Explorerにおいて、一部機能が正常に表示されない不具合が発生しております。ご利用中の皆様にはご迷惑をおかけしまして申し訳ございません。現在復旧に向けて対応中でございます。ニューヨーク州におけるカフェ市場の売上:ケース面接における数式分解の適切なアプローチとは?2019/06/20SHARETWEETHATENAPLUSPOCKET本コラムでは、前回に引き続き、発展編の2つ目の例題と、この「テクニック編」全体の総まとめを解説していきます。ここまでのコラムを読んでいることが前提ですので、併せてご覧ください。今回の記事の要点は下記3点です。重要なのは、結論ではなく、アプローチや考え方。ニューヨーク州のカフェ市場の売上は最後に若干「変則的」な問題を取り上げます。前提として、あなたは、特にニューヨークに縁もゆかりもない(住んでいたこともなければ、旅行で行ったこともない)という前提で、この問題が出題されたと考えてください。※ニューヨークに行ったことがある方は、ロンドン・ベルリンなど、よく知らない別の海外の都市をイメージしてください。あなたはニューヨークについて詳しくなく、細かいイメージができません。このような状況で、どのようにアプローチすべきでしょうか。今回は「知っている例から類推する」という視点を学習します。需要サイドから、目的数値の式を分解してみるまず、今回も、市場規模というマクロ数値なので、需要・消費者の視点から分解していきましょう。以下のようになるでしょう。「単価」さて、ここからが問題になります。受験者は、ニューヨークについて、全然イメージがわきません。「ニューヨークの人が、どれくらい頻度でカフェを利用するのか」といった数値を、設定することができないのです。上記の分解された4項目は、設定が難しい数値となってしまいます。このような場合、どうアプローチすればよいでしょうか。問題文を分解⇒シンプル化してみるさて、今回の問題分を分解すると、「ニューヨーク」「カフェ」「市場規模」といったあたりになります。次に、この問題文をシンプル化した場合、読者が日本に住む日本人であれば、「日本」「カフェ」「市場規模」といった形になるでしょう。ニューヨークは都市なので、同じく都市である「東京」「カフェ」「市場規模」としてもよいかもしれません。知っている例に対して、係数をかけて計算するのが現実的さて、シンプル化した問題文に、「東京都のカフェ市場の売上」がありました。これは、例題5でも実施した通り、解くことができます。この「東京都」と「ニューヨーク」の問題は、問題の構造が極めて似ています。※さらに、両方とも、都市部であるため、少なくともカフェの店舗の形態(イートイン、テイクアウト、ドライブスルーの有無など)が似ていると想像できるでしょう。東京都(日本一般)の計算式・数値設定を基準に計算する改めて確認すると、フェルミ推定は、知っている情報な知識の範囲内で、目標としている数値を概算する計算です。このように、よくわかる例(東京都、もしくは日本一般)があるのであれば、それを基に類推していくのが良いでしょう。類推の背景のロジックを、係数として適用するのです。以下の図のように、「論理的に設定する数値」に、「係数」の項目が加わるイメージです。※「日本全体」でも、もちろん大丈夫ですが、同じ都市である東京都などに限定したほうが、よりニューヨークの状況に近づくでしょう。そのため、東京都の事例を基にした方が、より論理的かと思います。東京都や大阪府など、都市部のイメージがわく方は、いずれかの都市をイメージしましょう。参考までに、今回の例題9に対する、知っている例に対して係数をかける場合のイメージを記載します。一部の項目だけでなく、ほぼすべての項目に、類推⇒係数をかけるというのが、ここまでの例題との違いです(例題6では、スターバックスのシェアという、1つの係数のみを利用しました)。日本の人口は1億2000万人であり、東京都の人口は1200万人であるため、約10分の1を占めます。東京都は47個の都道府県の1つです。アメリカの人口は、明確に記憶していないかもしれませんが、約3億人という感覚はあるのではないでしょうか。ニューヨークの人口はわかりませんが、アメリカは約50個の州からできていること程度も知っている人は多いでしょう。このため、日本と類推して、アメリカ人口の約10分の1の3000万人としておいても、大きなずれは発生しないでしょう。(日本は、東京の一極集中が進んでいますが、アメリカは他にも大きな都市がたくさん存在します。そのため、ニューヨークは10分の1よりも小さいとも考えられます。その程度のロジックを、さらに追加で入れてもよいかもしれません。)類推イメージ2:カフェを利用する人の割合とカフェの利用頻度の場合まず、東京都でカフェを利用する割合は、例題5を解くように、イメージから計算していきます。ニューヨークのカフェを利用する割合を直接イメージできなくても、東京とニューヨークの比較であれば、どうでしょうか。アメリカのほうがコーヒーやカフェの本場なので、東京より、カフェを利用する人の割合は高くなるでしょう。カフェの利用頻度も、同じ理由で、アメリカのほうが高そうです。この、数値が「高そう」「低そう」という感覚を、係数として設定していき、最後に、東京都のカフェ利用の数値にかけていくことになるでしょう。類推イメージ3:単価の場合ここは難しいのですが、いくつか視点があるでしょう。以下のような視点です。店舗が増えたり、市場が成熟化したりすれば、効率化が進み、原価が安くなる。それによって、価格も安くなると思われる。アメリカのほうが、店舗数・市場の成熟化などの点で、進んでいると想定され、安いと思われる両者の視点は、単価に対して、逆の示唆を示しているので、結論として、ニューヨークと日本のどちらが高くなるか微妙です。ケース面接において重要なのは、結果ではなくプロセス・考え方ですので、上記のような視点や論点と、それらが与える影響をしっかりと面接官に伝えて、議論しましょう。3種類の類推イメージにて、視点の例をあげましたが、上記以外にも様々な視点が存在します。一度整理してみてください。わからない数値は、類推⇒係数を活用する改めて、今回の示唆をまとめておきます。今回の場合、ニューヨークという極端な例を出しましたが、このようにイメージしにくいものがテーマとなることはよくあります。このような場合、まず知っている・イメージできるものを類推し、その類推との違いを「定性的」に考えた上で、係数を作成・適用することで、数値を計算することが有効です。マッサージチェアの価格は上記の例だけだと、類推に対する理解が難しいと思われますので、それ以外に、よくある類推の例を出しておきます。さることながら、「価格」の予測も困難そうです。価格の予測をどう実施しましょうか。コストベースなどは不可能と言って差し支えないでしょう。「部品の価格」や「組み立て費」を積み上げていくことが、短い面接時間内に可能だとは思えません。それでは、類推によるアプローチはどうでしょうか。以下、他の商品と類推してみましょう。オフィスチェアと類推する(価格の下限値)まず、オフィスチェアの価格を考えてみます。オフィスチェアも、安物でなければ、「5万円10万円単位」の価格がすることは、知っている方も多いでしょう。オフィスチェアとマッサージチェアを比較した場合、さすがに、マッサージチェアの方が高いように思えます。マッサージチェアは、少なくとも、「5万円10万円単位」よりは高いと推測されます。軽自動車と類推する(価格の上限値)次に、自動車と類推しましょう。自動車でも、軽自動車などで安いものを探せば、新車でも100万円くらいで買えるでしょう。この「安い軽自動車」と「マッサージチェア」を考えた場合、さすがに、「マッサージチェア」の方が、“かなり”安いと思われます。マッサージチェアは、100万円よりも、“かなり”安いでしょう。類推結果をまとめる以上の結果から、10万円よりは高く、100万円よりは安いと推測されます。ここで、「ざっくり25万円」としても、おおきなズレはないでしょう。類推の考え方は、高い思考力が問われる、有用な「思考力のテスト」であるこのように、類推から、上限や下限を推定することは、数値の予測において重要です。ちなみに、この「マッサージチェア」の問題は、上限と下限の両方を設定しました。東京都の事例という「下限」のみを計算し、そこから類推しています。このような「類推による考え方」は、「何と類推するか」「類推結果をどう解釈し、本題に適用するか」といった面で、思考力が問われます。「ニューヨーク⇒東京」の類推は、比較的簡単なレベルと思われますが、この「マッサージチェア」の類推は、「何と類推するか」を選択するのが難しく、難易度は高めです。難易度が高いアプローチですが、困ったときは「類推で解決できないか」と考えてみてください。最終版さて、全ての例題が終わりましたので、フェルミ推定における、数式分解時のアプローチをまとめます。母数の範囲が明確である。イメージできるフェルミ推定を類推・解き、そのすべての項目に係数をかけるそれでは、今回の記事の要点を改めてまとめると下記3点です。因数分解のアプローチが、フェルミ推定の議論を大きく左右するさて、ここまで見てきた通り、フェルミ推定の式の分解に対するアプローチは様々です。どのアプローチを採用するかに応じて、その後の議論の良し悪しが大きく変化します。「需要と供給の両面から考える」「シンプル化した問題文と比較する」ことがベースここまで解説してきた通り、基本的には多くの分解アプローチを考える事、特に需要と供給の両方から考える事が重要です(例題1、2)。それに加えて、問題文を直接解くのではなく、解けそうな問題を考える事も、アプローチ方法を広げるうえで有効です(例題3、4)。「問題文を分解し、より一般的かつイメージしやすいシンプルな問題文」を考え、次に「シンプルな解きやすい問題文を解きながら、元の問題文と比較⇒差分を係数として計算式に反映させる」といった簡略化をすることで、解きやすくなることも多いです(例題5以降)。このようなプロセスを経る中で、時には、事実上フェルミ推定を2つ解かなければならない場合(例題8)や、差分を係数とする部分が、1部の項目ではなく、ほぼすべての項目にわたる場合(例題9)もあります。重要なのは、結論ではなく、アプローチや考え方。面接官との議論に重きを置くここまで、妥当な式の分解方法について解説してきました。式の分解方法は、「正しい解法」が1つに定まるようなものではありません。本解説で出てきた妥当性は、あくまで私が考えるものであり、面接官によって考えた結果が異なってきます。そのため、このシリーズの解説内容からは、結論ではなく、「どのようなアプローチのパターンがあるか」「どのように考えながら、妥当性を検討するか」といった「思考方法」を学習していただければと思います。実際のケース面接中は、「様々なアプローチを検討する」ことや、「それらのアプローチの妥当性を面接官と議論する」といった、柔軟な姿勢で臨むことを忘れないでください。練習問題編(仮)による訓練まず、この「テクニック編」を読んだうえで、再度「原則編」をご覧いただくと、より内容が理解できると思いますので、復習としてご確認ください。この「テクニック編」で解説した、式の分解が無茶苦茶だと、この後の議論がきびしくなります。ここができていたとしても、その後に待ち受ける「数値設定」と「その設定理由」などの細かい議論でも、思考力の差が如実に出ます。その数値を設定したのか、理由を説明するをご覧ください。因数分解を「思考力が低い」とは判断されないレベルを確実に抑えることで、その後のステップへつないでいただければと思います。それ以降の細かい話は、ルール・一般化が難しいため、様々な問題を解きながら、帰納的に勉強するのが適切であると考えています。重要なのは、結論ではなく、アプローチや考え方。する自分のタイプにあったコンテンツを探すキャリアプランを考える内定者向けコンテンツ息抜きコンテンツ連載・インタビューコラムトップへ外資就活ドットコムに会員登録すると、様々な就職支援サービスをご利用いただけます。目指す学生のための就職活動サイトです。トップ企業の求人情報から、過去の選考情報・先輩のエントリーシート・選考突破法・TOEIC勉強法・インターンシップまで多様なコンテンツを掲載中。Reserved.会員登録してすべてのコンテンツを見る1分で会員登録(無料)。