フェルミ推定とは？未経験からでもできるコンサル面接対策の基礎と実践例

「日本のアイスの市場規模は？」
外資戦略コンサル出身者がフェルミ推定について徹底解説！コンサル特有のケース面接で使えるフェルミ推定について例題と解法例をご紹介します。

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フェルミ推定とは

フェルミ推定とは、詳しいデータが揃っていない状況でも、限られた情報と仮定をもとに、妥当な数値をざっくり見積もる考え方です。
コンサルティングファームのケース面接には大きく分けて3種類があり、市場規模など「数」を導く数値算定系、売上を伸ばすための打ち手を考える売上向上系、原因整理から解決策まで組み立てる問題解決系に分かれます。このうち、数値算定系の代表的な設問がフェルミ推定で、単独で出題されることもあります。
また、売上向上系や問題解決系のケース面接においても、議論の出発点として現状の規模感を把握するためにフェルミ推定が使われる場面は多くあります。そのためフェルミ推定は、ケース面接の中で広く求められる基礎的な思考スキルの1つといえます。面接では暗算力そのものよりも、前提の置き方、要素分解の筋の良さ、結論の妥当性を説明する力が見られます。

フェルミ推定を出す企業

フェルミ推定が出題されやすいのは、コンサルと総合商社の2業界です。

＜コンサル＞: マッキンゼー、BCG、ベイン、デロイトトーマツコンサルティング、EYストラテジー・アンド・コンサルティング、アクセンチュア、アビームコンサルティングなど
＜総合商社＞: 三菱商事、三井物産など

あくまで代表的な例ですが、コンサルと総合商社を受ける場合は、ケース面接のタイプの一つとしてフェルミ推定が出る前提で対策しておくと安心です。

フェルミ推定の基本的なやり方

実際の面接でもよく出される「市場規模を推定せよ」というタイプの一例として、「日本のアイスの市場規模（年間の売上金額）をざっくり推定してください」という例題を使いながら、前提確認やMECEな分解などフェルミ推定の基本的なやり方をステップごとに解説していきます。

① 問題の整理・前提確認をする
まずは、問われていることを自分の言葉で整理します。
「日本のアイスの市場規模をざっくり推定してください」

このとき、面接では次のような点を軽く確認します。
・期間：1年間の市場規模でよいか
・ベース：工場出荷ではなく、小売ベースの売上で考えてよいか
・対象：日本国内のみでよいか、業務用アイスも含めるか

細かくやりすぎる必要はありませんが、何を求めるのか（定義）をはっきりさせる一言が大事です。

② MECEを意識して構造化する（分解の形を決める）
次に、「どう分解すれば計算できそうか」を決めます。ここで意識したいのがMECEです。MECEとは
Mutually Exclusive, Collectively Exhaustiveの略で、漏れなくダブりなく分解するという考え方です。
アイスの市場規模なら、例えば次のように分解できます。

市場規模＝人口 × アイスを食べる人の割合 × 1人あたり年間購入個数 × 平均単価
日本全体の売上を
・「何人が」
・「どのくらいの頻度で」
・「いくらぐらいの値段のものを買っているか」
という要素に分けたイメージですね。
この「分け方」がフェルミ推定の一番大切なポイントです。

③ 前提となる数字を置く
それぞれにざっくりと数字を置いていきます。ここでは計算のしやすいキリの良い数字でかまいません。大事なのは筋が通っていることです。

このとき「アイスを食べる人」を正確に当てにいくより、「食べない人」を先に置くほうが考えやすい場合があります。たとえば、乳製品アレルギーで避ける人、健康上の理由で甘いものを控えている人、冷たいものが苦手な人などが一定数いるかもしれないので、「食べない側」をざっくり見積もって、残りを「食べる側」とするイメージです。

もう少しだけ丁寧に置きたいときは、前提となる数字が人によって大きく変わりそうな場合（年齢や性別で差が出そうな場合など）、ざっくりセグメントして置く方法もあります。たとえば「年1回以上食べる割合」を年齢で5つに分けて前提を作るなら、次のように置いてみます。

＜ざっくり年1回以上アイスを食べる人の割合＞
0~2歳：10％（まだ食べない子が多く、食べても「たまに一口」程度になりそう）
3~19歳：90％（嗜好品として身近で、年1回ならほとんど食べそう）
20~39歳：85％（食べる人は多いが、好み・ダイエット等で食べない人も少し混ざりそう）
40~59歳：75％（健康意識や控える理由が増えて、食べない層が少し増えそう）
60歳以上：60％（冷たいものを避ける／糖分・乳製品を控えるなどで、食べない層が増えそう）

もちろん、ここまで分けずに全体をまとめて食べない人を2割くらいと置き、アイスを1年に1回以上食べる人を80％とみなす、というシンプルな置き方でも十分です。
例として、こう置いてみます。

・日本の人口：1億2,500万人（ざっくり1.25億人）
・アイスを1年に1回以上食べる人の割合：80％
・アイスの年間購入個数（1人あたり）：20個
・アイス1個あたりの平均単価：150円

このとき、「コンビニやスーパーのアイスってだいたい100?200円くらいだよな」というように、普段の感覚と照らし合わせながら前提を説明すると説得力が出ます。

④ 実際に計算して、オーダー感を出す
あとは、置いた数字を掛け合わせるだけです。

1. アイスを食べる人の人数
　1.25億人 × 80％＝ 1億人（ざっくり）
2. 年間のアイス購入個数
　1億人 × 20個＝ 20億個
3. 市場規模（売上金額）
　20億個 × 150円＝ 3,000億円

この場合、
「日本のアイス市場は、ざっくり3,000億円と推定できます」
という結論になります。フェルミ推定では、桁（億なのか兆なのか）が合っていて、論理的に計算過程を説明できれば大丈夫というイメージです。

⑤ 妥当性チェックと振り返りをする
最後に、「今の前提と結果は現実的か？」を軽く振り返ります。
・お菓子全体の市場が数兆円規模と考えると、アイスが数千億円規模なのは不自然ではない
・もし「アイス年間20個は少ない／多い」と感じるなら、前提を15個や30個に変えて再計算してみる

面接なら、こんな一言を添えるときれいです。
「前提次第で多少上下はしますが、日本のアイス市場はおおよそ数千億円規模と考えられます。」
この「妥当性チェック」までできると、単なる計算ではなく、ビジネス感覚を持って数字を扱える人として見てもらいやすくなります。

まとめ：型は「前提確認 → MECEで分解 → 数字を置く → 計算 → チェック」
フェルミ推定のやり方を一行でまとめると、前提を確認し、MECEを意識して分解し、ざっくり数字を置いて計算し、最後に妥当性をチェックするという流れです。
面接では、この「型」を落ち着いてなぞれるようにしておくと、どんなお題が来ても大きく崩れずに対応できるようになります。

フェルミ推定のパターン

フェルミ推定には大きく分けて、金額推定と個数推定の2パターンがあります。以下で詳しくその2つを解説していきます。

金額推定

売上推定とは、いくらお金が動いているかを計算するフェルミ推定のことです。売上推定には市場規模を出すものと売り上げを出すものの2種類があります。

1. 市場規模を出す金額推定
たとえば「日本のコーヒー市場の規模は？」「日本の自動車販売の市場規模は？」のように、市場全体でどれくらいお金が動いているかを見積もる問題が、このタイプです。

2. 売り上げを出す金額推定
このタイプは、市場全体ではなく、特定の店舗や施設など“個別の単位”の売上を見積もる問題です。たとえば「コンビニ1店舗の年間売上は？」「東京ディズニーリゾートの年間売上は？」といった問いが当てはまります。

金額推定の考え方
売上推定を考えるとき、需要ベースで考えるか、供給ベースで考えるかを先に決めると考えやすくなります。需要ベースとは、どれくらいの人が、どの頻度で、いくら使うかを考えるやり方、供給ベースとは、どれくらいの店舗や工場が、どのくらい売っているかを考えるやり方です。ざっくりいうと、買う側から見るか、売る側から見るかですね。

需要ベースと供給ベースの考え方の使い分け
需要ベースと供給ベースは、どちらもフェルミ推定で欠かせない考え方ですが、基本的には需要ベースで組み立てる前提で考えるのがよいです。理由はシンプルで、ケース面接の売上向上系ケースでは需要ベースで売上を分解し、どの数字を動かせば売上が伸びるかを考える流れになりやすいからです。数値算定の段階から需要ベースで置いておくと、売上を構成する要素が見えやすくなり、後半の施策検討にもつなげやすくなります。

また、BtoC（企業が一般消費者向けに商品・サービスを提供するビジネス）では、基本的に需要ベースで考えるほうが自然です。供給ベースで組み立てようとすると拠点数を置く必要が出てきますが、拠点数を概算するのは前提を作りにくく、説明が難しくなりがちです。

一方で、供給ベースで考えたほうがよいのはBtoB（企業が企業向けに商品・サービスを提供するビジネス）のときです。BtoBは消費者行動のようにイメージしづらい場合もあるため、拠点数や企業数、契約件数など供給側の単位を起点にしたほうが組み立てやすいことがあります。

個数推定

個数推定とは、物や人など何かの数を出すフェルミ推定です。個数推定には所有物、非所有物の数を推定するもの、出来事の回数を出すものなどがあります。

個数推定の考え方
個数推定は、計算テクニックというより「数え方の設計」だと思うと整理しやすいです。ポイントは、対象をいきなり一撃で当てにいかず、「その数はどういう積み上げで生まれていそうか」を先に分解して、形として構造化しておくことです。

同じ「個数」でも、対象によって数えやすい捉え方は変わるかもしれません。なので最初に、「この数は何を起点に考えるとイメージしやすいか」を決めておくと、推定の筋道が作りやすくなります。

もうひとつは、前提を揃える意識です。何を含めて何を含めないのか、同じ人の複数回を足し込むのか、などを軽く決めておくと、推定がブレにくくなります。フェルミ推定では、答えの数字そのものよりも、「どう分解して、どう構造として置いたか」が説明になっていく、くらいに考えるとちょうどいいと思います。

フェルミ推定にかかる時間の目安

フェルミ推定の制限時間は約5~10分が目安です。
企業や面接形式によって前後しますが、面接で出される場合は「短時間でざっくり答えを出す前提の問い」として扱われます。ひとつの問題に何十分もかけるのではなく、数分~10分程度で「どう分解して考えたか」「どんな前提を置いたか」「どう結論まで持っていったか」を見せるイメージです。
そのため、何分で解き切るかを気にしすぎるよりも、限られた時間内でプロセスをわかりやすく説明できるように練習しておくことが大切です。

企業がフェルミ推定を面接で使う主な目的・評価されるところ

企業はなぜ面接でフェルミ推定を出すのでしょうか。それは、論理性や説明力、問題解決への姿勢などを一度に見るためです。ここでは、その具体的な評価ポイントを詳しく見ていきましょう。

1. 論理的思考力・構造化スキルを確認するため
フェルミ推定は、情報がほとんどない中で「考えるプロセス」を見せてもらう問題です。面接官が見ているのは、次のようなポイントです。
・いきなり数を当てにいくのではなく、要素を分解して筋道を立てているか
・「エリア」「人口」「利用頻度」など、自分なりの切り口で構造化できているか
・前提条件を置くときに、飛躍の少ない妥当な考え方になっているか
コンサル・IT・企画職など、日々「曖昧な課題」を整理していく仕事では、この構造化のセンスが非常に重要なため、フェルミ推定はそのチェックツールとして使われます。

2. 不確実な状況での意思決定力を見るため
ビジネスの現場では、完璧な情報がそろうことはほとんどありません。限られた時間と情報の中で、「まずどこから考えるか」「どのレベルで結論を出すか」が求められます。フェルミ推定を通して、企業は次のような点を見ています。
・不確実な前提でも、割り切って数字を置きにいけるか
・完璧を求めて止まるのではなく、一定の精度で意思決定できるか
つまり、「情報が足りないから考えられない人」か「情報が足りなくても前に進める人」かを見極める意図があります。

3. コミュニケーション力・説明力をチェックするため
フェルミ推定は、黙々と計算して正解を出すテストではありません。実際の面接では、途中経過を言語化しながら進めていくことが求められます。
・なぜその分解や前提にしたのか、論理を相手にわかるように説明できるか
・面接官からのツッコミ・質問に対して、柔軟に前提を修正できるか
これはそのまま、会議やクライアントとの打合せでのコミュニケーション力につながるため、フェルミ推定を通じて「一緒に仕事がしやすいか」を見ているとも言えます。

4. 数字への感度・ビジネスセンスを測るため
フェルミ推定では、人口・世帯数・利用頻度など、ビジネスでよく使う数字の感覚が問われます。企業が見ているのは、
・現実離れした数字になっていないか、常識とのすり合わせができているか
・数字をもとに「だからビジネスとしてはこう考えられる」と、定量→示唆まで話をつなげられるか
といった部分です。特に企画・マーケ・コンサル系の職種では、数字とビジネスの感覚を行き来できるかが重視されます。

5. ストレス耐性・メンタルの強さを見たいケースもある
フェルミ推定に不慣れな候補者にとって、「初めて見るタイプの問題を、その場で考えさせられる」のはそれなりにプレッシャーです。企業によっては、あえてフェルミ推定を出すことで、
・予想外の質問に対しても、落ち着いて対応できるか
・途中で詰まっても、考え直したり、面接官と相談しながら軌道修正できるか
・緊張した状態でも、最低限のパフォーマンスを出せるか
といったストレス耐性や立て直し力を確認している場合もあります。

フェルミ推定で参考になりそうな数字

すべてを覚える必要はありません。まずは星印（★）がついているものだけ押さえておけば大丈夫です。

日本の基礎知識
内容	ざっくり値
★日本の人口	1.25億人
★世帯数	5,000万世帯
★平均寿命	80歳
1世帯あたり人数	2.5人
就業者数（働いている人）	7,000万人
平均年収	460万円
学生数（小~大合計）	1,500~2,000万人
15歳未満の子供の数	1,500万人
65歳以上の高齢者の数	3,600万人
大学生の数	290万人
高校生の数	300万人
小学校数	2万校
大学数	800校
日本の国土面積	38万平方キロメートル
森林割合	3分の2
可住地（人が住んでいるエリア）	10~12万平方キロメートル
東京23区の人口	1,400万人
三大都市圏の人口	6,000万人
法人の数	400万社
コンビニ店舗数	5万店
スーパー店舗数	1~2万店
日本の名目GDP	550~600兆円
出生数	70万
大学進学率	50％
大企業の数	1.1万社
中小企業の数	350万社

世界の基礎知識
内容	ざっくり値
人口	76億人
地球の円周	40,000km
地球の直径	12,000km
地球の表面積	5億平方キロメートル

例題

以下では、フェルミ推定の例題と、その問題を解くときの考え方の一例を紹介します。フェルミ推定は「正解の数字を当てる」ことよりも、「どう分解すれば筋の通った推定になるか」を示すことが大切です。ここでは、短時間でも再現しやすい分解の型に沿って、例題ごとに一つの考え方をご紹介します。

国内の自動車販売の市場規模を求めよ

まず「市場規模」をどう定義するかを決めます。新車の販売金額なのか、中古も含めるのか、自家用車か商用車も含めるかなど、これらの範囲を最初に定義しておくとブレません。
そのうえで、いきなり金額を置くのではなく、「買い替えでどれくらい市場が動くか」という見方で組み立てる方法もあります。国内にある車の総量と、平均の買い替えサイクル（たとえば耐用年数を6年と仮置きする）を前提に置けば、年間にどれくらい買い替え需要が発生しそうかのイメージが作れます。法人はサイクルが短め、個人は長めになりやすいかもしれない、というように前提が動きそうな点を添えておくと自然です。
金額で市場規模を扱う場合は、最後に「平均単価」をどう置くかが論点になります。軽と登録車で価格帯が違う、新車でも幅が大きい、こうした前提を言語化しておくと、推定の筋が通ります。

日本にあるスターバックス1店舗の1日の売り上げ

日本にあるスターバックス1店舗の1日の売り上げは、「その店舗でどれだけ買われるか」から考えてみる、というやり方もあります。たとえば売上は、「来店する人の数」×「1人がその店で支払う金額」くらいに分けておくと整理しやすいかもしれません。
来店する人の数は、時間帯のピークで増えたり減ったりするかもしれませんし、駅前・オフィス街・郊外など立地によっても変わりそうです。1人が支払う金額も、ドリンクだけで終わる人が多い日もあれば、フードや追加注文が入りやすい日もあるかもしれない、くらいに置いておくと自然です。最後に、曜日・季節や天候、客席数と滞在時間など、上下に動きそうな要因を添えておけば、推定の筋は通ります。

日本で1日に行われるオンライン会議（Web会議）の回数は何回くらいか？

今回は、参加者ベースで全体像を作り、最後に“会議の件数”に戻す考え方を紹介します。
まず「オンライン会議」を、ZoomやTeamsなどの会議ツールで行う複数人のミーティング、と定義します。次に、会議件数を直接当てにいくのではなく、「オンライン会議に参加する人の母数」と「1人あたりの参加頻度」を前提にして、どれくらいオンライン会議が発生していそうかを捉えます。職種や業種で参加頻度が違うので、ざっくり層を分けて考えると筋が通ります。
最後に、参加回数の話のままだと水増しになりやすいので、「1回の会議に何人くらい参加するか」を前提に置いて、会議というイベントの回数として整える、という流れです。

コーヒーの市場規模

コーヒーの市場規模は、細かく作り込みすぎず、まずは前提をざっくり置いて計算を回す、という考え方でも進められます。分解は「コーヒーを飲む人の数」×「1人あたりの購入回数」×「1回あたりの支出」くらいで十分かもしれません。
このとき大事なのは精密さよりも筋の良さなので、計算しやすいキリのいい数字で置いて、普段の感覚と大きくズレていないかを確認しながら進めるイメージです。たとえば飲む人は人口全体ではなく“飲む層”に寄せて考える、購入回数は平日と休日の違いをならして平均っぽく置く、支出も細分化しすぎず大きめに一つ置く、くらいの粗さで押さえておくと自然です。最後に、市場に何を含めるかだけ軽く定義しておけば、前提の違いも扱いやすくなります。

まとめ

以上で見たように、フェルミ推定は詳しいデータがない状況でも、前提を置いて筋の通った概算を出すための思考法です。面接で評価されるのは計算の正確さよりも、前提の置き方、MECEな分解、結論までの説明のわかりやすさです。基本の型は「前提確認→分解→数字を置く→計算→妥当性チェック」で、この流れを落ち着いてなぞれるようにしておけば、どんなお題でも対応しやすくなります。まずは金額推定と個数推定のパターンを押さえ、よくある例題で分解の型を反復しながら、限られた時間内でプロセスを言語化する練習をしておきましょう。

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①2026年1月20日(火) 19:00-20:30②2026年2月16日（月）19:00-20:30　締切：①2026年1月13日（火）②2026年2月9日（月） KPMGコンサルティング Technology Risk Service 女性向けキャリアセミナー KPMGコンサルティング Technology Risk Serviceと複数企業にて女性向けキャリアセミナーが開催されます。セキュリティ・データ領域に興味がある女性はぜひこの機会をご利用ください。

2026年3月7日(土) 9:30-18:00 締切：2026年2月27日（金）12:00 アビームコンサルティング EXA-Chem&Csm 1日選考会 アビームコンサルティングのEXA-Chem&Csm（素材化学CB）tにて一日選考会が開催されます。

2026年2月19日（木）19:00-20:00 締切：2026年2月17日（火）20：00 アビームコンサルティングデジタルテクノロジービジネスユニット(DT-BU) キャリアセミナー テクノロジー経験を活かした事業変革、クライアントへの一気通貫の伴走支援に興味ある方！お気軽にご参加いただけるセミナーですので、この機会にご応募下さい。

2026年1月22日（木）19：00-20：00,3月19日（木）19：00-20：00　申込締切：各開催日3営業日前 EYSC TC- Digital Platforms & Transformation キャリアセミナー このたび、EY Japan Consultingの基幹業務を担うテクノロジーコンサルティングチーム（SAP領域中心）にて、説明会を開催いたします。SAPや基幹システムのご経験をお持ちの方に、ぜひ積極的にご参加いただければと思います。

①2026年2月8日（日）、②2月23日（月・祝）締切：①2026年2月4日(水)20:00、②2026年2月20日(木)20:00 WorkX 1day選考会 戦略・ITコンサルティングと6,000名のフリーランスコンサルタントのプラットフォーム運営を行うWorkXにて1day選考会が開催されます。1日で選考が完了する貴重な機会ですので、ぜひご検討ください！