AIを活用したオークションメカニズムの開発

対面のオークションだけでなく、インターネットオークションについても応用できる、効率的なオークションメカニズムの開発を行っているのが本共同研究です。

買い取ったブランド品・ジュエリーなどのリユース品を古物商に販売するためのオークション（B2Bブランド品オークション）では年間約３０万件の商品を扱います。

既存のオークションに関する研究では理論的なものが中心となり、実データを踏まえた研究が不足しているため、出品・落札結果のデータを解析し、主催者・参加者の行動分析やデータドリブンなオークションメカニズム設計手法の確立を目指します。

例えばオークションデータの分析からは9割以上の非常に高いリピート率や、落札商品数が多い場合でも主催者側の利益のばらつきが大きく、妥当な価格のみで落札する集団と広く商品を落札する集団の存在を示唆していることなどがわかります。 今後は、これらの分析で得られたB2Bオークションの特徴を反映した、より良い市場ルールを決めるためのシミュレーション環境の作成や、シミュレーション環境上における動的価格設定などに取り組んでいきます。

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