--- title: "価格設定とAI：判断の材料を増やし、決めるのは人｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/pricing-and-ai/ description: "AIは原価・販売の実績・相場の情報を整理し、価格を考える材料を増やしてくれます。一方、価格を決めるのは経営の判断です。競合他社との情報のやり取りなど独占禁止法の観点もあわせて、使い方を整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # 価格設定とAI：判断の材料を増やし、決めるのは人 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIは、原価、販売の実績、市場の相場などを整理し、価格を考えるための材料を増やしてくれます。しかし、価格を決めるのは経営の判断です。AIの出した案をうのみにせず、競争のルールにも気を配りながら、人が決める段取りを整えることが大切です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 原材料や人件費の上昇が続く中、価格の見直しは多くの中小企業にとって大きな課題です。「値上げしたいが、お客様が離れないか心配」「どの商品をどれだけ上げればよいか分からない」という声もよく聞きます。この記事では、価格設定にAIをどう使えるか、どこに気をつけるかを経営の目線で整理します。 この記事でわかること - 価格設定でAIが役立つ場面 - AIの案を使うときに人が判断すること - アルゴリズムやAIと競争のルールの関係 ## 価格を決めるとき、AIは何を手伝ってくれますか？ 価格を決めるには、少なくとも「いくらかかっているか（原価）」「いくらなら買ってもらえるか（お客様の受け止め方）」「周りはいくらか（相場）」の3つを見る必要があります。AIは、この3つの材料をそろえる作業を手伝ってくれます。 | 見ること | AIの使い方の例 | |---|---| | 原価 | 仕入れや作業時間のデータから、商品ごとの原価の変化を整理する | | お客様の受け止め方 | 過去の値上げの前後で、販売の数や問い合わせがどう変わったかを分析する | | 相場 | 公開されている同業の価格の情報を集め、一覧にする | | 案づくり | 値上げの幅をいくつか想定し、売上と利益がどう変わるかを試算する | | 説明 | 取引先に価格改定をお願いする文書の下書きを作る | 需要に合わせて価格を細かく変える「ダイナミックプライシング」も、AIの使い方として知られています。宿泊やイベントのように、日や時間によって需要が大きく変わる商品では検討の余地があります。一方で、取引先との関係が長く続く企業間の取引では、頻繁に価格を変えると信頼を損ねるおそれもあります。自社の商売に合うかを見極めてから検討するとよいでしょう。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## AIの案を使うとき、人は何を判断しますか？ AIが出す試算や価格の案は、渡したデータの範囲で計算したものです。次のような点は、データに表れにくく、人が判断する必要があります。 - 長く取引している大切なお客様との関係 - 自社の商品が選ばれている理由（品質、対応の速さ、信頼など） - 会社としてどの市場で、どんな位置を目指すかという方針 - 値上げの伝え方と時期 AIは材料をそろえ、価格は人が決める AIがそろえる材料 原価・販売の実績・相場 整理と試算 値上げの幅ごとの売上と利益の試算 人が判断すること データに表れにくいこと 踏まえて決める **価格を決める** 例 - 大切なお客様との関係 - 自社の商品が選ばれている理由 - 目指す市場と位置 - 値上げの伝え方と時期 進め方としては、次の順が考えられます。 ① 商品ごとの原価と利益をAIで整理し、利益が出にくい商品を見つける ② いくつかの値上げの案について、売上と利益の変化を試算する ③ 経営者と営業の担当者で、お客様との関係や自社の方針を踏まえて案を決める ④ 実施した後の販売の数や声を記録し、次の判断に生かす 試算の前提（どのデータを使い、どんな仮定を置いたか）を記録しておくと、あとから判断を振り返りやすくなります。 ## アルゴリズムやAIを使った価格設定で、気をつけることは？ 公正取引委員会は2021年3月に、研究会の報告書「アルゴリズム/AIと競争政策」を公表しています。報告書は、アルゴリズムやAIがデジタルのイノベーションの中心にあり、効率や便利さをもたらす一方で、アルゴリズムやAIを利用した反競争的な行為について、海外の当局が措置を講じた事例が出てきていることに触れています。 また、公正取引委員会の担当者による2025年6月のセミナーの資料によると、「実効的な独占禁止法コンプライアンスプログラムの整備・運用のためのガイド」の改定で、アルゴリズムの活用に伴うカルテルなどの違反のリスクへの対応が記載に加えられました。資料では、このリスクについても識別・分析・評価したうえで対応の方針を検討・決定していくことが重要とされています。同じ資料の実態調査では、回答した869社のうち、アルゴリズムの活用に伴う独占禁止法違反のリスクを念頭に置いて何らかの取組を実施している企業は4.0%でした。 価格の情報を扱う仕組みを使う場合は、例えば次の点を社内の決まりにしておくことが考えられます。どのような行為が問題になるかは個別の事情によるため、具体的な判断は専門家にご確認ください。 - 価格など重要な競争手段について、競合他社との接触や情報のやり取りを禁止し、接触するときは申請・承認・報告の手順を設ける（ガイドの項目に挙げられている例です） - 価格を監視・設定する仕組みを入れるときは、企画の段階から法務の担当者が確かめる - 判断に迷う場合は、独占禁止法に詳しい専門家に相談する AIは、価格を考えるための材料を早く、幅広くそろえてくれる心強い道具です。最後に決めるのは人であるという線を守りながら、判断の質を高めることに使っていくとよいでしょう。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIへの投資の判断シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-investment-checklist/) ガイド - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/) - [AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/) - [Excel・データ分析へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-data-analysis/) - [提案書・見積書づくりへのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-sales-proposals/) コラム - [AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/) - [AI活用は会社の評価にどう関わるか](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-ma-valuation/) - [資金繰り・予実管理とAI：数字をそろえ、早く気づくために使う](https://www.ai-ready.jp/column/cash-management-and-ai/) - [AIの出力を確かめる人の目：どこで、誰が、何を見るか](https://www.ai-ready.jp/column/human-review-of-ai-output/) ## よくあるご質問 QAIに価格を自動で決めさせてもよいですか？ A価格は利益とお客様の信頼に直結するため、まずはAIを判断の材料づくりに使い、最終的に人が決める形から始めることをお勧めします。自動で価格を変える仕組みにする場合も、上限と下限、変える頻度、人が確かめる場面を決めておくと安心です。 Q競合他社の価格をAIで調べるのは問題ありませんか？ A公開されている価格の情報を集めて自社の判断に使うこと自体は、一般に行われています。注意したいのは、競合他社と直接、価格の情報をやり取りすることです。公正取引委員会のガイドの説明資料では、価格など重要な競争手段について競合他社との接触や情報交換を禁止することや、接触に申請・承認・報告の手順を設けることが例として挙げられています。判断に迷う場合は専門家にご確認ください。 ## この記事に出てくる用語 - [アルゴリズム](https://www.ai-ready.jp/glossary/algorithm/) - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [ユースケースと効果AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)[ユースケースと効果AIについてのよくある思い込み「正しく答える」「入れれば効果が出る」を見直す桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-common-misconceptions/)[ユースケースと効果AI検索の広がりと、Webサイトの見直し嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-search-and-websites/) ## 出典 1. [公正取引委員会「デジタル市場における競争政策に関する研究会報告書「アルゴリズム/AIと競争政策」について」（2021年3月31日）](https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2021/mar/210331_digital.html) 2. [公正取引委員会事務総局「独占禁止法コンプライアンスプログラムの実態調査報告書・ガイド（概要版）」セミナー資料（2025年6月25日、経済産業省掲載）](https://www.meti.go.jp/policy/kyoso_seisaku/20250625_compliance.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 価格を決めるとき、AIは何を手伝ってくれますか？ 2. AIの案を使うとき、人は何を判断しますか？ 3. アルゴリズムやAIを使った価格設定で、気をつけることは？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「価格設定とAI：判断の材料を増やし、決めるのは人｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/pricing-and-ai/