こんにちは！ダイナミックプラス社で広報を担当しております、インターン生の林です。

38,500席が15分毎に1席単位で価格を変えるという、次世代のチケット販売システム実現の裏側を全3回に分けてご紹介します。

概要に関してはこちらの記事をご覧ください。

第1回はビジネスサイドとして関わられた星野さんの記事を発信しています。こちらも併せてご覧ください。

今回は第2回として実際に全席に価格を算出するアルゴリズムを構築したデータサイエンティストの大日方さんと西村さんにお話をお伺いしました。

今回のシステム実現にあたりデータサイエンティストの方々は「①販売開始価格　②算出時間感覚　③個席毎の算出」が従来のモデルと異なるとお伺いしました。

まず、大日方さんに販売開始価格についてお伺いします。
そもそも販売開始価格とはなんでしょうか

大日方「販売開始価格とは、その名の通りチケットを売り出した時の価格となります。DPを導入した試合だとチケット価格は売り出した後の日々の販売実績も考慮され変動しますが、実際に売り出す前の価格は販売開始価格であり、売り出したときのデータを反映することができません。」

販売開始価格が高い・低い場合はどのような問題が起こるのでしょうか。

大日方「販売開始価格が需要を上回る価格で設定してしまうと、ファンの方々は購入を控えてしまいます。一方で需要を下回る価格で設定してしまうと、極端な例だとチケットの即日完売から二次市場に流通し、高額転売の問題などが起きてしまいます。ですので慎重に価格設定をしなければいけません」

販売開始価格はどのように定めたのでしょうか

大日方「チケットの抽選販売期間における各席種への抽選応募数を（DP社作成）人気度指標による数値に換算し、フレックス価格（試合ランクに応じてホークスが決定した価格）に人気度を反映させた販売開始価格を算出しています」

次に算出時間間隔についてお伺いします。15分毎の価格算出にした事によるモデルの変更点はどのようなものがあったのでしょうか

大日方「日次での席種や個席の価格算出モデルに変更はありません」

アプローチはどのようになされたのでしょうか

大日方「15分単位の価格算出のため、過去のデータから15分単位での売上予測モデルを新たに考案しました。具体的には、15分単位で予測と実績の売上枚数を比較し、現時点での価格の妥当性を判断して価格を変動させています」

間隔の短縮によるサーバーへの負荷にはどのように対処したのでしょうか

大日方「ぴあ社側のサーバーに実装されているので確かなところは承知していませんが、負荷を軽減するために、一定値以下の微小な価格変動が推奨される場合には価格を変動させない、などの工夫があるようです」

ありがとうございます。では西村さんにお伺いします。

席種毎のモデルと個席毎のモデルの違いは何があるのでしょうか

西村「従来のモデルはS席やA席といった席種毎に価格を算出したのですが、今回のシステムでは38,000席において1席単位で価格が算出される点が異なります」

どのようにして個席毎の価格算出が行われるのでしょうか

西村「従来のモデルに個席毎の需要に応じて重みを加えました。興行主さんのチケットの販売実績のデータを頂き、そこから得た需要に応じて設定しています」

最後にお二方にお伺いします。

今後このシステムをどのようなことに活用していきたいでしょうか。

大日方「難しいですね笑　けど一つ感じているのは、実際に個席単位でデータがもらえるのより良いモデルになる事ですかね」

西村「そうですね、僕も似たような感じです。笑」

どうでしたか？本日はダイナミックプライシングを「データサイエンティスト」の視点から語っていただきました！次回はシステムエンジニア目線でのダイナミックプライシングをご紹介させていただきます！読んでいただけると嬉しいです！

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