Many of us spend hours on the internet researching flight deals,

皆さんもインターネットで何時間もかけてお得なフライトをリサーチし、一見ランダムな価格システムを理解しようと頑張った経験があると思います。

trying to figure out an airfare pricing system that seems random.

価格は特に理由もなしに上下するようですし、長距離フライトが必ずしも短距離フライトよりも高いとも限りません。

Fees appear to fluctuate without reason, and longer flights aren't always more expensive than shorter ones.

しかし、この背後には価格決定にまつわる科学が絡んでおり、それはコストに関係するというよりは人工知能によるところが大きくなっているのです。

But behind this is actually the science of dynamic pricing,

人類初の商業フライトが実現してから 100 年以上が経ちます。

which has less to do with cost and more to do with artificial intelligence.

「British Overseas Airways Corp」による The Comet 号は、世界初の旅客飛行機です」

It's been more than a hundred years since the first scheduled flight.

航空業界は当初厳密な管理下に置かれており、飛行機のチケット代は需要ではなく飛行距離によって設定されていました。

With the Comet scheduled by British Overseas Airways Corporation

国際線の多くは各国の代表航空会社 1 社によって運行されており、競合相手がいない状況で飛行機チケット代は消費者にとってなかなか手の出せる額ではありませんでした。

to start the world's first jet passenger air service—

しかし、規制緩和が実施されると状況は一変します。

In the beginning, commercial aviation was a tightly regulated marketplace,

1978 年、アメリカ政府は飛行ルートや新規参入航空会社に対する規制を撤廃し始めました。

where airfares were based on distance traveled rather than passenger demand.

1983 年には、価格設定にも変化が出始めます。

Most international routes were operated by a single national carrier,

そして 90 年代初頭には、航空業界の自由競争化が世界中に広がり、航空運賃がよりお手頃になっていったのです。

and the lack of choice resulted in uncompetitive fares for consumers.

規制緩和後の最初の年には、競争が激しくなり過ぎた事実を指摘する専門家の声もあります。

Deregulation, however, changed all that.

航空会社同士が合併して存在感を高め、規制がある中での連合組織から規制の無い環境での連合組織に変わっていったに過ぎない状況となったのです。

In 1978, the U.S. government began the process of removing government controls

アメリカでは、航空会社4社が国内線の 68 ％のシェアを占めています。

over routes and market entry for new airlines.

主要空港間を結ぶ便では価格は下がってきていますが、競争の少なさやフライト数の減少で、小さな空港や人気の無い街へのフライトは高い価格設定となっています。

In 1983, fares followed.

それでも、飛行機の利用に対する需要は増える一方です。

And by the early 1990s, the liberalization of the aviation industry had spread around the world,

世界中で飛行機の利用者の数は増え続けており、特に最近 10 年における伸び率はほぼ 18 億人にも上っています。

making pricing more competitive.

では、このように飛行機を使う旅行者が増えている事実がチケット代にはどう影響しているのでしょうか？

Critics also say there was too much competition in the first years after deregulation.

2007～2008 年に起きたオイルショック時には、多額のサーチャージや貨物費用が加算されたものの、チケットの価格には実は税金や燃料コストといった要因はそれほど絡んでいません。

Airlines merged and became more dominant,

その代わりに、航空チケット代は航空収益管理と呼ばれる戦略によって設定されます。

changing the industry from a regulated cartel into an unregulated cartel.

その目的とするところは、できるだけ多くの収益を上げることに尽きます。

In the U.S., just 4 airlines control 68% of the domestic airline capacity.

このシステムはリアルタイムで動いていますから、

While ticket prices have been falling between major hub airports,

誰かが席を予約する際に、航空会社は提示する価格を路線ネットワーク全体の状態などの様々な条件を分析した上で決定します。

the lack of competition and a reduction in flights has resulted in higher average airfare for smaller, less competitive cities.

もちろん、こういった決定は人間がすることではありません。

But this hasn't halted the demand in air travel.

アルゴリズムによって過去の予約状況や残席数、ルートごとの平均的需要や今後さらに席が埋まる可能性の高さなどの情報を基に価格調整をしていくのです。

The number of airline passengers across the globe has continued to grow,

このプロセスを使った例として、中継ルートにおける価格設定が挙げられます。

particularly in the last 10 years, with the amount of people choosing to fly skyrocketing by nearly 1.8 billion.

例えば、ロンドンからマイアミに行くとしましょう。

So what does this increasing volume of passengers mean for pricing tickets?

この際に利用するフライトは、ボゴタまでつながるフライトルートの最初のルートとしても使われるわけです。

Despite steep surcharges and baggage fees tacked on during the '07-'08 oil shock,

マイアミまでは距離的に短いですが、ボゴタまで行く人たちよりも多額のチケット代を払うことになる場合もあるのです。

ticket prices aren't actually focused on the seats' combined cost such as taxes and fuel.

それには、航空会社としては最終目的地まで行く人のために席を空けておくために、なるべくなら短距離の旅行者にチケットを買わせたくないとう思惑が絡んでいます。

Instead, airlines price tickets using a strategy called airline revenue management.

このプロセス全体はアルゴリズムが管理しており、次回以降はこういった席は高く売れると予測することになります。

Its end goal? Make as much money as possible.

また、航空会社は利用客の情報をプロファイルして価格調整に利用します。

This is working in real time.

つまり、娯楽で利用するのか仕事で利用するのかで分けるのです。

So when a customer goes to book a seat, the airline determines the price they see

それによって価格設定を大きく変えていきます。

by analyzing a wide range of factors including the status of their entire network.

例えばロンドンからバリへ行く利用者は、大体がホリデーで遊びに行くケースですから、娯楽カテゴリーで考えます。

Of course, these decisions aren't being made by humans.

こういったケースでは予約は通常数か月前に行いますから、この利用者を対象とした価格設定は比較的高いところからスタートします。

Algorithms adjust fares by using information like past bookings, remaining capacity,

その後、マーケットでどのような反応があるかを見ながら価格を調整していきます。その際には利益を十分取れるだけの高さを維持しつつ、空席で飛ぶことのないだけのお手頃価格に設定していくのです。

average demand for certain routes, and the probability of selling more seats later.

一方で、ロンドンから香港へのルートは典型的なビジネスルートですから、空席を埋めていくために低い価格設定から始めます。

One example of this process being used is for pricing connecting routes.

そして、出張で最後ギリギリに席を取る人を見込んで価格を一気に上げていきます。

Let's say you want to fly London to Miami.

航空会社側は、仕事で飛行機を利用する場合は直前近くまで予約はせずに、価格に関しても娯楽で利用する際よりもあまり気にしない傾向があることを知っているのです。

The flight you want to book also serves as the first leg of a connected flight to Bogota.

事実、仕事で利用する場合は、席をおさえるためなら平均して通常の 60 ％も高い額を惜しまず払うことが分かっています。

While you're traveling less distance to Miami,

専門家の中には、航空会社は消費者のインターネットブラウザのクッキーを利用して、どのフライトをチェックしているか判断しているという人もいます。

you may end up paying more than passengers flying through to Bogota.

こうすることで、消費者が買おうとしているフライトの価格を上げて、すぐに購入させようとしているというのです。

That's because airlines are trying to discourage you from buying seats

しかし、確固たる証拠はなかなか得ることができませんし、航空会社や価格比較サイトはこの事実を強く否定しています。

that they want to keep available for the full journey.

それでも、ピンポイントで設定された価格は顧客満足度のアップやチケット購入に大きな効果があります。例えば、ロイヤルティープログラムの一環で、過去の購入履歴を元に「あなただけの特別価格」を提示することなどがあります。

This entire thought process is done by an algorithm,

また、テクノロジーを活用して「エコノミー料金」を設定し、低価格航空会社に対抗する動きも出てきています。

which predicts those seats will sell for a higher price in the future.

このような低価格設定は、一般航空会社にとっても Google Flights のようなサーチエンジンのトップページに表示されるためには大切な要素です。しかし、AIテクノロジーを活用しているのは航空会社だけではありません。

Airlines also profile their customers to help them adjust prices.

消費者の側でも価格の変動をモニターできるサイトにアクセスし、過去のデータを基に独自のアルゴリズムを使い最低価格予想を割り出し、実際に売り出されるとお知らせが入る仕組みを利用しているケースが増えています。

This often means placing passengers into one of two groups: leisure or business.

こういった価格検索サイトが航空会社にもたらす被害は無視できず、実際に United Airlines は格安チケットを購入できる裏技を提供していた Skiplagged のサイトを提訴しています。

And the way each group is priced is very different.

AI が航空運賃設定にもたらす役割が非常に大きい現状においては、複雑なアルゴリズムシステムの発達が価格競争の中心となることは間違いありません。

An airline offering a flight from London to Bali can assume that the people on that route are largely holidaymakers,

これは必ずしも悪い事ではなく、飛行機を利用する旅行者が増えるにつれてお手頃な価格への必要は高まりますし、予約手続きの簡素化へも一役買うことになることが期待されるからです。

so it places them in the leisure bracket.

These passengers usually book months in advance,

so airlines tend to start the price for these seats relatively high.

It then adjusts the price according to market response, making sure it's high enough to maximize profit,

but low enough so that it doesn't result in unused capacity.

While on a typical business route, such as London to Hong Kong,

airlines usually start with low prices to fill a minimum capacity.

Then it increases prices steeply for business travelers who book last minute.

That's because airlines know business travelers tend to book later

and are far less price sensitive than their leisure counterparts.

In fact, business travelers are willing to pay 60% more on average to secure a seat.

Some analysts believe airlines use consumers' internet browser cookies

to determine what flights they've been looking at.

This way, they can increase those prices to encourage them to buy.

But solid proof of this practice is hard to come by,

and it's something airlines and price comparison sites strongly deny.

Targeted dynamic prices however can increase customer satisfaction and encourage consumer bookings.

For example, a member of an airline loyalty program could receive

'just for you' price displays based on their purchasing history.

Technology has also allowed some airlines to create a 'basic economy fare'

with limited amenities to compete with minimal service, low cost carriers.

That lower fare is key if full service carriers want to appear on the first page of search engines like Google Flights.

But it's not just airlines that are using AI technology to their advantage.

Consumers now have access to sites which monitor fares, using their own algorithms and past data,

to predict the lowest price a seat will reach to then alert their customers.

The threat airfare search sites pose to airlines' dynamic pricing system

even saw United Airlines suing the website Skiplagged, which helps passengers find loopholes for cheaper tickets.

With AI having such an important role in the field of air travel pricing,

it's likely that complex algorithms will continue to fight the airfare war.

That may not be a bad thing, as airlines manage a growing number of passengers

and consumers push for better choices and easier ways to book their trips.