本サービスは、DATAFLUCTが展開する“ビッグデータ分析を用いた未来予測による、企業経営上の意思決定を推進するためのデジタル・トランスフォーメーション（以下「DX」）“を支援するDXサービス事業「DATAFLUCT DX series.」（データフラクト ディーエックス シリーズ）の第4弾。

　需要と供給のバランスの状況によってサービス・商品価格をリアルタイムで変動させる収益管理手法は、これまでも様々な業界で行われてきた。しかし、その多くはサービス・商品の担当責任者の経験則によるところが大きく、必ずしも収益が最大化される価格を設定できていたわけではなかった。

　近年話題になっている「ダイナミックプライシング」は、いち担当者の経験則ではなく、様々なデータをもとにした機械学習によって、サービス・商品の最適価格を導き出す手法。ホテルや航空業界のほか、最近では音楽やスポーツ興行のチケット料金にも採用されている。同手法は、1：価格変更が簡単・簡潔であること、2：オンラインで完結する仕組みであること、3：在庫が稀少であること、4：ある期間でのみ商品価値を発揮すること、5：消費者に価格変動が受け入れられる商品であること、という5つの条件のうちいくつかが適合する商材を扱う業界で相性が良いと考えられている。しかし、技術面における最適な人材やノウハウの不足が導入の壁であるほか、自社データだけでは精緻な価格変動のコントロールを実現しづらい点が課題となっているという。

『DATAFLUCT dynamic-pricing.』について

　『DATAFLUCT dynamic-pricing.』では、構造化・非構造化を問わない多種多様なデータを1つに集約し一元管理を可能にしたデータ分析基盤「データレイク」を活用。需要・供給の予測や設定した利益率を踏まえ、独自のアルゴリズムで最適な価格や予算額を提示し、利益額の最適化を目指す。また、顧客社内に存在するデータだけでなく、気象や人流、SNSなど豊富な外部のデータを組み合わせて分析することによって、現状に適した、より精緻な価格変動のコントロールを実現するのだという。

業態別の最適化例

• 不動産管理：リーシングの最適化による利回りの改善
• 駐車場管理：変動価格、契約最適化による稼働率の向上
• ホテル：業務最適化と価格最適化によるReVPAR（Revenue Per Available Room：販売可能な客室1室あたりの収益）の向上
• タクシー：エリア需要予測による生産性の向上
• 交通機関：ルート別、顧客別の価格最適化による収益性の向上
• サービス業：需要予測、シフト最適化による人件費の削減
• 小売・流通など：発注量の予測と自動化による回転率の向上

活用可能な外部データ例

• 気象情報（天気・気温）、モバイル空間統計・人流、カメラ、カレンダー、SNS、WEBクローリング、イベント、立地・地理情報、IoTセンサー、など