考えたこと2

ホテルや旅行、航空運賃は、お盆料金とか正月料金とか、季節によって値段が違うというのは一般的だ。

ホテルについては、ネットでの予約などでは日単位で値段が違ったりする。
設備を遊ばせておくよりも、安い料金でも泊まってもらったほうがいい、ということだろう。

それをもっと幅広くやろう、というのがダイナミックプライシングというもの。
価格というのは需要と供給の関係で決まる、ということだが、その需要をもっと詳細に予測して、価格を変動させようということだ。
ここにAIが使われる。

ホテルでは過去の実績や天気、近所で開催されるイベントなどを収集・分析して、需要を予測するらしい。
従来もそんなことをやっていたのかもしれないが、もっと「ビッグデーター」を活用し始めたということだ。
携帯電話の基地局データー（人の動きがわかる）や、ライブチケット情報なども利用している。
最近は、アーティストのファンクラブの情報や、ファン同士のやり取りも参考にしているという。
それによって、AIがより正確なホテルの需要予測をする。
だから、ジャニーズのドームコンサートなどがあれば、すぐにホテルの値段が上がる。
もちろん、もっと小さなイベントでも、それが価格に影響する。
泊まらないといけない人が増えると、値段が上がるし、逆の場合は値段が下がる。

楽天イーグルスのチケットもダイナミックプライシングで決めているらしい。
チケット販売開始後に売れ行きのいい席は値上げし、売れない席は下げる。
どの程度の幅でやっているのか知らないが、そのおかげで最下位でありながら、それほど動員数が減らなかった。

インターネット上の多くのデーターを使い、一部のデーターは業者から購入したりすることで、AIを併用して効果的な需要予測ができるようになる。
こういうのが、ビッグデーター時代には普通になるのだろう。
世の中の多くのものの価格が変動制になる。
大昔の社会の授業で習った、需要曲線と供給曲線の交わるところで価格が決まる、という理屈。
欲しい人が増えれば価格が上がり、少なくなれば下がる。

最終的に人が決めるとしても、そこまでの資料を出すのはデーターだ。
どのデーターを見るのかを考えるのは、データーサイエンティストの役割。

これからの時代、データーを科学する仕事が重要になるぞ。