関するビッグデータ分析を基に試合ごとの需要予測を行い、需要に応じてチケット価格を変更しています。
多様な観戦スタイルに対応し不当なチケットの転売抑止にもつながげています。
ダイナミックプライシング導入おすすめサービス会社・SaaSシステム&ツール比較5選
Dynamic Plus – AI×ビッグデータ・ダイナミックプライシングサービス
Dynamic Plusが提供するダイナミックプライシングサービスは事例でも紹介した福岡ソフトバンクホークスや千葉ロッテマリーンズなどスポーツ球団でも導入されています。
顧客の過去データ・暗黙知を形式知化しAIによる分析を行い収益最大化・廃棄量の削減につながります。またWeb上でのダッシュボードでデータを閲覧ができ、販売戦略に関するコンサルティングソリューションも提供しています。
詳細はこちら：https://www.dynamic-plus.com/ダイナミックプライシングシステム/
Dynamic Pricing Technology – AI×需要予測×価格戦略
Dynamic Pricing Technologyではダイナミックプライシングに関するツール開発・コンサルティング・受託開発を行っています。
業界も幅広くリラクゼーション・ホテル・チケット・映画館・中古買取市場・レストランなどの飲食店でも導入しており、豊富な開発実績があります。
詳細はこちら：https://dynamic-pricing.tech/
pricing giant – 宿泊・旅館向けAIダイナミックプライシングツール
pricing giantは宿泊・旅館に特化した需要予測型のAIダイナミックプライシングシステムで、これまで手動で行っていた価格変更をツール導入により大きく人的コストの削減につながります。
過去実績をもとに空室予測・新価格による利用予測といった様々な需要予測を行います。また価格としても安く、現在は先着5社限定で4.5万円/月と低価格で導入ができます。（2022年7月時点）
詳細はこちら：https://rox-jp.com/services/pricing_giant
throough – 小売・ネットショップ/ECモール向けAIダイナミックプライシングツール
throough（スルー）は需要と供給バランスに応じて、リアルタイムに価格を自動変更するダイナミックプライシングツールです。
機能も豊富で在庫処分・滞留在庫・販売実績/利益実績が連動した価格変動を実現できます。また特許も出願しておりNHKでも特集されるなど高い機能性が強みです。
詳細はこちら：https://aismiley.co.jp/product/demand-prediction-throough/
メトロエンジン – ホテル/レンタカー向けSaaS型ダイナミックプライシングシステム
メトロエンジンはホテル・レンタカー業界向けそれぞれに特化したSaaS型のダイナミックプライシングシステムを提供しています。
自社サイト一体型の基幹システムで複数のOTAも一元管理が可能で、ニコニコレンタカー・スズキレンタカー北海道など業界大手でも導入されています。
ホテル業界向けツールでは予約データ分析・サイトコントローラーやPMSとの連動/反映・競合施設の価格調査といった機能も備わっておりAIによる価格最適で業務効率を高めることができます。
