こんにちは、セーシン（@n_spirit2004）です。
「ネット通販における日本酒市場の規模はどの程度ですか？」
こんな質問をされると、答えに詰まってしまいませんか？
実は、こうした質問に答えるための考え方があるのです。
それは簡単に言うと、未知の数字を推定可能な単位にまで分解するということです。こうした方法のことを「フェルミ推定」といいます。
このフェルミ推定ができるようになると、冒頭の質問のような市場規模に対する問いに答えられるようになるのです。
この記事では、そのフェルミ推定について解説していきます。
フェルミ推定とは
フェルミ推定は、冒頭に書いたとおりマーケティングにおける市場規模予測などをする場合に活用できます。
フェルミ推定の例
例えば、インターネット通販での日本酒を販売しようとした場合にネット通販の日本酒の市場規模をモデル化する場合には、次のようなモデルが考えられます。
ネット通販の日本酒市場規模
＝ 全国の日本酒の売上 × 日本酒の通販での販売比率
ネット通販の日本酒市場規模
＝ 全国の通販売上 × 通販の酒類販売比率 × 酒類に占める日本酒の販売比率
ネット通販の日本酒市場規模
＝ 競合他社の日本酒のネット通販売上
日本酒の通販での販売率などはダイレクトに出ない可能性はありますが、その場合は似たような製品の通販での販売比率で代用するか、さらに通販での販売比率をモデル化するという手もあります。
フェルミ推定で使える分解パターン
フェルミ推定を使うにあたっては、2つのの分解パターンを覚えておくと便利です。
足し算型
足し算型とは、計算目標とする数字に対して、足し算で積み上げる方法です。
売上を例にとってみると、足し算型には次のようなものがあります。
売上 ＝ A地区の売上＋B地区の売上＋C地区の売上＋・・・（地区別で分解）
売上 ＝ Aさんの売上＋Bさんの売上＋Cさんの売上＋・・・（人別で分解）
掛け算型
掛け算型とは、計算目標とする数字に対して、掛け算で積み上げる方法です。
売上 ＝ 総資産×資産回転率 （効率性で分解）
売上 ＝ 従業員一人当たり売上×従業員数 （生産性で分解）
アウトプットを分解してモデル化する場合は、内容がMECEであることを意識する必要があります。
複合型
足し算と掛け算を合わせた複合式もあります。
例えば、郊外にある薬局の売上は、店長の能力、駐車場の広さ、周辺の人口、近隣の競合店、販促活動によって影響が出そうだということがわかっている場合、次のように考えることができます。
薬局の売上
＝ 店長の能力×係数A ＋ 駐車場の広さ×係数B ＋ 周辺の人口×係数C － 近隣の競合店×係数D ＋ 広告チラシの配布枚数×係数E
これはフェルミ推定としても使えますが、売上の増減に対する原因分析をする際にも使える手法です。
こうしたモデル式を確立しておけば、１ヶ月後に近くに競合店ができるから、「優秀な店長を据えて、チラシをどんどん配布しよう」などの施策を立てることができます。
こうしたモデル式を作る場合、係数はある程度の実績に基づいて決定することもあります。実績に基づく係数の決定には、回帰分析を活用していきます。
https://www.nsspirt-cashf2.com/entry/2018/09/23/185142
フェルミ推定する際の注意点
フェルミ推定をする際に注意することとして、あまり精緻なモデルを考えようとしないことが挙げられます。
精緻なモデルにすればするほど、一見精度が上がるようにも見えますが、そこに代入する変数の不確定要素が大きければ（言い換えると、推定される数字のレンジが広ければ）、計算式自体は精緻でも、最終結果はとてもラフな数字になります。
したがって、フェルミ推定をするときは、そこそこの精度があればOKと割り切ることが重要になります。フェルミ推定では、まずラフなモデルをいくつか形成した上で、そこから得られる解釈に意識を集中した方が生産的だといえるでしょう。
まとめ
いかがでしたでしょうか。未知の数字を考える際には、解説してきたように既知の要素、または推定可能な要素になるまで分解をすることで、未知の数字をある一定の範囲で推定できます。
これによって、大雑把なビジネスの規模感を掴むのと同時に、ビジネスにおけるキードライバー（その数字が少し変化すると、結果が大きく変わる変数）を見つけることができるようになります。ご自身のビジネスでも是非ご活用ください。
フェルミ推定をさらに知るには
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