サージプライシング

金曜の夜の繁華街で配車アプリを開いたら、料金がいつもよりぐんと上がっていた、という経験があるかもしれません。海外のUberのようなサービスでは、雨まで降ると料金が1.5倍、ひどいときは2倍以上に跳ね上がることもあります。韓国の一般のタクシーはメーター料金が決まっているので、料金そのものの代わりに、上限のある呼び出し料が需要に応じて上下します。

このように、利用したい人が働く人よりも圧倒的に多くなったとき、コンピューターのプログラムがリアルタイムのデータをもとに料金をすぐに引き上げる技術を、サージプライシングと呼びます。雨が降ったり、終電が近づいたりすると、タクシーに乗りたい人はあっという間に何千人にも膨れ上がりますが、道路を走っている車の数には限りがあるからです。

もし誰からも普段と同じ基本料金しか取らなかったら、アプリはあっという間にマヒして、たくさんの人がいつまでも呼び出し画面を見つめたまま、路上で震えることになるでしょう。そこで価格を上げると、今すぐタクシーに乗らなくてもいい人たちが、バスや電車に切り替えていきます。

つまり、価格が上がれば、高いお金を払ってでも乗りたい人に先に車が回っていくように、押し寄せた需要を分散させるしくみが働きます。ただし、たくさん払える人がいちばん急いでいる人とは限らないので、公平性をめぐる議論がついてまわります。

料金が高くなるのを見ると、利用者としては、企業が憎らしくお金を余分に巻き上げようとしているように感じるかもしれません。でも、この技術のもう一つの大きなねらいは、家で休んでいたり、別の場所にいたりした働き手を、その場所に呼び集めることにあります。

「普段より料金を1.8倍にします」という通知が配達員やタクシー運転手のアプリに表示されると、仕事を終えようとしていた運転手さんや、静かな別の街にいたドライバーたちが、その地域へ車を走らせてやってきます。働く人に、より多い収入というはっきりした報酬を約束するからです。

つまりサージプライシングは、価格という強力な合図を使って、足りない供給を現場へすばやく引き寄せる装置なのです。もし料金が変わらなければ、運転手さんたちが渋滞する雨道や混み合う繁華街にわざわざ車で入ってくる理由は少なくなります。

こうして増えた供給と減った需要が出会ってバランスを取り戻すと、料金はまた普段の水準にすうっと下がります。価格が柔軟に動いて、需要と供給のシーソーをリアルタイムで釣り合わせているわけです。

もう少し正確にいうと、サージプライシングは、人がオフィスに座って手で値札を書き換えているわけではありません。精巧に組まれたAIのアルゴリズムが、都市の地図を何百もの小さなエリアに分け、エリアごとの呼び出し数と走行中の車の数をこまめに比べながら計算しています。

さらに、過去の移動記録や天気、近くの大きなスタジアムやコンサートの終了時間といった情報まで、需要予測に使われているといわれています。システムは機械学習によって、数分後に乗客がどれだけ急増するかを先読みして、先回りして価格を上げることもあります。

ただし、大雪、テロ、大規模火災のような緊急の災害時にも価格が跳ね上がり、弱い立場の乗客の不安につけ込んでいるという倫理的な批判を受けることもあります。非常事態で避難しようとする人たちに高い料金を課すのは、公共性に反するからです。

そのため、一部の企業は、料金が際限なく上がらないように上限を決めたり、災害が宣言されたら割増しを制限する方針を設けたりしています。国によっては、タクシー料金のように、法律で割増しの幅を抑えているところもあります。