1. 価格判断を、経験からデータに基づく意思決定へ
値付け・値上げの判断は今も人の感覚や前例に委ねられがちです。しかし需要曲線を推定して、売上・利益が最大となる最適価格を導けば、「安すぎ」も「高すぎ」も防げます。
→ 安田洋祐×星野崇宏 対談「これからのビジネスパーソンに求められる視点と経済学」（日経ビジネス）

2. 支払意思額（WTP）を正しく測る
「正直に答えた方が得」になる第二価格オークションの仕組み（特許取得済）を用いて、消費者の本当の支払意思額（WTP）を精緻に測定します。仮想的なアンケートでは得られない、実際の購買行動に基づいた価格感度を把握できます。
→ 安田洋祐「『正直に答えないと損する』仕組みで最大価格を実現する」（日経BOOKプラス） ／ BDMオークション特許取得のお知らせ（EDI）

3. 行動経済学で消費者の心理を紐解く
参照価格やプロスペクト理論を踏まえると、同じ値上げ・値下げでも消費者の反応は大きく変わります。価格と容量を同時に最適化すれば、販路・SKU別に納得感のある打ち手を設計できます。
→ 星野崇宏「競合から顧客を奪うための行動経済学」（日経BOOKプラス）

■ 新商品価格設定（量販用・業務用）──  アサヒビール様・アサヒ飲料様
BDMオークションはノーベル経済学賞を受賞したVickreyのオークション理論に基づく精度の高い価格調査手法で、参加者に実際に支払う決断を求めることで、仮想バイアスや戦略的な回答を排し、正確な支払意思額（WTP）を測定します。さらにデータサイエンス・マーケティングサイエンスの知見と組み合わせた高精度な売上予測も行い、科学的なプライシングを支援しています。

→ プレスリリース（PR TIMES）

■ 飲料メーカーの納価・リベート設定の最適化 ── 某飲料メーカー
メーカーは小売価格を直接決められないため、納価の変更が店頭価格にどこまで転嫁されるか（Pass-through弾力性）をチェーン別・商品別に推定。「価格転嫁されない」「過剰に値上げされる」などチェーンごとの反応のばらつきを可視化し、納価・リベート戦略の最適化を支援しています。

■ 日用消費財メーカーの値上げ・ボリューム変更 ── 某日用消費財メーカー様
「価格を上げるか量を減らすか」ではなく「価格と量の同時最適化」の視点で分析。大容量品は値上げ＋サイズアップ、小容量品（コンビニ向け等）は値上げなど、販路・SKU別に最適な打ち手をシミュレーションし、ステルス値上げと批判されにくい形での収益改善を支援しています。

■ 需要シミュレーションサービス ── 某BtoCメーカー様

POS・販促・マクロ経済データ（家計調査・CPI等）を統合した需要予測モデルを構築。インフレ下の激しい市場環境でも誤差率+1.21%の高精度予測を達成しました。自己・交差弾力性を推定し、競合の価格戦略に対する自社の最適価格と利益率変化をシミュレーションできるツールも提供しています(特許申請中)。

■ 社会的インパクト（SROI）の推定── 某グローバル製薬企業様

クライアント様のご提供サービスについての社会的インパクトを、先行研究と実データに基づき試算。弊社独自ロジックで貨幣価値に換算し、投資の社会的リターンを可視化しております。

■ マーケティングROI評価・行動分析 ── ブイキューブ様

行動経済学・データサイエンス・因果推論を融合し、サービス利用者の興味・関心度や行動変容を科学的に分析、データの構造化や利用者行動の理解、行動変容への介入などを用いて付加価値創出を支援しております。

→ プレスリリース（ブイキューブ）

1. 「見えざる手」に任せず、「見える手」を設計する
市場に任せるだけでは、望ましい結果になるとは限りません。ゲーム理論に基づき、取引や評価の「ルール」そのものを設計することで、売り手・買い手の双方が納得する結果を導きます。
→ 坂井豊貴「見えざる手はあてにせず、見える手を作る」（日経ビジネス）

2. 売り手も買い手も納得する価格でオークションを成立させる

　不動産・NFT・金融商品などの資産の高値売却は、オークション方式や売買ルールの設計次第で実現できます。ゲーム理論を用いて、参加者が正直に価格を提示する仕組みをつくります。
→ 坂井豊貴「売り手、買い手が両方納得する価格でオークションを成立させる」（日経ビジネス）

3. 社内の集合知を集める・評価バイアスを統計的に除去する
予測市場やレーティングの設計により、社内に眠る集合知を意思決定に活かします。商品や人材の評価に潜みがちな各種バイアスも、統計的な手法で除去できます。

◾️某不動産事業者のオークション設計
資産（不動産・NFT・金融商品等）が高値で売却されるオークション方式・売買ルールを設計しました。

◾️ 某企業の社内評価・集合知の仕組み設計
社内の集合知を集める仕組み（予測市場・レーティング）を構築し、商品・人材評価における各種バイアスを統計的に除去する評価制度を設計しました。

1. 感覚・前例ではなく、エビデンスで施策・政策を立案する（EBPM）
施策・政策の効果を因果推論で実証し、勘や施策・政策の設計につなげます。
→ 安田洋祐×星野崇宏 対談（日経ビジネス）

2. 因果推論で「本当に効いた施策」を見極める
相関関係に惑わされず、施策・政策が結果に与えた因果効果を統計的に測定します。因果効果が不明確な施策への予算配分を避け、エビデンスに基づく意思決定を後押しします。

3. ルールメイキング・規制対応を科学的に支援する

新しい制度や規制がもたらす影響を事前にシミュレーションし、実効性のあるルールメイキングや規制対応を科学的な根拠をもって支援します。