「日本にコンビニは何軒ありますか」と聞かれて、黙り込んだ経験がある人は多いはずです。統計を知らないから黙るのではありません。知らない数字を、自分の常識から組み立てる回路を持っていないから黙るのです。
『「フェルミ推定」から始まる問題解決の技術』の著者、高松智史さんはBCGの出身で、現在は「考えるエンジン講座」を主宰しています。本書はフェルミ推定を、面接対策の小道具から、新規事業や市場分析、KPI設計に使える思考の型へ引き上げようとする一冊です。
「具体の指示」しか書かない、という文体の選択
本書は、抽象的な助言を避け、「具体の指示」だけを書くことを徹底します。
著者がもっとも嫌うのは、「相手の気持ちになって考えよう」といった抽象的な助言です。言われた側は、何を変えればよいのかが分からず、行動が変わらないからです。
そこで本書は、「まず最初にこれをやる」「このパターンを覚える」という書き方を徹底します。読者が迷う余地を残さないぶん、こちらの状況に合わせて型を選び直す作業は、読み手の側に残されます。
巷の本が「安全運転を心がけよう」と言うところを、「運転中は携帯の電源を切れ」と書く、というのが著者自身のたとえです。実用的であるとは、この粒度で書くことを指しています。
定義も短いのです。フェルミ推定とは、未知の数字を、常識や知識をもとにロジックで計算することだといいます。
未知の数字を、常識・知識を基に、ロジックで計算すること
ここで効いているのは「常識や知識をもとに」の部分です。突飛なデータを持ち出さず、自分がすでに知っていることだけで納得できる式を組みます。この制約が、あとで述べる「筋の良い式」の判断基準にもなっていきます。
本書は全体を、答えのないゲームとして扱います。
本書の構成はA面とB面に分かれています。A面の前半は、ボルダリングやDVDレンタル、美容院といった身近な題材で因数分解の基礎を練習します。後半は、ターゲット設定、価格づけ、未来予測と、事業家の視点が入ってきます。B面は問題解決と成長戦略への接続にあてられています。
全体を貫く姿勢として、著者は3つのルールを挙げます。
- 出てきた答えの当たり外れよりも、そこまでの道筋がどれだけ洗練されているかを評価すること
- 1つの式を絶対視せず、2つ以上の選択肢を並べて比較しながら選ぶこと
- 1人で完成形をつくろうとせず、チームで議論し、ときには炎上しながら磨くこと
問うべきは数字の正誤よりも、プロセスの質です。市場規模を出すたびに「この数字は合っているのか」と不安になる癖は、この前提を置くと弱まります。正解が確認できない問いに対して、確認できる部分、つまり式の組み方に評価の軸を移すからです。
読み方にも指示があります。解説を読む前に必ず自分で解くこと。そして要約ノートはつくらず、引っかかった一行だけを書き留めること。解けなかった感触が残っているほうが解説が頭に入る、というのが著者の理屈です。
筋の良い式は、ビジネスモデルを映している
筋の良い式は、数字より先に、事業の収益構造と広がり方を映しています。
中心概念は、因数分解に現実とビジネスモデルを反映させるという考え方です。例に出てくるのはボルダリングの市場規模で、「人口に、やる人の割合と単価を掛ける」式は、割合が0.5%や1%のような極端に小さな値になります。
論理は通っていても扱いにくく、事業の構造が見えません。著者はこれを筋が悪いと呼びます。
筋の良い式は「施設数に、1施設あたりの会員数と月会費を掛ける」形になります。オーナーは月会費のストック収入を狙い、マイナーな競技ゆえに熱心な愛好者が友人を連れてきます。こうした収益構造と広がり方が、式に埋め込まれているわけです。算出値は約343億円とされます。
数字そのものより、式の構造がビジネスを語っています。
DVDレンタルの例も示唆に富みます。推定値は約47.7億円から50億円で、動画配信に押された市場を扱います。著者は、全盛期と現在を比べること、他媒体への移行を式に入れることを勧めます。延滞金で稼いでいた収益構造まで踏み込むと、単なる市場規模の算出が、失われた市場の構造解剖に変わります。
解像度を上げる道具として、細かいが効く装置が2つあります。
美容院の売上高を問われたとき、全国平均をぼんやり出さず、「表参道にある美容院」と具体化します。
表参道なら、遠くからわざわざ来る客が中心になるので、商圏を基にした式よりも、席数と回転数と単価を掛ける式のほうが筋が良いのです。算出は約4.2億円から6億円。
さいたま新都心の住宅街なら、商圏方式が勝ちます。同じ美容院でも、輪郭の切り方で最適な式が入れ替わります。
「この数字が正しい現実だとしたら、世の中はどうなっているか」と問います。銭湯の市場規模が約1,310億円から1,500億円と出たなら、1人が年に何回通う計算になるか。自分や周囲の生活実感と合うか。合わなければ式に戻ります。数字の気持ち悪さを放置しない感度を、著者はもっとも強調します。
田の字、不の換算、動かせる変数。事業家の視点が入るところ
フェルミ推定の手順が、そのまま戦略立案の手順になります。
セグメンテーションの章に出てくるのが「田の字」です。縦軸と横軸で4象限に切るのですが、軸は見た目の整い方でなく、象限ごとに実態の数字や行動が大きく変わるかどうかで選びます。
形だけ整ったマトリクスは、著者に言わせれば役に立ちません。銭湯なら「都会と地方」「住宅街とオフィス街」で切ると情景が浮かび、推定の精度が上がります。
使い道は市場規模に限りません。新規事業では、右上の象限にコアユーザーを置き、まずここから攻めると決めます。全層を同時に狙わないための、議論の単位として働きます。
A面後半の「不の換算」は、不満、不便、不快、不都合、不幸といった日常の「不」が年に何回起きるかを数え、解消サービスとして金額にする手法です。
スカッシュの例では、コートの空きを毎回探す不便や、相手がいない不幸を換算すると、約350億円という現在の市場の外側に潜在需要が見えてきます。普通の市場規模が顕在化した市場を測るのに対し、不の換算はまだ世の中にない市場を見積もります。
B面では、マッチングアプリで1か月にデートできる回数(約2.3回)を因数分解します。出てくる変数は、自分のスワイプ回数、相手のスワイプ率、マッチ後にデートを申し込む割合、相手が応じる割合などです。
このうち、自分の努力で動かせるのはスワイプ回数と申し込む割合で、相手のスワイプ率と応諾率は動かせません。動かせない変数を嘆いても結果は変わらないので、動かせる変数に力を集中します。著者はこれを「マネージャーの仕事は論点を絞ること」と言い切ります。
業績が伸びないとき、立地や天気や景気を並べ始めるとキリがありません。要素に分け、動かせるかどうかで仕分け、残った変数に資源を投じます。本書の山場はここにあります。
学習論として目を引くのが「暗記ドリブン」です。一般には理解してから暗記しますが、目に見えない思考の技術では、自分の間違いに気づけません。自転車は転べば分かりますが、因数分解は、ロジックが通っていれば本人には正しく見えてしまうからです。
だから先に、著者が示す型を丸ごと覚えます。ボルダリングならこの式、銭湯ならこの軸、と引き出しに入れておき、使ううちに理解を追いつかせます。新しい問題に出会ったら、ゼロから考えず、似た過去の問題の型を引く「リファレンス思考」もこれに連なります。
型が引き出しに入っていれば、白紙を前にして手が止まる時間が減り、議論の叩き台を早く出せます。会議で最初の式を出す役を引き受けやすくなる、というのが編集部の見立てです。
事例が国内の消費者向けに偏っている点を割り引いて読む
本書の事例は国内の消費者向けサービスに偏っているため、割り引いて読む必要があります。
実務に持ち込む前に、読み手として気をつけたい点が3つあります。
一つ目は、例題がボルダリング、美容院、銭湯、スカッシュ、マッチングアプリといった、国内の消費者向けサービスに集中していること。法人向けの取引や、客の数よりも契約の単価と期間が効くような事業に、同じ型がそのまま使えるかは、本書の範囲では確かめられません。
編集部は、自分の事業に合わせて式の骨格から組み直す前提で読むのが妥当だと考えます。
二つ目は、掲載された数値(343億円、4.2億円から6億円など)が、実データと突き合わせた検証結果ではなく、式の良し悪しを見せるための例示だと読める点です。数字を引用や転用に使うのは避けたほうがよいでしょう。
三つ目は、暗記ドリブンの前提です。型を先に覚える方法は、ロジックが通れば正しく見えてしまう弱点を補う意図ですが、型が合わない問題に出会ったときの見分け方は、本書では多く語られません。辻褄思考で現実と照らす習慣とセットで使う必要があると読めます。
明日から使える4つの動かし方
まずは1日1回、街の店の売上を推定するところから始めましょう。
実務に落とすなら、次の4つが現実的です。
1. 1日1回、街の店を推定しましょう。 通勤路の美容院やカフェを題材に、顧客数と単価を掛ける需要側の式と、席数と回転数を掛ける供給側の式を組み、どちらが筋が良いかを口に出して選びます。
2. 出た数字に辻褄思考をぶつけましょう。 「これが正しければ自分は年に何回使う計算か」と自問し、家族や友人の利用感覚と照らします。
3. ターゲット設定で田の字を描きましょう。 年齢や性別ではなく、購買頻度と客単価のように、値に差が出る2軸で切り、コアユーザーを右上に置きます。
4. KPIを仕分け直しましょう。 チームが追う指標を紙に全部書き、動かせるものと動かせないものに分けて、動かせるものだけに力を注ぎます。
一度に全部やると続きません。1から始め、習慣になってから次に進むくらいがちょうどよいでしょう。
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『論点を研ぐ』則武譲二 本書の山場である「動かせる変数に論点を絞る」を、より上流の「何を解くべきか」の側から扱います。因数を出す段階から、問いそのものを定義する段階へ視線を上げたい人に向きます。
