オンラインで商品を検索すると、誰もが同じ価格で購入できると思うかもしれません。しかし、実際は違います。あなたの価格は、居住地や過去の閲覧履歴など、さまざまな要素によって異なる場合があります。企業は顧客の個人データに大きく依存したアルゴリズムを使って価格を設定することがよくあります。今、ニューヨーク州は、顧客データを使って価格を設定する際に企業に情報開示を義務付けています。
州内でアルゴリズムを使って価格を調整するすべての人は、今後それを行っていることを明らかにしなければなりません。これは今週から施行された「アルゴリズム価格開示法」という法律によるものです。
アルゴリズムによる価格設定は「監視型価格設定」とも呼ばれます。なぜなら、個人データを利用してプロモーション価格（あるいは、販売者が支払うと判断した場合はより高い価格）を提示するために使われるからです。
ソフトウェアのアルゴリズムがあなたの見る価格に与える影響
連邦取引委員会（FTC）は今年1月に発表した報告書でこの問題について警告しました。FTCは8社（マスターカード、レヴィオニクス、ブルームリーチ、JPモルガン・チェース、タスクソフトウェア、PROS、アクセンチュア、マッキンゼー）に対し、アルゴリズムや消費者データを使って個別に価格を設定・推奨するサービス、そのデータ入力、顧客リスト、消費者価格への影響について開示するよう命じました。報告書より：
「このツールは、個人の閲覧履歴や取引履歴に関するリアルタイム情報を収集し、その消費者の親和性が高いと判断した場合にプロモーションを提供する（あるいは提供しない）ことを企業が可能にする。」
このデータには、利用者の居場所、属性、現在何をしているか、過去に何をしたかなどが含まれる可能性があります。報告書は、企業がこれらの目的を達成するために、ジオロケーションから特定のウェブサイトで見たものまで、さまざまな顧客データを利用できると示唆しています。
例えば、特定の商品にマウスを長く合わせたり、ウェブサイト上の動画を一定割合視聴したりすると、企業はその消費者が特定の商品に興味を持っていると判断するかもしれません。
同じデータを使って、似たプロフィールを持つ顧客の「バケット」（マーケティング用語で「セグメント」）を作成し、異なる価格でターゲティングすることもできます。
FTCの報告書は、関係企業からの反発を受けて仮想の例を使う必要がありましたが、その内容は示唆に富んでいました。例えば、急ぎの配送を検索している親に対して、ベビーフォーミュラの価格を引き上げる可能性があるとしています。
別の仮想事例では、自動車ディーラーを訪れ、店内のキオスクで車を調べている人が初めて車を買う人と分類されるかもしれないと報告書は述べています。店舗はその人がローンの選択肢に不慣れだと判断し、提示する金利に影響を与える可能性があります。
FTCはこの報告書について情報提供（RFI）を発表し、人々に監視型価格設定の体験談を求めました。一般からのコメント募集期間は4月17日までの予定でしたが、トランプ政権下で新たにFTC委員長となったアンドリュー・ファーガソンが、前委員長リナ・カーンが発表してから1週間も経たないうちにRFIを打ち切りました。
先週、州司法長官レティシア・ジェームズ氏が、少なくともニューヨーク州民向けにこれを事実上再開しました。彼女は消費者向け警告を発表し、住民に法律の施行を支援するよう呼びかけました。この法律に違反するたびに1,000ドルの罰金が科される恐れがあります。警告では、アルゴリズムを使って価格を決定していると思われる企業を報告するよう促しています。
ニューヨーク州法の下では、企業は次の文言を正確に表示しなければなりません：
「この価格は、あなたの個人データを使用したアルゴリズムによって設定されています。」
この文言は表示価格の近くに掲示しなければならず、法律で差別から保護されている「保護クラスデータ」は使用できません。これには人種、出身国、障害、年齢、性別、性的指向、ジェンダーアイデンティティが含まれます。例外もあり、保険会社やその他の金融機関はグラム・リーチ・ブライリー法の下で免除されています。
アルゴリズム価格設定の長い歴史
アルゴリズムによる価格設定は何年も前から行われています。例えば、2013年にはステープルズが競合店からの距離によって人ごとに価格を調整していたことが判明しました。この小売業者は、所得の低い世帯に対してより高い価格を請求していたと報じられていますが、これが意図的だったのか、アルゴリズムの予期せぬ副産物だったのかは明らかではありません。しかし、それこそが問題なのです。アルゴリズムは簡単に予期せぬ結果を生み出す可能性があります。
最近では、記者がIPアドレスによってホテルの部屋代が高くなるケースや、ターゲットのアプリで、店内で商品を見た場合に外で見た場合より高くなることを発見しています。
この監視型価格設定への反発は広がっています。カリフォルニア州のAB 325法案は、複数の企業間で競合他社データを使った共有価格アルゴリズムを禁止するため、州のカートライト法（独占禁止法）を改正します。ギャビン・ニューサム知事は先月これに署名し、2026年1月1日に施行されます。また、SB 763も可決され、カートライト法違反に対する民事・刑事罰が強化されました。
