Why do airlines sell too many tickets? - Nina Klietsch

なぜ航空会社はオーバーブッキングをするのか？ ― ニーナ・クリッチ

翻訳: Misaki Sato 校正: Tomoyuki Suzuki

Have you ever sat in a doctor's office for hours

時間を指定して 予約をしていたのに

despite having an appointment at a specific time?

病院で何時間も待たされたことは ありませんか？

Has a hotel turned down your reservation because it's full?

予約したホテルで満室だと 断られたことはありませんか？

Or have you been bumped off a flight that you paid for?

チケットを購入した飛行機に 乗れなかったことはありませんか？

These are all symptoms of overbooking,

これらは いずれも オーバーブッキングにより起きています

a practice where businesses and institutions

つまり 企業や施設が

sell or book more than their full capacity.

定員を超えて販売したり 予約を受け付けることで起こります

While often infuriating for the customer,

顧客を激怒させることが 多いにもかかわらず

overbooking happens because it increases profits

オーバーブッキングは起こります それは利益を増やせることと

while also letting businesses optimize their resources.

リソースを最大限活用することが できるからです

They know that not everyone will show up to their appointments,

必ずしも全員が 約束、予約やフライトに

reservations,

現れないことを

and flights,

知っているのです

so they make more available than they actually have to offer.

ですから 実際に提供可能な数よりも 多く受け付けるのです

Airlines are the classical example, partially because it happens so often.

頻繁なオーバーブッキングといえば 航空会社がその典型例です

About 50,000 people get bumped off their flights each year.

毎年約５万人が飛行機に 搭乗することができません

That figure comes at little surprise to the airlines themselves,

この数字は統計学を用いて チケットの販売数を決めている

which use statistics to determine exactly how many tickets to sell.

航空会社にとっては なんら驚くことではありません

It's a delicate operation.

ここには微妙な計算があります

Sell too few, and they're wasting seats.

販売数が少なすぎると 座席を無駄にしていまい

Sell too many, and they pay penalties -

販売数が多すぎると ペナルティ―

money, free flights, hotel stays, and annoyed customers.

つまり違約金 振替航空券 宿泊費が発生し 顧客を不機嫌にさせます

So here's a simplified version of how their calculations work.

彼らの計算の仕組みを 単純化した例を示します

Airlines have collected years worth of information

特定のフライトに現れる人と 現れない人に関する

about who does and doesn't show up for certain flights.

何年分もの情報を 航空会社は収集しています

They know, for example, that on a particular route,

例えば 特定のルートについて

the probability that each individual customer will show up on time is 90%.

各顧客が時間通りに現れる確率は 90%と分かっているとします

For the sake of simplicity,

ここでは簡単にするため

we'll assume that every customer is traveling individually

家族や団体旅行ではなく

rather than as families or groups.

個人で旅行すると仮定しましょう

Then, if there are 180 seats on the plane and they sell 180 tickets,

仮に飛行機に180座席あって 180枚のチケットを販売すると

the most likely result is that 162 passengers will board.

もっとも起こりうるのは 162人の乗客が搭乗するということです

But, of course, you could also end up with more passengers,

もちろん 搭乗者数が もっと多い場合も

or fewer.

少ない場合もあります

The probability for each value is given by what's called

これらの各確率は

a binomial distribution,

いわゆる二項分布で与えられ

which peaks at the most likely outcome.

最も起こりやすい結果に対し 分布のピークがあります

Now let's look at the revenue.

さて 利益を見てみましょう

The airline makes money from each ticket buyer

航空会社は各チケット購入者から 代金を受け取り

and loses money for each person who gets bumped.

搭乗できなかった人には 支払いをすることになります

Let's say a ticket costs $250 and isn't exchangeable for a later flight.

チケットの価格が250ドルで 他の便には振替できないとしましょう

And the cost of bumping a passenger is $800.

搭乗できなかった人に対する コストは800ドルです

These numbers are just for the sake of example.

この数字はあくまでも例にすぎません

Actual amounts vary considerably.

実際の値はかなり変動します

So here, if you don't sell any extra tickets, you make $45,000.

この場合 チケットを余分に販売しなければ 45,000ドルが得られますが

If you sell 15 extras and at least 15 people are no shows,

15枚多く販売して 少なくとも15人が現れなければ

you make $48,750.

48,750ドルを得ることができます

That's the best case.

これはベストの場合です

In the worst case, everyone shows up.

最悪な場合は 全員が現れます

15 unlucky passengers get bumped, and the revenue will only be $36,750,

不運な15人は搭乗できず 収益は36,750ドルにしかなりません

even less than if you only sold 180 tickets in the first place.

これではチケットを180枚販売するより 少ない金額になってしまいます

But what matters isn't just how good or bad a scenario is financially,

しかし 問題となるのは 特定の場合の損得だけではなく

but how likely it is to happen.

それらの起こりやすさです

So how likely is each scenario?

では 各シナリオの確率は どうでしょうか？

We can find out by using the binomial distribution.

二項分布を使って計算してみましょう

In this example, the probability of exactly 195 passengers boarding

この例では 195人きっかりの乗客が 搭乗する確率は

is almost 0%.

ほぼ0% です

The probability of exactly 184 passengers boarding is 1.11%, and so on.

184人きっかりの乗客が搭乗する確率は 1.11%といった具合です

Multiply these probabilities by the revenue for each case,

これらの確率に 各ケースで生じる[損失]を掛け

add them all up,

それらを足しあげていって

and subtract the sum from the earnings by 195 sold tickets,

その合計を 195枚のチケット収入から引くと

and you get the expected revenue for selling 195 tickets.

195枚のチケットを販売した場合の 期待収益が得られます

By repeating this calculation for various numbers of extra tickets,

様々な過剰チケット販売数に対し この様な計算を繰り返していくと

the airline can find the one likely to yield the highest revenue.

最大の利益を生み出すであろう 販売数が分かります

In this example, that's 198 tickets,

この例では 198枚を販売すればいいのです

from which the airline will probably make $48,774,

そうすると 航空会社は 48,774ドルを稼ぐことになり

almost 4,000 more than without overbooking.

オーバーブッキングしない場合よりも 4,000ドルほど多くなります

And that's just for one flight.

そして これは１便についてだけの計算です

Multiply that by a million flights per airline per year,

年間 航空会社１社あたりの 便数として100万を掛けると

and overbooking adds up fast.

オーバーブッキングは 一気に増えていきます

Of course, the actual calculation is much more complicated.

もちろん 実際の計算は もっと複雑です

Airlines apply many factors to create even more accurate models.

航空会社は様々な要因を組み入れて より正確な計算をしています

But should they?

でも 本当に これでいいのでしょうか？

Some argue that overbooking is unethical.

オーバーブッキングは 倫理的ではないという人もいます

You're charging two people for the same resource.

１人分の座席の料金を ２人に対して請求しているからです

Of course, if you're 100% sure someone won't show up,

もちろん 誰かが来ないことが 100%確実だとしたら

it's fine to sell their seat.

その座席を売っても構わないでしょう

But what if you're only 95% sure?

でも その確実性がたったの 95%だったとしたら？

75%?

75%では？

Is there a number that separates being unethical from being practical?

実利が倫理に反するという 線引きを行う数字はあるのでしょうか？