面接対策

フェルミ推定を解く過程の計算の数値は、本来であれば場合分けをして緻密に算出する必要がありそうに見えますが、実際には細かくすればするほど精度は落ちていくことがあります。本問では、答えを導き出す計算過程で大雑把な数字で仮置きした場合に結果はどうなるのか？ということを検証します。

フェルミ推定の例題です。 車の数といっても、工場で製造中の車両や、中古車屋で展示している車両も含めるのかによって変わりそうですが、本問では日本で走っている（＝車検証が発行されている）乗用車の数を推計します。 実際の面接でも、前提をしっかりと伝えてから推計に入りましょう。

日本でも有数の利用者を誇る東京駅の忘れ物の数を推計するという問題です。これはJRの職員のみが知る、Googleで検索しても答えのない問題ですが、このような問題で重要なのは導き出した答えの正確性ではなく、答えに至るまでの計算が、いかに論理的であるかです。

フェルミ推定は、正解を出すことにはあまり意味がありません。答えにたどり着くまでの過程に意味があります。この記事では、面接時にどのような観点を見られているのか、出題者の意図をふまえた解き方を解説しています。

”この瞬間に世界中で”という問いは、フェルミ推定らしい、誰も知らない数字を問う問題で、そう簡単には、どう計算すればいいか想像がつかないものです。アプローチは様々ありますので、それぞれの問題でどのアプローチが適しているのか、多くの問題にチャレンジすることで慣れることが重要です。

フェルミ推定の例題です。東京にいれば毎日のように見るタクシーですが、1台あたりの売上高はどれくらいになるのでしょうか？ 時間帯ごとの売上高を積み上げるという方法も1つありですが、曜日や天気、気温によって大きく異なりそうです。 本問では、会社として利益を出すためにはどれくらいの売上高が必要か？という点に着目します。

フェルミ推定の例題です。日本全国のスターバックスにおいて平均何杯のドリンクを出しているかを問う問題です。 本問において大事なことは、「ドリンクの提供数を決定づける要素は何か？」ということです。さて、それでは適している要素とは何でしょうか？ お客さんの数？席数？従業員の数？もしくは...？

比較的私たちの身近にいる犬の頭数を推計する問題ですので、どれくらいの世帯が何頭くらい犬を飼っているかということが分かれば推計できそうですが、重要なのはセグメンテーションの軸をどう切るかです。この記事を読むことで、セグメンテーションする際のコツがわかります。

フェルミ推定の例題です。コロナ禍の現在ではめっきり減少してしまいましたが、通常運転の場合の成田空港の1日あたりの利用者数を算出していきます。この記事を読むことで、推測することが難しい数値を、推測しやすい代替数値に変換する手法を学ぶことが出来ます。

医者の数という比較的身近な例題ですので、様々なアプローチがあります。この記事では、フェルミ推定時によくみられる要素分解と掛け算のアプローチではなく、新規で医者になる人数（フロー）を日本の医者の数（ストック）に変換するアプローチをご紹介します。