- Uberアプリで American Expressの月額15ドルのUberクレジット があるアカウントでは、配車料金がいつもより高く、Lyftより高額に見えた事例が共有された
- アプリが合計料金から後でクレジットを差し引くのではなく、差し引き後の金額のように見せる場合、ユーザーは実際の基本料金が上がったかどうかに気づきにくい
- ある読者はCostcoで 20%割引のUberギフトカード をチャージした後、定期的に約20ドルだった同一区間の事前予約料金が約30ドルに上がったと明かした
- 同じルートをUber残高のない別の人のスマートフォンで確認すると、UberとLyftのどちらも 約20ドル と表示され、アカウントごとの価格差の可能性が浮かび上がった
- クレジット保有が実際の原因かどうかは確認されていないが、残高があるユーザーはUberの料金をそのまま信じるより、Lyftや別アカウントの価格と比較する必要がある
クレジット保有アカウントで見られた価格変化
- Uberアプリで配車を依頼する際、アカウントには American Expressの月額15ドルのUberクレジット が入っていた
- 配車料金は合計額を先に表示してからUberクレジットを支払い手段として適用する方式ではなく、クレジットを差し引いた純額 のように表示されていた
- 表示された配車料金は普段より高く見え、同じ状況でLyftよりかなり高かった
- この表示方式は、アカウントにクレジットがあるユーザーにより高い価格が割り当てられているのではないかという疑念につながった
- ユーザーは実際の現金支出が減っていると感じる可能性がある
- アカウントにひも付いたクレジットは、どうせUber内で使うしかない残高である
Uber Eatsでは異なる様相
- 配車ではなく Uber Eats でUberクレジットを使うことにした
- Uber Eatsの価格は正常に見えた
- クレジットが配車価格に影響するかどうかは引き続き確認が必要である
読者Charlesの類似事例
- Charlesは同じ場所・同じ時間帯にUberの配車をよく事前予約しており、通常価格は 約20ドル で安定し、Lyftよりやや安かった
- Costcoで額面より 20%割引のUberギフトカード を買った後、奇妙な変化が現れた
- 最初に50ドルのギフトカードをUberアカウントにチャージしたときは正常に動作した
- その後、空港への移動前に200ドルを追加でチャージした
- このようにチャージした Uber Cash は事前予約の配車支払いには使えなかった
- その後、同じ定期区間のUber料金は約20ドルから 約30ドル に上がった
- 同じルートのLyft価格は依然として 約20ドル の水準だった
別のスマートフォンで比較した価格
- CharlesはUber残高のない別の人のスマートフォンで、同じルートのUber価格を確認した
- そのスマートフォンでは、同じルートが通常水準の 約20ドル と表示された
- この比較は、アカウント残高があるユーザーとないユーザーで、同じルートの表示価格が異なっていた事例である
- ただし、どの要因が価格差を生んだのかは確認されていない
確認されていない仮説とユーザーへの影響
- 正確な原因は不明だが、アカウントにクレジットがあると価格が変わるように見える体験が何度も現れている
- この現象がUberによる一部ユーザー向けの価格実験なのかどうかは、確認されていない 仮説 である
- ユーザーはUberクレジットがあるとき、配車料金をそのまま受け入れるのではなく、Lyftと比較したり、別のアカウントや端末で価格を確認して差を点検できる
Uberの価格表示と信頼の問題
- Uberはもはや明示的な サージ料金（surge pricing） を表示せず、より高い金額を請求しながら、それを別途知らせていないという批判を受けている
- Dara KhosrowshahiがExpediaからUberのCEOに就任して以降、より親切な会社になるという期待があったが、配車は顧客にとってより高くなり、ドライバーの稼ぎはより少なくなっているように見えるとの評価がある
- アカウントクレジットと価格表示方式が組み合わさると、ユーザーは実際の基本料金と割引適用の効果を区別しにくくなる
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
世界を変えようという情熱もいいけれど、自分はもっと現実的に、システムの裏をかいて今すぐ数ドルでも節約することに集中している
出発地と目的地を入力してアプリを閉じ、別の配車アプリを開いて数分待つと、Uberから料金が下がったという通知が来る
名前はフルネームではなくイニシャルと電話番号だけを渡し、性別も入力しない。ドライバーを高く評価することもめったになく、嫌な体験でなければレビューをスキップして、自分がそのサービスを「気に入っている」というシグナルを出さない
1分以上配車されなければ呼び出しをキャンセルして「その他」を選ぶ。実質的には「じゃあタクシーに乗る」という選択肢なので、離脱リスクのリストに入ると見ている
バーチャルカードを使い、ときどき残高を空にして乗車後の決済を失敗させ、次の配車時に利用限度額を調整して前回の料金を払うと、「貧しくて大変な乗客」のリストに入ると見ている。かなりうまく防御できている
ドライバーは評価に生活がかかっているのに、良い評価をわざと付けないのは、ただでさえぎりぎりで踏ん張っているドライバーに被害を与える。自分の利益のためにシステムを操作しようとして、現実の誰かを傷つける典型例だ
Uberが今のように顧客維持の段階にあるなら、リピート利用を守るために、良い顧客は良いドライバーに、悪い顧客は悪いドライバーに割り当てる方向が自然だ
だから普段はUberだけを使い、高い評価を維持するようにしている。実際に効果があるかは分からない
以前Uberにプラチナ／ダイヤモンドのようなランクがあった頃は、航空会社のようにたくさん使うほど特典が見えていたが、今はそういうものがなくなったので、Uberだけにこだわるより複数のアプリを混ぜて最安値を選ぶほうに傾いている
そういうドライバーが割り当てられるたびに何度もキャンセルしていたら、今ではほぼ完璧な評価のドライバーしか来なくなった。時間も余計にはかからない
ここまでしなければならなくなったのは悲しいが、結局はアルゴリズムが自分に有利に動くようにしなければならない
おそらく事実ではない可能性が高い。バッテリー残量が少ないと Uber の料金が高くなるという都市伝説と似ている [0]
こうした主張は事実上反証が難しく、Uber にも価格アルゴリズムを公開する理由がないため、クリックを集めやすい。よく見ると、別の料金ランクを選んでいたり、複数のスマートフォンで同じ経路を調べたことで需要増加のシグナルが生まれ、後から見た価格が上がった、といった逸話で説明されることが多い
きちんと実験するなら、条件の異なるスマートフォン数十台で無作為な順序で検索し、変数と価格の相関関係を見る必要がある。ところがなぜか、そうした実験はほとんど行われていない
さっき自分のアカウントに Uber クレジットがある状態で空港行きの Lyft と比べてみたが、Uber のほうが少し安かった
0. https://www.wkyc.com/article/news/verify/verify-does-uber-ch...
https://www.bbc.co.uk/news/resources/idt-f2971465-73d2-4932-...
https://www.nytimes.com/2017/03/03/technology/uber-greyball-...
Apple の従業員を欺くシステムを作り、App Store から追放されかけたこともあった
https://financialpost.com/technology/personal-tech/uber-was-...
記者を脅そうとした別のやり方を考えても、記者本人のスマートフォンや記者がよく行く場所の近くで行った検証だけで実際どうなのかを判断するには不十分だ。特にすでにバイラル化した後なら、スイッチを切って注目が薄れるまで嘘をついていれば済んだはずだ
価格アルゴリズムは非公開であるべきではない。自由市場は透明な価格に依存している
第一に、位置ベースの価格設定がある。特定のジオコードには価格弾力性がある。たとえば病院に行く人は価格をあまり気にしない。時間ベースの価格弾力性も活用されていて、深夜0時にコンサート会場を出る人は他の選択肢がほとんどない可能性が高い
第二に、ドライバーボーナスと乗客クーポンは限界運行を最適化する。価格の境界上にいる乗客やドライバーは、たいてい簡単に乗り換える人たちだ。特定のアプリに忠実なら、こうしたクーポンやボーナスをほとんど目にしない可能性が高い
このデータには、料金、日付と時刻、乗降の TLC タクシーゾーンといった情報が含まれているようだ [3]
この程度の粒度で、同じ時間帯・特定のタクシーゾーンにおける Uber の料金が Lyft や他の競合と比べて大きく違ったり変動したりしているか判断できるのか気になる
[1] https://www.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_use...
[2] https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
[3] https://www.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary...
Uber サポートも質問をかなりはぐらかしていたが、最終的には認めた
「お問い合わせありがとうございます。乗車料金とプロモーションがユーザーごとに固有であることは事実です。今後、高すぎると感じる乗車があればお問い合わせを開き、その乗車を添付していただければ喜んで確認します。残念ながら、割引適用前の乗車料金を個別に変更する方法はありません。よい一日を。」
あまり頻繁に使うほうではないが、Google Maps を匿名で開始して、Uber や Lyft などの価格を比較してくれる配車ボタンを押すと、アプリから直接開始するときより、クリック後の価格が一貫して安く出るのを見たことがある
偶然かどうかは分からないが、時間があるなら試してみる価値はある
他人に観察結果を正当化する必要はないが、結論がはっきり出れば良いブログ記事のネタにはなるだろう
付け加えると、ChatGPT が統計的検定の部分を手伝える
自分の Maps の配車タブは時間・距離・交通状況の見積もりしか出ず、価格は表示されない。ログイン状態でもシークレットモードでも同じだ。
Open App ->を押して初めて価格が見えるデスクトップ版には配車タブがないので、Android でしか試していない
このような「機能」をコーディングした開発者たちが、自分たち自身をどう考えているのか、また他人が自分たちをどう見るのか、いつも気になる。
もちろん、そういう問いをしないために給料をもらっているのだとは分かっているが、心の奥底に後悔や罪悪感が少しでもあるのか、それとも単に「自分の問題じゃない」と言って給料を受け取りに行くのか気になる。
脇道だが、だからこそソフトウェア開発にももっと多くの規制が必要だと思う。現実の工学分野は、規定遵守を担保するために膨大な監督と政府機関の監視を受けている。ソフトウェアは、こうした安全面の圧力が弱まった時期に登場し、その結果として底辺への無制限な競争になってしまった
反論が難しいのは、「割増料金は新しい車両が道路に現れる速度よりもはるかに速く有効化できる」という主張が、細部では微妙だからだ。「サービス改善なしに金だけ多く取ることだ」という言い方は、人々が望むならサービスに任意の価格を付けられるべきだという考えとも衝突する。「人々が移動手段をめぐって互いに入札競争をしてはならない」という別の複雑な問題でもある。
この領域では、どこに焦点を当てるかによって人々の前提が大きく分かれる。Uberは単純な議論の結論側に気楽に座っており、その戦術への反対は、長く微妙で文脈の多い議論の結論側にある。結局どこかの時点で、サービス提供者が無制限の価格決定権を持つことは社会全体にとってよくないと認めなければならないが、それ自体が大きな要求だ
強いFTCが不公正・欺瞞的行為として規制し、ソフトウェアエンジニアにまともな報奨金を出すほうがよいのかもしれない
気味が悪い、あるいはおそらく非道徳的なことと、実際に違法なこととの間に違いはあるのだろうか。もしかすると、自分が悪いと分かってやることよりも、自分をねじ曲げて正当化するほうが、より腐食的なやり方なのかもしれない
機械学習で、学習データに正解や正解の近い代理変数をうっかり入れないよう細心の注意を払うのと同じだ。モデルが単にその代理変数を選べばよいと学習してしまうからだ。
それでも、Uberのようなサービスの価格を政府が規制するのが正しいのかはよく分からない。第一印象では、得より害のほうが大きそうだ。航空券価格も大体は規制されていないのに、Uberがどう違うのかよく分からない
人々は、悪役のようなPMやエンジニアが、アカウントにクレジットがあると高く請求することを決めたのだと想定しているが、真実はもっとありふれたものかもしれない。
価格決定に機械学習モデルを使っていて、そのモデルがユーザーについて分かっているあらゆる情報を入力として受け取っていた可能性がある。その一つが、情報一式の中に含まれていたユーザーのクレジット残高で、モデルは大量の過去データを分析した末に、クレジットがあればより高く請求してよいと学習したのかもしれない。
担当エンジニアたちはモデルをブラックボックスとして扱い、A/Bテストを回して売上が1.3%増えたことを確認したうえでデプロイしたのだろう。
まだこういうことが起きていないのなら、私たちの業界の未来はこうなると思う
どちらにせよ、より多く搾り取れる相手を見つけようという決定だ。一方は勘で、もう一方は統計にすぎず、動機は同じだ。
人々がこれを悪だと感じるなら、重要なのは動機と結果であって、目標を達成した手段ではない。
機械学習をブラックボックスとして使えば、問題のある形で動作しうる。たとえばモデルが黒人の乗客にはもっと高く請求できると学習したのに、誰も中身を見ずにデプロイした可能性もある。
合法性も疑わしい。店がギフトカードを使うという理由で高く請求したら、誰もが不当に価値を奪っていると見るだろう。ここでUberは、クレジット保有者により高い金額を請求することで、事実上ギフトカードの価値を盗んでいるようなものだ。
「うちの機械学習がお金を盗むことにしただけだ」という言い訳は、あまり良くない。そのモデルは、同じ商品について誰からより多くの金を取れるかを見つけるよう作られているのだから
ここに機械学習モデルが入ることで何が変わるのか分からない
明白に効率を高める摩擦のないことをしていたなら、人々は気にしなかっただろう。
顧客にとってひどいのに、モデルがそう言うからと無頓着に従って一部の顧客からより高く取り、ときどき利益を少し増やすのなら、人々が怒るのは当然だ
Uberは好きではないが、これは確証バイアスのように見える。書き手が先に結論を作り、それを確認してくれるなら、まったく無関係か偶然にすぎないことまで証拠として受け入れているように見える。
「ダイナミックプライシング」と呼ぶのには理由がある。株式市場の価格のように、何百もの要因に応じて素早く変動する。
クレジットがなくても別の価格を見ることはある。友人の携帯と比べれば、ある時は友人の料金が高く、別の時は低い
多くの証券会社は顧客属性に応じて異なる価格を提示したりはしない。なのに、友人と自分の料金が違いうると言いながら、この比較がどう成り立つのか分からない
Uberは私に対して、友人たちより一貫して 20〜50%高い料金 を請求していた。同じ時間、同じ出発地、同じ目的地、割引なしで、誰が先に検索したかや乗客評価にも関係なかった。ただしスクリーンショットを共有すると身元が割れるおそれがある
数週間にわたってUberサポートにガスライティングされた末、最終的に乗客ごとに異なる価格設定をしており、私の価格倍率はリセットできないと認めさせた[1]。数年前、出張のために会社カード付きのWorkプロフィールを追加したことが原因ではないかと疑っている
そこでアカウントを削除し、データが消えるよう30日待った後[2]、新しいメールアドレスで、ミドルネームを省いて新規アカウントを作成した。今では価格は正常だ
これに加えてドライバーが呼び出しを次々キャンセルすることもあり、Uberはできるだけ避けるようになった
[1] Uberサポートの引用: 「乗車料金とプロモーションがユーザーごとに固有であることは事実です。[...] 残念ながら、割引適用前の乗車レートを個別に変更する方法はありません。」
[2] アカウント削除を依頼した後、問題を説明してほしいというメールが届き、助けられるかと聞かれたので「いいえ」と返したところ、アカウントが自動的に再有効化され、30日のタイマーがリセットされた
サービスには 匿名で利用する権利 が必要だ。実際のサービス提供において、私が誰かを知ることは必須ではないのに、事業者は追加で金を稼ぐために知りたがる
常に「匿名を維持する」オプションがあるべきで、販売者は関連情報を即座に削除し、識別可能な情報をサービスに使ってはならない。これに違反した場合は、被害者に直接支払われる重い罰金と弁護士費用が課されるべきで、仲裁条項で逃れられないようにすべきだ
それなのに数年も経たないうちに、人々はすっかり忘れたか、CEOが交代したからもう大丈夫だと信じているようだ
この話が妥当かどうかはよく分からないが、ひとつ確かなのは より多くの透明性 が必要だということだ
https://youtu.be/OEXJmNj6SPk
この報道では、同じ地域にいる複数のドライバーが、文字どおり携帯電話を並べた状態で、同じ乗車に対して少しずつ異なる見積もりを受け取る様子が示されている
こうした違いは何で説明できるのだろうか？
タクシー業界も大して良くはなかったが、少なくとも価格は透明だった。メーターが回っている間の料金を払っていた。Uber/Lyftは完全なブラックボックスだ
アルゴリズムが、どのドライバーなら提示額をそのまま受け入れるかを学習して、数ドル削っているのかもしれない
私の記憶では、Uberなどが自社サービスを宣伝するときに掲げていた主な理由も、まさに 明確な事前料金 だった
現代の技術の目的は、消費者には日々発生するすべての取引を逐一確認する時間がないことを見越して、個人が毎日行うあらゆる取引から プログラム的に最大の利益を搾り取ること になってしまった
驚くには当たらない。Uberは別に最も倫理的な企業という評判を持っていたわけでもないのだから
一方、中国のDiDiはUber Chinaを買収できるほど好調で、Travis Kalanickによれば、Uber Chinaは年間10億ドル超を失っていた