ダイナミックプライシングとは？仕組み・メリット・事例を解説

ダイナミックプライシングでは、AIが様々な価格変動要因をリアルタイムで収集・分析し、その時点で最適な価格を算出します。実際には多くの要因がありますが、その中でも特によく使われる代表的なものが、以下の7つです。

1. 需要と供給
   購入希望者が多い場合は価格を引き上げ、需要が低下すると価格を下げます。
2. 天候・地域
   天候や地域によって変化する需要をAIが分析しエリア別・タイミング別に価格を自動最適化します。
3. 時間・時期
   繁忙期やピーク時間帯には価格が上がり、閑散期やオフシーズンでは価格が下がりやすくなります。
4. 購買データ
   過去の購入履歴や閲覧・検討状況に基づき、顧客ごとに最適な価格を算出します。
5. 商品・プランの属性
   商品の仕様や座席の位置、サービス内容の違いによって価格に差が生じます。
6. 競合価格
   競合他社の価格変動を24時間監視し、自社の競争力を維持する価格へ自動最適化します。
7. 在庫状況
   在庫過多のリスクと欠品による機会損失を天秤にかけ、在庫回転率を最大化させます。

1. データ収集
   過去の販売実績や複数の価格変動要因など、多様なデータをリアルタイムで収集・蓄積します。
2. 需要予測
   AIが蓄積されたデータを学習し、いつ、どこで、どれくらいの需要があるかを高精度で予測します。
3. 最適価格の算出
   予測された需要に加え、収益目標や在庫状況などの条件を考慮し、その時点で最適な価格を自動的に算出します。
4. 価格の反映
   算出した価格を電子棚札やECサイトなどにリアルタイムで反映させます。

需要の価格弾力性（Price Elasticity of Demand：PED）とは、ダイナミックプライシングにおいて、AIがどの程度値上げ・値下げすべきかを判断するための指標です。
価格を1％変化させたときに、需要が何％変化するかを表します。

計算式
需要の価格弾力性（PED）＝ 需要量（販売数量）の変化率 ÷ 価格の変化率

具体例
価格を10％下げた結果、販売数量が20％増加した場合
PED = 20％ ÷ 10％ = 2

数値の意味
PED > 1：価格に敏感（値下げが有効）
PED = 1：価格と需要が同程度に反応
PED < 1：価格に鈍感（値上げ余地あり）

高性能なAIを活用したプラットフォームは、アルゴリズムと機械学習を用い、このPEDを商品・店舗・時間帯ごとにリアルタイムで計算します。これにより、一律のセールではなく在庫回転率の向上と粗利の確保を両立することができます。

米国の経営学誌ハーバード・ビジネス・レビュー「ダイナミックプライシングで失敗しないための7つの教訓」において、ブルース・スプリングスティーンのコンサートチケットの事例が紹介されています。需要が非常に高い市場では、価格を動的に引き上げても需要は大きく落ちず、結果として収益の最大化につながることが示されています。
（出典：7 Lessons on Dynamic Pricing (Courtesy of Bruce Springsteen)）

ダイナミックプライシングのメリット

• 収益の最大化
  顧客の支払意欲に応じた価格設定で利益率を向上させます。
• 運用の自動化
  価格変更を自動化することで人的ミスや工数を大幅に削減します。
• 競争力の向上
  市場や競合の動きをリアルタイムで捉え競争優位性を高めます。
• 在庫の最適化
  過剰在庫や欠品リスクを低減しキャッシュフローを改善します。

ダイナミックプライシングのデメリット

• 購買判断への影響
  顧客に購入のタイミングを迷わせる可能性があります。極端な価格変動を抑え、変動幅や頻度をコントロールすることで、この影響を最小限に抑えられます。
• 消費者の不満
  不当な値上げと受け取られ消費者の不満を招く恐れがあります。価格変動の理由を透明化し納得感を高めることで、こうした不満を防ぐことができます。

1. 目的の明確化
   在庫消化や利益最大化など、ダイナミックプライシングを導入する目的を明確にし、KPIを設定します。複数の目的がある場合は、優先順位を定めます。
2. プラットフォームの選定
   自社のビジネスモデルに適したプラットフォームを選定します。ERP（企業資源計画）やPLM（製品ライフサイクル管理）システムと連携でき、複雑な在庫管理にも対応できるかが選定の重要な判断基準です。
3. データ収集・連携
   AIが正確な判断を行うために、ERPやPLMに蓄積された自社データや外部データを選定したプラットフォームと連携させます。
4. テスト運用と検証
   実運用前に、一部のブランドや商品、店舗で価格変更の影響をシミュレーションし、効果を検証します。
5. 継続的な改善
   販売結果をAIに再学習させ、KPIを定期的に評価・調整することで、最適価格を継続的に更新します。

世界中の小売企業が、ダイナミックプライシングを成功させるためのプラットフォームとして Centric Pricing & Inventory™ を活用して成果を上げています。

Wöhrl（ヴェール）

Wöhrl（ヴェール）は、ドイツを拠点とする老舗アパレル企業です。
従来は固定価格や手作業による値引きを行っていましたが、在庫過多や利益率の低下といった課題を抱えていました。

そこで Centric Pricing & Inventory を導入し、AIを活用したダイナミックプライシングを実践。需要の高い商品では価格を引き上げ、在庫状況や需要に応じた価格最適化へと戦略を転換しました。その結果、粗利益率は2~4％向上し、売上総利益は5％増加しました。

導入効果

• 粗利益率：2〜4％向上
• 売上総利益：5％増加
• 在庫の最適化
• 価格管理業務の生産性向上

Leder & Schuh（レーダー・ウント・シュ―）

約12,000 SKUに及ぶ価格管理において Centric Pricing & Inventory を導入し、価格調整業務を大幅に効率化しました。
その結果、労働時間を削減しながら利益率の向上を実現。複雑なSKU構成や多国展開を行う小売企業においても、AIによる価格最適化が実務レベルで有効であることを示しています。

Centric Pricing & Inventory は、AIによるアルゴリズムと機械学習を活用したダイナミックプライシングを実現するプラットフォームとして、多くの企業に採用されています。その理由は、ダイナミックプライシングを単独で運用するのではなく、以下の3つの価格戦略を統合的に管理できる点にあります。

• ライフサイクルプライシング
  商品の発売から終売まで、製品ライフサイクル全体を通じて適用される価格戦略です。
  各段階に応じて在庫最適化と利益最大化を図ります。
• ダイナミックプライシング
  製品ライフサイクルの成長期から成熟期にかけて適用される価格戦略です。
  需要、在庫、季節性、購買行動などの変化に応じて、最適価格をリアルタイムで算出します。
• コンペティティブプライシング
  製品ライフサイクルの成熟期から衰退期にかけて適用される価格戦略です。
  競合他社の価格動向を継続的に分析し、市場内での価格競争力を維持・強化します。

製品ライフサイクルの段階別に適した価格戦略を考慮し、需要の価格弾力性を活用して最適な価格を導き出します。

製品ライフサイクル全体を見据えた価格戦略が、持続的な収益成長を実現します。
Centric Pricing & Inventory は、需要・在庫・競合などの価格変動要因をAIで横断的に分析し、最適な価格と在庫のバランスを継続的に導き出します。