【例題あり】フェルミ推定とは｜基本知識から面接時の対策を解説！
Post Date：
2023-10-02 / Update-date：
2024-06-19 /
Category：
キャリア・働き方特集
フェルミ推定とは、未知の問題を論理的に解決する手法です。コンサル転職においては、このフェルミ推定が頻繁に出題され、それにより応募者の論理的思考力やコミュニケーション能力が評価されます。本記事では、フェルミ推定の基本概念から、具体的な解答手順、面接でのポイントまで、一つ一つ丁寧に解説し、コンサル転職を目指す皆さんの成功をサポートします。是非、本記事を参考に、フェルミ推定の対策を万全にして、理想の転職を実現しましょう。
- フェルミ推定とは
- コンサル転職においてフェルミ推定が出題される可能性が高い
- フェルミ推定を対策しておかなければ解答が難しい
- 面接時にフェルミ推定で見られるポイント
- フェルミ推定の解答手順
- フェルミ推定を解く際のポイント
- フェルミ推定の例題
- まとめ
フェルミ推定とは
フェルミ推定とは、具体的なデータがない状態で、論理的思考や既知の事実を基にして近似的な答えを導き出す手法です。この手法は、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられました。彼は、複雑な問題を簡単な形に分解し、それを基に解を推定するこの方法をよく用いていました。フェルミ推定では、問題を小さな部分に分けて考え、それぞれについて知識や経験を用いて推定を行います。これにより、大きな問題全体の解の近似値を求めることができます。
コンサル転職においてフェルミ推定が出題される可能性が高い
コンサルタントの職業は、クライアント企業の問題解決をサポートするため、論理的で分析的な思考が求められます。コンサル転職の選考プロセスにおいて、フェルミ推定は頻繁に出題される傾向にあります。これは、フェルミ推定が論理的思考や問題分解能力を試すのに適した手法だからです。転職希望者は、フェルミ推定の問題を解くことで、その論理的思考力や分析力、さらにはクリエイティブ思考をアピールできるのです。したがって、コンサル転職を成功させるためには、フェルミ推定の対策が欠かせません。
フェルミ推定を対策しておかなければ解答が難しい
フェルミ推定は初めて取り組む方にとっては、非常に難易度が高いと感じられるかもしれません。ただし、適切な対策と練習を重ねることで、その難しさは克服できます。フェルミ推定の問題解決には、問題の分解、既知の事実や一般知識の利用、そして近似の計算が必要とされます。これらのスキルを身につけることで、未知の問題にも柔軟かつ効果的に対応することができるようになります。対策を怠ると、フェルミ推定の問題解決は困難を極めるでしょう。しかし、適切な対策を行うことで、解答へのアプローチが明確になり、より迅速かつ正確な答えを導き出すことができます。
面接時にフェルミ推定で見られるポイント
面接において、フェルミ推定は応募者の論理的思考力や問題解決能力を試すために用いられます。以下は、フェルミ推定で特に評価されるポイントです。
抽象的なことを具体的に分解し論理的に考えることができるのか
フェルミ推定において、抽象的な問題や未知の問題を、具体的で論理的な部分に分解して考える能力が求められます。この能力は、問題解決の基本となるスキルです。
最後まで忍耐強く考え続けることができるのか
フェルミ推定の過程では、複雑で困難な問題に対しても、最後まで諦めずに考え続ける耐性が重要です。これにより、より正確かつ効果的な解答に辿り着くことができます。
自分の考えを論理的に説明することができるのか
自らの推論や考えを論理的、かつ明確に説明することは、他者とのコミュニケーションにおいて不可欠です。特に、面接ではこのスキルが重要とされ、自分の思考プロセスを理解しやすく伝えることが求められます。
コミュニケーションの中から回答を改善することができるのか
フェルミ推定では、面接官とのコミュニケーションを通じて、推論を的確に修正・改善し、より妥当な回答を導き出す能力も評価されます。これは、他者の意見やフィードバックを受け入れ、柔軟に自分の解答を修正できるかどうかを見るためです。
フェルミ推定の解答手順
フェルミ推定では、抽象的または大規模な問題を、論理的かつ具体的に解決するための方法論が必要とされます。以下の手順に従うことで、精度の高い推定が可能となります。
対象を明確にする
解答手順の第一歩は、解決すべき問題の対象を明確に特定することです。このステップでは、問題の要素や範囲を定義し、不確実性を理解し、制約を識別します。対象が明確であればあるほど、後続のステップがスムーズに進行し、より正確な解答に結びつきます。
要素を分解する
次に、問題をより取り扱いやすい小さな要素に分解します。このプロセスでは、複雑な問題をシンプルな部品に分割し、それぞれの要素に対して詳細に考えを巡らせます。これにより、全体の構造を理解しやすくなり、個々の要素に対する具体的な数値推定が可能となります。
分解した要素に数値を代入する
要素の分解が完了したら、それぞれの要素に対して可能な限り正確な数値を代入します。このステップでは、既知のデータ、論理的推論、直感を用いて、各要素の量や大きさを推定します。数値の代入には慎重さが求められ、精度と信頼性を確保するために、できるだけ確かな根拠に基づくことが重要です。
代入した数値の妥当性を検討数る
最後に、代入した数値の妥当性を検討します。この段階では、前のステップで得られた数値が合理的で、問題解決に適しているかを評価します。数値が現実的でない、または不合理である場合、適切な調整や修正が必要となります。この検討プロセスを通じて、フェルミ推定の全体的な精度と信頼性が向上します。
フェルミ推定を解く際のポイント
フェルミ推定は、数値の精確な計算だけでなく、論理的思考とコミュニケーションも重要なポイントとなります。以下に、効果的にフェルミ推定を解くためのキーポイントを説明します。
時間配分を意識する
フェルミ推定では、与えられた時間内に問題を解くことが必要です。したがって、時間を効果的に管理し、各ステップに適切な時間を割り当てることが重要です。これにより、推定の精度を向上させ、より正確な解答に近づけます。
自分の回答の正確性だけではなくコミュニケーションを大切にする
正確な回答を得ることも重要ですが、コミュニケーションのスキルも同等に重要です[2]。面接官とのやり取りの中で、自分の考えを明確に伝え、フィードバックを受け入れる能力が求められます。
売上の因数分解を事前に頭に入れておく
問題解決の過程で売上の因数分解を行う場合、その方法を事前に理解しておくと効率的です。これにより、問題解決の速度が向上し、解答の正確性も高まります。
因数分解をする際には期間を忘れない
因数分解の際、各要素の期間を忘れずに考慮することが重要です。期間を適切に取り入れることで、より現実的で正確な推定が可能となります。
フェルミ推定の例題
フェルミ推定の一例として、「日本にあるコンビニの数」を考えてみましょう。以下は、推定プロセスの例です。
1.日本の人口を推定する
日本の人口は約1億2千万人と推定できます。
2.コンビニが存在するエリアを推定する
都市、郊外、地方都市に存在します。
3.各エリアにおけるコンビニの密度を推定する
都市部では高密度、地方では低密度であると推定できます。
4.最終的なコンビニの数を推定する
上記の情報を基に、全国のコンビニの数を推定します。
この具体的なプロセスを通じて、推定結果を得られます。しかし、正確な数を知るには実際のデータを調査する必要があります。
他にも、「日本にサッカーボールは何個ある？」や「日本におけるヘアアイロンの市場規模は？」などの問題もフェルミ推定で考えることができます。
弊社ではマッキンゼー・BCG出身者によるケース特別講座を実施しております。ぜひお申し込みください。
まとめ
フェルミ推定は、未知の数値を推定する技術であり、知識と経験則を活用し、論理的かつ客観的に解を導き出します。この技術は特にコンサルティングの分野で頻繁に利用され、候補者の論理的思考能力や問題解決能力を評価するための重要なツールとなっています。
コンサル転職において、フェルミ推定は出題される可能性が高く、この技術をマスターしておくことで、求職者は自分の競争力を高めることができます。特に、抽象的な問題を具体的に分解し、論理的に考える能力が求められます。また、忍耐強く最後まで考え、自分の意見を明確に伝えるコミュニケーション能力も重要となります。
フェルミ推定を解くためには、対象を明確にし、要素を分解することが基本です。次に、分解した要素に数値を代入し、その妥当性を検討する必要があります。解答の正確性は重要ですが、同時にコミュニケーションも重要で、回答を改善するためには、良好なコミュニケーションが不可欠です。
最後に、時間管理も重要な要素です。時間を適切に配分し、効果的に問題を解くことで、より正確な推定が可能になります。フェルミ推定は、ただ一つの正解が存在するわけではないため、論理的思考と効果的なコミュニケーションが求められます。これらのスキルを身につけ、フェルミ推定にチャレンジしましょう。
転職支援の申込について
転職をご検討されていらっしゃる方は、無料で弊社コンサルタントが最新求人情報の説明や面接通過のためのアドバイスを実施しております。お気軽にご連絡ください。
メールマガジンの登録
最新の求人情報は弊社メールマガジンよりご案内をしております。
非公開求人等の新着の情報についてはメールマガジンにてご確認ください。
