AIは価格設定を高くする可能性が高い、規制介入なしで

米国国立経済研究所（NBER）の新しい研究論文によると、自動価格設定アルゴリズムの使用増加は、企業が価格操作の疑いをかけられることなく、消費者にとって価格が高くなる可能性が高いことがわかった。

この研究によると、競合他社のデータをスクレイピングして価格を最も頻繁に更新する小売業者は、最も低い価格を提供しているが、競合他社が同等の強力なシステムに更新すると、アルゴリズムのデフォルトの動作により価格が上昇するという。さらに、現在価格を押さえているのは、「古い」価格設定技術であると述べている。

報告書では、州または連邦政府の介入が、企業が競合他社の価格データを頻繁に取得して価格設定アルゴリズムに使用するのを防ぐために必要かもしれないと示唆している。しかし、企業が価格設定アルゴリズムに競合他社の価格データを入力することを制限するシステムを制定することは難しいと認めている。

大手小売業者が価格設定パターンを開発する方法は通常非公開であるが、NBERの研究者は、競合他社の価格変更にどのように反応するかを調べることで、アルゴリズムによる価格設定フレームワークを特定することができた。研究者は、この現象は「同時価格設定行動の標準的な実証モデルと一致しない」と述べている。

調査結果は、企業が特定のセクターで使用する技術の非対称性が、安定した価格の上昇につながる可能性があることを示唆している。

「価格設定技術の非対称性は、均衡行動を根本的に変えることができる。1つの企業が優れた技術を採用すると、両方の企業が高い価格を得ることができる。両方の企業が高頻度アルゴリズムを採用すると、伝統的なカルテル戦略を使用せずにカルテル価格を維持することができる」

暗黙の価格操作

これにより、企業間の明示的または起訴可能な協力なしに、カルテルのような価格設定が可能になる。市場セグメント（または小売業界全体）が消費者に損害を与えることになる。

研究者は、「超競争的」価格戦略をモデル化し、競合他社の価格変更に平等にアクセスできる小売業者を想定した。結果として、「完全にカルテル的な」価格が、競合他社の価格をターゲットにしたアルゴリズムによって維持されることができることがわかった。

左、1つの小売業者が他社よりも高速で頻繁に価格を更新する二重独占の分析。右、価格の頂点で小売業者が同等の高頻度の価格設定アルゴリズムを使用した分析。結果は価格の上昇である。 出典：https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

研究者は次のように述べている。

「このように、アルゴリズムは価格設定ゲームを根本的に変える。価格を上げるための手段を提供する」

以前のアルゴリズムによる価格設定に関する調査は、企業が対称で等しい価格設定メカニズムを持っているという仮定に基づいていた。しかし、この報告書は、一部の小売業者が「超分析的」な高頻度システムを持っていることを明らかにし、価格の上昇に積極的な影響を与える可能性があることを示唆している。

方法

研究者は、5つの主要な米国オンライン小売業者から、公開されているアレルギー薬の時間別価格データベースを作成した。ただし、調査対象の（匿名化された）小売業者は、より広範な製品ラインナップを扱っていることに注意する必要がある。

実店舗での価格設定とオンラインでの価格設定には違いがあるため、データベースにはオンライン価格のみが使用されている。価格は2018年4月から2020年10月の1年半の間で収集され、最終的なクリーンデータセットには、7つのアレルギー薬のブランド（合計59製品）に関する3606956の価格データポイントが含まれている。

研究者は、価格技術へのアプローチと競合他社の価格の変動に対する反応速度の違いを発見した。1つの小売業者は1時間以内に複数回価格を変更するように見え、他の小売業者はスクリプト駆動の戦略を採用しているように見え、価格変更は毎日同じ時間（またはより長い間隔）に実行される。

「古い」価格設定技術の緩和効果

この分析の結果は、システムにまだ残っている公平性は、価格を最も頻繁に変更しない「古い」技術を持つ小売業者によって提供されているということである。報告書によると、これに寄与する要因としては、技術的な負債や在庫管理システムをより反応的な価格設定戦略に合わせることの困難性がある。

調査対象の小売業者の価格変更頻度の違い。企業「A」は競合他社の価格データに最も迅速に反応しているように見える。

実際には、「古い」技術が価格を比較的安定させているように見える。

将来を見据えて、新しいプレーヤーやより優れたアルゴリズムを使用する小売業者が、より遅れたプレーヤーを低価格で打ち負かし、価格を上げる可能性があることは容易に理解できる。あるいは、主要プレーヤーが価格競争で互いに追いついたときに、NBERの報告書で予測された価格の上昇が発生する可能性がある。

州または連邦政府の介入

研究者は、電子商取引革命の初期に価格を抑制する効果として意図されていた「摩擦のない商取引」が、有効な技術によって直接脅かされていると結論付けた。

研究者は、企業が競合他社の価格データを頻繁に入手して価格設定アルゴリズムに使用することを制限することが必要かもしれないと示唆している。代わりに、企業が競合他社の価格のより広範な、長期的な変化を評価するようにすることが必要かもしれない。ただし、企業が価格設定アルゴリズムに競合他社の価格データを入力することを制限するシステムを制定することは難しいと認めている。

研究者は、競合的均衡（消費者を優先し、販売業者に不利な）を「罰」とみなさない代替の価格評価システムを義務付ける可能性も示唆している。ただし、立法の傾向と、システムを制定して展開する際の困難性を考慮すると、このアプローチは人気と法的課題に直面する可能性があると述べている。