監修者
リメディ株式会社 コンサルタント
コワルスキー貴幹 | Takami Kowalski
ベイン・アンド・カンパニー・ジャパンに3年間在籍。大手事業会社の戦略案件やPEファンドのデューデリジェンスを中心に担当し、面接官として国内外の新卒採用、国内の中途採用にも参画。東京オフィス及びアトランタオフィスで勤務、リメディではコンサルへの転職サポート(ケース面接対策など)に専念している。ブリガムヤング大学工学部卒業。
– リメディのキャリア支援のポイント –
1️⃣ Bain & Company, Boston Consulting Group出身者によるCase interview対策
2️⃣Big4出身者による総合コンサルへの転職サポート
3️⃣ オファー年収1,000万円以上の実績多数
4️⃣ 現役コンサルタントからのご相談も多数
5️⃣ 金融機関及び事業会社の役職者様からの転職実績も多数
6️⃣ コンサル未経験者の転職実績も豊富
7️⃣ リメディ唯一の社長や幹部経由の特別ルートでの応募も可能
8️⃣ 非常に高い内定獲得率を実現するマンツーマン面接対策を実施
〜転職意思が固まる前の情報収集も大歓迎〜
フェルミ推定の種類
フェルミ推定の種類には
- マクロ売上推定:市場規模を推定する
- ミクロ売上推定:1店舗の売上など、規模が小さい売上を推定する
- 個数推定系1:所有物
- 個数推定系2:非所有物
以上の4つがあります。1つずつ詳しく解説していきます。
フェルミ推定例題集①:マクロ売上推定
ここでは、「スキー場の市場規模」というお題を例にして、マクロ売上推定の考え方を解説いたします。
1. 前提条件
- 日本国内全体のスキー場の年間の売り上げ
- 現在のスキー場の数は500程度
2. 立式
スキー場の年間売上を計算する基本式は次のようになります。
- 年間売上 = 客数 × 客単価/日 × 年間営業日数
この基本式をさらに詳細に分解すると、より精密な計算が可能になります。客数は複数の要因から推定できます。具体的には、地域人口にスキーをする年齢層の割合、スキーに使える可処分所得がある人の割合、そしてスキーを趣味とする人の割合を掛け合わせることで算出します。これを式で表すと以下のようになります。
- 客数 = 地域人口 × スキー年齢層割合 × 可処分所得割合 × スキー趣味割合
次に、客単価は主に3つの要素から構成されます。リフト券代、スキー場内での飲食代、そしてスキー用品のレンタル代です。これらを合計することで、1日あたりの平均客単価が得られます。
- 客単価/日 = リフト券代 + 飲食代 + レンタル用品代
3. モデル化
日本のスキー場市場規模を推計するにあたり、ユーザーをライトユーザーとヘビーユーザーの2つのグループに分類します。基本的な計算式は、市場規模 = ユーザー数 × 一人当たりの支出 × 年間利用回数 です。
区分 | 地域人口 | スキー年齢割合 | 可処分所得 | スキー趣味割合 | リフト券代 | 飲食代 | レンタル代 | 日数/年 | ユーザー数 | 一人当たり支出 | 年間市場規模 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ライトユーザー | 1億2千万人 | 50% (20~60歳) | 50% (所得上位50%層) | 10% | 0.5万円 | 0.5万円 | 1万円 | 1 | 300万人 | 2万円 | 600億円 |
ヘビーユーザー | 1億2千万人 | 50% (20~60歳) | 50% (所得上位50%層) | 5% | 0.5万円 | 0.5万円 | 0円 (所有) | 5 | 150万人 | 1万円 | 750億円 |
まず、ライトユーザーの市場規模を計算します。ユーザー数は、日本の人口1億2千万人に対して、スキー年齢比率50%、可処分所得比率50%、スキー割合10%を適用し、1億2千万 × 0.5 × 0.5 × 0.1 = 300万人と算出されます。
一人当たりの支出は、リフト代0.5万円、飲食代0.5万円、レンタル代1万円の合計2万円です。年間利用回数は1回とします。したがって、ライトユーザーの市場規模は、300万人 × 2万円 × 1回 = 600億円となります。
次に、ヘビーユーザーの市場規模を計算します。ユーザー数は同様の方法で算出しますが、スキー割合が5%となるため、1億2千万 × 0.5 × 0.5 × 0.05 = 150万人です。
一人当たりの支出は、リフト代0.5万円、飲食代0.5万円の合計1万円で、レンタルは利用しないと仮定します。年間利用回数は5回とします。よって、ヘビーユーザーの市場規模は、150万人 × 1万円 × 5回 = 750億円となります。
ライトユーザーとヘビーユーザーの市場規模を合計すると、600億円 + 750億円 = 1,350億円となり、これが日本のスキー場の推定市場規模となります。
自習でこのような結果ができたあとは、実際の市場規模を検索して比較すると良いでしょう。スキー場の場合はGoogle検索で500〜1,000億円という結果が出てきますので、推定値としては大きく外れていないことが確認できます。
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フェルミ推定例題集②:ミクロ売上推定
ここでは、「新宿にあるサイゼリヤの平日1日の売上額」というお題を例にして、ミクロ売上推定の考え方を解説いたします。
1. 前提条件
- コロナ禍の影響は加味しない
- 営業時間は11時〜22時とする
2. 立式
新宿にあるサイゼリヤの平日1日の売上額を推定するにあたり、基本的な計算式は以下のようになります。
- 売上額 = 席数 × 1席の収容人数 × 稼働率 × 1時間あたりの回転数 × 営業時間 × 客単価
3. モデル化
この基本式をさらに詳細に分解し、時間帯ごとの特性を考慮することで、より精密な計算が可能になります。営業時間を4つの時間帯に分け、それぞれの特徴を反映させた計算式は、各時間帯の売上 = 席数 × 1席の収容人数 × 稼働率 × 1時間あたりの回転数 × 営業時間 × 客単価です。
時間帯 | 席数 | 1席の収容人数 | 稼働率 | 1時間あたりの回転数 | 営業時間 | 客単価 | 売上 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
11:00〜14:00 (ランチタイム) | 20 | 4 | 30% | 1 | 3 | 1,500円 | 108,000円 |
14:00〜17:00 (午後の閑散時間) | 20 | 4 | 10% | 1 | 3 | 1,000円 | 24,000円 |
17:00〜21:00 (ディナータイム) | 20 | 4 | 40% | 2/3 | 4 | 2,000円 | 170,666円 |
21:00〜23:00 (夜の閑散時間) | 20 | 4 | 20% | 2/3 | 2 | 1,000円 | 21,333円 |
まず、ランチタイム(11:00〜14:00)の売上を計算します。テーブル数20、回転数4、稼働率30%、グループサイズ1人、営業日数3日、客単価1,500円を適用し、20 × 4 × 0.30 × 1 × 3 × 1,500 = 108,000円と算出されます。
次に、午後の閑散時間(14:00〜17:00)の売上を計算します。テーブル数20、回転数4、稼働率10%、グループサイズ1人、営業日数3日、客単価1,000円を適用し、20 × 4 × 0.10 × 1 × 3 × 1,000 = 24,000円となります。
ディナータイム(17:00〜21:00)の売上を計算します。テーブル数20、回転数4、稼働率40%、グループサイズ2/3人、営業日数4日、客単価2,000円を適用し、20 × 4 × 0.40 × (2/3) × 4 × 2,000 = 170,666円と算出されます。
最後に、夜の閑散時間(21:00〜23:00)の売上を計算します。テーブル数20、回転数4、稼働率20%、グループサイズ2/3人、営業日数2日、客単価1,000円を適用し、20 × 4 × 0.20 × (2/3) × 2 × 1,000 = 21,333円となります。
総売上 = 108,000円 + 24,000円 + 170,666円 + 21,333円 = 323,999円となるため、新宿にあるサイゼリヤ1日の総売上は323,999円と推定されます。
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フェルミ推定例題集③:個数推定系1
ここでは、「日本にテレビは何個あるか」というお題を例にして、個数推定の考え方を解説いたします。
1. 前提条件
日本に存在するテレビの総数を推定する際、構造的には、
- 誰か(世帯や企業)が所有しているもの
- 家電量販店に陳列されているもの
- 製造工場に保管されているもの
に分類できます。しかし、制限時間内で全要素を詳細に推定することは困難です。そのため、最も大きな割合を占めると考えられる「誰か(世帯や企業)の所有物」に焦点を絞って推定を行うことが効果的です。このアプローチにより、日本国内のテレビ総数の大部分をカバーしつつ、より正確な推定が可能になります。
2. 立式
世帯・企業の所有するテレビの数であれば、世帯・企業数と台数の2つから立式できると考えられます。基本的な計算式は以下のようになります。
- 「(世帯数+企業数)× 所有台数」
3. モデル化
例題として、世帯の方だけ計算します。日本の平均世帯人数を3人とすると、日本の世帯数は「1億2,000万人÷3人」で求められて4,000万世帯となります。次に世帯数1〜5人で分け世帯数と所有台数を仮定します。
世帯人数 | 世帯数 | 所有台数/世帯 | 総所有台数 |
---|---|---|---|
1人世帯 | 1,000万 | 1台 | 1,000万台 |
2人世帯 | 1,000万 | 1台 | 1,000万台 |
3人世帯 | 1,000万 | 1.5台 | 1,500万台 |
4人世帯 | 500万 | 2台 | 1,000万台 |
5人世帯以上 | 500万 | 2.5台 | 1,250万台 |
1人世帯は1,000万世帯と仮定し、各世帯が平均1台のテレビを所有すると仮定します。計算式は「1,000万世帯 × 1台/世帯 = 1,000万台」となります。
2人世帯も1,000万世帯と仮定し、各世帯が平均1台のテレビを所有すると仮定します。計算式は「1,000万世帯 × 1台/世帯 = 1,000万台」となります
3人世帯は1,000万世帯と仮定し、各世帯が平均1.5台のテレビを所有すると仮定します。計算式は「1,000万世帯 × 1.5台/世帯 = 1500万台」となります。
4人世帯は500万世帯と仮定し、各世帯が平均2台のテレビを所有すると仮定します。計算式は「500万世帯 × 2台/世帯 = 1,000万台」となります。
5人世帯も500万世帯と仮定し、各世帯が平均2.5台のテレビを所有すると仮定します。計算式は「500万世帯 × 2.5台/世帯 = 1,250万台」となります。
以上のようにセグメントに分けて計算すると、日本全体でのテレビ総所有台数の計算式は「1,000万台 + 1,000万台 + 1,500万台 + 1,000万台 + 1,250万台 = 5,750万台」と推定されます。
フェルミ推定例題集④:個数推定系2
ここでは、「日本にコンビニはいくつあるか」というお題を例にして、個数推定の考え方を解説いたします。
1. 前提条件
- 今回は20〇〇年の日本のコンビニの数
2. 立式
非所有物系の推定では、「面積ベース」と「需要÷供給」の2つの立式アプローチが挙げられます。
「面積ベース」の立式では、求めたい物体1つが、平均どれくらいの面積間隔に存在するか予測を立て、日本の面積をその予測を立てた面積で割る、といった方法です。「需要÷供給」の立式では需要と供給量が推定しやすい場合に使用されます。
今回はコンビニの数なので、需要と供給量が推定しやすいと考えられるため、「需要÷供給」による立式を考えていきます。式分解の例を下記に示します。
- 「日本全国のコンビニののべ来客数÷1店舗あたりのコンビニの来客数」
3. モデル化
上述した式の中で、日本全国のコンビニの来客数は「人口×コンビニに行く頻度」で求めることができます。今回は月に何回コンビニに行くかという観点で進めていきます。月にコンビニに行く回数は年代別で分けることができると考えられるので、以下のように表にまとめることができます。
年代 | 頻度/月 | 人口 | のべ来客数 |
---|---|---|---|
〜10代 | 1回 | 1,200万人 | 0.12億 |
10代 | 12回 | 1,200万人 | 1.44億 |
20〜50代 | 20回 | 6,000万人 | 12億 |
60代 | 12回 | 1,200万人 | 1.44億 |
70代〜 | 4回 | 1,200万人 | 0.48億 |
- 全国の月間来客数合計 = 0.12億 + 1.44億 + 12億 + 1.44億 + 0.48億 = 15.4億人
また、1店舗あたりのコンビニの来客数は、「レジの台数×稼働率×回転数/時間×営業時間×営業日数」で求めることができ、以下のように表にまとめることができます。
項目 | 値 |
---|---|
レジの台数 | 3台 |
稼働率 | 40% |
回転数/時間 | 30(2分に1回) |
営業時間 | 24時間 |
営業日数 | 30日 |
- 1店舗あたりの月間来客数 = 3 × 0.4 × 30 × 24 × 30 = 25,900人 (四捨五入)
以上より、日本全国のコンビニの数は、全国の月間来客数合計 ÷ 1店舗あたりの月間来客数= 15.4億 ÷ 25,900 = 約59,000店舗と推定できます。
数値を表現する際は、過度に正確な数字にこだわるよりも、概算値を使うことをおすすめします。例えば「59,459」という具体的な数字ではなく、「約6万」や「約59,000」といった表現を使うのが効果的です。正確さと伝わりやすさ、スピードのバランスを考えて、適切な数値表現を選ぶようにしましょう。
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企業選考でのフェルミ推定の出題例
大手口コミサイトの口コミをもとに、実際の企業の選考で出題された例題をご紹介します。
企業選考でのフェルミ推定の出題例①:デロイトトーマツコンサルティング
この課題では、レンタカー業界およびカーシェアリングサービスの市場規模を概算することが目的です。厳密な数値を出すことよりも、推論プロセスを展開することに重点が置かれています。
デロイトトーマツコンサルティングの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
企業選考でのフェルミ推定の出題例②:PwCコンサルティング
この課題では、例えば国の総人口、自動車普及率、一般的な車両の入れ替えサイクルなどの情報を活用し、年間の中古車取引量を割り出します。
PwCコンサルティングの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
企業選考でのフェルミ推定の出題例③:EYストラテジー・アンド・コンサルティング
この課題では、一店舗のコンビニエンスストアで1日に販売される飲料水の本数を推定します。
店舗の位置、顧客層、1日の来店者数などの要因を考慮しながら、概算値を導き出していきます。この推定プロセスを通じて、市場動向や消費者行動に関する洞察を得ることも期待されます。
この課題では、ディズニーランドの年間来園者数、ポップコーン購入率、営業日数などの要素を考慮し、ポップコーンの年間販売個数を推定します。来園者をアトラクション利用者と非利用者に分類し、さらに面積基準と人数基準の二つのアプローチを組み合わせることで、より精度の高い推計を目指します。
EYストラテジー・アンド・コンサルティングの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
弊社のYouTubeチャンネルでは、EYストラテジー・アンド・コンサルティング(EYSC)の魅力を徹底解説した動画を投稿しております。EYストラテジー・アンド・コンサルティング(EYSC)について詳細を知りたい方、転職をお考えの方はぜひご覧ください。
企業選考でのフェルミ推定の出題例④:KPMGコンサルティング
この課題では、国内旅行の市場規模を推定します。まず、国内旅行者数、旅行の平均回数、旅行の平均費用などの要素を考慮します。さらに、旅行者をビジネス目的とレジャー目的に分類し、地域ごとの観光資源や宿泊施設のキャパシティを考慮したアプローチを組み合わせることで、より精度の高い推計を目指します。
この課題では、ナイキのスポーツシューズの国内市場規模を推定します。市場規模を推定するために、国内のスポーツシューズの年間販売数、ナイキの市場シェア、平均単価などの要素を考慮します。さらに、都市部と地方の購買力の違いや、スポーツイベントの影響を考慮に入れることで、より精度の高い推計を目指します。
KPMGコンサルティングの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
企業選考でのフェルミ推定の出題例⑤:アクセンチュア
この課題では、スマートウォッチ業界の市場規模を概算することが目的です。厳密な数値を出すことよりも、推論プロセスを展開することに重点が置かれています。フェルミ推定の手法を用いて、合理的な仮定と段階的な計算を行い、市場の大きさを推測します。
アクセンチュアの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
弊社のYouTubeチャンネルでは、アクセンチュアの魅力を徹底解説を解説した動画を投稿しております。コンサル業界への転職をお考えの方はぜひご覧ください。アクセンチュアについて詳細を知りたい方、転職をお考えの方はぜひご覧ください。
企業選考でのフェルミ推定の出題例⑥:ベイカレント・コンサルティング
本課題では、全国の人口、花屋の普及率、年間の花の購入頻度などの要素を考慮し、花屋の市場規模を推定します。人口を都市部と地方部に分類し、さらに世帯数基準と購入頻度基準の二つのアプローチを組み合わせることで、より精度の高い推計を目指します
ベイカレント・コンサルティングの年収情報の詳細が気になる方はこちらの記事もご覧ください
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フェルミ推定で覚えておくべき数字
面接や現場ではゆっくりと考える時間がないため、事前に有名な数値を覚えておく必要があります。最後に、フェルミ推定を行うにあたり、覚えておくべき基本的な情報を下記に示します。
項目 | 数値 |
日本のGDP | 600兆円 |
日本の人口 | 1.2億人 |
東京の人口 | 1,400万人 |
日本の平均年収 | 約500万円 |
日本人の平均寿命 | 80歳(計算を簡単化するためにキリの良い 数値に設定) |
世帯数 | 5,000万世帯 |
独身世帯数 | 1,500万世帯 |
家族世帯数 | 3,500万世帯 |
平均世帯人数 | 2.5人 |
日本の国土面積 | 38万平方キロメートル |
東京の面積 | 3,200平方キロメートル |
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 |
小学校の数 | 20,000校 |
中学校の数 | 10,000校 |
高校の数 | 5,000校 |
大学の数 | 750校 |
フェルミ推定で求められる場合分け
フェルミ推定では、場合分けが非常に重要です。
- 適切な場合分けをすると、推定の合理性や正確性が増すこと
- 自身の計算力に応じて、場合分けの粒度を調整することで、確実に回答できること
から、頻出の場合分けについては、覚えることが非常に有効です。
場合分け | 内容 | 利用場面例 | 使用頻度 |
年収 | ジュエリー等の高価格帯の消費財の計算では年収で場合分けを行う。 | ジュエリー、高級自動車、ブランド品等の趣向品等 | 高 |
地域 | 地域(特に都会と田舎)によって、推定に大きな差が出るサービス、消費財等で使用する。 | タクシーの数、コンビニの数、自動車利用率等 | 高 |
性別 | 男女で利用率が大きく異なるサービス、消費財の際に利用する。 | 化粧品、ラーメン、エナジードリンク、ゴルフ等 | 中 |
年齢 | 年齢によって利用率、使用金額が大きく異なるサービスや、消費財等に利用する。 | 漫画、アミューズメントパーク、医療費等 | 高 |
ヘビー/ライト | ユーザーに毎に利用頻度、使用額が大きく異なるサービス、消費財等に利用する。 | アウトドア製品、ゲーム、旅行、スポーツ等 | 高 |
時間 | 時間帯、曜日によって利用率が大きく異なるサービス、商品等に利用する。 | タクシー、電車、飲食店等 | 中 |
単身/家族 | 独身か家庭かによって使用額、利用量が大きく異なるサービス、商品等に利用する。 | 電球、冷蔵庫、キッチン用品等 | 中 |
コンサル業界への転職を成功させるためには
コンサルティング業界へ転職を成功させるには、上記で解説したような面接以外にも様々な対策を行う必要があります。そのため、どれだけ現職で優秀な成果を収められていたとしても、企業理解、業界理解、そして選考準備をせず内定を獲得することは厳しいでしょう。
リメディはコンサル業界の転職に特化したエージェント会社です。弊社の特徴は何よりも内定率の高さにあります。コンサルティング業界出身のアドバイザーが、1on1で面談をし、コンサルティングファームに向いている人の特徴や、各社の違い・特徴、ケース面接の対策に至るまで、一貫してサポートいたします。
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