就職

【就活】2次選考でフェルミ推定が課されたので簡潔にまとめます

フェルミ推定後

就活をゲーム感覚でこなしているです。

上のGIF画像は、IT企業2次選考の帰宅途中で知らない人に声をかけて撮ってもらった写真を組み合わせたものです。

ぼくに声をかけられた人は、地を這い回るゴキブリを見るような目をこちらに向けていました。

 

さて、今回は就活の2次選考で課せられたフェルミ推定に関してまとめておきます。

結論から言うと突拍子もない解答を出しても、プロセスが充実していれば受かる。です。

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フェルミ推定とは

目次
  • フェルミ推定とは
  • フェルミ推定の評価基準
  • 実際に出された課題と解答

フェルミ推定とは、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、いくつかの手がかりを元に論理的に推論し、短時間で概算することを指す。(Wikipedia参照)

例えば

『今この瞬間、日本でカラオケボックスを利用している人は何人?』

『1年間で日本人が消費した水の量は?』

など突拍子のない数を推定します。これがフェルミ推定です。

フェルミ推定の評価基準

目次
  • フェルミ推定とは
  • フェルミ推定の評価基準
  • 実際に出された課題と解答

例えば『今この瞬間にカラオケボックスを利用している人は何人?』という問いで正しい数を導くことを選考では求められていません。

そもそも正しい数を個人の力で、しかも短時間で導くことは不可能です。

 

フェルミ推定で求められる能力は次の3つ

  • 論理力
  • 思考力
  • コミュニケーション能力(説明能力)

正しい答えを出すよりも、答えに近いもの出すための考え方とそこに絡む論理力、プロセスを周囲に伝える説明能力を評価されます。

実際に課された問題と回答

目次
  • フェルミ推定とは
  • フェルミ推定の評価基準
  • 実際に出された課題と解答

ぼくが受けたIT企業の2次選考ではフェルミ推定が課されました。制限時間は10分です。

お題はこちら

『日本にある郵便ポストの数はいくつ?』

もちろん、日本に郵便ポストがいくらあるかなんて知ったもんじゃありません。

では、どうやって概算していけばいいのか。考えました。

そこで最初に思いついたのが日本野鳥の会。

日本野鳥の会とは

自然にあるがままの野鳥に接して楽しむ機会を設け、また野鳥に関する科学的な知識及びその適正な保護思想を普及することにより、国民の間に自然尊重の精神を培い、もって人間性豊かな社会の発展に資することを目的とする。

日本野鳥の会は今まさに目の前で飛んでいる鳥の数を双眼鏡を覗きながら数えることもしていて、その数え方が独特で非常に印象に残っていたんです。

 

鳥の数え方
日本野鳥の会 数え方 フェルミ推定

↑鳥が飛んでいます。全45羽です。

これらの鳥の数を素早く正確に数えます。

 

まずは小さい範囲で円を作り、その範囲を飛んでいる鳥の数を数えます。いわゆる仮説立てです。

今回は5,6羽です。

 

そして同じサイズの円を大きい範囲に増やしていきます。円が8個できました。

結果、5,6羽×8個=40~48羽となりました。

正解の45羽は変域内です。

 

このイメージで日本全国にある郵便ポストの数を数えようとしました。

日本の面積は約38万㎢なので、近所の1㎢のポストの数を38万倍しようと考えました。

考え方

小さい範囲→近所の1㎢

大きい範囲→日本全土38万㎢

ぼくの家の周りには郵便ポストが多く立っていて、1㎢範囲内だと3個もありました。

なので3個×38万=114万本と答えを出しました。

このように、小さい範囲仮説を出して大きい範囲に広げていくという方法で答えを出します。

あとはそれを簡潔に説明するだけです。

ちなみに総務省によると日本の郵便ポストの数は18万1523本でした。

ぼくの出した答えは114万本でしたので約100万に及ぶ誤差が生まれていました。

これでも受かったので、論理的な考え方で出した答えをサッと説明できれば最低限のアピールはできているんだと思います。

  • 小さい範囲で考えてそれを大きな範囲に広げていくイメージを持つ。
  • 喋りすぎないよう簡潔に説明する。

 

フェルミ推定まとめ

以上がぼくが経験したフェルミ推定のお話でした。

ちなみにこのフェルミ推定、直前になるまで知らされなかったので注意が必要です。

しかし、この記事を読んだあなたは多少楽に立ち回れるのではないかと思います。

まとめ
  1. 評価基準は思考力や論理力、説明能力。
  2. 小さい範囲で仮説を立てて、大きい範囲に広げていく。
  3. 答えの数と実際の数が乖離していてもオッケー。

 

それでは、また次の記事で会いましょう!

 

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