(57)【要約】      （修正有）【課題】輸送ネットワークならびに他の製品およびサービスのためのロバストな価格決定の解決法を提供する。【解決手段】輸送ネットワーク内の出発地−目的地（ＯＤ）対を複数特定するステップと、ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含む価格弾力性の複数の範囲を計算するステップであって、ＯＤ対ごとに、関連付けられた前記価格弾力性の範囲が複数の値にまたがる、価格弾力性の複数の範囲を計算するステップと、ロバスト性パラメータを受け取るステップと、コンピュータ・プロセッサにより、少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算するステップであって、価格決定体系は、ネットワーク内の各ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的にロバスト性パラメータと価格弾力性の複数の範囲とに基づく、価格決定体系を計算するステップとを含む。【選択図】図２
2015103246.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータで実施される方法であって、
輸送ネットワーク内の出発地−目的地（ＯＤ）対を複数特定するステップと、
前記ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含む価格弾力性の複数の範囲を計算するステップであって、ＯＤ対ごとに、関連付けられた前記価格弾力性の範囲が複数の値にまたがる、前記価格弾力性の複数の範囲を計算するステップと、
ロバスト性パラメータを受け取るステップと、
コンピュータ・プロセッサにより、少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算するステップであって、前記価格決定体系は、前記ネットワーク内の各前記ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータと前記価格弾力性の前記複数の範囲とに基づく、前記価格決定体系を計算するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記ネットワーク内の第１のＯＤ対に対応する第１の価格弾力性についての第１の範囲が、名目価格弾力性と、前記名目価格弾力性の誤差の程度とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ロバスト性パラメータに基づいて不確定性の予算を決定するステップをさらに含み、
前記価格決定体系を計算するステップは適用される弾力性のセットに基づき、各ＯＤ対に適用される弾力性は、それに対応する前記ＯＤ対の前記価格弾力性の範囲内にあり、前記適用される弾力性が対応する範囲内で名目値から逸脱する量は、少なくとも部分的に前記予算に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予算の第１の値は、前記適用される弾力性の各値を対応する名目価格弾力性に設定する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記予算の第２の値は、前記適用される弾力性の各値が前記対応する名目価格弾力性から逸脱することを可能にし、前記予算の前記第１の値と前記第２の値とが異なる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ロバスト性パラメータが、前記ネットワーク内の前記ＯＤ対についての前記価格決定体系に影響を与えるリスクの概略的なレベルを決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
１つまたは複数の価格決定の制約を受け取るステップをさらに含み、
前記価格決定体系を計算するステップが、前記ロバスト性パラメータ、前記１つまたは複数の価格決定の制約、および前記ネットワーク内の前記ＯＤ対の前記価格弾力性の前記複数の範囲に少なくとも部分的に基づいて、前記ネットワークの予想される将来の収益を最大化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
輸送ネットワーク内の出発地−目的地（ＯＤ）対を複数特定し、
前記ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含む、価格弾力性の複数の範囲を計算するように構成されたモデル構築部であって、ＯＤ対ごとに、関連付けられた前記価格弾力性の範囲が複数の値にまたがる、前記モデル構築部と、
ロバスト性パラメータを受け取るように構成されたモデル・パラメータ部と、
少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算するように構成された実行部であって、前記価格決定体系は、前記ネットワーク内の各前記ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータと前記価格弾力性の前記複数の範囲とに基づく、前記実行部と
を備えるシステム。
【請求項９】
前記ネットワーク内の第１のＯＤ対に対応する第１の価格弾力性についての第１の範囲が、名目価格弾力性と、前記名目価格弾力性の誤差の程度とを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記実行部がさらに、
前記ロバスト性パラメータに基づいて予算を決定するように構成され、前記価格決定体系の計算は適用される弾力性のセットに基づき、
各ＯＤ対に適用される弾力性は、それに対応する前記ＯＤ対の前記価格弾力性の範囲内にあり、前記適用される弾力性が対応する範囲内で名目値から逸脱する量は、少なくとも部分的に前記予算に基づく、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記予算の第１の値は、前記適用される弾力性の各値を対応する名目価格弾力性に設定する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記予算の第２の値は、前記適用される弾力性の各値が前記対応する名目価格弾力性から逸脱することを可能にし、前記予算の前記第１の値と前記第２の値とが異なる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ロバスト性パラメータが、前記ネットワーク内の前記ＯＤ対についての前記価格決定体系に影響を与えるリスクのレベルを決定する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記モデル・パラメータ部が１つまたは複数の価格決定の制約を受け取るようにさらに構成され、前記実行部が、前記ロバスト性パラメータ、前記１つまたは複数の価格決定の制約、および前記ネットワーク内の前記ＯＤ対の前記価格弾力性の前記複数の範囲に少なくとも部分的に基づいて前記ネットワークの予想される将来の収益を最大化することにより、前記価格決定体系を計算するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータ可読プログラム・コードが具現化されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ可読プログラム・コードは、
輸送ネットワーク内の出発地−目的地（ＯＤ）対を複数特定するステップと、
前記ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含む価格弾力性の複数の範囲を計算するステップであって、ＯＤ対ごとに、関連付けられた前記価格弾力性の範囲が複数の値にまたがる、前記価格弾力性の複数の範囲を計算するステップと、
ロバスト性パラメータを受け取るステップと、
少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算するステップであって、前記価格決定体系は、前記ネットワーク内の各前記ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的に前記ロバスト性パラメータと前記価格弾力性の前記複数の範囲とに基づく、前記価格決定体系を計算するステップと
を含む方法を行うようにプロセッサにより実行可能である、コンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記ネットワーク内の第１のＯＤ対に対応する第１の価格弾力性についての第１の範囲が、名目価格弾力性と、前記名目価格弾力性の誤差の程度とを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記方法が、
前記ロバスト性パラメータに基づいて予算を決定するステップをさらに含み、
前記価格決定体系を計算するステップは適用される弾力性のセットに基づき、各ＯＤ対に適用される弾力性は、それに対応する前記ＯＤ対の前記価格弾力性の範囲内にあり、前記適用される弾力性が対応する範囲内で名目値から逸脱する量は、少なくとも部分的に前記予算に基づく、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記予算の第１の値は、前記適用される弾力性の各値を対応する名目価格弾力性に設定する、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記予算の第２の値は、前記適用される弾力性の各値が前記対応する名目価格弾力性から逸脱することを可能にし、前記予算の前記第１の値と前記第２の値とが異なる、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記方法が、
１つまたは複数の価格決定の制約を受け取るステップをさらに含み、
前記価格決定体系を計算するステップが、前記ロバスト性パラメータ、前記１つまたは複数の価格決定の制約、および前記ネットワーク内の前記ＯＤ対の前記価格弾力性の前記複数の範囲に少なくとも部分的に基づいて前記ネットワークの予想される将来の収益を最大化するステップを含み、
前記ロバスト性パラメータが、前記価格決定体系に影響を与えるリスクのレベルを決定する、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の各種実施形態は価格決定システムに関し、より詳細には、輸送ネットワークならびに他の製品およびサービスのためのロバストな価格決定の解決法に関する。
【背景技術】
【０００２】
価格決定（pricing）とその結果生じる収益（revenue）の管理は、交通および輸送（Ｔ＆Ｔ）業界のみならず、他の製品およびサービス業界においても最も重要であり、その重要性が増している。Ｔ＆Ｔ業界で進み続ける自由化のおかげで、価格決定はＴ＆Ｔ企業が経営および財務業績を改善することができる最も戦略的で強力な手段の１つとなっている。マーケティングの観点から見ると、価格決定は乗客の満足度と輸送会社への信頼に影響する。また、価格決定は、収容能力の管理と負荷分散の強力な手段でもある。近年の景気の低迷により、輸送各社は自社の価格決定慣行を再評価して、過度に多くの収益を危険にさらすことなく利幅を回復することを余儀なくされている。これらすべての理由から、Ｔ＆Ｔ産業は世界的に、単一モードの静的な価格決定モデルから、価格決定体系（pricing scheme）を最適化する、多モードで、関係性を取り込み、かつ自動化された価格決定知能を用いた総合的な料金管理を求める新しい需要へと移行しつつある。
【０００３】
現在の業界の慣行では、価格決定体系を設計することが可能な方式は数種類ある。主として鉄道およびバスの分野で採用されている基本的な手法は距離に基づく価格決定であり、この場合、出発地−目的地（ＯＤ（origin-destination））対間の料金は移動距離に基づく。より高度な価格決定体系は直接の接続による価格決定であり、この場合は、政治的な制約および事業上の制約を考慮に入れて、その特定の接続の収益を最大にするように個々のＯＤ対の料金を個別に設定する。収益を推定するには、料金の変更に対して発生し得る乗客の反応を良好に近似することが必要となる。定量化する場合、この価格変更に対する反応は価格弾力性（price elasticity）または需要の価格弾力性と呼ばれる。価格弾力性は、採用された価格に将来の需要がどのように依存するかを示す。
【０００４】
価格弾力性は推定が難しい。一般には信頼できる履歴データが利用できるが、そのようなデータは統計的情報が少ないためにＯＤの規模で良好な推定を得ることができない。ＯＤ対ごとに価格弾力性を正確に推定するために必要なデータの入手可能性が制限されていることに加えて、他の潜在的な偶発性の発生源（例えば競合他社の活動、世界的な経済状態、現在の人口統計学的状況）があるために、価格弾力性に不確定性（uncertainty）が生じる。実際の価格弾力性が、価格を最適化する試みで使用された推定の価格弾力性と異なる値をとる場合は、試みられた価格の最適化は全く最適でなくなる可能性もあり、予想される収益が達成されない可能性がある。したがって、価格決定の際に推定の価格弾力性を使用する意思決定者（decision-maker）は、予想以上に高いリスクを伴う解決を採用することになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、価格弾力性の偶然性は、実務ではしばしば考慮から除外される。その結果、不確定性に直接さらされる価格決定体系となる。過度に単純化した解決法がいくつか使用されているが、いずれも不確定性の影響を受けやすい。平均に基づく最適化の解決法では価格弾力性の名目値だけを考慮し、将来発生し得る変動は除外する。その結果、算出された価格決定体系は高度にリスクにさらされ、予想される総収益に達しない可能性が高い。最悪事態分析による解決法では、価格弾力性について考えられる最悪の事態だけを考慮する。その結果、過度に保守的な解決法となり、予想収益は達成されるであろうが、潜在的な収益が見落とされるため、結果的に得られる価格決定体系は当該企業にとって最適ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一実施形態では、コンピュータで実施される方法が、輸送ネットワーク内の出発地−目的地（ＯＤ）対を複数特定するステップを含む。価格弾力性の複数の範囲を計算することができ、それらの範囲は、各ＯＤ対につき少なくとも１つの価格弾力性範囲を含み、各ＯＤ対ごとに、関連付けられた価格弾力性の範囲は複数の値にまたがる。ロバスト性（robustness）パラメータを受け取ることができる。コンピュータ・プロセッサにより、少なくとも部分的にロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算することができ、価格決定体系は、ネットワーク内の各ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的にロバスト性パラメータと価格弾力性の複数の範囲とに基づく。
【０００７】
別の実施形態では、システムが、モデル構築部、モデル・パラメータ部、および実行部を含む。モデル構築部は、輸送ネットワーク内のＯＤ対を複数特定し、ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含む価格弾力性の複数の範囲を計算するように構成され、ＯＤ対ごとに、関連付けられた価格弾力性の範囲は複数の値にまたがる。モデル・パラメータ部は、ロバスト性パラメータを受け取るように構成される。実行部は、少なくとも部分的にロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算するように構成され、価格決定体系は、ネットワーク内の各ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的にロバスト性パラメータと価格弾力性の複数の範囲とに基づく。
【０００８】
さらに別の実施形態では、コンピュータ・プログラムであり、製品が、コンピュータ可読のプログラム・コードが具現化されたコンピュータ可読記憶媒体を備える。コンピュータ可読プログラム・コードは、方法を行うようにプロセッサにより実行可能である。この方法は、輸送ネットワーク内のＯＤ対を複数特定するステップを含む。さらにこの方法によると、価格弾力性の複数の範囲を計算することができ、それらの範囲は、ＯＤ対ごとに少なくとも１つの価格弾力性範囲を含み、ＯＤ対ごとに、関連付けられた価格弾力性の範囲は複数の値にまたがる。ロバスト性パラメータを受け取ることができる。少なくとも部分的にロバスト性パラメータに基づいて価格決定体系を計算することができ、価格決定体系は、ネットワーク内の各ＯＤ対についての価格を含み、少なくとも部分的にロバスト性パラメータと価格弾力性の複数の範囲とに基づく。
【０００９】
さらに他の特徴および利点が本発明の技術を通じて実現される。本発明の他の実施形態および態様が本明細書に詳細に記載され、請求される発明の一部とみなされる。それらの利点および特徴と共に本発明をよりよく理解するために、説明と図面を参照されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本明細書の特許請求の範囲で、本発明とみなされる主題が詳細に示され、明確に請求される。本発明の上記の特徴および他の特徴ならびに利点は、添付図面と併せて以下の詳細な説明を読むことで明らかになる。
【００１１】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による価格決定システムの１つまたは複数の態様を実施するコンピューティング装置のブロック図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による価格決定システムのブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、種々のレベルのロバスト性について価格決定システムで検討される４つの潜在的な不確定性のセットの図式表現である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本開示の各種実施形態は、需要の価格弾力性の推定範囲に基づくロバストな価格決定体系をもたらす価格決定システムおよび方法を提供する。
【００１３】
図１は、いくつかの実施形態による価格決定システムまたは方法の実施に使用されるコンピュータ・システム１００のブロック図を示す。本明細書に記載の価格決定システムおよび方法は、ハードウェア、ソフトウェア（例えばファームウェア）、またはそれらの組み合わせとして実施することができる。例示的実施形態では、記載される方法は、少なくとも部分的にハードウェアとして実施することができ、パーソナル・コンピュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、またはメインフレーム・コンピュータ等の専用または汎用コンピュータ・システム１００のマイクロプロセッサの一部とすることができる。
【００１４】
例示的実施形態では、図１に示すように、コンピュータ・システム１００は、プロセッサ１０５、メモリ・コントローラ１１５に結合されたメモリ１１０、およびローカルのＩ／Ｏコントローラ１３５を介して通信可能に結合された周辺機器などの１つまたは複数の入力装置１４５または出力装置１４０あるいはその両方を含む。これらの装置１４０および１４５は、例えば、プリンタ、スキャナ、マイクロフォン等を含むことができる。従来のキーボード１５０およびマウス１５５をＩ／Ｏコントローラ１３５に結合することができる。Ｉ／Ｏコントローラ１３５は、例えば、当技術分野で知られるように、１つまたは複数のバスまたは他の有線もしくは無線接続とすることができる。Ｉ／Ｏコントローラ１３５は、図を簡潔にするために図示を省略しているが、通信を可能にするためのコントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、中継器、受信機などの追加的な要素を含むことができる。
【００１５】
Ｉ／Ｏ装置１４０、１４５はさらに、入力および出力の両方と通信する装置、例えば、ディスクおよびテープ記憶装置、ネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ）または変調器／復調器（他のファイル、装置、システム、またはネットワークにアクセスするため）、無線周波（ＲＦ）または他のトランシーバ、電話インターフェース、ブリッジ、ルータ等を含むことができる。
【００１６】
プロセッサ１０５は、特にメモリ１１０に記憶されたハードウェア命令またはソフトウェアを実行するハードウェア装置である。プロセッサ１０５は、任意の特注仕様または市販のプロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、コンピュータ・システム１００に関連付けられた数個のプロセッサのうちの補助プロセッサ、半導体を利用したマイクロプロセッサ（マイクロチップやチップ・セットの形態）、マクロプロセッサ、または命令を実行する他の装置である。プロセッサ１０５はキャッシュ１７０を含み、キャッシュ１７０は、これらに限定されないが、実行可能命令のフェッチを高速化するための命令キャッシュ、データのフェッチと記憶を高速化するためのデータ・キャッシュ、および実行可能命令とデータの両方について仮想アドレスから物理アドレスへの変換を高速化するために使用される変換ルックアサイド・バッファ（ＴＬＢ）を含むことができる。キャッシュ１７０は、より多くのキャッシュ・レベル（Ｌ１、Ｌ２等）からなる階層として編成することができる。
【００１７】
メモリ１１０は、揮発性メモリ要素（例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどのランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ））および不揮発性メモリ要素（例えば、ＲＯＭ、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット等）の任意の１つまたは組み合わせを含むことができる。さらに、メモリ１１０は、電子、磁気、光学、または他の種類の記憶媒体を組み込むことができる。メモリ１１０は分散アーキテクチャであってもよく、その場合は各種構成要素が互いから遠隔に位置するがプロセッサ１０５からアクセス可能であることに留意されたい。
【００１８】
メモリ１１０の命令は、１つまたは複数の別個のプログラムを含むことができ、各プログラムは、論理的機能を実施する実行可能命令の順序づけられたリストを含む。図１の例では、メモリ１１０の命令は、適切なオペレーティング・システム（ＯＳ）１１１を含む。オペレーティング・システム１１１は基本的に他のコンピュータ・プログラムの実行を制御することができ、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータ管理、メモリ管理、ならびに通信の制御および関連するサービスを提供する。
【００１９】
例えばプロセッサ１０５への命令や他の検索可能な情報を含む追加的なデータを記憶部１２０に記憶することができ、記憶部１２０は、ハード・ディスク・ドライブやソリッド・ステート・ドライブなどの記憶装置とすることができる。メモリ１１０または記憶部１２０に記憶された命令は、プロセッサが本開示の価格決定システムおよび方法の１つまたは複数の態様を実行することを可能にする命令を含むことができる。
【００２０】
コンピュータ・システム１００はさらに、ディスプレイ１３０に結合されたディスプレイ・コントローラ１２５を含むことができる。例示的実施形態では、コンピュータ・システム１００は、ネットワーク１６５に接続するためのネットワーク・インターフェース１６０をさらに含むことができる。ネットワーク１６５は、広帯域接続を介してコンピュータ・システム１００と、外部のサーバ、クライアント等との間で通信を行うためのＩＰ方式のネットワークとすることができる。ネットワーク１６５は、コンピュータ・システム１００と外部システムの間でデータを送受信する。例示的実施形態では、ネットワーク１６５は、サービス・プロバイダによって運営される管理されたＩＰネットワークとすることができる。ネットワーク１６５は、例えばＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ等のワイヤレス・プロトコルおよび技術を使用してワイヤレス方式で実装することができる。ネットワーク１６５は、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、都市エリア・ネットワーク、インターネット、またの他の同様の種類のネットワーク環境等のパケット交換ネットワークであってもよい。ネットワーク１６５は、固定ワイヤレス・ネットワーク、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレス・ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ）、仮想私設網（ＶＰＮ）、イントラネット、または他の適切なネットワーク・システムとすることができ、信号を送受信するための機器を含むことができる。
【００２１】
本開示による価格決定システムおよび方法は、全体または一部を、コンピュータ・プログラム製品または図１に示すようなコンピュータ・システム１００として具現化することができる。
【００２２】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による価格決定システム２００のブロック図である。いくつかの実施形態によると、価格決定システム２００は、需要の価格弾力性についてある範囲の値を提供し、それにより意思決定者が所望のリスク・レベルに基づいて価格決定体系を設定できるようにする。
【００２３】
価格決定体系の従来の解決法は、価格弾力性の名目値、または最も低い穏当な値のみに依拠する。その結果、そのような従来の解決法ではリスクが高くなり過ぎるか、または意思決定者が潜在的な将来の収益の適当な額を把握することができない。
【００２４】
価格決定システムの一実施形態は、価格弾力性についてある範囲の値を使用する。この範囲は、将来観察される価格弾力性の実際の値に影響を与える可能性がある、発生し得る変動を考慮に入れることができる。実際的な視点からは、利用可能な履歴データから得られる統計値を用いると、名目値の高品質な推定が本来は不可能な場合でも、そのような範囲を良好に算出できる可能性がある。
【００２５】
一般に、価格決定システム２００は、自動化され、統合されたオンラインまたはオフラインの価格決定最適化のツールをもたらすことができる。価格決定システム２００は、価格弾力性の推定に影響する不確定性を考慮に入れて、ロバストな価格決定体系を効率的に計算することができる。改良を加えた数学的方法により、価格決定システム２００が、所望のレベルのロバスト性まで最適なまたは最適に近い解決を提供できるようにすることができる。価格決定システム２００は、リスクへの曝露が過度に高くなる価格体系を自動的に回避することができる。また、価格決定システム２００では、意思決定者が価格決定最適化問題に１つまたは複数の制約を付加できるようにすることができる。そのような制約には、例えば、営業、運営、戦略、または整合性上の制約が含まれる。
【００２６】
価格決定システム２００のいくつかの実施形態によると、輸送ネットワークの価格または価格決定体系を目的関数として表すことができ、この目的関数はネットワーク内のすべてのＯＤで得られる収益を記述し、したがって価格弾力性の取り得る値を入力として受け取る。したがって、価格弾力性についてある範囲の値を使用し、目的関数を最適化することにより、価格決定システム２００は発生する潜在的な不確定性に対処することができる。
【００２７】
価格決定システム２００はロバスト性パラメータを使用することができ、これは様々な形で表すことができる。例えば、これに限定されないが、ロバスト性パラメータは、０から、ネットワーク内で価格を決定しようとする経路の数またはＯＤ対の数までの範囲の整数として表すことができ、値が大きいほど要求されるロバスト性のレベルが高いことを意味する。このロバスト性パラメータに変更を加えることにより、意思決定者は、価格決定システム２００により出力される最終的な価格決定体系を調整することができる。ロバスト性パラメータが低いと、価格決定システム２００は保守的な解を出力し、リスクへの曝露を低くするが、準最適である可能性もある。ロバスト性パラメータが高いと、価格決定システム２００は、結果として予想収益が高くなるが、リスクへの曝露も高い価格決定体系を出力することができる。価格決定システム２００のいくつかの実施形態は予算を設定した多面不確定のセットを使用し、この場合は、「不確定性の予算（budget）」と呼ばれる１つの直感的パラメータで、最適時に最悪事態のシナリオに到達する不確定変数の数を制限し、それにより、意思決定者が採用しても構わないと考える様々なリスクの回避レベルまたは保守性レベルを反映する。従来の手法と対照的に、価格決定システム２００は、意思決定者がリスクにさらしたい予想収益の部分を調整できるようにし、それにより必要に応じて事業の提携者に保証を与えられるようにすることができる。
【００２８】
ここで図２に戻ると、価格決定システム２００の内部で行われる各種動作の流れ図を含む、価格決定システム２００の一実施形態が示される。図示するように、価格決定システム２００は管理ダッシュボード２１０を含むことができ、意思決定者はこれを通じて価格決定システム２００を操作することができる。価格決定システム２００はさらに処理部を含むことができ、それらには、モデル構築部２２０、モデル・パラメータ部２３０、実行部２４０、およびシミュレーション部２５０に対応するハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせが含まれてもよい。これらの各処理部にはダッシュボード２１０を通じてアクセスすることができ、ダッシュボード２１０は意思決定者にインターフェースを提供することができる。
【００２９】
モデル構築部２２０で、意思決定者は、輸送ネットワークまたは他の商品もしくはサービスのネットワークのモデルを表示または構築することができる。そのために、モデル構築部は、ネットワークのトポロジを記述するネットワーク・データを保持する１つまたは複数のデータベースを有するか、アクセスすることができる。本明細書で使用される用語「データベース」はリレーショナル・データベースに限定されず、データを保持し、編成する各種手段を指し得ることが理解されよう。輸送ネットワークの場合、ネットワーク・データは輸送経路を記述することができ、ＯＤ対に関する情報を含むことができる。そのネットワーク・データから、モデル構築部２２０は価格を決定する必要があるＯＤ対を構築することができる。そして、モデル構築部２２０は、価格決定の目的関数を最適化することにより、種々のＯＤ対についての価格決定体系を出力することができる。各ＯＤ対の間には１つまたは複数の経路が存在し得ることは理解されよう。価格決定システムのいくつかの実施形態は、各経路の価格を独立して決定するように構成することができ、一方、いくつかの実施形態は、１つのＯＤ対の間の様々な経路について同じ価格を出力することにより、価格決定の目的で各ＯＤ対を１つの経路として扱うように構成することができる。したがって、一般には、算出される価格決定体系は、１つのＯＤ対につき少なくとも１つの価格を含むことができ、この価格は各ＯＤ対間の各経路の価格を含むことができる。
【００３０】
本明細書で使用される用語「最適化する」は、可能な最良の解を指す必要はないことがさらに理解されよう。これは「可能な最良の」は客観的な概念であるためである。むしろ、価格決定システム２００は、最適化を行う際には、所与の基準を満たす解を算出することができる。行われる最適化は、少なくとも部分的に現在の価格設定および現在のＯＤ対の需要に基づくことができ、さらに、要求されるレベルのロバスト性を取り込むための弾力性範囲に関連する統計値に基づくことができる。
【００３１】
モデル・パラメータ部２３０は、意思決定者が目的関数について１つまたは複数のパラメータを入力できるようにする。それらのパラメータは、価格決定システム２００の出力に影響する可能性がある。そのようなパラメータとしては、例えば、価格の変動量の設定（例えば最小および最大の価格を設定する）、ロバスト性のレベル、および営業、戦略、整合性、または運営の問題に関連する制約がある。モデル・パラメータ部２３０は、使用されている現在のパラメータに基づく各種シナリオを表示することもできる。モデル・パラメータ部２３０を通じて、意思決定者がモデル・パラメータの種々のセットに基づいて各種シナリオを管理、表示、および比較できるようにすることができる。例えば、モデル・パラメータ部２３０は、様々なレベルのロバスト性について価格決定体系の比較を提示することができる。
【００３２】
実行部２４０は、意思決定者が選択したパラメータに基づいて下記の計算を実施し、それにより、それらのパラメータに基づいて最適と思われる価格決定体系を出力することができる。
【００３３】
シミュレーション部２５０は、算出された実際の価格弾力性が取り得る範囲にある価格弾力性の１つまたは複数の値に基づき、さらに１つまたは複数の価格決定体系に基づいて、収益のシミュレーションを提供することができる。シミュレーション部２５０は、考えられる価格弾力性と価格決定体系とすれば、考えられる収益結果各々の確率を計算することができる。
【００３４】
本開示のいくつかの実施形態では、輸送ネットワークが、価格決定システム２００によって行われる収益最適化の対象となり得る。例示的な輸送ネットワークを参照する本開示の残りの部分を通じて使用される枠組みは以下の通りである。
【００３５】
輸送ネットワーク内に駅の集合Ｎ＝｛１，．．．，Ｎ｝が存在する。価格決定システム２００の一実施形態によって行われる価格決定は、一部またはすべてのＯＤ対、またはＯＤリンクＬｉｊについて顧客に提供される通常乗車券の価格設定を含むことができ、ただし、ネットワーク内ではｉ，ｊ∈Ｎかつｉ≠ｊであり、各ＯＤリンクは、それぞれのＯＤの出発地と目的地を結ぶ少なくとも１つの経路を表す。Ｌｉｊをつなぐ経路の乗車券の価格をＰｉｊと表す。方向に依存する価格を検討する場合（すなわちＰｉｊとＰｊｉが異なる可能性がある場合）は、ネットワーク内で検討される異なるＯＤの数ＭはＭ＝Ｎ＊（Ｎ−１）で与えられる。方向に依存しない価格決定の場合は、ＯＤの数はＭ＝０．５＊Ｎ＊（Ｎ−１）になる。価格決定システム２００では、価格決定を方向依存にするか方向非依存にするかを意思決定者が選択できるようにすることができる。特定のＯＤ、Ｌｉｊに対する固有の需要はＤｉｊで表される。
【００３６】
価格決定システム２００は、現在の価格Ｐｉｊおよび現在の需要Ｄｉｊが各ＯＤリンクＬｉｊについて既知である場合に動作することができる。価格決定システム２００は、ロバスト性パラメータで示される保守性の度合いに基づいて、輸送ネットワーク全体の総収益を可能性としては最大にするように、一部またはすべてのＯＤ対について新しい価格の組Ｐｉｊを含むことができる新しい価格決定体系を特定することができる。
【００３７】
価格の変更が需要に逆の影響を与えることは一般に認められている。より具体的には、価格を上げると需要が減り、価格を下げると需要が増す。より具体的には、現在のモデルの枠組みとすれば、特定のＯＤリンクＬｉｊについて価格を上げると、対応する需要は、現在の需要以下の対応する値Ｄｉｊをとることが予想される。需要の価格弾力性は、需要の点から見た価格変更に対する消費者の反応の指標である。いくつかの実施形態では、この指標は、価格の１パーセントの変更に対する需要のパーセンテージの変化を表す。多くの要因が直接または間接的にＯＤリンクＬｉｊの価格弾力性に影響する可能性がある。そのような要因には、例えば、通勤者と非通勤者との比、サービス品質、および移動距離が含まれる。場合によっては、これらの要因は各ＯＤ対に固有であることもあり、第１のＯＤ対が第２のＯＤ対と比べて異なる影響を価格変更から受けることもある。微分法に基づき、以下の式を使用して需要曲線の所与の点における価格弾力性ｅｉｊを推定することができ、式中、上付き文字「ｃｕｒ」は現在の値を表し、上付き文字「ｎｅｗ」は計算される新しい値を表す。
【００３８】
【数１】
2015103246.tif 000003
【００３９】
各Ｐｉｊとそれに対応するＤｉｊ間の反比例関係を考慮すると、すべてのｉ，ｊ∈Ｎ  についてｅｉｊ＜０となる可能性があり、ただしｉ≠ｊである。所与のＯＤリンクＬｉｊについて｜ｅｉｊ｜≦１であるとき、このＯＤ対は非弾力的とみなすことができる（すなわちＬｉｊに関係する乗車券の価格変更が乗車券の販売数に大きく影響しない）。逆に｜ｅｉｊ｜＞１の場合には、関連するＯＤ対は弾性的とみなすことができる。「弾性的」と「非弾性的」の他の定義が使用されてもよいことが理解されよう。
【００４０】
式１の項を並べ替えると以下の式を得ることができ、これを使用して新しい価格の関数として新しい需要を計算することができる。
【００４１】
【数２】
2015103246.tif 000004
【００４２】
ネットワークの現在の総収益Ｒｃｕｒは、現在の価格および需要を使用して、すべてのＯＤ対で発生する収益の合計として計算することができる。特定のＯＤリンクＬｉｊで生じる収益がＲ（Ｐｉｊ，Ｄｉｊ）で与えられる場合、現在の収益はすべてのｉ≠ｊについて次のようになる。
【００４３】
【数３】
2015103246.tif 000005
【００４４】
価格変更後の総収益Ｒｎｅｗは
【００４５】
【数４】
2015103246.tif 000006
となる可能性がある。
【００４６】
一般に、意思決定者は、リスクと利益のトレードオフの点で自身の優先事項を最適化する価格体系を特定し、それにより新しい総収益を最適化しようとする。そのために、意思決定者は、需要を劇的に減らすことなく現在の価格をどれだけ上げることができるかを見極めようとする。実際には、長期間のインフレーションを考慮に入れなくとも、乗車券の価格が下がることは滅多にない。意思決定者は、ほとんどの場合、通常乗車券の価格を上げるか、または据え置くかのどちらかである。価格を引き下げれば需要の増大から実際に収益の増加が見込まれる場合でも、価格の引き下げは顧客の満足度とそれに伴う企業イメージに負の影響を与える可能性がある。価格の引き下げは、それまでの運賃が高過ぎ、過去に不当に高い運賃を払わされていたという印象を顧客に与えかねない。そのため、価格の引き下げを回避することが一般的な慣習である。販売促進時の価格は通例は一時的なものであり、通年利用できる通常乗車券の価格を表さない。価格決定システム２００の実施形態は、一般には通常乗車券を対象とするが、入力パラメータの様々なセットと他の考慮事項を使用して販売促進用の価格設定を計算することも可能であることが理解されよう。
【００４７】
価格決定システム２００は、式４で与えられる新しい収益Ｒｎｅｗを可能性としては最大化するように、各ＯＤリンクＬｉｊに新しい価格を特定することができる（ただしｉ≠ｊ）。式２の新しいＤｉｊについての式を使用して、各ｉ≠ｊとすれば次の凸最適化モデルを得ることができる。
【００４８】
【数５】
2015103246.tif 000007
【００４９】
上記の式は二次目的関数で制約されず、各種の既存のソルバー（solver）により効率的に解くことができる。ただし、このようなモデルの使用を試みる際に実施者が直面する大きな課題は、そのパラメータの推定、特に様々なＯＤリンクＬｉｊについて価格弾力性ｅｉｊの値を推定することである。これは、そのような弾力性を正確に推定するために必要なデータの入手が制限されていることによる。価格弾力性が、式５で与えられるモデルを解く際に使用される推定の名目弾力性値と異なる値をとる場合、得られる解は準最適になる可能性があり、その解を採用する意思決定者に、許容できるよりも高いリスクを負わせる可能性がある。
【００５０】
上記のように、高精度で正確な弾力性の推定値を得ることは難しい。しかし、本開示の各種実施形態によると、ｉ≠ｊであるすべてのＯＤリンクＬｉｊについて各価格弾力性が以下の範囲にあると仮定することができる。
【００５１】
【数６】
2015103246.tif 000008
【００５２】
【数７】
2015103246.tif 000009
は以降ｅｉｊバーと記載し、
【数８】
2015103246.tif 000010
は以降ｅｉｊハットと記載する。上記式中、ｅｉｊバー≦０は、ＯＤリンクＬｉｊの価格弾力性ｅｉｊの名目点推定であり、ｅｉｊハット＞０は推定誤差、すなわちその名目値前後に発生し得る変動である。価格決定システム２００の実施形態は、式６の範囲が各ＯＤ対に達成可能であるという仮定の下に動作することができる。
【００５３】
価格決定システム２００は、価格弾力性を、式６に示す区間などの有界の対称信頼区間に属する不確定パラメータとしてモデル化することができる。ｚｉｊが、未知の対称分布に従う［−１，１］の確率変数である場合、様々な価格弾力性は以下のように表すことができる。
【００５４】
【数９】
2015103246.tif 000011
【００５５】
価格決定システム２００は、ロバストな最適化手法を採用することにより、式５の最適化モデルでデータの不確定性から生じるリスクに対処することができる。この手法は最悪事態の手法とすることができ、この手法では、可能性のある価格変更から生じる対応する需要の変動を反映した価格弾力性の穏当な変動のセットに対して、最悪事態の総収益を最大化しようとする。価格弾力性がＯＤに固有であり、互いに依存しないと想定するため、実際には、すべての価格弾力性が最悪事態値になることは非現実的である可能性がある。実際、大数の法則により、価格弾力性の一部は名目推定値よりも高くなる可能性が高く、一部は名目推定値よりも低くなる可能性が高い。価格決定システム２００は、名目推定から固定された予算だけ変動できる価格弾力性値の数を制限するモデルを使用することができる。この予算は、少なくとも部分的にはロバスト性パラメータで決定することができる。いくつかの実施形態では、ロバスト性パラメータに使用される形式によっては、予算はこのパラメータと同じ値をとる場合もある。予算Γはｉ≠ｊのときに次のように定義することができる。
【００５６】
【数１０】
2015103246.tif 000012
【００５７】
Γ＝０のとき、不確定の弾力性はどれも各自の名目値ｅｉｊバーから逸脱することを許されず、したがってモデルは、式５で与えられる元のモデルに戻すことができる。これに対して、Γがネットワーク内のＯＤの数に等しい場合は、すべての価格弾力性パラメータを各自の許される範囲内で変動させ、可能性としては最悪事態の値に達することを許すことができる。
【００５８】
図３は、２次元問題の場合に、異なるレベルのロバスト性とそれに対応する予算Γについて検討される４つの典型的な不確定性のセットの図式表現である。図３は、予算Γが、不確定パラメータに課される界と連動して不確定のセットの大きさを直接コントロールする様子を示す。
【００５９】
式５で与えられる最適化モデルを構成し、上記で論じた不確定性モデルを取り込むと、次の最大・最小の定式化を得ることができる。
【００６０】
【数１１】
2015103246.tif 000013
【００６１】
上記の内部最小化問題は、凸化し、最大化に書き換えることができ、それにより以下の扱いやすいロバストな最適化モデルが得られ、これを価格決定システム２００で使用することができる。
【００６２】
【数１２】
2015103246.tif 000014
意思決定者は、価格決定体系を開発する際に価格決定システム２００に取り込まれる各種の選択を行うことができる。例えば、意思決定者は、価格弾力性の潜在的な誤差の値を選択することができ、この誤差を本明細書ではｅｉｊハットと表す。意思決定者は、１つの直感的な制御パラメータ、すなわちロバスト性パラメータを変化させることによって使用される不確定性のセットの大きさを管理することもでき、したがって、算出される価格決定体系のロバスト性レベルに作用する可能性のある予算Γを定義することができる。意思決定者がより保守的である場合は、より高いロバスト性レベル、したがってより大きい予算Γが適する可能性がある。意思決定者がそれほど保守的ではなく、より高いリスクを負っても構わない場合は、より小さい予算Γを好む可能性がある。
【００６３】
本明細書に記載されるように、価格決定システム２００は、ロバストな価格決定体系の解決をもたらすように構成された自動意思決定支援ツールとすることができる。本開示は輸送ネットワークに着目するが、価格決定システム２００の各種実施形態は、価格弾力性が不確定である他の分野にも応用できることが理解されよう。さらに、いくつかの実施形態は、第１の要因が第２の要因に不確定な形で基づく、価格決定および需要以外の分野にも適用可能である可能性がある。例えば、これらに限定されないが、価格決定システム２００の実施形態は、消費者製品およびサービス、宣伝の弾力性に基づく多流通経路の販売活動、補充パラメータがサービス・レベルに影響する在庫調整および備蓄管理、帯域幅や待ち時間とバックログ（backlog）の相互作用に基づく通信ネットワーク、生物学的システムの反応要因に基づく生物化学、ならびにフックの弾性の法則に基づく構造工学等に適用できる可能性がある。
【００６４】
本明細書で使用される用語は特定の実施形態の説明のみを目的とし、本発明を限定するものではない。明細書で使用される場合、単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が明確に指示しない限り、複数形も包含するものとする。さらに、本明細書で使用される場合、用語「〜を備える（comprises、comprising）」は、述べられる特徴、整数、ステップ、動作、要素、または構成要素、あるいはそれらすべての存在を明示するが、１つまたは複数の他の機能、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、またはそれらの群、あるいはそれらすべての存在または追加を除外しないことも理解されよう。
【００６５】
添付の特許請求の範囲中のすべてのミーンズまたはステップ・プラス・ファンクション要素の対応する構造、部材、行為、および均等物は、具体的に特許請求される他のクレーム要素との組み合わせでその機能を行うための構造、部材、または行為を含むものとする。本発明の説明を例示および説明の目的で提示したが、これは網羅的なものではなく、またはここに開示される形態の発明に限定されない。当業者には、本発明の範囲および主旨から逸脱することなく、多くの改変と変形が明らかになろう。本発明の原理と実際的な応用を最もよく説明し、当業者が、企図される特定の使用に適した各種の改変と共に各種実施形態について本発明を理解できるように、実施形態を選択および説明した。
【００６６】
さらに、当業者には理解されるように、本発明の態様は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラムとして具現化することができる。したがって、本発明の態様は、完全にハードウェアによる実施形態、完全にソフトウェアによる実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、またはソフトウェアの態様とハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形をとることができ、そのような態様すべてを本明細書では一般に「回路」、「モジュール」、または「システム」と呼ぶことができる。さらに、本発明の態様は、コンピュータ可読プログラム・コードが具現化された（１つまたは複数のコンピュータ可読媒体として具現化されることもある）コンピュータ・プログラムの形をとることができる。
【００６７】
１つまたは複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせを利用することができる。コンピュータ可読媒体としては、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体を使用することができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、これらに限定されないが、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、もしくはデバイス、またはそれらの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（ただし完全な網羅ではない列挙）は、１つまたは複数の配線を有する電気接続、携帯可能コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、光ファイバ、携帯可能コンパクト・ディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、またはそれらの適切な組み合わせを含む。本文献の文脈では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用、もしくはそれらとの関連での使用のために、プログラムを保持または記憶することが可能な任意の有形媒体とすることができる。
【００６８】
コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドや搬送波の一部としてコンピュータ可読プログラム・コードが内部に具現化された伝搬データ信号を含む。そのような伝搬信号は、これらに限定されないが、電磁気、光学、またはそれらの適切な組み合わせを含む各種形態をとることができる。コンピュータ可読信号媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用、もしくはそれらとの関連での使用ために、プログラムを通信、伝搬、または移送することが可能な、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってよい。
【００６９】
コンピュータ可読媒体に具現化されるプログラム・コードは、これらに限定されないが、ワイヤレス、電線、光ファイバ・ケーブル、無線周波（ＲＦ）等、またはそれらの適切な組み合わせを含む任意の適当な媒体を使用して伝送することができる。
【００７０】
本発明の態様の動作を実施するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向のプログラミング言語と、「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語とを含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書くことができる。プログラム・コードは、独立型のソフトウェア・パッケージとして、すべてがユーザのコンピュータで実行されても、一部がユーザのコンピュータで実行されても、一部がユーザのコンピュータで実行され、一部がリモート・コンピュータで実行されても、またはすべてがリモート・コンピュータもしくはサーバで実行されてもよい。後者の場合は、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）やワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意種のネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続しても、または外部のコンピュータに接続してもよい（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通じて）。
【００７１】
本発明の態様について、上記では本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラムのフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明した。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ・プログラム命令で実施できることが理解されよう。そのようなコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／行為を実施する手段を生成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供してマシンを作り出してもよい。
【００７２】
そのようなコンピュータ・プログラム命令は、（コンピュータ可読媒体に記憶されることもある）命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／行為を実施する命令を含んでいる製造品を作製するように、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイスに特定の方式で機能するように指示することができるコンピュータ可読媒体に記憶してもよい。
【００７３】
また、コンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能装置で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／行為を実施する処理を提供するように、コンピュータによって実施される処理を生成するために一連の動作ステップがコンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイスで実行されるようにするために、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードしてもよい。
【００７４】
図のフローチャートおよびブロック図は、本発明の各種実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムの可能な実施のアーキテクチャ、機能、および動作を説明するものである。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定される論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、またはコードの一部分を表すことができる。いくつかの代替の実装形態では、ブロックに記された機能は図に記された順序と異なる順序で行ってよいことにも留意されたい。例えば、関係する機能に応じて、連続して示す２つのブロックが実際には実質的に同時に実行される、または２つのブロックが時に逆の順序で実行されることも可能である。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは行為を行う専用のハードウェアを利用したシステムによって、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせによって実施できることにも留意されたい。
【００７５】
本発明の各種実施形態の説明は、例示の目的で提示したが、この説明は網羅的なものではなく、また開示される実施形態に限定されない。当業者には、記載される実施形態の範囲および主旨から逸脱することなく、多くの改変と変形が明らかになろう。本明細書で使用される用語は、各実施形態の原理、実際の応用、もしくは市場で見られる技術を上回る技術的改良を最もよく説明するために、または当業者が本明細書に開示される実施形態を理解できるように選択された。
【符号の説明】
【００７６】
１００  コンピュータ・システム
１０５  プロセッサ
１１０  メモリ
１１５  メモリ・コントローラ
１２０  記憶部
１２５  ディスプレイ・コントローラ
１３０  ディスプレイ
１３５  Ｉ／Ｏコントローラ
１４０  出力装置
１４５  入力装置
１５０  キーボード
１５５  マウス
１６０  ネットワーク・インターフェース
１６５  ネットワーク
１７０  キャッシュ
２００  価格決定システム
２１０  管理ダッシュボード
２２０  モデル構築部
２３０  モデル・パラメータ部
２４０  実行部
２５０  シミュレーション部
【図１】
2015103246.tif 000015
【図２】
2015103246.tif 000016
【図３】
2015103246.tif 000017