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0b861df 613df5d 97738f8 613df5d 0b861df feeecbc 0b861df feeecbc 0b861df 613df5d feeecbc 613df5d feeecbc 613df5d feeecbc e36d5f0 feeecbc 0b861df feeecbc 0b861df feeecbc 0b861df feeecbc 0b861df feeecbc 0b861df 6b1c0bc 0b861df feeecbc 0acad97 0b861df feeecbc 0b861df 613df5d 0b861df 098f16d e36d5f0 feeecbc e36d5f0 feeecbc 0b861df e87a61c | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 | import gradio as gr
import numpy as np
import requests
import cohere
from dotenv import load_dotenv
import os
from gradio_pdf import PDF
load_dotenv(verbose=True)
coherekey = os.environ.get("COHERE_API_KEY")
co = cohere.ClientV2(api_key=coherekey)
cresponse = requests.get("https://www.ryhintl.com/chatgpt/dynamic.php")
cohere_doc = cresponse.json()
setsumei = '''
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>需要と供給の均衡点</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
line-height: 1.6;
margin: 20px;
}
h1, h2 {
color: #2c3e50;
}
p {
margin-bottom: 10px;
}
ul {
margin-bottom: 20px;
}
.highlight {
background-color: #f9f9f9;
border-left: 5px solid #3498db;
padding: 10px;
margin-bottom: 20px;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>需要と供給の均衡点</h1>
<p>最も基本的な方法は、需要曲線と供給曲線の交点を見つけることです。この交点が市場の均衡価格を示します。</p>
<div class="highlight">
<p>需要曲線 = Qd = a - bP</p>
<p>供給曲線 = Qs = c + dP</p>
</div>
<p>ここで、P は価格、a, b, c, d は定数です。均衡点では Qd = Qs となるため、次の方程式を解きます：</p>
<div class="highlight">
<p>a - bP = c + dP</p>
<p>P = (a - c) / (b + d)</p>
</div>
<p>この P が均衡価格です。</p>
<h2>利潤最大化</h2>
<p>企業が利潤を最大化するための価格設定も重要です。利潤 π は次のように表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>π = TR - TC</p>
<p>TC = FC + VC</p>
</div>
<p>ここで、TR は総収入、TC は総費用です。総収入 TR は価格 P と販売量 Q の積で表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>TR = P ⋅ Q</p>
</div>
<p>総費用 TC は固定費用 FC と変動費用 VC の和です：</p>
<div class="highlight">
<p>TC = FC + VC</p>
</div>
<p>利潤を最大化するためには、次の条件を満たす価格 P を見つけます：</p>
<div class="highlight">
<p>dπ / dP = 0</p>
</div>
<h2>価格弾力性を考慮した価格設定</h2>
<p>価格弾力性を考慮することで、価格変更が需要に与える影響を評価できます。価格弾力性 ϵ は次のように定義されます：</p>
<div class="highlight">
<p>ϵ = (ΔQ / Q) / (ΔP / P)</p>
</div>
<p>ΔQ は需要の変化量、ΔP は価格の変化量です。価格弾力性が高い場合、価格を下げることで需要が大幅に増加し、総収入が増える可能性があります。</p>
<p>これらの方法を組み合わせることで、より精度の高い最適価格を導出することができます。具体的な状況に応じて適切な手法を選択することが重要です。</p>
<h2>価格弾力性が高い場合</h2>
<ul>
<li><strong>メリット:</strong>
<ul>
<li>価格変更の影響: 価格を下げると需要が大幅に増加するため、売上を増やすことができます。</li>
<li>競争力: 価格を柔軟に調整することで、競合他社に対して優位に立つことができます。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>デメリット:</strong>
<ul>
<li>収益の不安定性: 価格を上げると需要が大幅に減少するため、収益が不安定になる可能性があります。</li>
<li>価格競争: 価格弾力性が高い市場では、価格競争が激化し、利益率が低下することがあります。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2>価格弾力性が低い場合</h2>
<ul>
<li><strong>メリット:</strong>
<ul>
<li>収益の安定性: 価格変更が需要に与える影響が小さいため、収益が安定しやすいです。</li>
<li>価格設定の自由度: 価格を上げても需要が大きく減少しないため、利益率を維持しやすいです。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>デメリット:</strong>
<ul>
<li>需要の増加: 価格を下げても需要が大幅に増加しないため、売上を増やすのが難しいです。</li>
<li>競争力: 価格を柔軟に調整することで競争力を高めるのが難しいです。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>企業の戦略や市場の特性に応じて、価格弾力性の高低がどちらが良いかを判断することが重要です。具体的な状況に応じて、適切な価格戦略を選択することが求められます。</p>
<br /><br />
<h1>需要曲線と供給曲線の切片と傾き</h1>
<h2>1. 需要曲線の切片</h2>
<p>需要曲線の切片は、需要曲線が価格軸（縦軸）と交わる点を指します。需要曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>Q<sub>d</sub> = a - bP</p>
</div>
<p>ここで、</p>
<ul>
<li>Q<sub>d</sub>は需要量</li>
<li>Pは価格</li>
<li>aは需要曲線の切片</li>
<li>bは価格に対する需要の変化率（傾き）</li>
</ul>
<p>切片aは、価格がゼロのときの需要量を示します。つまり、価格がゼロの場合に消費者が購入する量です。この値は、需要曲線が価格軸と交わる点の需要量を表します。</p>
<p>例えば、需要曲線がQ<sub>d</sub> = 50 − 2Pである場合、切片aは50です。これは、価格がゼロのときに需要量が50であることを意味します。</p>
<p>需要曲線の切片は、消費者の基本的な需要を示し、価格が変動する際の需要の変化を理解するための重要な要素です。</p>
<h2>2. 需要曲線の傾き</h2>
<p>需要曲線の傾きは、価格の変化に対する需要量の変化を示す重要な指標です。需要曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>Q<sub>d</sub> = a - bP</p>
</div>
<p>ここで、</p>
<ul>
<li>Q<sub>d</sub>は需要量</li>
<li>Pは価格</li>
<li>aは需要曲線の切片</li>
<li>bは価格に対する需要の変化率（傾き）</li>
</ul>
<p>傾きbは、価格が1単位変化したときに需要量がどれだけ変化するかを示します。具体的には、傾きは次のように計算されます：</p>
<div class="highlight">
<p>b = ΔQ<sub>d</sub>/ΔP</p>
</div>
<p>ここで、ΔQ<sub>d</sub>は需要量の変化、ΔPは価格の変化です。</p>
<p>例えば、需要曲線がQ<sub>d</sub> = 50 - 2Pである場合、傾きbは2です。これは、価格が1単位上昇すると需要量が2単位減少することを意味します。</p>
<h2>3. 供給曲線の切片</h2>
<p>供給曲線の切片は、供給曲線が価格軸（縦軸）と交わる点を指します。供給曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>Q<sub>s</sub> = c + dP</p>
</div>
<p>ここで、</p>
<ul>
<li>Q<sub>s</sub>は供給量</li>
<li>Pは価格</li>
<li>cは供給曲線の切片</li>
<li>dは価格に対する供給の変化率（傾き）</li>
</ul>
<p>切片cは、価格がゼロのときの供給量を示します。つまり、価格がゼロの場合に供給者が提供する量です。この値は、供給曲線が価格軸と交わる点の供給量を表します。</p>
<p>例えば、供給曲線がQ<sub>s</sub> = 10 + 3Pである場合、切片cは10です。これは、価格がゼロのときに供給量が10であることを意味します。</p>
<p>供給曲線の切片は、供給者の基本的な供給意欲を示し、価格が変動する際の供給の変化を理解するための重要な要素です。</p>
<h2>4. 供給曲線の傾き</h2>
<p>供給曲線の傾きは、価格の変化に対する供給量の変化を示す重要な指標です。供給曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p>
<div class="highlight">
<p>Q<sub>s</sub> = c + dP</p>
</div>
<p>ここで、</p>
<ul>
<li>Q<sub>s</sub>は供給量</li>
<li>Pは価格</li>
<li>cは供給曲線の切片</li>
<li>dは供給曲線の傾き</li>
</ul>
<p>傾きdは、価格が1単位変化したときに供給量がどれだけ変化するかを示します。具体的には、傾きは次のように計算されます：</p>
<div class="highlight">
<p>d = ΔQ<sub>s</sub>/ΔP</p>
</div>
<p>ここで、ΔQ<sub>s</sub>は供給量の変化、ΔPは価格の変化です。</p>
<p>例えば、供給曲線がQ<sub>s</sub> = 10 + 3Pである場合、傾きdは3です。これは、価格が1単位上昇すると供給量が3単位増加することを意味します。</p>
<p>傾きが大きいほど、価格の変化に対する供給の反応が大きくなります。逆に、傾きが小さい場合、価格の変化に対する供給の反応は小さくなります。</p>
<p>供給曲線の傾きは、価格弾力性の分析や市場の動向を理解するために重要な要素です。</p>
</body>
</html>
'''
js = """
function createGradioAnimation() {
var container = document.createElement('div');
container.id = 'gradio-animation';
container.style.fontSize = '2em';
container.style.fontWeight = 'bold';
container.style.textAlign = 'center';
container.style.marginBottom = '20px';
var text = 'ダイナミック・プライシング';
for (var i = 0; i < text.length; i++) {
(function(i){
setTimeout(function(){
var letter = document.createElement('span');
var randomColor = "#" + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16);
letter.style.color = randomColor;
letter.style.opacity = '0';
letter.style.transition = 'opacity 0.5s';
letter.innerText = text[i];
container.appendChild(letter);
setTimeout(function() {
letter.style.opacity = '1';
}, 50);
}, i * 250);
})(i);
}
var gradioContainer = document.querySelector('.gradio-container');
gradioContainer.insertBefore(container, gradioContainer.firstChild);
return 'Animation created';
}
"""
def process_cohere(prompt):
if prompt == "":
return "プロンプトを入力してください。", "プロンプトは必須です。"
else:
system_message = """## あなたは、LLMのスペシャリストです。"""
prompt_message = prompt+" 結果をわかりやすく要約してください。"
messages = [
{"role": "system", "content": system_message},
{"role": "user", "content": prompt_message},
]
# Step 2: Tool planning and calling
response = co.chat(
model="command-r-plus-08-2024",
messages=messages,
documents=cohere_doc
)
return response.message.content[0].text
def display_pdf(filename):
return filename
def download_pdf():
response = requests.get("https://www.ryhintl.com/dynamic-pricing.pdf")
file_path = "dynamic-pricing.pdf"
with open(file_path, "wb") as f:
f.write(response.content)
return file_path
def dyn_chart(p1,p2,p3,p4,p5):
# 需要曲線と供給曲線のパラメータ
a = p1 # 需要曲線の切片
b = p2 # 需要曲線の傾き
c = p3 # 供給曲線の切片
d = p4 # 供給曲線の傾き
# 価格の範囲
P = np.linspace(0, p5, p5)
# 需要曲線と供給曲線の計算
Q_d = a - b * P
Q_s = c + d * P
# 均衡点の計算
equilibrium_price = (a - c) / (b + d)
equilibrium_quantity = a - b * equilibrium_price
print(f"均衡価格: {equilibrium_price}")
print(f"均衡数量: {equilibrium_quantity}")
# グラフのプロット
pplot = f'''
import numpy as np<br />
import matplotlib.pyplot as plt<br />
import japanize_matplotlib<br />
<br />
# 需要曲線と供給曲線のパラメータ<br />
a = {p1} # 需要曲線の切片<br />
b = {p2} # 需要曲線の傾き<br />
c = {p3} # 供給曲線の切片<br />
d = {p4} # 供給曲線の傾き<br />
# 価格の範囲<br />
P = np.linspace(0, {p5}, {p5})<br />
# 需要曲線と供給曲線の計算<br />
Q_d = a - b * P<br />
Q_s = c + d * P<br />
# 均衡点の計算<br />
equilibrium_price = (a - c) / (b + d)<br />
equilibrium_quantity = a - b * equilibrium_price<br />
plt.figure(figsize=(10, 6))<br />
plt.plot(P, Q_d, label='需要曲線')<br />
plt.plot(P, Q_s, label='供給曲線')<br />
plt.axvline(x={equilibrium_price}, color='r', linestyle='--', label='均衡価格')<br />
plt.axhline(y={equilibrium_quantity}, color='r', linestyle='--', label='均衡数量')<br />
plt.xlabel('価格')<br />
plt.ylabel('数量')<br />
plt.title('需要と供給の均衡点')<br />
plt.legend()<br />
plt.grid(True)<br />
plt.savefig('plot.png')<br />
plt.show()'''
return pplot
def load_css():
with open('theme.css', 'r') as file:
css_content = file.read()
return css_content
# 価格弾力性を計算する関数
def calculate_price_elasticity(prices, quantities):
# 価格と需要の変化率を計算
delta_p = np.diff(prices) / prices[:-1]
delta_q = np.diff(quantities) / quantities[:-1]
# 価格弾力性を計算
elasticity = delta_q / delta_p
return elasticity
# Gradioインターフェース用の関数
def gradio_calculate_price_elasticity(prices_str, quantities_str):
# 文字列を数値の配列に変換
prices = np.array([float(p) for p in prices_str.split(',')])
quantities = np.array([float(q) for q in quantities_str.split(',')])
# 価格弾力性を計算
price_elasticity = calculate_price_elasticity(prices, quantities)
# 結果を表示
results = []
for i, e in enumerate(price_elasticity):
results.append(f"価格 {prices[i]} から {prices[i+1]} への変化に対する価格弾力性: {e}")
# 平均価格弾力性を計算
average_elasticity = np.mean(price_elasticity)
results.append(f"平均価格弾力性: {average_elasticity}")
return "\n".join(results)
# 利潤を計算する関数
def calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit):
# 総収入 (TR) を計算
total_revenue = price * quantity
print("Total revenue: ",total_revenue)
# 総費用 (TC) を計算
total_cost = (fixed_cost * quantity) + (variable_cost_per_unit * quantity)
print("Total cost: ",total_cost)
# 利潤 (π) を計算
profit = total_revenue - total_cost
print("Profit: ",profit)
return profit
# Gradioインターフェース用の関数
def gradio_calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit):
profit = calculate_profit(int(price), int(quantity), int(fixed_cost), int(variable_cost_per_unit))
return f"利潤 (π): {profit}"
# 価格弾力性を用いて適正な価格を計算する関数
def calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity):
# 価格弾力性の公式を利用して新しい価格を計算
optimal_price = current_price * (1 + (target_quantity - current_quantity) / (price_elasticity * current_quantity))
return optimal_price
# Gradioインターフェース用の関数
def gradio_calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity):
optimal_price = calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity)
return f"適正な価格: {optimal_price}"
# Custom CSS for the Groq badge and color scheme (feel free to edit however you wish)
custom_css = """
.gradio-container {
background-color: #f5f5f5;
}
.gr-button-primary {
background-color: #f55036 !important;
border-color: #f55036 !important;
}
.gr-button-secondary {
color: #f55036 !important;
border-color: #f55036 !important;
}
#groq-badge {
position: fixed;
bottom: 20px;
right: 20px;
z-index: 1000;
}
"""
#with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default()) as llm:
with gr.Blocks(css=load_css(),js=js,title="ダイナミック・プライシング",theme=gr.themes.Soft()) as llm:
with gr.Tab("価格弾力性"):
gr.Markdown("# 🗞️ 価格弾力性")
with gr.Row():
price_input = gr.Textbox(label="価格 (カンマ区切り)",value="100000, 120000, 140000, 160000, 180000")
demand_input = gr.Textbox(label="需要量 (カンマ区切り)",value="1000, 900, 800, 700, 600")
with gr.Row():
response_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
submit_button = gr.Button("価格弾力性プロセス", variant="primary")
# Add the Groq badge
gr.HTML("""
<div id="groq-badge">
<div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
</div>
""")
submit_button.click(
gradio_calculate_price_elasticity,
inputs=[price_input, demand_input],
outputs=[response_output]
)
with gr.Tab("利潤"):
gr.Markdown("# 🗞️ 利潤")
with gr.Row():
price_input = gr.Number(label="価格",value="150000")
quantity_input = gr.Number(label="販売量",value="150")
fixed_input = gr.Number(label="固定費用",value="80000")
var_unit = gr.Number(label="単位あたりの変動費用",value="1000")
with gr.Row():
dynamic_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
submit_button = gr.Button("利潤プロセス", variant="primary")
submit_button.click(
gradio_calculate_profit,
inputs=[price_input,quantity_input,fixed_input,var_unit],
outputs=[dynamic_output]
)
# Add the Groq badge
gr.HTML("""
<div id="groq-badge">
<div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
</div>
""")
with gr.Tab("適正価格"):
gr.Markdown("# 🗞️ 適正価格")
with gr.Row():
current_price_input = gr.Number(label="現在の価格",value=150000)
current_demand_input = gr.Number(label="現在の需要量",value=1000)
elasticity_input = gr.Number(label="価格弾力性",value=-1.5)
target_demand_input = gr.Number(label="目標とする需要量",value=1200)
with gr.Row():
price_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
submit_button = gr.Button("適正価格プロセス", variant="primary")
submit_button.click(
gradio_calculate_optimal_price,
inputs=[current_price_input,current_demand_input,elasticity_input,target_demand_input],
outputs=[price_output]
)
# Add the Groq badge
gr.HTML("""
<div id="groq-badge">
<div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
</div>
""")
with gr.Tab("ダイナミック・プライシング"):
gr.Markdown("# 🗞️ ダイナミック・プライシング")
with gr.Row():
#logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
dyn_input1 = gr.Number(label="需要曲線の切片",value=100)
dyn_input2 = gr.Number(label="需要曲線の傾き",value=2)
dyn_input3 = gr.Number(label="供給曲線の切片",value=20)
dyn_input4 = gr.Number(label="供給曲線の傾き",value=1)
dyn_input5 = gr.Number(label="価格の範囲",value=10000)
logout_output = gr.HTML(label="AIアシスタントの応答")
submit_button = gr.Button("ダイナミック・プライシング", variant="primary")
submit_button.click(
dyn_chart,
inputs=[dyn_input1,dyn_input2,dyn_input3,dyn_input4,dyn_input5],
outputs=[logout_output]
)
gr.Markdown("""
## 使い方:
上記のPythonコードをコピーして、ファイル保存して実行してください。
""")
# Add the Groq badge
gr.HTML("""
<div id="groq-badge">
<div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
</div>
""")
with gr.Tab("RAG"):
gr.Markdown("# 🗞️ RAG")
with gr.Row():
rag_input = gr.Textbox(label="プロンプト",value="最適価格導出のアプローチについて詳しく教えてください。")
with gr.Row():
rag_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
submit_button = gr.Button("RAGプロセス", variant="primary")
submit_button.click(
process_cohere,
inputs=[rag_input],
outputs=[rag_output]
)
# Add the Groq badge
gr.HTML("""
<div id="groq-badge">
<div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div>
</div>
""")
with gr.Tab("解説"):
gr.Markdown("# 📄 解説")
with gr.Row():
#logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答")
gr.HTML(label="解説",value=setsumei)
with gr.Tab("資料"):
gr.Markdown("# 📄 資料")
with gr.Row():
if os.path.exists("./dynamic-pricing.pdf"):
pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf")
else:
download_pdf()
pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf")
#pdf = PDF(label="Upload PDF",visible=False)
#pdf_output = gr.File(visible=False)
#pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf")
#pdf.upload(display_pdf, inputs=pdf, outputs=pdf_output)
llm.launch(share=True,pwa=True,favicon_path="favicon.ico")
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