就活/準備 2019.01.10
誰でも分かる!フェルミ推定の攻略方法と考え方を解説

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    一般的に就活生はフェルミ推定に対して難解なイメージを抱きがちです。入社難易度が高いとされている外資系のコンサルティングファームの採用試験でも必要とされるテクニックです。 しかし、フェルミ推定は本質的に物事を捉える思考能力を持つことができれば誰にでも習得できるものです。

    新卒の採用面接でだけでなく、実際の仕事の場でも活用できる思考の1つなので、この記事を通してフェルミ推定を攻略していきましょう。

     

    フェルミ推定とは

    フェルミ推定問題の具体例として「日本全国に存在する電柱の数を求めよ」や「全世界で現在トイレを利用している人間の数を求めよ」などが挙げられます。
    フェルミ推定とはこのように感覚的に予測できない数値を論理的に概算することと言えます。この定義はフェルミ推定が持つ3つの性質から成り立ちます。

    ①感覚的に予測できない数値を算出するという性質

    フェルミ推定では大まかに予測することさえも困難で、捉えどころのない数値の算出を求められることがほとんどです。逆に、「1世帯あたりのテレビの台数を求めよ」などという大まかに予測できてしまうような問題はフェルミ推定問題として使用されることはありません。

    ②論理的に推定するという性質

    フェルミ推定は感覚的に予測できない数値を既知の数値や感覚的に予測できる数値と結びつけることによって解答を導き出します。従って、きわめて論理的な思考が必要になります。もちろん論理が飛躍していて説得力を感じられない解答は良い評価を得られません。

    ③概算するという性質

    先述の通り、フェルミ推定問題は感覚的に予測できない数値を論理的に算出することを本質としています。そのため、導き出された数値よりも、その数値を導き出すために使用された論理が重要視される傾向があります。

    フェルミ推定の評価ポイント

    評価ポイントは大きく4つ存在します。

    論理的な思考力

    抽象的な事象を既知の数値や推定可能な数値を代入できるほど身近な事象にまで分解するために必要な能力を指します。

     

    論理的な説明力

    自分の考えを論理的に口頭で説明する能力です。主に面接官に解答を分かりやすく伝えるために必要な能力です。

     

    修正力

    自分の回答や思考が正しいかどうか判断し、間違っていた場合は適切に修正する能力です。

     

    適性

    その業界に対する性格的適正を指します。
    具体的には思考に抵抗感が無く高いレベルの思考を長時間続けられる集中力を有しているかどうかや、思考すること自体に楽しみを感じられるかどうかなどが挙げられます。

     

    フェルミ推定の基本

    導きだした数値が現実の数値とあまりにも乖離(かいり)している場合は客観的視点を持てていないと見なされ、著しく低い評価を下される可能性があるため、世界の人口や、日本の人口、世帯数などの頻出の数値は最低でも覚えるようにしましょう。(※下記は日本の数値になります)

    ・人口:12500万人 (2050年1億人、2060年9000万人)
    ・平均寿命:84歳
    ・世帯:5000万戸
    ・平均世帯人数:2.5人
    ・国土面積:38万平方キロメートル (30%平地、70%山岳地)
    ・小学校の数:20000校
    ・中学校の数:10000校
    ・高校の数:5000校
    ・短期大学の数:300校
    ・大学の数:750校
    ・大企業の数:1.1万社
    ・中企業の数:55万社
    ・小企業の数:330万社
    ・市の数:800箇所
    ・町の数:750箇所
    ・村の数:200箇所
    ・給与所得者:5000万人
    ・平均年収:430万円
    ・フリーター人口:200万人(若年層)
    ・フリーター平均年収:100万円

    引用:「戦略ファーム内定者に聞いた、フェルミ推定対策で覚えるべき数値一覧 

    数値を覚えることによって要素分解に費やす時間を削減することができます。その結果、正確な解答を導き出すために重要な要素に対してよりたくさんの時間を割くことができるようになるでしょう。

     

    解答手順1:前提確認

    では、いよいよフェルミ推定の解答手順を説明していきます。フェルミ推定問題は設定が曖昧なものが多いです。そのような場合には、面接官に質問することによって解答に必要な情報を得るか、自分で設定する必要があります
    このように面接官から問題を与えられてもすぐに取り掛かるのではなく、まずは問題を吟味し、前提情報を整理することが大切です。前提確認の中でも特に重要な確認項目が2つあります。

    【対象範囲の確認】

    これは求めるべき数値がどの範囲に及ぶか確認することを指します。

    例えば、「パーキングエリアの売上を求めよ」という問題が与えられた場合、まず最初に下記の思考にもっていくことが重要です。

    ■「全国全てのパーキングエリア」か「特定の地域のパーキングエリア」なのか

    ■売上は「1日の売上」か「1年の売上」なのか

     

    それらの不明点を解消するために面接官に質問を投げかけ、何か具体的に指定された場合はそれに従います。一方で、自由に設定するよう提案された場合は自分でそれらの前提を置く必要があります。ただし、自分で前提を置いた場合は解答を発表する前に面接官に前提事項を共有する必要があります。

    【言葉の定義】

    これは面接官との予期せぬ認識齟齬を防ぐために大切な作業です。

    問題文に使用されている言葉の意味を辞書的に示したり、漠然とした言葉を要素分解し言葉の意味を論理的に示すことによって問題文を構成する全ての言葉の意味を明確にして、面接官に共有する必要があります。 

     

    解答手順2:要素分解

    問題の確認作業が終われば、早速問題を解き始めます。
    要素分解はフェルミ推定の解答手順の中でも最も本質的で重要です。まず対象の数値をより推定しやすい複数の数値の組み合わせに分解します。主に掛け算と足し算の2つを利用して分解します。

    例えば、「日本全国で1年間に使用されるシャンプー量を求めよ」という問題を解く場合で考えると、まず「日本全国で1年間に使用されるシャンプーの量」を要素分解します。
    実際に要素分解すると次のようになります。

    「日本全国で1年間に使用されるシャンプーの量 = 世帯数 × 1世帯あたりのシャンプーの使用量

     

    先ほどの計算式に出てきた「1世帯あたりのシャンプーの使用量」はさらに次のように分解することができます。

    「1世帯あたりのシャンプーの使用量 = 1世帯あたりのシャンプーの年間使用本数 × シャンプーの1本あたりの内容量

     

    全ての要素が既知の数値または感覚的に推定可能な数値のどちらかに当てはまる状態になるまでこのように要素分解を進めます
    漏れやダブりがなく正確に分解できているかどうか、分解した要素それぞれが推定可能であるかどうかを確認しながら作業を進めましょう。

     

    解答手順3:数値代入と検証

    全ての要素が既知の数値または感覚的に推定可能な数値のどちらかに当てはまる状態になれば、それぞれに要素に数値を代入し計算を実行します。基本的にはすべて分解しきった後にまとめて数値を代入する方が良いでしょう。頭の使い方を切り替える必要がないのでその方が効率の良い場合が多いです。

    さらに、稀にですが、面接官から算出した数値の妥当性の検証を求められることがあります。求めた数値が現実的であるかどうかを確認し、もしそうでない場合は算出過程のどこに誤りがあるか特定し値を改めて算出する必要があります。

    その際には要素分解が適切に行われているかどうか、代入した数値が実際の数値と大きく乖離していないかどうかをよく確認しましょう。

    算出した数値の正確性はどれくらい重要?

    フェルミ推定によって導き出した数値がどれだけ正確であるかは解答者にとっては非常に気になる点でしょう。もちろん、実際の数値との乖離(かいり)が小さいに越したことはありません。

    しかし、フェルミ推定において数値の正確性は評価に対して大きな影響を与えません。分解した要素に代入する数値の正確性を大きく左右するのは知識量であり、勉強や業務により補強することが可能です。

    フェルミ推定によって面接官が見極めたいのは思考能力や性格的適正などの比較的身につけづらい能力です。そのため、代入する数値に自信がない場合でも問題を投げ出さず、解答過程を納得感のあるものにするべく要素の細分化に力を入れることが大切です

    フェルミ推定の学習にはたくさんのメリットがある

    フェルミ推定問題の解き方はビジネスにおける基本的な考え方です。身につけることで、フェルミ推定問題を取り扱う選考のみならず、他のビジネスケース問題やジョブなどの選考をも有利に進めることができます。 さらにフェルミ推定の学習を通して論理的思考力を養うこともできます。この記事をきっかけに将来への投資としてフェルミ推定の学習を始めてみてはいかがでしょうか。

     

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