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【フェルミ推定例題】日本にあるコンビニの数は?

【フェルミ推定例題】日本にあるコンビニの数は?

最終更新日:2020年03月15日

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フェルミ推定やケース面接は、外資系コンサルティングファームの内定を獲得するためには避けることはできないうえに、非常に難易度が高いと言われています。

そんなフェルミ推定やケース面接ですが、実際の選考現場においては、「普段口にする食べ物」や「コンビニ」といった身近なものを題材にした問題が出される場合が多々あります。

問題の実例は以下の通りです。

コンビニ1店舗当たりの売り上げを推定して売り上げ向上施策を考えよ
2020卒:【アクセンチュア】本選考レポート


日本で1日に消費される卵の数を求めよ
2019卒:【ボストンコンサルティンググループ】本選考レポート

アイスの市場規模を求めよ
2017卒:【ボストンコンサルティンググループ】インターンレポート

そこで、今回は日本のコンビニの数について考えていきたいと思います。

フェルミ推定の基本的な解き方に関しては『フェルミ推定とは?解き方や対策方法、よくある例題を紹介 』の記事がありますので、そちらを参考にしてみてください。

フェルミ推定の解き方

フェルミ推定の解き方

フェルミ推定をする際の一般的な解き方をご紹介します。

フェルミ推定を解く際には基本的に下記の5つのステップに沿って解いていくと良いでしょう。

先ほど述べたように、フェルミ推定の基本的な解き方やポイントについては『フェルミ推定とは?解き方や対策方法、よくある例題を紹介』の記事に掲載してありますので、本記事では各ステップの要点を端的に述べていきます。

1:前提確認

前提確認では、人によって問題文に対する捉え方は異なるため、最初に問題文の定義付けを行います。

後から混乱が生じないように初めに定義を決定し、面接官と前提条件を共有するようにしましょう。

2:アプローチ設定

前提条件を相手と共有したら、次に問題を解いていくアプローチ方法を決めていきます。

アプローチ設定の際には、「何をベースに数えるのか」を明確にします。ベースとは、式を作る際の基準のことです。

フェルミ推定におけるアプローチする際の軸としては、

A:人口ベース 
B:個人ベース 
C:世帯ベース
D:特殊

以上4パターンに大きく分けることができます。

例えば、「日本に自動車は何台あるか?」という問題に対して「世帯ベース」で解くと決めたのであれば、アプローチ設定で立てる式は、

日本における自動車の台数=日本の世帯数×自動車の平均所有数

という式になります。続いてのステップとして、上記の式を更に細かくして説得力を持たせるためにモデル化が必要になります。

3:モデル化

モデル化とは、アプローチの段階で立てた式を更に具体的に分解することを言います。

先ほどの式を例に取ると、

日本の世帯数   →年齢別
  ×         ×
自動車の平均所有数→各年齢層の平均所有数

というように日本の世帯を年齢別に分解することで「20代よりも40代の世帯の方が自動車を多く持っている」といった、それぞれのセグメントの自動車の平均所有数に関する具体的なイメージを持つことが可能になります。

ここでのポイントは、具体的なイメージについて論理的な根拠を持つことができるかです。

4:数値計算

アプローチ設定モデル化を経て精密な式を作り、それぞれの要素に数を代入することができたら後は数値計算を行います。

このステップでは、慌てず、正確に求めることを意識しましょう。

そもそもフェルミ推定は、「完璧に正しい数値を求める」ことが目的ではなく、「おおよその数を求める」ことが目的であるということを念頭に置いて下さい。

5:評価 

最後のステップは評価です。

1~4のステップで自ら設定してきた計算式や導き出した数値が現実の数値と、どの程度乖離しているのかを検証します。

各ステップの要点を理解できたところで5つのステップに沿って「日本にあるコンビニの数は?」を求めていきます。

フェルミ推定:日本にあるコンビニの数は?

日本にあるコンビニの数は?

1:前提確認

まず、「日本にあるコンビニの数は?」の問題文の前提を定義しましょう。

今回は以下のように定義していきます。

・コンビニは駅構内にある店舗(キオスクなど)も含む 
・コンビニは人口密度に比例して店舗が存在すると仮定するため、面積ベースで考える
・旅館やホテルの入り口などでよく見かける小売店はコンビニではないと見なし、計算から除外する

2:アプローチ設定

次に、どのようなアプローチ方法を設定すれば数値を求めることができるのかを考えます。具体的には、「どのような式を立てれば答えを求めることができるのか」ということです。

フェルミ推定では計算する際の軸として、

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まとめ

フェルミ推定では解答の数値そのものよりは思考過程のプロセスに抜け漏れがないか根拠に基いて論理的に考えられているかを重要視されていると思われます。

unistyleでは過去出題されたフェルミ推定の次のステップである、ケース面接のお題を複数掲載しているので気になる方は是非参考にしてみてください。

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