【永久保存版】現役外資コンサルが教えるフェルミ推定の本質

現在、フェルミ推定に関する記事はありふれたものになっています。この記事では実際に面接でケース問題を出した現役の外資コンサルが、小手先のテクニックやパターン化された解法ではなく、フェルミ推定の「本質」を教えます。購入してくださった先行１０名の方には無料のマンツーマン指導をプレゼントいたします！

途中までは無料で公開していますので、読んでみて「良い！」と思っていただけた方はぜひ完全版を購入してくださいね。
※マンツーマン指導のキーワードおよびTwitterアカウントは記事末尾に掲載しています。

また、実践をしたい！という方には、練習問題/演習問題として、以下の記事をご用意していますので、併せてみてくださいね。

0.はじめに

本記事では、そもそもフェルミ推定とは何かについて、簡単に説明した後に。基本的なフェルミ推定の解法と例題を紹介しています。
また、記事の至る所にフェルミ推定を行う上での本質的な考え方を散りばめられていますので、ぜひ記事のすみずみまで目を通していただければと思います。

この記事はフェルミ推定における基本的なことから少し踏み込んだ応用的なことまで網羅的に書かれています。
本記事を軸としてフェルミ推定の対策を行っていただければ、どのような選考でもペンが止まることなく回答を導けることと思います。

では、さっそく中身に入っていきましょう。

1.そもそも「フェルミ推定」とは？

フェルミ推定とは、一言でいってしまえば、「正確には分からない数字を瞬時に推察する手法」です。「エンリコ・フェルミ」という物理学者が名前の由来になっています。この記事をお読みになる方は、すでに知っているよ！という感じでしょうか。

Googleなどの外資系IT企業、コンサルティングファーム、外資系金融企業などでよく使われています。筆者も実際、就活生の時はよく練習していました。

2.なぜフェルミ推定が使われるのか

では、このフェルミ推定が一体なぜ企業の採用等に用いられているのでしょうか。前章で、フェルミ推定は「正確には分からない数字を瞬時に推察する手法」だと述べましたが、これは就活生にいろいろな数字を知っている博識さや、ましてなんの数字でも当てられる感の良さを求めているわけではありません。「分からない数値を如何に出し」（＝構造化力、論理的思考力）、「それをいかに納得感を出して伝えるか」（＝説得力）が求められているのです。

よく、フェルミ推定の記事や本では「こんなパターンを覚えておこう！」や、「これらの数字はよく出るので暗記しましょう」という文言を見かけます。しかし、それらはフェルミ推定の本質ではありません。

「当たり前だよ」と思う方もいるかもしれませんが、フェルミ推定において最も大切なことですので、これを念頭に置いて以下の記事を読んでくださいね。

3.まず例題を見てみよう

前章の求められていることを念頭に、早速、例を見ていきましょう。

自動車の年間新車販売台数を求めよ

このような質問を面接でされたら、皆さんはどう解きますか？もちろん、面接でこのような質問をされた際は、インターネットなどの外部資料は使えません。自身の知識や思考のみで回答をゼロから推測しなければならないのです。では、自分の知識や思考のみで解く、とはどういうことでしょうか。

4.フェルミ推定の一般的な解き方

一般的に、フェルミ推定の解き方は、出された問題を構造化し複数の要素に分けていく「分解パート」と、分解された要素に数字を当てはめ計算する「計算パート」に分かれます。では次章から詳しくみていきましょう。

5.分解パート

フェルミ推定においては、まず問われている問題を要素分解することが必要です。大きな問題でも小さい問題にかみ砕く事で、手に負える形にするということですね。本パートでは、要素分解のステップと要素分解でのポイントについて解説します！

フェルミ推定においては、通常２ステップの要素分解が必要となります。

要素分解①：問いを最もシンプルな方程式で表現する
要素分解②：方程式の各要素を計算できるようさらに分解する

要素分解①

最初の分解では、問いをシンプルな方程式で表現します。

例えば、「日本におけるPCの数は？」という問題では、「個人所有のPC」「非個人所有のPC」と２つの要素に分解し、方程式を作ります。

「日本におけるPCの数」＝「個人所有のPC数」＋「非個人所有のPC数」

シンプルな方程式を作ることで、計算パートにおける指針が決まります。ただ、このままではまだ計算できませんよね。「個人所有のPC数」がパッと頭に浮かぶ人はいないはずです。（いたら天才でしょう。笑）

要素分解②

ここでは、設定した方程式をさらに分解します。この時に意識すべきなのは「意味のある切り口による分解」です。つまり、計算・推定ができるような切り口です。

例えば、「個人所有のPC数」では、「０－１０代が所有しているPC数」「２０－５０台が所有しているPC数」「６０代以上が所有しているPC数」の３つに要素に分けられます。さらにその３つの要素はそれぞれ「各年代の人口」と「PC所有率」の２つの要素に分けられます。

「個人所有のPC数」＝「０－１０代が所有しているPC数」＋「２０－５０台が所有しているPC数」＋「６０代以上が所有しているPC数」

「○○代が所有しているPC数」＝「○○代の人口」×「○○代のPC所有率」

ここで考えるべきは、なぜ「年代」という観点から個人所有のPC数を分解しているかです。理由は、「年代」で分けることが正確な数値の計算につながるからです。「年代」の観点から見ると、PC所有率に差異がありそうだとわかります。一方で、「性別」という観点で分解するとどうでしょうか。
「個人所有のPC数」＝「男性が所有しているPC数」＋「女性が所有しているPC数」となります。これで確からしい数値を算出することが難しいのは明確です。なぜなら「男性」と「女性」ではPCの所有率に差異があるか判断できないから・推定できないからです。

要素分解でのポイント