This page is intended for users in Japan. Go to the page for users in United States.

38,500席を15分毎に1席単位で価格を変える。最先端のダイナミックプライシング技術に迫る(3/3)【システムエンジニア】

こんにちは!ダイナミックプラス社で広報を担当しております、インターン生の林です。

38,500席が15分毎に1席単位で価格を変えるという、次世代のチケット販売システム実現の裏側を全3回に分けてご紹介します。

概要に関してはこちらの記事をご覧ください。

第1回はこちら。営業の観点からシステムに関してお伺いしました。

38,500席を15分毎に1席単位で価格を変える。最先端のダイナミックプライシング技術に迫る(1/3)【ビジネスサイド】 | ダイナミックプラス株式会社's post
こんにちは!ダイナミックプラス社で広報を担当しております、インターン生の林です。 38,500席が15分毎に1席単位で価格を変えるという、次世代のチケット販売システム実現の裏側を全3回に分けてご紹介します。 概要に関してはこちらの記事をご覧ください。 今回は第1回として主にソフトバンクホークス様や各チケットプレイガイド様と関わられた営業戦略部の星野さんにお話を伺います。 ...
https://www.wantedly.com/companies/company_4812749/post_articles/211552

第2回はこちら。データサイエンティストの観点からシステムに関してお伺いしました。

今回は最終回となる第3回としてデータサイエンティストが作成したモデルを実際に各チケットプレイガイド様に提供するシステムを築いたシステムエンジニアの川島さんにお伺いしました。

次世代チケッティングシステムの実現に向けてシステムエンジニアからどのように関わられたのかをお聞きしました。

まず今回のシステムに関する特徴をお伺いします

実は今回のシステム自体には特徴性はありません。システムというよりはデータサイエンスチームが作成したモデルや、弊社が提供するものとして特徴があります。

その特徴というのは全試合全席で一席単位で15分ごとに推奨価格を算出し、それをタカチケット様の方でダイナミックに価格を変更するという点です。

今回のチケッティングシステムにシステム部としてどのように関わりましたか

まずホークス様の新システムを作成するにあたり、販売実績を取り込むという考え方自体は去年と変わってはいません。

その上で会社としては複数プレイガイドが販売しているチケットの値付けをして更新させると言うのが今回が初めてです。

従来の顧客であるプロ野球チームやサッカーチーム様にDPを導入していた時は1社のプレイガイドさんとの連携に留まっていました。それが今回は複数のプレイガイドにダイナミックプライシング技術を初めて導入したということですね。

実際の作業では興行主様に加え、各プレイガイド様、票券会社様と関わりました。

従来の単一プレイガイドとの連携から複数プレイガイドとの連携になったとのお話しですが、困難な点が多かったのではないのでしょうか

考え方としては難しくはないですが、作業としては大変でした。

まずは変換表という各社さんが表すコード、つまり席種や試合を一個ずつ表すイベントコードというものが各社各様でした。異なるイベントコードでも各プレイガイドにとっては同一の席は同一の価格を提供しなければいけません。

実際には変換コードを各チケットプレイガイド様で統一化を図りましたが、その実用はできませんでした。なので弊社が逆に各社さんの変換表を集め、価格を反映する時はその各社さんのコードを基にして反映するというマップを手作業で一生懸命に作成しました。

つまり考えとしては、弊社が出したコードを各社に対してコード変換して渡しているだけになります。

しかし席の名称に関して実際にシステムに登録する人がその時々で変えてしまうと大変です。ミスがある部分が障害となって顧客またはその先のコンシューマーに影響します。システムに障害が発生するのか異なる価格が算出されるのかはわかりませんが、その部分の解決が重要となっています。

コード変換表というものを各プレイガイド様向けに作成しているとありましたが、何名体制で実現したのでしょうか

元々弊社ではシステムエンジニアは3名、あとは協力会社で3名の計6名エンジニアがいます。
そのうち先述のマッピングに関わっているのがDP社の2名のみとなっています。

2名だと相当時間がかかられたのではないでしょうか

相当かかりましたね(笑) プログラムを作るよりも時間と労力がかかりました。

販売している3,8000席の一席単位に対してシステムを反映しなければいけません。モデルのパターンは複数存在し、パターン毎に席種の割当が異なっていたり価格を算出する係数値が異なります。それらを一個ずつ設定して検証していくのが大変でした。

また星野が言っていたように今回の新しいシステム実現には関係社が非常に多かったため、情報がなかなか決まらないということがありました。

ですので、実際に情報が来たときにすぐ対応できるように色々な準備をしたり作戦を考えたりしました。具体的には3,4回ほどシステム内で予行練習をし、それを用いて最終的に設定をしたものをシステム上で情報を流し、本当に正しく動作するかまでを確認するという工程を踏みました。

それが一個でも違うと間違った価格が出てしまいます。例えそれが与えられたデータ自体に問題があり弊社のミスでなかったとしても、そこを指摘しなければお客様のためにはなりません。

言われたものだけできるのは最低限で、より長く使ってもらうためにはそこまでするのが弊社としての責任の範囲かなと思います。

川島さんは福岡までよく打ち合わせに向かっていた印象ですが、どのようなことをお話されていたのでしょうか

実際に行ったのは2回ぐらいですよ(笑)

1回はホークス様だけとの打ち合わせです。

2回目は票券会社様との打ち合わせです。
弊社のシステムは票券会社様から各プレイガイドのチケット販売データを頂いたうえでモデルの作成を行います。去年までは席種と呼ばれるもので行っていましたが、今年からは個席で連携するので、個席のデータをどのように受け取るか、どんなデータをもらえるのかなどを話しました。

他のチケットプレイガイド様との連携はどうしたのですか

基本的には数回来訪して、提供する価格の連携ファイルなどをどのようなフォーマットで提供すると相手の企業様は更新できるのかというのを確認しました。実際に各社毎にフォーマットは異なっていましたが、基本的には弊社のフォーマットに近づけた形での作成をお願いしました。

営業チームやデータサイエンスチームとの連携もスムーズでしたか

毎週のmeetingの存在や疑問点・課題等は即座に共有したので問題はなかったです。

最後に、このシステムを使ってどのようなことに生かしたいのかをお伺いしたです。

今回のシステムの特徴はプロ野球で複数プレイガイドに対応したことです。今後はこれを契機にして音楽興行や演劇にDPを導入する際にはプレイガイド以外に複数の興行主・プロモーターとの連携が想定されます。

ですので従来の1体1の関係、すなわち今回のホークス様の新システム導入前の状態からマルチベンダーを目指せる仕組みを作れたらいいと考えています。

ありがとうございました!

最後に

公式HP

企業ブログ

求人情報

データサイエンティスト

システムエンジニア

機械学習エンジニア

機械学習エンジニア
経済学・統計学・数学のプロフェッショナルと機械学習モデルを作成しませんか?
私たちは「スポーツ/エンターテインメント」「ホテル」「リテール」といった全業界にダイナミックプライシングという市場の需給バランスをもとに適切な価格を算出・提供するサービスを提供しています。特にスポーツ領域に関しましては、Jリーグ様やプロ野球球団様に導入していただいております。 【事例】 〇Jリーグ Jリーグデジタル様…Jリーグ主管試合「2019年2月16日(土)FUJI XEROX SUPER CUP 2019」において初のダイナミックプライシング導入、継続してご利用頂いています。 横浜Fマリノス様…2019年より全試合でダイナミックプライシングを導入、継続して御利用頂いています。 名古屋グランパス様…2019年より全試合でダイナミックプライシングを導入、継続して御利用頂いています。 湘南ベルマーレ様…2019シーズンの後半戦ホーム開催試合(6月以降)において、ダイナミックプライシングを導入頂いております。 ベガルタ仙台様…2019シーズンの後半戦ホーム開催試合(9月以降)において、ダイナミックプライシングを導入頂いております。 〇プロ野球 福岡ソフトバンクホークス様…2017年シーズンより試験導入頂き、2020年シーズンより福岡PayPayドームで開催される 全ての主催試合にて需要と供給に応じてリアルタイムで価格変動する当社サービスを導入頂いております。 オリックスバファローズ様…2018シーズンより一部試合・席種にてダイナミックプライシングを継続導入頂いております。 ※2020/2/5(水) - 7(金) 第7回 ライブ・エンターテイメント EXPOにて出展いたしました。
ダイナミックプラス株式会社

営業戦略職

ダイナミックプラス株式会社では一緒に働く仲間を募集しています
今週のランキング
このストーリーが気になったら、直接話を聞きに行こう