求めることができます。求めるアプローチの一つは動的計画法によるものです。得られます(下図参照)。まとめ今回は、ダイナミックプライシングの定式化について紹介しました。紹介したのは、非常にシンプルなモデルですが、問題に応じて拡張/修正することで多様な問題に対応することができます。明らかではないので、予測を行う必要があります。予測は過去データを元に、統計モデリングやAIにより実現します。予測できれば、最適価格の精度も高くなることが期待できます。とりうる値を連続量として扱うことができるので、厳密性の高い最適価格を求めることができます。とりうる値は有限離散的であるケースがほとんどであると思われます。そのような場合は、整数計画問題として定式化し、線型緩和により最適値計算の高速化を図る、などのアプローチが考えられます。現実の問題における、これらの具体的な対処法はノウハウや経験が問われるところです。当社はこれまで培ってきた多様なノウハウ・経験を生かし、ダイナミックプライシングの実現に取り組んでいます。ダイナミックプライイングの活用法を分かりやすく解説したこちらのブログもご覧ください!ai.brainpad.co.jpブレインパッドは、さまざまな取り組みを積極的に実施しています。www.brainpad.co.jp*1:現状では、「ダイナミックプライシング」という言葉が指し示す内容は人によってまちまちなようです。レベニューマネジメントとダイナミックプライシングの区別は特に微妙で、人や文献によってかなり異なります。999-1020.*5:在庫補充ありの場合や、販売期間が有限でない場合のダイナミックプライシングの研究も存在しますが、ここでは述べません。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。