人気ブランド復活のため白羽の矢が立ったデータサイエンスによる価格決定

ーー今回、東京大学エコノミックコンサルティング（以降：UTEcon）に価格決定のご依頼をいただいた「nasne🄬」は、どのような商品ですか。

バッファローが販売するネットワークレコーダー「nasne🄬」

松﨑：　元々はSIEが販売する商品でした。多くのユーザーから支持された人気ブランドでしたが、2019年に惜しまれながらも、販売終了となります。

特徴としては、ストレスなく操作できるユーザーインターフェースやPlayStation® 4、スマホ、タブレットなどを通じて、放送中の番組や録画番組が観られる点、外出先からアクセスでき、番組の録画予約ができることなどが挙げられます。

まさに、オンリーワンの製品と言えるでしょう。

なお、弊社が承継するにあたっては、内蔵HDD容量を増やし、iOSでの高解像度対応などのアップグレードを行いました。

ーーでは、従来の商品価格を決定する方法と、「nasne🄬」にはそれを用いなかった理由を教えてください。

株式会社バッファロー　松崎 真也 様

松﨑：　本来、新商品の価格は、ニーズやブランド価値、あるいは発売時期といった様々な要素を踏まえて、決定する必要があります。とはいえ、これまでの弊社は、どちらかと言うと、勘・経験・度胸のKKDで決めていました。

「nasne^🄬」は、すでに多くの方々が愛着をもつ人気ブランドでしたが、適正価格に関しては明確な根拠等もなく、判断しづらくて大変困っていたわけです。

何かよい方法はないかと、行き着いたのが「データサイエンス」の活用です。つまり、科学的なアプローチを用いて、過去のデータなどを基に、価格を決定できないかと考えたのです。

そこで、その道に精通した先生方がおられ、学術的な研究をビジネスに活用された実績を有するUTEcon様にご依頼させていただくことになりました。

こちらの想いに対して、ご共感いただき、プロジェクトが開始されました。

ーーバッファロー様から相談を受けた際、どのように思いましたか。

渡辺：　「これは面白そうだな」というのが、初めてお話を伺った際の印象です。まず、ビジネス課題が「新商品の価格決定」と、実に明確です。また、産業組織論や計量マーケティングといった我々の研究分野においても、価格設定は大きく関心を寄せるテーマの1つです。

実際の新製品のマーケティングにデータサイエンスを活用できる絶好の機会だったので、「エキサイティングな挑戦ができる」と思いました。

「データ×ビジネスの知見」での価格決定が反響を呼ぶ

ーープロジェクトは、いつ頃始まったのですか。

UTEcon　渡辺 安虎

渡辺：　ご相談いただいたのが2020年11月で、翌月くらいから開始しました。

松﨑：　当社ではその前から、動き出していました。科学的なアプローチを経営に導入する目的で、社内で選抜されたメンバーが、2020年7月から2021年2月頃まで、東大データサイエンススクールで基礎的な知識を学んでいました。

統計学や機械学習を用いて未来を予測する方法を学習するカリキュラムで、その学びを活かす場として、UTEcon様のご支援のもと、プロジェクトが開始したという流れです。

ーー価格決定には、どのような手法を用いたのですか。

渡辺：　まず、バッファロー様にご用意いただいたのは、「nasne^🄬」に類似する他社製品の販売や価格に関するデータなどです。

そこで重要になるのが「データの意味」を理解することです。分析する上で、どのデータが価格決定を考える際にどの程度の意味をもつか。このデータの重みづけは単にデータを見るだけでは足りず、バッファロー様から定性的な「ビジネスの勘所」を提供していただく必要がありました。

渡辺：　例を挙げると、季節性が売れ行きにどのように影響するか、各流通チャネルでどのような販売や流通の慣行があるか、類似製品の販売実績にはどういった要因が影響したかなどです。このような定性的な要因を分析モデルに反映しなければ、分析結果のパフォーマンスが低下してしまうおそれがあります。

そのため、現場のビジネスに通じた方々に対して何度もヒアリングをさせていただき、バッファロー様に蓄積した知見を多角的な観点で検討してモデルに反映していきました。

また、今回は通常の新商品発売とは違い、すでにあるブランド価値も考慮する必要がありました。「nasne^🄬」ファンの愛着をどう価格に反映させるかは、重要なポイントです。

これに関しては計量経済学的な手法で、ブランドが売上にどのように影響するかなどのブランド効果を推定することが可能です。

「nasne^🄬」で、世代ごとに差別化されたブランド効果を捉え、ヒアリング結果も反映した様々な要素を内部で議論して分析モデルを開発していき、そのモデルにデータを当てはめて販売価格を予測して、最終的にバッファロー版「nasne^🄬」に適用しました。

ーー分析モデルの開発には、どれくらいの期間を要したのですか。

渡辺：　2020年12月から年初にかけ、必要なデータをご準備いただき、それからおよそ1カ月で完成させました。その間には毎週2回の定期ミーティングも実施しています。UTEcon側は、当社の専任職員以外に、東京大学及び慶応義塾大学の経済学者も加え、国外からはイェール大学や香港科技大学の経済学者もリモートで参加してもらいました。計6名の経済学者で議論や分析を進めていきました。

松崎：　2021年3月末の発売に向け、価格決定の期限は2021年2月半ばと定めておりました。そのために必要な分析データは2月上旬くらいまでに用意する必要があり、2月の半ばまでにはプロジェクトの最終結果を出さなければならない状況でした。

渡辺：　かなり短期間での開発となりました。私自身の感覚としては、研究では1年以上かかる作業量・検討量のプロジェクトだったと思います。正直、これだけの短いスパンで完了できるか、不安もありました。そんな中で、この分野の専門家とアシスタント総勢16人がチームとなって取り組み、決められた期限内にやり切ることができたのです。私も含め参加した研究者は全員、驚いていたくらいです（笑）

ーープロジェクトが円滑に進み、短期間で完了した要因はどこにあったのでしょうか。

渡辺：　やはり、バッファロー様とのコミュニケーションがスムーズに進んだ点が大きいです。我々が知りたいことに答えていただいただけでなく、その周辺情報も併せてご提供いただきました。そのため、こちら側の速やかな理解に繋がりました。

迅速かつ協力的にデータをご用意いただいたおかげで、週に2度のミーティングも想像以上に内容の濃い時間となりました。これらの協力がなければ、今回のような成功は難しかったでしょう。

ーー実際に決定した価格で、市場で販売した際の反応について教えてください。

松崎：　バッファロー版「nasne^🄬」は、2021年3月25日からamazon内のバッファロー公式ストアで予約が開始となりました。初回分は4時間以内で完売し、2次・3次入荷分も24時間以内に完売という想像以上の反響がありました。過去を振り返っても、これほど反響があった経験はほとんどありません。ただし、販売が好調だったあまりにお客様をお待たせする結果となり、ご迷惑をおかけする事態を招いてしまいました。

この反響の大きさは、設定した29,800円（税込）※という販売価格が、お客様のスイートスポットに合致した結果だと考えます。そうした価格を科学的な分析の裏付けによって数値化していただいたことに、大きな意味があると思います。

※2021年3月時点。販売開始時の価格設定。

データを活用して新商品の価格を決定する意義

ーー従来の価格決定方式と異なるアプローチで販売し、成果を上げたことをどう捉えていますか。

松崎：　「nasne^🄬」は我々にとっても重要な商品です。ブランドを継承して復活させることは、市場の期待値も当然高く、ブランドに対する責任も重大でした。

松崎：　我々にとって新しい製品でもあり、過去の実績から未来を導き出すことができない中で、データサイエンスによる科学的な裏付けのある価格決定ができるようになりました。よって、今後の商品の価格決定にも活用していけると思っています。

我々の業界は市場環境の変化が早いため、過去の実績が通用するとは限りません。流通もサプライチェーンも変わっていく中で、データを基に未来を予測した経験は、当社の大きな財産になることでしょう。

ーーUTEcon側として、今回のプロジェクトにどういった感想をもちましたか。

渡辺：　今回のプロジェクトは、新商品の価格を単に機械学習を用いて予測するだけでなく、価格の上げ下げによってお客様がどう動くかと、経済学や計量マーケティングの観点が加味されています。つまり、経済学と機械学習を融合したアプローチをとったのです。その点で画期的だと言えます。

また、本プロジェクトにおいて、実際にある新商品の価格決定に携われ、非常に幸せでした。プロジェクトに関わった研究者の総意として、知的にも刺激的で、なおかつ世の中のお役に立てる機会をいただき、大変感謝しています。

今までミクロ経済学のツールは特に、世の中で役立てていただく機会が多くなかった一方で、企業や消費者の行動に関する研究は長年継続され、蓄積されています。そういった研究成果や知見を幅広く世の中に役立てていただきたいと思っています。

データサイエンスの活用で、顧客満足度の向上を目指す

ーー今後の展望についてお聞かせください。

松崎：　今回のプロジェクトを経て、社内では新たな取り組みが始動しています。

例えば、データサイエンスでの分析や予測を実行できる体制づくりや、今回の分析モデルの他の商品への活用などです。

松崎：　一口にデータ分析と言っても、定期的にデータのクリーニングを行い、分析できるよう加工するという地道な作業が求められます。さらに、分析した結果が正しいかを常に検証していく必要もあります。技術の変遷やマーケットの動向が早く変化する中で、分析モデルの継続したメンテナンスが重要となるでしょう。

今後の展望としては、新製品の価格付けの横展開だけでなく、データサイエンスによる需要の適切な予測も目指しています。顧客満足度をより一層高められるように、改善を続けていかなければなりません。

近年、テレワークの推進や巣ごもりなどの需要が高まり、周辺機器の需要は増加しています。よって、より快適にIT機器をご利用いただけるよう、データサイエンスを駆使した値付けと需要予測で、お客様に良い商品をお届けしていきたいです。

平行してデータサイエンス人材の育成にも全社的に取り組んでいきます。

バッファローでは、国内外でのMBA取得や大学への派遣など、社員教育に注力しています。

東大データサイエンススクールや名古屋大学のデータサイエンティスト育成プログラムに社員を派遣し、データサイエンスはもとより、マネジメント、マーケティング、統計学などについても社員のスキル向上を支援していきます。

※“nasne(ナスネ)”、”PlayStation ”は株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメントの登録商標です。