CASE

R社は、サプライヤーとユーザーのマッチングシステムの開発を検討していました。価格の決定をサプライヤーの肌感覚に委ねるのではなく、市場を踏まえたダイナミックプライシング方式でレコメンドしたいと考えていました。

R社からお問い合わせをいただき、ヒアリングを開始しました。
複数社からの提案を受けていたようですが、R社が実現したいことを丁寧にヒアリング・整理して手法を提案していたこと、実現可能性が高い手法であったことからKICONIA WORKSと取り組むことを決めていただきました。

R社が持つデータを確認したり、担当者からニーズをヒアリングしたりしたところ、一般的なダイナミックプライシング手法は採用せず、機械学習と統計などを組み合わせた手法を採用することになりました。他の手法も幅広く調査をして検討していましたが、R社の担当者に納得感を持っていただくことを重視しつつ、成果が出せる手法を選択しました。

モデルの開発に加え、システム開発までKICONIA WORKSが一気通貫で開発しました。R社にはシステム担当者がいないことを考慮し、運用負荷をできるだけ軽減できるような設計で開発を進めました。モデルに対する深い理解がある上での取り組んだことも、成功要因の一つです。

分かりやすくダイナミックプライシングの手法を説明したこと、サプライヤーの売上向上に繋がるプロダクトになったと大変満足いただきました。すでにR社で本格導入されて成果を出しており、R社からは別プロジェクトの相談をいただいております。

• 田中（エンジニア）
  単なる予測ではなく、「何をしたら売上が向上するのか」という因果関係に基づく説明があることでお客様も納得していただけたと思いますし、分析で終わるのではなくビジネス価値の創出に繋げられたことを嬉しく思います。
• 書上（プロジェクトマネージャー）
  R社が持っていたデータから最適な価格を出すことに難しさがありましたが、既存の枠に囚われずに提案をして実装まで行い、R社で導入されたことは非常に良かったです。
  コンピュータが出力した結果をそのままお客様へ渡すのではなく、お客様が使いやすいフォーマットに加工して出力するようにしたことも、お客様に寄り添って開発を進めるKICONIA WORKSらしいプロジェクトだったと思います。