フェルミ推定を「わかりやすく」解説！初心者向けの基礎知識と手順

フェルミ推定とは限られた情報の中で論理的に数値を推測する手法です。

ビジネスやコンサルティングの場面で活用されることが多く、データが揃っていない状況でも素早く合理的な見積もりを出すために用いられます。

本記事ではフェルミ推定の基本的な考え方や手順、実際の活用事例を詳しく解説します。

初めて学ぶ方でも理解しやすいように具体例を交えて紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。

フェルミ推定を初心者向けに”わかりやすく”解説

基礎知識を学ぶ

フェルミ推定とは大まかな数値を素早く見積もるための方法であり、特にビジネスや技術の分野で頻繁に用いられます。

この推定法の名前はイタリアの物理学者エンリコ・フェルミに由来しており、彼が複雑な問題に対して簡単な仮定と計算を用いて合理的な推定を行ったことから名づけられました。

フェルミ推定の基本的な考え方は、実際の数値データが手元になくても論理的に分割し、近似計算を重ねることで精度の高い推測が可能になる点にあります。

例えば「日本には何人のピアノ調律師がいるか？」といった問題を考えるとします。

この場合、

• 「日本の人口」
• 「ピアノを所有する家庭の割合」
• 「調律が必要な頻度」

など、関連する要素を仮定し、それらを積み上げて推定する方法を取ります。

なぜ必要なのか？

フェルミ推定は特にビジネスや研究、コンサルティング業界で重要視されています。

なぜなら、データが不足している状況でも短時間でおおよその答えを導き出すことができるからです。

例えばマーケット調査の場面では、ある製品がどれくらいの市場規模を持つのかを素早く見積もる必要があります。

その際、すべてのデータを入手して正確な数値を算出することは現実的ではありません。そのため、仮説を立てながら計算を行い、実用的な数値を導き出すフェルミ推定が有効となるのです。

また、就職活動やコンサルティング業界のケース面接でもフェルミ推定が用いられます。

例えば「東京都内のカフェの数を推定してください」といった質問が出題されることがあり、ロジカルな思考力や推論力が試されることになります。

手順を簡単に説明

フェルミ推定を実際に行う際には、以下のような手順を踏みます。

例えば「日本全国のコンビニの数」を推定する場合、まず「日本の人口」「コンビニの利用率」「一つのコンビニがカバーする人口」などを仮定し、計算を重ねることで答えを導きます。

フェルミ推定の前提知識を学ぼう

前提知識と考え方

フェルミ推定を行うためには、まず論理的思考力を鍛えることが重要です。そのためには、日頃から数値感覚を養うことが求められます。

例えば、よく見る商品の価格、都市の人口、車の販売台数など、身の回りのデータに注意を払うことで推定の精度を向上させることができます。

また、フェルミ推定では誤差が生じることを前提としつつ、合理的な推論を行うことが求められます。

そのため、あらかじめ「100%正確な答えを出すことは不可能である」という認識を持ち、仮説と試行錯誤を繰り返すことが重要です。

具体的な活用事例

フェルミ推定は多くの業界で実際に活用されています。例えば、コンサルティング業界では市場規模の推定や売上予測に使われることが一般的です。

また、エンジニアリング分野では、ある装置の耐久性を推定する際にフェルミ推定が応用されることもあります。

例えば「ある都市の年間のタクシー利用回数を推定する」というケースでは

• 「都市の人口」
• 「タクシーを利用する人の割合」
• 「一人当たりの利用回数」

などのデータを推定し、それらを組み合わせることで合理的な推測が可能となります。

使う際の注意点

フェルミ推定は便利な手法ですが、いくつかの注意点もあります。まず、仮定の設定が現実と大きくずれると推定結果も大きく異なってしまうことがあります。

また、フェルミ推定はあくまで概算であり精密な計算とは異なります。そのため、最終的な意思決定を行う際には、他のデータや手法と組み合わせることが推奨されます。

最後に、フェルミ推定は経験を積むことで精度が向上します。日常生活の中で様々な数値を意識しながら推定を試みることで、より実用的なスキルとして活用できるようになります。

まとめ：フェルミ推定をわかりやすく解説｜基礎知識と手順

記事のポイントをまとめます。

• フェルミ推定とは論理的に数値を推定する手法
• データが不足している状況でも活用できる
• 仮定を設定し、小さな要素に分解して推定する
• ビジネスやコンサルティングで特に重要視される
• ケース面接や市場規模の推定にも使われる
• 直感ではなく論理的思考力が求められる
• 近似値を求めるため正確な計算とは異なる
• 誤差を前提にしながら最適な推定を行う
• 日常的に数値感覚を鍛えることで精度が向上する
• 他の分析手法と組み合わせて活用することが望ましい