Uberは、配下のタクシーの乗車率を最大化して、かつ顧客の不満「タクシーがつかまらない!」「呼んだタクシーがくるのが遅い!」を下げるために、タクシーがつかまりづらい時間帯は動的に価格が上がる仕組みにして、需給バランスの最適化を計ってます。

• 最初はしばらく手動で値上がり率を入力して、データを蓄積。それからアルゴリズム化した。
• 都市ごとに係数は変えている。大きな都市では、空きタクシーの検索範囲は市全体でなく時間帯で適切なエリアだけをカバーするかたちに変えた。
• 最初はその時間に適用される値上がり率を、へりくだったお詫び的なテキストの中で表示していたが、請求されてから気づく酔っぱらったお客さんなどもいるから、相当なクレームがきた。現在の仕様は、値上がり率を大きく表示し、ユーザがその数字を入力するかたちにした。
• 最初は値上がり率を受け入れるか、あきらめるかという二択したユーザに与えていなかったが、現在は、「混雑がすぎて平常価格に戻ったら通知する。」という機能をつけたら
• 価格が変動するのをユーザが所与のこととして許容しているという意味では、航空会社のサイトのUIを参考にしている。

Airbnbでは、部屋のオーナーが一番困るのが値付け。素人であるオーナーにはいくらが最適価格かわからないという問題がでたので、Airbnbがオーナーの管理画面に価格を提案するかたちに。

• 同じ地域の類似案件の価格を参照。
• 建物のタイプ、部屋のタイプ、レビュー数値、何人泊まれるかのデータを元に「予約されやすさ指数」を算出。
• その地域の予約率の変動の季節性データを反映。
• 通りを一本挟むと雰囲気が大きく変わることがあるので、地域データの解析 & 反映が一番苦労した。
• オーナーに納得感をもってもらうUIづくりも気をつけた。（宿泊予約が入らないとオーナーの満足度は下がる。そこで、）最初はお薦め価格帯のスラーダーを表示して、真ん中のお薦め価格を選ぶときは緑表示、両端に値段を変更しようとすると赤に変わっていくようにした。そうすると、ほとんどのオーナーは真ん中よりもやや高めの値段を選ぶため、スライダー自体をやや安い方に中心をずらして表示するように変えた。

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