「プラットフォームが提供する価格設定AIが市場へ及ぼす影響」の概観

研究テーマ: プラットフォームが提供する価格設定AIが市場へ及ぼす影響
について、その概観をゼミで発表した際の資料

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1. 価格設定AIに関する問題意識: よくないことが起きるんじゃないか 花澤楓 経済学部4年 古川ゼミ 2024/04/18
2. 2 ⾃⼰紹介 l ⽒名: 花澤楓 l 出⾝: 千葉県 l 専攻: 実証産業組織論 l 関⼼分野: プラットフォーム、シェアリングエコノミー l 経歴: l ⽊更津⾼専 情報⼯学科（2018年4⽉-2023年3⽉） l 横国 経済学部 3年次編⼊（2023年4⽉-現在） はじめに
3. 3 問題の背景 l AIがビジネス（企業）において積極的に利⽤されている l Google, Amazon, Meta, Microsoft などなど はじめに
4. 4 問題の背景 l AIがビジネス（企業）において積極的に利⽤されている l Google, Amazon, Meta, Microsoft などなど l AIによる価格設定（Algorithmic Pricing; AP）も⼀般的 l どう価格設定するのがいいのかわかんない → AIにお任せ！ はじめに (from https://sell.amazon.com/tools/automate-pricing)
5. 5 問題の背景 l 価格設定AIをツールとして販売・利⽤する企業が多くある はじめに https://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/retail/retail-solution/gk-air/dynamic-pricing/ https://xtech.nikkei.com/it/atcl/column/17/012200628/012400005/
6. 6 問題の背景 l 価格設定AIとは具体的にどんなもの? はじめに 出典：公正取引員会,デジタル市場における競争政策に関する研究会 報告書「アルゴリズム／ＡＩと競争政策」
7. 7 問題の背景 l 価格設定AIの⽬的：「企業の利潤最⼤化」 はじめに
8. 8 問題の背景 l 価格設定AIの⽬的：「企業の利潤最⼤化」 l そのために：なるべく⾼い価格で財を売りたい はじめに
9. 9 問題の背景 l 価格設定AIの⽬的：「企業の利潤最⼤化」 l そのために：なるべく⾼い価格で財を売りたい l そのために：企業のみんなで協⼒して、⾼い価格を維持したい はじめに
10. 10 問題の背景 l 価格設定AIの⽬的：「企業の利潤最⼤化」 l そのために：なるべく⾼い価格で財を売りたい l そのために：企業のみんなで協⼒して、⾼い価格を維持したい → 「カルテル」を組み始める はじめに
11. 11 カルテルとは？ l 「複数の企業が連絡を取り合い、本来、各企業がそれぞれ決める べき商品の価格や⽣産数量などを共同で取り決める⾏為」 l 独占禁止法第3条で禁止されている はじめに：問題の背景 公正取引委員会HPより https://www.jftc.go.jp/ippan/part2/act_02.html
12. 12 カルテルの⼤まかな流れ 1. 企業1が、「価格を釣り上げよう」と企業2にこっそり提案 l お互いに⾼い価格を設定する l もし、裏切り（合意した価格よりも低い価格をつけること）が⾒つかれば、 次の期以降は価格競争をする（i.e., トリガー戦略） はじめに：問題の背景
13. 13 カルテルの⼤まかな流れ 1. 企業1が、「価格を釣り上げよう」と企業2にこっそり提案 l お互いに⾼い価格を設定する l もし、裏切り（合意した価格よりも低い価格をつけること）が⾒つかれば、 次の期以降は価格競争をする（i.e., トリガー戦略） 2. 企業2は、提案を受け⼊れるかどうかを決める l 協⼒した時に得られる利潤が、協⼒しない時よりも⼤きければ受け⼊れる はじめに：問題の背景
14. 14 摘発されたカルテルの数と課徴⾦の推移 はじめに：問題の背景
15. 15 カルテルの事例 はじめに：問題の背景 NHK HPより (https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240304/k10014378691000.html) 旅行会社5社は、市立中学校の修学旅行について、 貸切りバス代金の額、宿泊費の額、企画料金の料率、 添乗員費用の額の基準を設けることに合意していた。 Travel Vision HPより (https://www.travelvision.jp/news/detail/news-40176)
16. 16 AIによる（⾃然発⽣的な）カルテルは違法ではない l AIによるカルテルの場合 l AIは企業の「利潤最⼤化」が⽬的だった はじめに：問題の背景
17. 17 AIによる（⾃然発⽣的な）カルテルは違法ではない l AIによるカルテルの場合 l AIは企業の「利潤最⼤化」が⽬的だった l カルテルを組むことが、利潤を⼤きくするための良い⽅法だ！と学習してしま う可能性がある はじめに：問題の背景
18. 18 AIによる（⾃然発⽣的な）カルテルは違法ではない l AIによるカルテルの場合 l AIは企業の「利潤最⼤化」が⽬的だった l カルテルを組むことが、利潤を⼤きくするための良い⽅法だ！と学習してしま う可能性がある l 競争的な価格（と思われる⽔準）よりも、価格が⼤幅に⾼くなる可能性がある はじめに：問題の背景
19. 19 AIによる（⾃然発⽣的な）カルテルは違法ではない l AIによるカルテルの場合 l AIは企業の「利潤最⼤化」が⽬的だった l カルテルを組むことが、利潤を⼤きくするための良い⽅法だ！と学習してしま う可能性がある l 競争的な価格（と思われる⽔準）よりも、価格が⼤幅に⾼くなる可能性がある l AI同⼠は、個々の学習の結果として⾼い価格を設定する（と指摘されている） l AI同⼠で、「カルテルを組みましょう」と意思疎通はしない はじめに：問題の背景
20. 20 AIによる（⾃然発⽣的な）カルテルは違法ではない l AIによるカルテルの場合 l AI同⼠で、「カルテルを組みましょう」と意思疎通はしない l 独占禁止法第3条で禁止されている条件を満たさないので、違法ではない l 「複数の企業が連絡を取り合い、本来、各企業がそれぞれ決めるべき商品の価格や⽣産数 量などを共同で取り決める⾏為」 l AI同⼠の意思疎通がない → 禁⽌されている条件に該当しない はじめに：問題の背景
21. 21 企業はAIを使ってカルテルをするインセンティブがある l 事例（2024年3⽉28⽇） l ⽶司法省と⽶連邦取引委員会は、ホテルを運営する企業が各ホテルの部屋 価格を決める際、企業間で意図的に同じ価格設定AIを使うことは価格⾼⽌ まりを誘引し、カルテルに該当すると主張した声明を裁判所に提出した。 ⽶司法省と⽶連邦取引委員会による声明：https://www.ftc.gov/system/files/ftc_gov/pdf/joint_statement.pdf l AIによって価格が⾼くなっているのではないかと指摘した。 はじめに：問題の背景
22. 22 企業はAIを使ってカルテルをするインセンティブがある l 研究結果： l 理論分析： l 価格設定AIを各企業が導⼊することで、暗黙的なカルテルが形成されることがいくつかの 条件のもとで⽰されている l Salcedo (2015); Brown and MacKay (2023) など。 l シミュレーション・実証分析： l ドイツで、ガソリンスタンド市場の多くの企業によって導⼊された事例を分析した。 l より完全競争的な市場においてガソリン価格及びマークアップ率が上昇したと報告されて おり、カルテルが形成されたことを⽰唆。 l Assad, Clark, Ershov, and Xu (2024). l 機械学習アルゴリズム(Q学習)で価格競争をシミュレーションし、カルテルが形成された ことを確認した。 l Klein (2021), Calvano et al (2020). はじめに：問題の背景
23. 23 価格設定AIで実際どんな影響があるのか？ l どれだけ価格が上がっているのか？ l 消費者にとってどれだけ嬉しくないことが起きているのか？ 問題意識（リサーチクエスチョン）
24. 24 価格設定AIで実際どんな影響があるのか？ l どれだけ価格が上がっているのか？ l 消費者にとってどれだけ嬉しくないことが起きているのか？ → 定量的に判断することで、政策的なインプリケーションを得たい l 極端な例：価格設定AIを販売・利⽤することは禁⽌するなど l カルテルが組まれているのかどうかを区別する、というタスクは関⼼の 対象外とする（外部からは分からない） 問題意識（リサーチクエスチョン） （現⾏の独占禁⽌法では捉えられていないので改善したい）
25. 25 「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場を考える l Airbnb（エアビーアンドビー）とは 分析の対象 • ⺠泊仲介サービス • 個⼈が保有する空き家・空室を活⽤
26. 26 Airbnbと、その地域のホテルは競争しているはず l Airbnbに部屋を登録する事業者をホストという l ホテルは各企業によって運営されている l 短期宿泊市場（観光・出張, etc）で競争している 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場
27. 27 Airbnbと、その地域のホテルは競争しているはず l Airbnbに部屋を登録する事業者をホストという l ホテルは各企業によって運営されている l 短期宿泊市場（観光・出張, etc）で競争している l （短期的には）価格競争をしているはず l ホテルは、建物の増築⼯事によって部屋を増やすことができる。（⻑期） l 短期では、価格しか動かせない。 l ⺠泊施設も同様の事情があるはず 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場
28. 28 Airbnbと、その地域のホテルは競争しているはず l 市場構造 l Airbnbが参⼊したことで、ホテル収⼊が減少したことが⽰された l Farronato and Fradkin (2022), Zervas et al (2017). l 競争関係にあることのエビデンス l なぜ: ⺠泊（Airbnb上） vs ホテルに注⽬するのか？ 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 ホテルC vs ホストC ホストB ホテルA ホテルB ホストA ⺠泊（Airbnb.com） ホテル vs vs vs vs vs vs
29. 29 理由1: ホストに価格設定AIを無償で提供している l “Smart Pricing”: 上限と下限を設定することで⾃動で価格設定 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 https://www.airbnb.com/help/article/1168
30. 30 理由1: ホストに価格設定AIを無償で提供している l “Smart Pricing”の中⾝は、Airbnbしか分からない。 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 _________ _________
31. 31 理由2: ⺠泊事業において、Airbnbは⼀強 l 他の⺠泊仲介サービス: l STAY JAPAN l エアトリ⺠泊などが存在する 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 https://stayjapan.com/ https://minpaku.airtrip.jp/
32. 32 理由2: ⺠泊事業において、Airbnbは⼀強 l 2024年4⽉12⽇、5⽉12⽇の東京 l ⺠泊事業を営むプラットフォーム間における競争は無視する l つまり、Airbnb以外の⺠泊事業者の存在はないものとする 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 Airbnb エアトリ⺠泊 STAY JAPAN 掲載物件数 1243 49 16
33. 33 ホストがみんなSmart Pricingを使うとどうなる？ l Airbnbは、全体としての売り上げを最⼤化したい（利潤最⼤化） l ホストが部屋を貸し出すと⼿数料（3%）で儲けることができる 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場
34. 34 ホストがみんなSmart Pricingを使うとどうなる？ l Airbnbは、全体としての売り上げを最⼤化したい（利潤最⼤化） l ホストが部屋を貸し出すと⼿数料（3%）で儲けることができる l まるで “Airbnb” 1社が、多数の財(部屋)を持つ企業として解釈で きるのではないか。 l つまり：AirbnbがAIを通して、全体の価格を決める状況 l 「全体の売り上げ(Airbnbの売り上げ)の最⼤化」を⽬的関数として、 Smart Pricingを設計しているはず 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場
35. 35 ホストがみんなSmart Pricingを使うとどうなる？ l Airbnbは、全体としての売り上げを最⼤化したい（利潤最⼤化） l ホストが部屋を貸し出すと⼿数料（3%）で儲けることができる l “Airbnb” 1社を、多数の財(部屋)を持つ企業として解釈すると、 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 市場構造が変化 ホテルC vs ホテルA ホテルB Airbnb.com ⺠泊 ホテル vs vs vs
36. 36 ホストがみんなSmart Pricingを使うとどうなる？ l Airbnbが価格⽀配⼒を持つ → ⺠泊施設の価格が望ましくない⽔準まで上昇しているのでは？ *価格が不当に上昇するという点で、均衡結果はカルテルと同じようなものだが、カルテルそのものではない 分析の対象：「Airbnb.com（⺠泊） vs ホテル」市場 ホテルC vs ホテルA ホテルB Airbnb.com ⺠泊 ホテル vs vs vs
37. 37 2つのシナリオを⽐べて、価格設定AIの影響を推定 l 仮定：「現実には、みんなSmart Pricingを使う」 l だいぶ強い仮定に思える l この仮定を正当化し得る理由 l ホストが⾃ら価格設定を⾏なう場合、スポーツ・⾳楽イベントなどの需要要因を観察し、 同⼀市場における他の部屋価格を考慮することが必要。 l 曜⽇ごとに価格を設定する必要や、数⽇前まで予約が⼊っていない場合は価格を減少させ ること（ダイナミックプライシング）を考慮するなど、 l ⾃らで⾏う価格設定には多⼤なコストが発⽣する。 l Smart Pricingを有効にすることで、AIがダイナミックな価格調整を正確な需要予測を通し て⾏う。 l ホストは価格設定を⾏う際のコストを限りなく⼩さくできる 「みんながSmart Pricingを使っているわけではない」と仮定してモデルを推定することで、 モデルの頑健性(robustness)を確認でき得る（と思っている） 分析⽅法
38. 38 2つのシナリオを⽐べて、価格設定AIの影響を推定 l 仮定：「現実には、みんなSmart Pricingを使う」 l シナリオ1 l 全てのホストが、Airbnbにより提供されるSmart Pricingを使⽤する(現実) l シナリオ2 l 全てのホストが、Airbnbにより提供されるSmart Pricingを使⽤しない(仮想) 分析⽅法
39. 39 3つのステップで分析 分析⽅法 Step① Step② 需要関数を推定 ⽣産関数を推定 Step③ 均衡の計算・⽐較 • 効⽤関数を仮定 • ここで、 • 効⽤最⼤化問題を解く • 需要関数を得る • 各ホスト, ホテルは利潤最⼤化問題 を解く • by FOC; • Airbnb上の全てのホスト集合を とすると、 • としてシナリオ1を計算 • シナリオ2は各ホストが⾃分の部屋 集合のみで考える • シナリオ1の均衡価格を𝑝∗ • シナリオ2の均衡価格を𝑝∗∗とする • 効⽤関数を以下の通り書き直す この式を全ての消費者について 合計したものが、 価格設定AIによる消費者への影響。
40. 40 3つの問い 1. AI同⼠が価格競争をするときに、カルテルを組むのは現実的？ l カルテルを抜け出して(逸脱して)⾃分だけ低い価格をつけたほうが得？ 2. ホストが、Smart Pricingを使わない理由(インセンティブ)はあるか？ あるならどういった理由がありそうか。 3. 企業がAIを使う事例(⽣成AI, 画像認識, etc)で、 他に競争上良くない(価格が不当に⾼くなる等)例・市場はあるか？ l スーパーが価格設定AIを導⼊すると、野菜や⾁の値段は上がる？ l ファミレスやカフェもそうなる？ 最後に
41. 41 参考⽂献