物流DXベンチャーのascendは8月4日、内閣府・戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）が推進する国家プロジェクト・第2期スマート物流サービス・物流のビッグデータ利活用の研究開発領域において、「運送業界におけるダイナミックプライシングエンジンの構築」の実証実験事業者に採択されたと発表した。
＜物流ビッグデータ利活用の研究開発領域で実証実験事業者に採択＞
SIPは、内閣府に設置された総合科学技術・イノベーション会議が司令塔機能を発揮し、府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントにより、科学技術イノベーション実現に向け創設された国家プロジェクト。asendが取り組む「ダイナミックプライシング」とは、需要と供給のバランスに応じてサービスの価格を変動させる変動料金制。
＜ダイナミックプライシングエンジンのイメージ＞
実証実験では、 実在する数種類の求貨求車システム（荷物案件とトラックを結びつけるマッチングプラットフォーム）のデータをもとに、荷物の発送・到着の地域、荷物の種類など、運送サービス毎の価格設定に幅を持たせる形でAIが算出するエンジンを開発する。
下限値はコストベースで算出し、上限値はバリューベースで設定することで、運送業の実態に即したプライシングを幅を持った形で提示し「適正な価格」について判断材料のひとつになり得る仕掛けを作ることを目指す。
国土交通省は、原価をもとに運送会社が適正な利潤を得られるよう、2020年に「標準運賃（目安としての適正賃金）」の告示を行ったが、現行の「標準的な運賃表」は地域ブロックごとに、走行距離と車種を元に運賃が規定されているシンプルな対応表となっている。このため、荷物の内容や季節性等も加味し、より実態に即した標準運賃を打ち出すことができるプライシングモデルの必要性が求められていた。
実証期間は2022年12月まで。同社は「ダイナミックプライシングエンジンを開発することで、より適切な価格設定で取引されるフェアな経済社会の実現に向けて、さらなる取り組みを行っていく」としている。
なお、SIP第2期「スマート物流サービス」について、ビックデータ利活用実証実験テーマ研究開発においては、同社を含む6件の実証テーマが選定されている。
■ビックデータ利活用プログラム
https://www.pari.go.jp/sip/research/214qselection.html
