「戦略コンサルティングファームの選考で必ず出てくるフェルミ推定って何…？」
「市場規模を推定しろって言われても、どう考えればいいのか全く検討がつかない…」

戦略コンサル、特にMBB（マッキンゼー、BCG、ベイン）を目指す就活生・転職希望者にとって、フェルミ推定は避けて通れない最初の関門です。限られた時間で、未知の数値を論理的に概算する能力は、コンサルタントに不可欠な地頭の良さや思考力を測る上で非常に有効な手段とされています。

この記事では、実際にMBBの内定を獲得した筆者が、フェルミ推定とは何か、という基本的な解説から、特に「需要ベース」で市場規模を推定する際の考え方、頻出する過去問（例題）を用いた具体的な解き方、そして初心者が陥りがちな失敗まで、徹底的に解説します。

この記事を読めば、フェルミ推定に対する漠然とした不安が解消され、自信を持って選考に臨むための第一歩を踏み出せるはずです。

それでは、まずフェルミ推定の基本から押さえていきましょう。

1. フェルミ推定とは？なぜ戦略コンサル選考で重要なのか？

フェルミ推定とは、ノーベル物理学賞を受賞したエンリコ・フェルミ博士にちなんで名付けられたもので、実際に調査することが難しいような捉えどころのない量を、既知の知識や論理的な仮定を積み重ねて短時間で概算する思考方法です。

例えば、「日本に電柱は何本あるか？」「シカゴにピアノ調律師は何人いるか？」といった問題が有名です。

なぜ戦略コンサル選考でフェルミ推定が重要視されるのか？

戦略コンサルタントの日常業務は、まさに未知の課題や市場に対して、限られた情報の中から本質を見抜き、仮説を立て、検証し、解決策を導き出すことの連続です。フェルミ推定は、このコンサルタントに求められる以下のような能力を測るのに非常に適していると考えられています。

• 論理的思考力: 複雑な問題を単純な要素に分解し、それらを論理的に積み上げて結論を導き出す力。
• 仮説構築力: 未知の数値に対して、常識や既知の知識から妥当な仮定を置く力。
• 構造化能力: 問題をどのような切り口で分解し、全体像を把握するかという構造化能力。
• 定量的思考力・数値センス: 数値に対する抵抗感がなく、桁感を持ち、概算で物事を捉える力。
• 思考の柔軟性とスピード: 限られた時間の中で、様々な角度からアプローチを考え、素早く計算を実行する力。
• コミュニケーション能力: 自分の思考プロセスや仮定の根拠を、面接官に分かりやすく説明する力。

これらの能力は、クライアントの複雑な経営課題を解決に導く上で不可欠であり、フェルミ推定はそのポテンシャルを短時間で見極めるための効果的なスクリーニング手法として活用されているのです。単に「正解の数値」を当てることよりも、そこに至る「思考プロセス」と「論理の妥当性」が評価されることを覚えておきましょう。

2. フェルミ推定の基本的なアプローチ：「需要ベース」と「供給ベース」

フェルミ推定で市場規模などを算出する際、大きく分けて2つの基本的なアプローチが存在します。それは「需要ベース」と「供給ベース」です。どちらのアプローチを選択するかは、お題の特性や、どちらの方が仮定を置きやすいかによって判断します。

1. 需要ベース・アプローチ（Demand-Side Approach）

• 考え方: その商品やサービスを「誰が、どれくらい、いくらで」利用・購入するのか、という消費者側の視点から市場規模を積み上げていく方法です。
• 基本的な分解要素の例（市場規模の場合）:
  市場規模 ＝ 対象となる総人口（または総世帯数など）
  × その商品・サービスを利用する人の割合（利用率・普及率）
  × 利用者1人あたりの年間平均利用回数（または購入個数）
  × 1回あたりの平均利用単価（または商品単価）
• メリット:
  • 消費者の行動やニーズを起点とするため、直感的に理解しやすく、仮定も比較的置きやすい。
  • 人口構成やライフスタイルの変化などを考慮して、より詳細なセグメント分けによる分析が可能。
• デメリット:
  • 利用率や利用頻度といった個人の行動に関するデータは、正確な数値を把握するのが難しい場合がある。
  • BtoB商材やニッチな市場の場合、対象となる「需要者」を特定しにくいことがある。
• 向いているお題の例:
  • 個人向け消費財（例：シャンプー、スマートフォン、コーヒー）の市場規模
  • 特定のサービスの利用者数（例：フィットネスジムの会員数）
  • 特定の場所の来場者数（例：テーマパークの年間来場者数）

2. 供給ベース・アプローチ（Supply-Side Approach）

• 考え方: その商品やサービスを「誰が（企業・店舗など）、どれくらいのキャパシティで、どれくらいの単価で」提供しているのか、という供給者側の視点から市場規模を積み上げていく方法です。
• 基本的な分解要素の例（市場規模の場合）:
  市場規模 ＝ その商品・サービスを提供する企業数（または店舗数）
  × 1企業（または1店舗）あたりの平均供給能力（例：年間生産台数、年間座席数×回転数）
  × 平均供給単価（または平均販売単価）
• メリット:
  • 企業数や店舗数、生産能力といった供給側のデータは、比較的入手しやすい、あるいは推測しやすい場合がある。
  • 特定の業界構造や競争環境を考慮した分析が可能。
• デメリット:
  • 需要と供給が一致していない場合（例：過剰供給、品薄状態）、実際の市場規模とズレが生じる可能性がある。
  • 多様な企業が参入している複雑な市場の場合、全体の供給能力を正確に把握するのが難しい。
• 向いているお題の例:
  • 特定施設の売上（例：ある映画館の年間売上）
  • 特定のインフラの数（例：日本国内の自動販売機の台数）
  • BtoB市場における特定製品の市場規模（ただし、企業数や生産能力が推定できる場合）

どちらのアプローチを選ぶべきか？

お題によって最適なアプローチは異なりますが、一般的には「より仮定を置きやすく、論理的に説明しやすい方」を選択します。

• 個人向け消費財やサービスの市場規模を問われた場合は、需要ベースで考える方が直感的で、人口動態などに基づいた仮定を置きやすいことが多いです。
• 特定の店舗や施設の売上、あるいは物理的なモノの数を問われた場合は、供給ベースで考える方が、キャパシティや稼働率といった具体的な数値を設定しやすいことがあります。

時には、両方のアプローチで算出し、結果を比較検証することで、推定の精度を高める（または、どちらのアプローチに無理があったかを確認する）ことも有効です。ただし、ケース面接の限られた時間内では、まず一方のアプローチで素早く結論を出し、必要に応じてディスカッションの中で別のアプローチについて言及する形が良いでしょう。

今回の記事では、特に戦略コンサルファームのケース面接で頻出する「市場規模推定」において、多くの場合で有効となる**「需要ベース」のアプローチ**に焦点を当てて、次の章から詳しく解説していきます。

3. 「需要ベース」でのフェルミ推定：見極め方と攻略のポイント

前章では、フェルミ推定の主なアプローチとして「需要ベース」と「供給ベース」があることを説明しました。ここでは、特に「需要ベース」で市場規模などを推定する際の見極め方と、具体的な攻略ポイントについて深掘りします。

「需要ベース」が適しているケースの見極め方

どのような場合に「需要ベース」のアプローチを選択すべきか、いくつかの目安があります。

• お題が「BtoCの消費財・サービス」の市場規模である場合:
  多くの個人向け商品（例：飲料、菓子、アパレル、家電）やサービス（例：外食、旅行、エンタメ）の市場規模を問われた場合、需要ベースで考えるのが自然です。「誰が（人口・世帯）」「どれくらいの割合で（普及率・利用率）」「どれくらいの頻度で（購入頻度・利用頻度）」「いくらで（単価）」という分解は、消費者の行動を起点としており、比較的仮定を置きやすい傾向にあります。
• 「供給側」の情報を特定・推定するのが難しい場合:
  例えば、「日本国内の〇〇市場規模は？」というお題で、その〇〇を提供する企業が多数存在し、各社の生産量や売上シェアを把握するのが困難な場合、供給ベースでの推定は難易度が高くなります。このような場合、消費者側のデータ（人口、利用率など）からアプローチする方が現実的です。
• 「人の行動」や「ニーズ」が市場規模を規定する主要因である場合:
  その商品やサービスが、特定の年齢層、性別、ライフスタイルを持つ人々のニーズによって成り立っている場合、需要ベースでセグメント分けを行い、各セグメントの需要を積み上げることで、より精度の高い推定に近づける可能性があります。
• マクロな市場トレンド（人口動態、ライフスタイル変化など）を考慮に入れたい場合:
  少子高齢化、単身世帯の増加、健康志向の向上といったマクロトレンドが市場規模に与える影響を分析に織り込みやすいのは、人口や世帯を起点とする需要ベースのアプローチです。

「需要ベース」フェルミ推定 攻略の7つのポイント

需要ベースでフェルミ推定を行う際に、よりスムーズに、かつ論理的に思考を進めるための具体的なポイントを7つ挙げます。

1. 明確な「起点」を設定する:
   多くの場合、「日本の総人口（約1.2億人）」や「日本の総世帯数（約5500万世帯）」が起点となります。お題に応じて、どちらを起点とするか、あるいは特定の年齢層の人口（例：生産年齢人口）を起点とするかを明確にしましょう。
   • 例：シャンプー市場規模 → 総人口 or 女性人口
   • 例：自動車市場規模 → 総世帯数
2. 「利用率/購入率」を論理的に設定する:
   起点となる母集団のうち、実際にその商品・サービスを利用・購入する人の割合を設定します。ここでは、なぜその割合になるのか、簡単な根拠やセグメント分けを示すことが重要です。
   • 例：「若年層は利用率が高いが、高齢者は低いので、平均して〇%」
   • 例：「必需品に近いので普及率は高いが、競合品もあるので〇%」
3. 「頻度」の仮定に幅を持たせる（セグメント思考）:
   利用者1人あたりの利用頻度や購入頻度は、個人差が大きい場合が多いです。可能であれば、ヘビーユーザー、ミドルユーザー、ライトユーザーのように頻度でセグメントを分け、それぞれの割合と平均頻度を設定し、加重平均すると、より説得力が増します。時間がなければ、全体の平均頻度を理由と共に設定します。
   • 例：コーヒーの飲用頻度 → 毎日数杯飲む層、1日1杯程度の層、週に数回の層など
4. 「単価」の妥当性を意識する:
   商品・サービスの平均単価を設定します。ここでも、高価格帯・中価格帯・低価格帯の割合を考慮したり、代表的な商品の価格帯を参考にしたりすると良いでしょう。
   • 例：外食のランチ単価 → 1000円未満が主流だが、少し高めの店もあるので平均〇円
5. 分解の「粒度」を適切に保つ:
   細かく分解しすぎると計算が煩雑になり、時間内に終わりません。逆に大雑把すぎると仮定の妥当性が揺らぎます。主要な変動要因を見極め、2〜4段階程度の分解に留めるのが一般的です。
6. 計算しやすい「キリの良い数字」を用いる:
   フェルミ推定は概算です。123,456,789人ではなく1.2億人、28%ではなく25%や30%のように、計算が楽になるように数値を丸める工夫をしましょう。面接官も計算プロセスを追っているので、複雑な計算は避けるべきです。
7. 常に「なぜ？」を意識し、仮定に説明責任を持つ:
   設定した全ての数値に対して、「なぜその数値を置いたのか？」という問いに答えられるように準備しておきます。「なんとなく」や「常識的に」だけでなく、簡易的な理由付けや、可能であれば比較対象を示せると、論理的な思考力をアピールできます。

4. 【BCG過去問 例題解説】「日本国内におけるアイスの年間市場規模は？」

それでは、これまでのポイントを踏まえ、実際のBCGの過去問（例題）とされる「日本国内におけるアイスの年間市場規模（金額ベース）の推定」に挑戦してみましょう。

お題：日本国内におけるアイスの年間市場規模（金額ベース）を推定してください。（制限時間：5分）

ステップ1：前提確認とアプローチ設定（思考時間：〜30秒）

まず、お題の定義とスコープを明確にします。

• 「アイス」の定義:
  • アイスクリーム、アイスミルク、ラクトアイス、氷菓など、一般的に「アイス」と認識される冷菓全般を含む。
  • 家庭用（スーパーやコンビニで販売される個包装やファミリーパック）と業務用（飲食店で提供されるもの）の両方を含むか？ → 今回は家庭用に絞ると仮定（業務用は外食市場の一部として捉える方が複雑になりにくい。もし時間があれば言及する）。
  • 高級アイスクリーム店（例：サーティワン、ハーゲンダッツの店舗）で販売されるものは含むか？ → 今回は市販品（小売店で購入できるもの）に絞ると仮定。
• 「国内年間市場規模」の定義:
  • 日本国内で、1年間に消費者が購入する総額（小売価格ベース）。
• アプローチの選択:
  アイスクリームは個人消費が中心であり、年齢や季節によって消費傾向が異なりそうなため、需要ベース（消費者起点）のアプローチが適切と判断します。

面接官への確認（例）：
「日本国内におけるアイスの年間市場規模について、家庭で消費される市販のアイス（カップ、バー、箱入りなど）を対象とし、小売価格ベースでの年間総販売額を推定するという理解でよろしいでしょうか？アプローチとしては、日本の人口を起点に、アイスを食べる人の割合、年間購入頻度、平均単価を掛け合わせる需要ベースで考えたいと思います。」

ステップ2：分解と構造化（思考時間：〜1分）

需要ベースのアプローチを、具体的な計算要素に分解・構造化します。
市場規模 ＝ ①対象人口 × ②喫食率 × ③年間平均購入金額

ここで、③年間平均購入金額をさらに分解します。
③年間平均購入金額 ＝ ③-1 年間平均購入回数 × ③-2 1回あたり平均購入単価

もしくは、季節変動を考慮して、
市場規模 ＝ Σ（各季節の対象人口 × 各季節の喫食率 × 各季節の平均購入金額）
とすることも考えられますが、5分という時間制約では複雑になりすぎるため、まずは年間平均で捉え、季節変動はパラメータ設定の際に考慮する方針とします。

今回は、以下の構造で進めます。
市場規模 ＝ ①対象人口 × ②喫食率 × ③年間平均購入個数 × ④平均単価

ステップ3：数値設定と計算（思考時間：〜2分30秒）

各要素に具体的な数値を設定し、計算を進めます。

• ① 対象人口:
  • 日本の総人口 約1.2億人
• ② 喫食率（アイスを年に1回以上食べる人の割合）:
  • 子供から大人まで幅広く食べられるが、全く食べない人も一定数いる。
  • 感覚的に、80% 程度の人が年に1回は食べると仮定。
    • → 喫食者数 = 1.2億人 × 0.8 = 約1億人（計算しやすくするため）
• ③ 年間平均購入個数（喫食者1人あたり）:
  • 季節変動が大きい。夏場は週に数個、冬場は月に数個など。
  • セグメント分けと加重平均で考察:
    • ヘビー層（夏場は週2-3個、冬場は月1-2個）： 喫食者の20%と仮定。
      • 夏（3ヶ月）：週2.5個 × 4週 × 3ヶ月 = 30個
      • 春秋（6ヶ月）：月2個 × 6ヶ月 = 12個
      • 冬（3ヶ月）：月1個 × 3ヶ月 = 3個
      • 合計：30 + 12 + 3 = 45個
    • ライト層（夏場は月2-3個、冬場はほとんど食べない）： 喫食者の80%と仮定。
      • 夏（3ヶ月）：月2.5個 × 3ヶ月 = 7.5個
      • 春秋（6ヶ月）：2ヶ月に1個 × 3回 = 3個
      • 冬（3ヶ月）：ほとんど食べない（無視できるレベル）
      • 合計：7.5 + 3 = 10.5個
    • 加重平均: (45個 × 0.2) + (10.5個 × 0.8) = 9個 + 8.4個 = 17.4個
    • 計算を簡略化し、キリの良いところで年間平均20個と仮定（ヘビー層の貢献をやや強めに見て調整）。
• ④ 平均単価:
  • コンビニのカップアイスで150円～200円、スーパーの箱アイス（例：6本入り）で300円～500円（1本あたり50円～80円）、高級カップアイスで300円程度。
  • 個数ベースで考えているため、1個あたりの平均単価。
  • 様々な種類があるが、ボリュームゾーンは100円～150円程度と仮定。
  • 平均して150円と仮定。

計算実行:
市場規模 = 1億人 × 20個/人・年 × 150円/個
市場規模 = 1億 × 3,000円/人・年
市場規模 = 300,000,000,000 円
市場規模 = 3,000億円

ステップ4：リアリティチェックと結論（思考時間：〜1分）

算出した「3,000億円」という数値の妥当性を検証します。

• 他の市場規模との比較:
  • 菓子全体の市場規模は数兆円（例：約3兆円）。アイスはその一部なので、3,000億円は桁感が大きく外れてはいない可能性。
  • 飲料市場も数兆円規模。アイスも嗜好品として近いポジションか。
• パラメータの妥当性再検証:
  • 年間平均購入個数20個：多いと感じるか、少ないと感じるか。例えば、週に1回何かアイスを食べる人は珍しくない（年間52個）。一方、全く食べない月もある。平均20個は妥当な範囲か。
  • 平均単価150円：マルチパックの単価は低いが、コンビニのカップアイスや少し高級なアイスも考えると、150円はあり得る範囲か。

面接官への報告（例）：
「はい、日本国内におけるアイスの年間市場規模は、約3,000億円と推定しました。
算出の根拠としましては、まず日本の総人口1.2億人のうち、年に1回以上アイスを召し上がる方を80%と仮定し、約1億人と設定しました。
次に、その方々が1人あたり年間平均で20個のアイスを購入すると仮定しました。これは、季節変動を考慮し、夏場は週に数個、冬場は月に数個といった消費ペースをならしたものです。
最後に、1個あたりの平均単価を150円と設定いたしました。
これらを掛け合わせ、1億人 × 20個 × 150円で、3,000億円と算出いたしました。
菓子市場全体や飲料市場の規模感を考慮すると、桁感として大きくは外れていないと考えております。」

ディスカッションのポイント:

• 業務用市場の考慮: 面接官から「業務用（飲食店向け）のアイス市場はどう考えますか？」と問われる可能性。その場合は、別途推定するか、「今回は家庭用に絞りましたが、業務用を含めると市場規模はさらに大きくなる可能性があります」と補足する。
• セグメント別の深掘り: 「子供と大人で消費傾向は違いませんか？」「高級アイスと廉価なアイスで分けて考えるとどうなりますか？」といった質問に対応できるよう、思考の準備をしておく。
• 市場の成長性: 「この市場は今後どうなると思いますか？」という問いに対しては、健康志向の高まり（低カロリー・低糖質アイスの需要増）、高齢化（高齢者向け商品の開発）、気候変動（猛暑による需要増）などの要因を挙げて議論できると良い。

需要ベースのフェルミ推定では、いかに現実的な消費者の行動をイメージし、それを論理的な数値と仮定に落とし込めるかが鍵となります。常に複数の視点と妥当性を意識して推定に臨みましょう。

5. 需要ベースで推定する際の注意点とよくある失敗

需要ベースのフェルミ推定は、消費者行動を起点とするため直感的に理解しやすい反面、いくつかの注意点と初心者が陥りやすい失敗パターンがあります。これらを事前に把握しておくことで、より精度の高い、かつ面接官に評価される推定を行うことができます。

需要ベースで推定する際の5つの注意点：

1. 「誰」の需要を捉えるか明確にする（対象者の定義）:
   • 人口か世帯か？: お題となる商品・サービスが個人消費か世帯消費かをまず見極めます。例えば、シャンプーは個人消費ですが、洗濯機は世帯での消費が基本です。起点を間違えると、その後の数値が大きくズレます。
   • 年齢層の絞り込み: 全人口を対象とするのか、特定の年齢層（例：生産年齢人口、子供、高齢者）に絞るのかを明確にします。例えば、お酒の市場規模であれば20歳以上が対象です。
   • BtoCかBtoBか？: 今回のアイスの例では家庭用に絞りましたが、お題によっては法人需要（BtoB）も考慮に入れる必要がある場合があります。その際は、個人需要と法人需要を分けて推定するか、どちらか一方に絞る理由を明確に述べる必要があります。
2. 「率」の根拠を意識する（普及率・利用率・購入率など）:
   • 単に「〇〇%」と数値を置くだけでなく、なぜその割合になるのかという背景を説明できるようにしておくことが重要です。
   • 例えば、「スマートフォンの普及率」であれば、「現代の生活に不可欠であり、ほとんどの成人が所有しているが、高齢者や子供の一部は持っていないため90%」といった理由付けです。
   • 他の類似商品やサービスの普及率と比較して妥当性を示すのも有効です。
3. 「頻度」の仮定は慎重に（過大・過小評価に注意）:
   • 年間購入頻度や利用頻度は、結果の数値を大きく左右する重要なパラメータです。自分の感覚だけに頼らず、一般的な消費行動を客観的に捉えるよう努めましょう。
   • 「毎日使うものか」「週に1回程度か」「季節性が高いものか」「数年に一度買い替えるものか」など、商品の特性を考慮します。
   • 可能であれば、ヘビーユーザーとライトユーザーでセグメントを分け、それぞれの割合を考慮して加重平均すると、より現実的な数値に近づきます。
4. 「単価」の幅を意識する（平均値の罠）:
   • 商品やサービスには価格帯があります。高級品と廉価品が混在する場合、単純な平均値では実態と乖離する可能性があります。
   • 主な価格帯（ボリュームゾーン）はどこか、高価格帯と低価格帯の構成比はどの程度か、などを考慮して平均単価を設定します。
   • フェルミ推定の目的は概算なので、複雑な計算は不要ですが、著しく実態と異なる単価設定は避けるべきです。
5. MECE（モレなくダブりなく）な分解を心がける:
   • 市場をセグメントに分ける際や、構成要素を分解する際には、MECEの原則を意識します。これにより、論理的な破綻を防ぎ、網羅的な検討が可能になります。
   • 例えば、利用者を年齢層で分ける場合、「10代以下、20-30代、40-50代、60代以上」のように、全体をカバーしつつ重複がないようにします。

初心者が陥りがちな失敗とその対策：

• 失敗1：前提・定義の曖昧さ
  • 内容: 「アイス」の範囲を明確にしないまま進めてしまい、途中で業務用を含むのか、高級店のアイスも含むのかなどで混乱する。
  • 対策: 推定を始める前に、必ずお題の言葉の定義、対象範囲を面接官とすり合わせる。不明な点は質問し、必要であれば自分で仮定を置いて合意を得る。
• 失敗2：構造化の飛躍・モレ
  • 内容: 市場規模を「人口 × 単価」のように、中間の重要な要素（利用率や購入頻度）を飛ばして単純化しすぎる。あるいは、特定のセグメントだけを考慮し、他のセグメントを見落とす。
  • 対策: 基本的な分解要素（誰が・何を・どれくらい・いくらで）を意識し、MECEな構造で考える練習をする。思考を図に描いて整理するのも有効。
• 失敗3：数値設定の根拠の薄弱さ
  • 内容: 各パラメータに数値を置く際に、「なんとなく」「たぶんこれくらい」といった曖昧な理由しか述べられない。
  • 対策: 日頃から様々な統計データ（人口構成、平均年収、主要産業の市場規模など）に関心を持ち、数値に対する感覚を養う。設定した数値に対して「なぜそう言えるのか？」と自問自答する癖をつける。
• 失敗4：計算ミス・桁間違い
  • 内容: 焦りから簡単な計算を間違えたり、単位（千、万、億）を間違えて桁違いの数値を算出してしまう。
  • 対策: 計算しやすいキリの良い数字を使う。大きな数値を扱う際は、単位を明確に意識する（例：1億 = 100百万人）。計算結果が出たら、一度立ち止まって桁感がおかしくないか確認する。
• 失敗5：時間配分の失敗
  • 内容: 最初の分解や一部のパラメータ設定に時間をかけすぎて、最後まで計算が終わらない、またはリアリティチェックの時間が取れない。
  • 対策: 各ステップ（前提確認、構造化、数値設定、計算、検証）に大まかな時間配分を意識する。完璧を目指すより、まずは時間内に一通りの結論を出すことを優先する。

これらの注意点と失敗パターンを意識して練習を重ねることで、需要ベースのフェルミ推定の精度とスピードは確実に向上します。焦らず、一つ一つのステップを丁寧に進めることが重要です。

6. フェルミ推定の力を高めるための効果的な対策法

フェルミ推定の能力は、一朝一夕に身につくものではありません。しかし、正しい方法で継続的にトレーニングを行うことで、確実に向上させることができます。ここでは、Strategistsが推奨する効果的な対策法をいくつかご紹介します。

1. 基本的な「型」と「アプローチ」を理解・習得する

• 需要ベースと供給ベース: まず、この2つの基本的なアプローチを理解し、どのようなお題にどちらが適しているかを見極める練習をします。
• 頻出分解パターン: 市場規模であれば「対象人口 × 利用率 × 利用頻度 × 単価」、店舗売上であれば「席数 × 回転数 × 稼働率 × 営業時間 × 客単価」といった、基本的な分解の「型」をいくつか覚えておくと、思考のスタートダッシュが早くなります。
  • Strategistsの教材や講座では、これらの基本パターンを体系的に学ぶことができます。
• 構造化の練習: 様々なものをMECEに分解する練習をします。例えば、「コンビニの売上構成」「スマートフォンの機能」「旅行の目的」など、身近なものを題材に構造化ツリーを描いてみるのが効果的です。

2. 多様な「お題」に数多く触れる（インプットと実践）

• 過去問・例題演習: 戦略コンサル各社の過去問や、市販のケース面接対策本に載っている例題に数多く取り組みましょう。時間を計り、本番さながらの緊張感で解くことが重要です。
• 解答解説の精読: 解いた後は、必ず解答解説を読み込み、自分の思考プロセスとの違い、パラメータ設定の妥当性、構造化の巧拙などを比較検討します。特に、なぜそのように分解したのか、なぜその数値を置いたのか、という「思考の背景」を理解することが重要です。
  • Strategistsの教材では、BCGなどのトップファームの過去問をベースにした質の高い例題と、詳細な思考プロセス解説を提供しています。
• 多様なテーマへの対応: 市場規模推定だけでなく、特定のモノの数を推定する問題（例：「マンホールの数」）、特定の場所の売上を推定する問題（例：「近所のラーメン屋の売上」）など、様々なバリエーションのお題に触れ、対応力を養います。

3. 「数値センス」と「仮定を置く力」を磨く

• 基礎データのインプット: 日本の人口、世帯数、GDP、主要産業の市場規模、平均年収、スマートフォンの普及率といった、フェルミ推定で頻繁に用いる基礎的な数値をある程度頭に入れておきましょう。これらは仮定を置く際のアンカー（基準点）となります。
  • Strategistsの教材「フェルミ推定の教科書」には、頻出データ集が掲載されています。
• 日常的な数値意識: ニュースや新聞記事に出てくる数値（企業の売上、市場規模、統計データなど）に対して、「それは大きいのか小さいのか」「他の何と比較できるか」といった視点を持つように心がけましょう。
• 仮定の理由付け練習: どんな些細な仮定でも、「なぜそう考えたのか？」を言語化する練習をします。例えば、「コンビニのアイスの平均単価を150円としたのは、100円程度の廉価なものと200円を超えるやや高価なもののボリュームが半々くらいだと考えたため」といった具合です。

4. 「伝える力（デリバリースキル）」を意識した練習

• 結論ファースト: 常に推定結果（数値）から話し始める練習をします。
• 構造的な説明: 「まず〇〇を起点とし、次に△△を掛け合わせ…」というように、思考の構造が相手に伝わるように説明します。
• 簡潔かつ論理的: 無駄な情報を省き、要点を絞って、筋道を立てて話します。
• 声に出して練習: 実際に声に出して説明する練習をすることで、自分の説明の分かりやすさや論理の飛躍に気づくことができます。可能であれば、他人に聞いてもらいフィードバックをもらうのが最も効果的です。

5. 模擬面接とフィードバックの活用

• 実践形式での練習: 最も効果的な対策は、本番に近い形式での模擬面接です。時間制限の中で思考し、面接官役からの質問に対応する経験は、座学だけでは得られません。
• 客観的なフィードバック: 自分では気づきにくい思考の癖、論理の弱点、デリバリーの改善点などを、経験豊富な第三者から指摘してもらうことで、効率的にスキルアップできます。
  • Strategistsでは、元MBB面接官を含むプロフェッショナル講師による質の高い模擬面接と、具体的なフィードバックを提供しています。

6. 日常生活での「フェルミ脳」トレーニング

• 街を歩いているとき：「このカフェの1日の売上はどれくらいだろう？」
• ニュースを見たとき：「報道されている被害額は、日本のGDPの何%くらいだろう？」
• 買い物をしているとき：「この商品の年間販売個数はどれくらいだろう？」

このように、日常生活の中で目にする様々な事象に対して、フェルミ推定の視点から「概算してみる」という癖をつけることで、思考の瞬発力や数値センスが自然と鍛えられます。

フェルミ推定の能力向上には、「知ること（知識・型）」→「やってみること（実践）」→「振り返ること（フィードバック）」のサイクルを回し続けることが不可欠です。焦らず、地道にトレーニングを重ねていきましょう。

7. まとめ：需要ベースのフェルミ推定をマスターしよう

本記事では、「はじめてのフェルミ推定」と題し、特に「需要ベース」のアプローチを中心に、その基本的な考え方からBCG過去問（例題）を用いた具体的な解き方、そして効果的な対策法までを解説してきました。

需要ベースのフェルミ推定をマスターするための重要ポイント（再確認）：

• アプローチの適切な選択: お題の特性を見極め、需要ベースが適しているかを判断する。多くの場合、個人向け消費財・サービスの市場規模推定に適している。
• 明確な構造化: 「誰が（対象人口）」「どれくらいの割合で（利用率）」「どれくらいの頻度で（購入頻度/個数）」「いくらで（単価）」という基本構造を意識し、論理的に分解する。
• 根拠のある数値設定: 設定する各パラメータには、たとえ簡易的であっても「なぜその数値なのか」という理由付けを行う。日頃からの数値センスの涵養が重要。
• 計算の正確性とスピード: キリの良い数字を使い、桁間違いに注意しつつ、時間内に計算を完了させる。
• リアリティチェック: 算出した数値が常識的な範囲か、他の市場規模などと比較して検証する。
• 結論ファーストのデリバリー: 推定結果を最初に述べ、その後に思考プロセスと根拠を簡潔かつ論理的に説明する。
• ディスカッションへの備え: 面接官からの深掘り質問を想定し、自分の思考を深めておく。

フェルミ推定は、単なる計算問題ではなく、あなたの地頭の良さ、論理的思考力、仮説構築力、そしてコミュニケーション能力を総合的に測るための「思考体力測定」のようなものです。最初は難しく感じるかもしれませんが、正しいアプローチとポイントを押さえて練習を重ねれば、必ず上達します。

初心者が特に意識すべきこと:

• 完璧を目指さない: 最初から100点満点の解答は不可能です。まずは時間内に、論理的に破綻のない結論を出すことを目標にしましょう。
• プロセスを重視する: 結果の数値以上に、そこに至るまでの考え方や構造が評価されます。自分の思考プロセスを明確に説明できるように意識しましょう。
• 「なぜ？」を繰り返す: 自分の立てた仮定や数値設定に対して、常に「なぜそう言えるのか？」と自問自答することで、思考の深みが増します。
• 声に出して練習する: 実際に時間を計り、声に出して説明する練習は、思考の整理とデリバリースキルの向上に非常に効果的です。

戦略コンサルタントにとって、フェルミ推定で求められるような思考力は、日々の業務で不可欠な基礎体力です。この選考プロセスを通じて、その基礎を固めることは、将来のキャリアにおいても大きな財産となるでしょう。

この記事が、皆さんのフェルミ推定対策の一助となり、自信を持って選考に臨めるようになることを心から願っています。

Strategistsでは、フェルミ推定の基礎から応用まで、体系的かつ実践的に学べる教材や個別指導、模擬面接などのサポートを提供しています。 ぜひ、ご自身の対策状況に合わせてご活用ください。

諦めずに、粘り強く、そして何よりも「考えること」を楽しんで、フェルミ推定の壁を乗り越えていきましょう！