強化学習を用いて、レストランにダイナミックプライシングを導入する例としては、例えば以下のものが考えられます。直近利益が以前までの利益と比較してどうなったかにより算出つまり、どの程度需要があるのかの予測と、現在の価格から、適切な価格の上げ下げを学習することで、最終的に、需要に対する適切な価格設定に収束していくというイメージです。補足(システム運用面)顧客が離れることを回避する策ダイナミックプライシングの目的は利益の最大化であるので、「価格を上げられる時には価格をあげる」というのが基本方針です。その結果、人気のある時期・プランにおいては高い価格を支払える人のみで席が埋まることになり、その高い価格設定を見て、予約することを諦めることになった顧客が一定数いるはずです。それらの顧客は別の店舗に流れてしまっている可能性が高く、これは長期的に見た時に損失である可能性があります。そこで、価格を見て離れていった顧客に対するフォローが大切になってきます。「こちらの座席・プランはいかがでしょうか?」といった提案をシステム側から行う、等が考えられます。そこで顧客のニーズを満たした提案ができていれば、別空席に案内することができ、利益の最大化を容易にすると思います。ある意味これは、繁盛期の顧客を閑散期に分散させるといったような機能もあります。最後にいかがだったでしょうか?少しでも、あなたがレストランへのダイナミックプライシングを考えるきっかけになればと思います。一口にレストランにダイナミックプライシングを導入するといっても、レストランの状況や、目的、データがあるか否かによっても方針は変わってきます。一度、相談してみて頂ければと思います。