マルチエージェント分析による

顧客主導予約調整メカニズムの

有効性に関する研究

システム情報工学専攻

複雑系工学講座 調和系分野

修士課程２年

篠原 敏夫

平成15年度修士論文発表会

得するなら チケットを譲ってもいいな･･･

多少高くてもいいので、 チケット手に入らないかなぁ･･･

背景

航空券，コンサートチケット等の予約

先に訪れた顧客が優先される

後に訪れた顧客の方が予約を高く評価している可

能性

• 友人同士であれば，融通を利かせることは可能

• 他人同士の場合，売買メカニズムに調整機能はない

ネットオークション・ダフ屋

資源配分の調整機能を担う

• 資源をより高く評価している人へ再配分

• 第3者による調整→投機的行動(正常な価格付けが行われない)

研究目的

資源配分調整を行うメカニズムの提案

先に訪れた顧客が優先される状況を想定

顧客主導により市場機構を利用し，投機的行動を防止

提案メカニズムの有効性の分析

エージェントベースシミュレーション

予約をしたいのだけれど， まだ空いているかなぁ･･

顧客主導予約調整メカニズム

CRA (Customer-driven Reservation Adjustment)メカニズム

売り手（サービス提供者）

予約が一杯

申し訳ありません， その予約は一杯です・・

多少高くてもいいので， 予約が手に入らないかなぁ･･･

顧客主導予約調整(CRA)メカニズムを利用

顧客i(予約希望者)

多少高くてもいいので， 予約が手に入らないかなぁ･･･

顧客主導予約調整メカニズム

CRA (Customer-driven Reservation Adjustment)メカニズム

顧客i(予約希望者)

売り手（サービス提供者）

)( lpl 価格予約

顧客h(既予約者)

顧客(既予約者)

顧客(既予約者)

急ぎではないし，変更して得する なら予約を変更してもいいな･･･

)( lpl 価格予約

予約lを入手、

支払う価格はw )( kpk 価格予約

予約をlからkに変更，

支払う価格はpk-(w-pk)

顧客主導の予約調整,売り手は仲介のみ

希望した予約を入手

希望購入価格wと定価pkの差額の割引

販売率上昇

予約の

配分調整

シミュレーションモデル

ステップ(0,…,T)

各ステップで顧客エージェントが1人訪れ，予約1ユニットの入手を目指す

予約

エージェント

売り手エージェント1人

顧客エージェント複数 A={1,…,n}

),...,(),,...,(, 11 mm ppqqm pq 　価格ット数　各種類の予約のユニ種類

)(),...,()( 1 tqstqstt mqsのユニット数に所持している各予約ステップ売り手エージェントが

：　全体の傾向を表現と　　：　個人差を表現

は標準正規乱数　

　値：ユニットに対する評価　　　の各予約　顧客エージェント

のユニット数に所持している各予約　がステップ顧客エージェント

jj

i

j

i

jj

i

jj

i

j

i

m

iii

j

i

m

ii

v

vvvji

tqbtqbtti

,

,

),...,(,1

)(),...,()(

1

1

v

qb

※一般的な需要関数の特徴を全て満たす[G. Gallego and G. v. Ryzin(1994)]

航空券に対する需要関数は正規分布[J. I. McGill and G. v. Ryzin(1999)]

※予め待ち行列を考え，順番に処理する状況を想定 順番異存

顧客エージェントの行動

ステップtに訪れた顧客エージェントiの行動

評価値と価格の差が正で最大となる予約jを入手

評価値と価格の差が正となる予約が無い場合

メカニズムが無い場合

• 予約を入手しない

メカニズムが有る場合

• メカニズムを利用し、入手を試みる

• 選択する予約は評価値が最大の予約l，希望購入価格wは評価値とする

予約変更を依頼された顧客エージェントhの行動

予約変更のメリットがある場合，変更に応じる予約kを通知

0)(maxarg tqspvpvj kk

i

kk

i

kk

i

lk

i

kk

vwtqsvl ,0)(maxarg 　

0)()(maxarg

0)(0)(

tqstpvk

tqstpvwvj

jj

h

jj

jj

h

l

h

j

1)()1(

1)1(

tqstqs

tqb

jj

i

j

1)()1(

1)1(

,0)1(

1)1(

tqstqs

tqb

tqb

tqb

jj

h

j

h

l

i

l

　　　購入希望価格　

数　　　予約のユニット　

　　　予約の価格　

に対する評価値の各予約　　　顧客　

ユニット数が所持している予約の　顧客

いる予約のユニット数　　売り手が所持して

w

jiv

it

t

i

j

i

q

p

qb

qs

)(

)(

メカニズム有効性の尺度

余剰

売り手エージェントの余剰

顧客エージェントの余剰

社会的余剰

数　　　予約のユニット　

　　　予約の価格　

に対する評価値の各予約　　　顧客　

ユニット数が所持している予約の　顧客

いる予約のユニット数　　売り手が所持して

q

p

qb

qs

jiv

it

t

i

j

i )(

)(

Ai

ii

Ai

ii TTT )()()( qbvpvqbqsqp

)(Tqsqp

pvqb

i

Ai

i T )(

CRAメカニズムの有無による各余剰の変化は？

パラメータ設定

j

i

jj

i

j

j

j

j

j

jj

vji

b

ap

ba

mjmjmbap

qT

ppqjm

に対する評価値の予約※顧客エージェント

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

需要の偏りの大小　　偏りの大小の大小・・・評価値の　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

需要の大小大小の大小・・・評価値の　　※　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　

評価値のパラメータ

倍（全予約の・・・トの人数訪れる顧客エージェンステップ数

価格のユニット数各予約予約の種類

2.0

3.0,2.0,1.0,0,80.0,...,52.0,50.0

,,...,1,)2/)1(()1/(

)22)(

1,400,20

1通りにつき

100回行い、

平均を導出。

q

顧客エージェント

全体の需要

aが小

q

顧客エージェント

全体の需要

aが大

q

顧客エージェント

全体の需要

bが小

q

顧客エージェント

全体の需要

bが大

aの大小:全体の需要の大小 bの大小:全体の需要の偏りの大小

シミュレーション結果

社会的余剰(メカニズム有/メカニズム無)

CRAメカニズムが無い場合の販売率

aが上昇するほど

販売率が増加

偏りの大小の大小・・・評価値の　

大小の大小・・・評価値の※

b

a

・bが大きいほど

高い効果

・a=0.64付近で

高い効果

CRAメカニズムが無い場合の販売率

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8

a(評価値の大小)

パー

セント

b=0

b=0.1

b=0.2

b=0.3

社会的余剰(メカニズム有/メカニズム無)

90%

100%

110%

120%

130%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8a(評価値の大小)

パーセント

b=0

b=0.1

b=0.2

b=0.3

シミュレーション結果

顧客エージェントの余剰の平均の割合

（メカニズム有，利用せず入手/メカニズム無)

顧客エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無)

先に訪れ，変更に応じた

顧客エージェントの余剰が増加

売り手エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無)

偏りの大小の大小・・・評価値の　

大小の大小・・・評価値の※

b

a

売り手エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無)

90%

100%

110%

120%

130%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8

a(評価値の大小)

パー

セント

b=0

b=0.1

b=0.2

b=0.3

顧客エージェントの余剰(メカニズム有メカニズム無)

90%

100%

110%

120%

130%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8

a(評価値の大小)

パーセント

b=0

b=0.1

b=0.2

b=0.3

顧客エージェントの余剰の平均(メカニズム有，利用せず入手/メカニズム無)

90%

100%

110%

120%

130%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8a(評価値の大小)

パーセント

b=0

b=0.1

b=0.2

b=0.3

ステップ毎の顧客エージェントの予約入手率(メカニズム有/メカニズム無)

0%

40%

80%

120%

160%

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

ステップ

パー

セント

CR Aメカニズムによる入手

普通に入手

シミュレーション結果

ステップ毎の顧客エージェントの予約入手率(メカニズム有/メカニズム無)

後の方に来た顧客エージェントは

メカニズムが有る場合，入手率上昇

※a=0.62,b=0.3の

場合の結果

100ステップ毎の

平均値

メカニズムを利用せずに

入手することが困難に

メカニズムの利便性が課題

最適な資源配分との比較(b=0.3)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8

a(評価値の大小)

パーセント

メカニズム有

メカニズム無

シミュレーション結果

最適な資源配分との比較(b=0.3)

CRAメカニズムは顧客主導の下で，

効率的な資源配分を実現

ほぼ最適な

資源配分を

実現

順番に関係なく配分

偏りの大小の大小・・・評価値の　

大小の大小・・・評価値の※

b

a

Ai

ii T )(qbv※社会的余剰・・・

結論

顧客主導の資源配分メカニズムを提案

シミュレーションモデルを構築し，メカニズムの有効性を検証

需要構造の違いの影響

売り手，顧客，社会全体それぞれへの影響

最適な資源配分との比較