💸 From Gut Feelings to Data-Driven Pricing — Rebuilding Logic with GPT｜価格ロジックを属人性から解放せよ──GPTと挑んだ“値付けの構造化”

From Gut Feelings to Data-Driven Pricing

For years, our company set prices like this:

“What’s the most the customer would tolerate?”
“Just use the same markup as last time.”
“Ask Tanaka-san. He knows.”

It wasn’t strategy.
It was ritual.

And worst of all? It wasn’t written down.

📉 The problem: Pricing logic was pure folklore

• Different reps gave different quotes for the same product
• No one could explain why a price was set that way
• When customers asked for justification, we had none

We weren’t pricing.
We were guessing.

🔨 The rebuild: Turning ambiguity into structure

So I got to work:

• Extracted historical pricing data into Power BI
• Mapped product categories, client types, and margin trends
• Identified where manual overrides occurred
• Used GPT to analyze comments & spot patterns in rationale

One insight:
The more “intuition” a price had, the less profit it made. 😅

🧰 Example use of GPT

“These five quotes are very different. Can you summarize what the sales reps were thinking when they priced them?”

GPT helped me translate unspoken reasoning into words—
a step that’s critical when you want to replace gut with governance.

📊 Final Result: A structured pricing matrix

Now we have:

• Baseline markup by product type
• Adjustment ranges based on deal size and client tier
• Justification logic saved per quote

Reps can still use judgment—but now it’s transparent, explainable, and repeatable.

💬 Takeaway

Most companies say “we want to be data-driven.”

But you can’t be data-driven if your logic lives inside someone’s head.

If pricing is based on “feel,”
you’ll get inconsistency and missed profit.

If pricing is based on defined logic,
you get trust, scalability, and… fewer angry phone calls.

価格ロジックを属人性から解放せよ

──GPTと挑んだ“値付けの構造化”

💬 うちの会社の価格設定、こうやった。

「この客、いくらまで我慢してくれるかな？」
「前と同じ利幅でええんちゃう？」
「それ、田中さんに聞いたら分かるよ」

──戦略じゃない。
これは、儀式やった。

しかも、ロジックは誰の頭の中にも“書かれてない”。

⚠️ 問題：価格設定が属人化しすぎていた

• 同じ商品でも、担当者によって提示価格がバラバラ
• 「なぜこの価格か？」と聞かれても説明不能
• 顧客に根拠を求められても、答えが出ない

これはもう価格設定じゃなく、当て勘や。

🛠 解決：あいまいな“勘”を、構造に変える

やったことはシンプル：

• 過去の価格データをPower BIで可視化
• 商品カテゴリ×顧客層×粗利傾向をマッピング
• 手動で変更されたパターンを抽出
• GPTで営業メモの文章を解析して、価格判断のクセを言語化

その結果、気づいたのはこれ：

「勘で決めた価格ほど、粗利が低い」

🧠 GPTをどう使った？

たとえば：

「この5件の見積もり、バラバラやけど、営業担当は何を考えて価格決めたんやろ？」

GPTに聞かせることで、言語化されてなかった判断基準が見えてきた。

属人的な感覚を、説明可能なロジックへと変換する一歩や。

📊 今はこうなっている：

• 商品カテゴリ別の基準利幅を定義
• 案件規模と顧客ランクに応じた調整範囲を設定
• 見積ごとの“判断理由”を履歴に残す運用

営業の裁量は残す。でも、透明で説明可能で、再現性のある価格決定ができるようになった。

🧾 最後に

「データドリブンでいきたい」って、どの会社も言う。

でも、**“論理が誰かの頭の中だけにある”**状態じゃ、絶対に無理なんよ。

「勘」で決める価格では、
利益も、信頼も、再現性も手に入らへん。

「構造」で決めた価格には、
納得が生まれる。