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- 小笠原昭治のマーケティング＆ストローク
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- 2018年11月10日
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- 2,332部
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- ビジネス・キャリア ＞ マーケティング ＞ マーケティング理論
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メールマガジン最新号
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┏┏┏ 小笠原昭治の マーケティング＆ストローク
───────────────────────────────────
┏┏ 【 マーケティング編 】
───────────────────────────────────
┏ No.551 数字は 未来への道しるべ【フェルミ推定】
───────────────────────────────────
発行総数 2797部
まぐまぐ 2337部 https://www.mag2.com/m/0000111010.html
Melma！ 0460部 http://melma.com/backnumber_96400/
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【CONTENTS】DATE:2018.11.10（土）
1 CONTENTS & introduction
2 【本編】No.551 数字は 未来への道しるべ【フェルミ推定】
3 マーケティング＆ストローク／付記
4 マーケティング＆ストローク／提携誌
5 メールマガジン相互紹介
6 メルマガ『マーケティング＆ストローク』関連サイト
7 メッセージ紹介 or クッキングマーケティング or ストローク編
8 編集後記
introduction─────────────────────────────
今回は、フェルミ推定の続編。第三回目（今回で終了）になります。
珍しく、定量調査の基本に触れますが、数式や、計算が苦手な筆者でも（苦笑）
わかりやすいように（むしろ、そういう読者さんへ向けて）著わしてあります。
もしも、分からなくなったら、ゆっくりと、読み返してみれば、分かるように
なっています。
ちなみに、なんとか２カ月連続、月刊で、発行中(^^)v
───────────────────────────────────
ここから本編が始まります。現金お断り［てんや］浅草店の用意はお済みですか？
https://rocketnews24.com/2018/10/04/1123455/
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No.551 数字は 未来への道しるべ【フェルミ推定】
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■ Google。フェルミ推定、やめるってよ ■
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【問題】アリは、地球上に、何匹いる？
【問題】シカゴに、ピアノの調律師は、何人いる？
グーグル人事トップのラズロ・ボック副社長（※1）は、
『この手のクイズ（※2）を、入社試験に出したところで、意味がなかった』
と、今後は出題しないと表明。
https://matome.naver.jp/odai/2137281721731830801
（※1）ベストセラー『ワーク・ルールズ』著者
https://www.amazon.co.jp/dp/B010UV1QTW
・同じ仕事でも100倍の報酬差がついていい
・朝起きて、ワクワクしながら行ける会社って、どんな会社？
・ハーバード大に入るより25倍も難しいと言われるGoogleの採用基準とは？
（※2）この手のクイズ＝フェルミ推定、論理パズル、ブレインティーザー他
米国のみならず、日本でも、フェルミ推定を、面接で質問する企業があるそう
ですが、Googleが、
「クイズの出題は、面接担当者の、自己満足に過ぎない」
「こんな面接で、人物の思考力は、測れない」
「この種のクイズを解き明かす力と、仕事で発揮できる能力に、疑問が生じた」
「フェルミ推定と、思考力には、何の相関もない」
「こんな質問では、何も予測できないことが、データを分析してみて分かった」
と、さんざ（笑）コキおろしたことで、フェルミ推定を出題しなくなった企業
も、増えてきたとか。
だからといって、
「グーグルがヤメたから、やめるんか？」
「グーグルが死ぬっつーたら、おたくの会社も、死ぬんか？」
なんて（笑）小学生レベルの屁理屈で皮肉らなくても大丈夫♪そもそも、
『アリは、地球上に、1京匹いる』
という推定は、フェルミ推定ではありませんので（ウィリアムズ教授の推定値）
───────────────────────────────────
■ なぜ？シカゴの調律師なのか？名古屋の調律師じゃダメなのか？ ■
───────────────────────────────────
『シカゴに、ピアノの調律師は、130人いる』
という推定値は、フェルミ教授が出題したフェルミ推定で間違いないにしても、
シカゴという地名が、東京だったら、どうでしょう？
奇問（フェルミ推定）は、成り立つでしょうか？
面接という短い時間内に、フェルミ推定を、回答しなければならないそうです
（ということは、シカゴの人口を知っていなければ答えられません）が、
シカゴではなく、上海だったら？ムンバイだったら？メキシコシティだったら？
もっと、わかりやすく、地名を絞るならば、シカゴではなく、東京の、
『 銀 座 に、ピアノの調律師は、何人いる？』
という質問に、答えられるでしょうか？面接中の数分間で。
フェルミ推定を出題する面接担当者さえ、答えられないのではありませんか？
たぶん、銀座の人口や世帯数を、即座に答えられるのは、中央区役所の統計係
くらいでしょう（笑）
───────────────────────────────────
よくよく（クリティカルに）考えてみましょう。
なぜ、シカゴという地名が設問に含まれているか？というと、
・フェルミ教授の勤務先がシカゴ大学で（シカゴ大学の教員で）
・教え子（シカゴ大学の学生）へ向けて出題した
との背景を容易に推察できます。つまり、出題する側も、答える側も、
シ カ ゴ が 地 元
ゆえに、
・シカゴの人口は300万人とする
・世帯数は10万世帯とする
・世帯あたり4万ドルの収入があるとする
と、調べなくても、数字を挙げることができたのでしょう。
その推理に基づく地名を筆者にあてはめると、
・東京の人口は（四捨五入して）1,300万人とする
・世帯数は（全国の世帯平均が2.5人前後につき、学生が多い東京は二人として）
650万世帯とする
と、数分以内に答えられます。
が！
東京が、名古屋に置き換わってしまったら、まっっったく分りません（笑）
つまり、出題者と、回答者が、同じ情報を共有していればこそ（シカゴの人口
を知っていればこそ）、数分以内に回答できるというもの。
これ即ち、前々号の結論だった「アリの数が一京匹という数字（正解）よりも、
一京を導き出す 考 え 方 の ほ う が 大 事」ということであり、
考え方の基本として、「蟻の数？そんなの分からん！」と放り投げることなく、
まずは「考えてみようかな」と、挑みましょうね～ということです。
なぜなら、マーケティングの実務は、可能性を追い求める仕事だからです。
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■ 既知数とは？既に知られている数字のこと。対義語は、未知数 ■
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フェルミ推定に限らず、推定は、既知数や、近似式を元に、桁が少ない有効数
を用いて、概数を求める脳作業（造語）ですが、
文系には、わかりにくい（苦笑）ですよね（筆者も文系ですので）
要するに、当たらずも遠くない数字を、ヒントを元に、当てましょう～という
「正解のない」クイズです。
地球上にいる蟻の数のように、誰も正解を知らないタメ、推定するわけですな。
さらに詳しくは、３つの用語を知ると分かりやすくなります。ご安心めされ。
まず、既知数とは、これから調べたり、計算しなければ不明な数字ではなく、
「日本の人口は、一億二千万人」
のように、既に知られている数字のこと。対義語は、未知数。
ほら、中学生の頃、数学の授業で、「 x ＝ a + b 」のような数式を見ません
でしたか？
a が 1 で、b が 6 の場合、x ＝1 + 6 で、 x（えっくす。未知数）は 7 です
よね。
この a の 1 と b の 6 が、 既に分っている数字なので、既知の定数（係数）、
すなわち、既知数です。
この既知数（1と6）をヒントにして未知数 x（えっくす＝解答）を求めるわけ
です。
ね？カンタンでしょう？
既知数が、もし、定まった数字ではなく『 b ＝ 6または7 』のように変わる
場合、
bは 6か 7の変数（変わる数字）ですので、x＝ 7 または x＝ 8 になります）
この定数と変数が、既知の数字（既にわかっている数字）、既知数です。
この『 a が 1で、b が 6 ならば、x は 7 』という方程式が、フェルミ推定
を含む、推定のやり方で、要するに、
「こう仮定すれば、こういう数字になるよね～」
という推計が、（フェルミ）推定です。
なんのこっちゃありません、名探偵コナンが、数字教師になったみたいなもの
です。
「真実は、いつも、ひとつッ！」
───────────────────────────────────
■ 近似式とは？近似値（＝正解に近い数字）を求めるのに適した計算式 ■
───────────────────────────────────
近似式とは、高速化するために、複雑な計算式を簡略化し、近似値（＝正解に
近い数字）を求めるのに適した計算式のこと。
たとえば、ブレーキをかけた車が、停車するまでの距離を求めるとしたら？
正確に計算するには、空走距離と、制動距離から先に算出する複雑な計算式に
なり、
http://k-ichikawa.blog.enjoy.jp/etc/HP/js/CarStop/cst.html
湿ったアスファルト（摩擦係数0.5）で、反応時間を平均値の0.75秒とすると、
停止距離の測定値は、
30km/h ＝ 13.34m（時速30kmで制動した場合、停止までに、13mちょっと進む）
40km/h ＝ 20.93m
50km/h ＝ 30.11m
60km/h ＝ 40.85m
70km/h ＝ 53.16m
80km/h ＝ 67.06m
ですが、近似値（約。だいたい）で構わないので、すぐに答えを求めたければ、
時速(km/h) - 15 （ただし、60km/h以下に限る）
で求められます。要するに、スピード（km/h）から 15 を引けばいいという
こと。
これ（スピード - 15）を、近似式Ａとしましょう。たとえば、
30km/h ＝ 30-15 ＝ 15m（誤差1.66メートル ＝ 15m - 13.34m）
40km/h ＝ 40-15 ＝ 25m
50km/h ＝ 50-15 ＝ 35m
60km/h ＝ 60-15 ＝ 45m
ん～、15ではなく マイナス 20 でも成り立ちそうですね（新発見かも？）
さらなる近似値（もっともっと正解に近い数字）を求めるには、
（時速/10）×（時速/10+1）+2
の近似式Ｂを覚えておけば、近似式Ａよりも正解に近い近似値を導き出せます。
30km/h ＝ 3x4+2 ＝ 14m（誤差0.66メートル ＝ 14m - 13.34m）
40km/h ＝ 4x5+2 ＝ 22m
50km/h ＝ 5x6+2 ＝ 32m
60km/h ＝ 6x7+2 ＝ 44m
70km/h ＝ 7x8+2 ＝ 58m
80km/h ＝ 8x9+2 ＝ 74m
このように、近似式Ａも近似式Ｂも、正解に、当たらずも遠からず、だいたい
ナンボという近似 値 を導き出す、近似 式 であることが分かりますね？
───────────────────────────────────
■ 有効数字とは？端数を処理して、わかりやすくした数字のこと ■
───────────────────────────────────
最後に、有効数字とは、端数を処理して、わかりやすくした数字のこと。
たとえば、日本の人口は、直近の国勢調査によると、126,706,210人ですが、
国勢調査した時点でも、結果発表の時点でも、末位3ケタが210人であるはずが
なく、必ずや、誤差がありますよね？
なぜなら、一日に3,000人弱が誕生し、3,000人強が亡くなっていますので、秒
単位で、人口は変動しています。
そこで、調査のたびに変動や誤差が生じやすく、変わりやすい桁数（たとえば
百万人台）までを丸めて（※3）
・ざっくり、120,000,000人とし、
・120,000,000人のゼロを無視して、
・1億と2千万だけ残し、
・わかりやすく、一億二千万人
とし、ゼロ以外に残った「1」と「2」の 2 桁 が 有 効 数 になります。
（※3）数字を丸める
端数処理のこと。端数を切り上げたり、切り捨てたり、桁数を指定して、数字
を見やすくすること（例:126,706,210人 → 12,000万人）
桁数が多いと（126,706,21＝8ケタ）わかりづらいので、できるだけ少ない桁数
にするために、
・変動しにくい桁数の千万人台以上を残し（有効桁数は８ケタ以上）
・百万人台以下を0にして（下７ケタは切り捨て）
・12×10の7乗（12の上２ケタが有効数字で、あとはゼロ）＝120,000,000
にするわけです。
いかがです？
国が発表している正確な126,706,210人よりも、概数値の1億2千万人のほうが、
わかりやすくて、規模をつかみやすくて、覚えやすくいでしょう？この、
・既知の数字や、近似式を元に、
・桁数が少ない有効数を用い、
・概数を求める
というのが、推定です。フェルミ推定に限らず。
───────────────────────────────────
■ リサーチは定量調査と定性調査の一対になっている（推定は定量） ■
───────────────────────────────────
本稿の目的は、決して、フェルミ推定を否定するものではなく、フェルミ推定
が、
・凡才は真似できようはずのない天才・フェルミ教授が得意にしていた計算法
であり、それを知ったからといって、教授よろしく、
・落としたティッシュペーパーの動きから爆風を推計できるようになるか？
というと、はなはだ（笑）怪しく
（フェルミ推定と呼ばれる奇問を質問する立場の面接担当者でさえ、おそらく、
爆風を推計できませんよね？）
・フェルミ推定の他にも、推定法は、沢山ある（前号参照）
ことは事実。きわめつけは、Wikipediaに書かれてある通り、フェルミ推定は、
20年前の日本には無かったけれども、
「このような考え方自体は（中略）ビジネスシーンではきわめて当たり前のよ
うに用いられていた」
https://tinyurl.com/ybeq9r6e
より引用
それもそのはず、ビジネスの先達は、推定法など知らなくても、やる気と才覚
で、難局を克服してきました。
つまり（言わんとしているところは）フェルミ推定を覚えるのが目的ではなく、
難しい局面や、投げ出したくなる状況に遭遇したとき（仕事していると必ずや
遭遇します）
挑むまえから、逃げるよりなら、跳んで眺めてみたら如何ですか？ということ
です。
たとえ、八方ふさがりでも、上が開いていることに気づくかも知れませんので
ね。
結びになりますが、定量調査の数字は、過去を語るもので、未来は語りません。
（定量調査の分析結果 ＝ 数字 ＝ 未来への道しるべ ＝ ヒントになります）
一方の定性調査は、人が、未来を語ります。
未来とは、夢、希望、目標、明日、将来、予想、行く先のこと。これらは数字
に表れません。
マーケティング・リサーチは、定量調査と定性調査の一対になっていることを、
努々お忘れなきよう。（推定は、定量の数字のみ）
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■マーケティング＆ストローク■No.551 数字は未来への道しるべ【フェルミ推定】
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■□■ クッキング♪マーケティング ■□■
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料理を喩えにして、楽しく、わかりやすく、マーケティングに触れようと巧む
この企画。
前号に引き続き今回のテーマも“卵かけご飯(Tamago Kake Gohan)”
略して“ＴＫＧ”シリーズの第６回目。最終回になります。
第一回（No.546）は、ＴＫＧを（食事ではなく）おもちゃ化したタカラトミー
アーツ「究極のTKG」
http://www.takaratomy-arts.co.jp/specials/tkg/
第二回（No.547）は、ニーズ・ウォンツ・シーズに続く第四の発想軸「気づき」
（拙著に書きましたアウェアネス）
第三回（No.548）は、ガラパゴス化した企業の強みと機会。
第四回（No.549）は、ガラパゴス化した企業の弱みと脅威。
ご存じ、SWOT分析で、独自に進化するからこそ、強くもあり、弱くもあります。
（ ＝ 強みと弱みは表裏一体）
わかりやすくいえば、「ウチの会社は特殊だから」という強みがガンコな企業
に限って、頑固な弱みもあるということです。
思い当たるフシ（笑）あったりして？
───────────────────────────────────
前回、第五回（No.550）は、コアベネフィット（中核便益）がテーマでした。
ＴＫＧは
Ａ たまごを食べる料理なのか
Ｂ ご飯を食べる料理なのか
どっち？
ってコトで、食事する ＝ 空腹を満たす目的で、ＴをＧにＫるんですよね？
その「食事」とは、ご飯を食べるタメですか？たまごを食べるタメですか？と
いうことです（ご飯でしょ）
百歩譲って……
たまごを美味しく食べる料理でしたら、生卵にこだわる道理がありませんから、
ゆで卵、オムレツ、目玉焼き、キッシュ、だし巻玉子、クロックマダム、煮卵、
たまごサンド、いり卵、デビルドエッグ、茶碗蒸し、エッグスラット、かに玉、
フレンチトースト、××の卵とじ、スコッチエッグetc.ナンボでもありますな？
生卵でなければならないにしても、鍋焼うどんとか、すきやきとか、牛丼とか、
月見そばとか、卵ポケット付きチキンラーメンとか、色々あります。
大阪じゃカレーライスに乗せますし、徳島ラーメンに生卵は欠かせません。
黄身のみならば、しょうゆ漬けとか、ユッケとか、つくねとか、ビビンパ等々
バリエーションは豊富。
何が言いたいか？というと、ＴＫＧのコアベネフィットを、ご飯ものではなく、
たまご料理として考えてしまうと、
ちょい足し具材やＴＫＧ専用しょうゆの方向へ走ってしまい、広がりに限界は
ありますが、
ご飯もので発想すると、ＴＫＧ専門店が成り立つほど、無限（？）にメニュー
が湧いて出ますよ～という話でした。
ＴＫＧ屋さんなんて、パブネタに最適ですから、いきなり大繁盛するかも。
（白飯のみ提供するＴＫＧ屋さんは、数々、閉店していったようですが）
───────────────────────────────────
さて、ここまでのＴＫＧシリーズも、５回を数えると、メルマガ一本分の量に
なり、書き尽くせなかった余話が結構たまります。
今回の第６回目は、そうした「こぼれ話」を集めました。
【こぼれ話その壱】自社商品の宣伝にＴＫＧを使っちゃうんですから、すごい
応用力です。
・キッコーマンしぼりたて生しょうゆＴＫＧ総選挙
https://www.kikkoman.co.jp/kikkoman/namasyouyu/tkgcp/index.html
http://moviche.com/contents/news/63081/
（たぶん、ブームに敏感な広告代理店かPR会社、販促会社が、背後にいるハズ）
・日清チキンラーメン「メレンゲしろたまメーカープレゼント」キャンペーン
https://www.nissin.com/jp/news/6480
（ＴＫＧではありませんが、タカラトミーアーツ「究極のTKG」が景品）
【こぼれ話その弐】ＴＫＧを、食べ物とは決めつけずに取りこむ姿勢は、各社、
流石ですね（売れているかどうかまでは知りませんが）
・卵かけごはん専用の茶碗
・ＴＫＧスウェット
・卵かけごはんＴシャツ
・卵かけごはんiPhoneケース
・365日たまごかけごはんの本
・ミニチュアフード卵かけご飯（もはや美術！）
https://minne.com/items/7826055
・食品サンプル（もはや芸術！）
http://www.maiduru.biz/192_1546.html
【こぼれ話その参】ＴＫＧ専用系と、白飯にかける系で、それぞれのジャンル
が確立されつつあるようです。
・たまごかけごはん専用コンビーフ
・卵かけごはん専用のふりかけ
・ＴＫＧ専用宗田節
・ＴＫＧご飯専用しょうゆ
・うずらの卵かけごはんのたれ
・卵のいらない卵かけご飯の素
【こぼれ話その肆】ＴＫＧを玩具化したタカラトミーアーツさんから、電話が
入りました。
偶然にも、間違い電話でした（笑）
ＴＫＧをテーマに６回お届けしてきました今回のクッキング♪マーケティング、
いかがでしたか？
マーケティングって「面白いな」「身近にあるんだな」「三度の食事も、そう
なんだな」と思ってもらえれば、マーケティングのプロとして冥利に尽きます。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■□■ 編 集 後 記 ■□■
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
当欄の編集後記が、いつの間にか、禁煙日記になっちゃって、二年近くも連続
しましたので（苦笑）、さすがに、今回で終わりにしますね (f^_^)
それだけ長く、余燼がくすぶるんですね。火ありきのタバコだけに-----y(^｡^)
個人差はあるでしょうケド、一年以上が経った今でも、タバコに火をつける夢
を見るくらい ← ニコチンの快感を、脳が忘れていない証拠。
一説には、禁煙して一年目で「成功した」と見なされるそうです（成功率は６
％だそうです）が、
いつ、また、脳が、快楽物質のドーパミンや、エンドルフィンの刺激を求めて、
薬物、アルコール、高カロリー食、チョコレート、恋愛、ゲーム、ギャンブル、
いじめ、買物中毒よろしく、再始動するやも知れず、
そう考えると、成功なる到達点は、ないのかも。成功がなければ、禁煙に失敗
するという概念も、無くなりますし。
さはさりながら、本格的な炎夏が来る前に、エアコンのフィルターを掃除して
おこうと、取り外したら、一面、オフホワイトで、驚きました。
ホコリって、白かったんですね。今の今まで、黄土色だと思っていました（汗）
おそるべし！たばこのヤニ。
ヤニだきゃ～無いほうが良いのは、確実なようですよ (´o`) y-｡｡｡ﾟﾟﾟ~~~~~
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
メールマガジン ■ マーケティング＆ストローク ■ 終
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
「今日のメルマガは、あの人が気にしていた内容だったっけ。
そうだ！お役に立つかもしれない。転送してあげよう！共通の話題になるし」
と、当マガジンを、知人や顧客へ転送すれば、貴重な接触機会が一回増えます
ね？
しかも、作る手間いらずで、無料。Ｅメールを送るだけ。送信文のサンプルは、
----------------------------
○○○○様
お世話になっております。△△△△です。
さて、早速ですが、○○○○様が、以前、このメルマガに書かれてあることを、
https://archives.mag2.com/0000111010/
お気になさっていたような記憶がありましたので、お役に立つかも知れないと
思い、メールを差し上げました。
ご休憩のひとときにでも、お楽しみ頂ければ幸いです。
△△△△拝
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4 マーケティング＆ストローク／提携誌
5 メールマガジン相互紹介
6 メルマガ『マーケティング＆ストローク』関連サイト
7 メッセージ紹介 or クッキングマーケティング or ストローク編
8 編集後記
introduction─────────────────────────────
今回は、フェルミ推定の続編。第三回目（今回で終了）になります。
珍しく、定量調査の基本に触れますが、数式や、計算が苦手な筆者でも（苦笑）
わかりやすいように（むしろ、そういう読者さんへ向けて）著わしてあります。
もしも、分からなくなったら、ゆっくりと、読み返してみれば、分かるように
なっています。
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■ Google。フェルミ推定、やめるってよ ■
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【問題】アリは、地球上に、何匹いる？
【問題】シカゴに、ピアノの調律師は、何人いる？
グーグル人事トップのラズロ・ボック副社長（※1）は、
『この手のクイズ（※2）を、入社試験に出したところで、意味がなかった』
と、今後は出題しないと表明。
https://matome.naver.jp/odai/2137281721731830801
（※1）ベストセラー『ワーク・ルールズ』著者
https://www.amazon.co.jp/dp/B010UV1QTW
・同じ仕事でも100倍の報酬差がついていい
・朝起きて、ワクワクしながら行ける会社って、どんな会社？
・ハーバード大に入るより25倍も難しいと言われるGoogleの採用基準とは？
（※2）この手のクイズ＝フェルミ推定、論理パズル、ブレインティーザー他
米国のみならず、日本でも、フェルミ推定を、面接で質問する企業があるそう
ですが、Googleが、
「クイズの出題は、面接担当者の、自己満足に過ぎない」
「こんな面接で、人物の思考力は、測れない」
「この種のクイズを解き明かす力と、仕事で発揮できる能力に、疑問が生じた」
「フェルミ推定と、思考力には、何の相関もない」
「こんな質問では、何も予測できないことが、データを分析してみて分かった」
と、さんざ（笑）コキおろしたことで、フェルミ推定を出題しなくなった企業
も、増えてきたとか。
だからといって、
「グーグルがヤメたから、やめるんか？」
「グーグルが死ぬっつーたら、おたくの会社も、死ぬんか？」
なんて（笑）小学生レベルの屁理屈で皮肉らなくても大丈夫♪そもそも、
『アリは、地球上に、1京匹いる』
という推定は、フェルミ推定ではありませんので（ウィリアムズ教授の推定値）
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■ なぜ？シカゴの調律師なのか？名古屋の調律師じゃダメなのか？ ■
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『シカゴに、ピアノの調律師は、130人いる』
という推定値は、フェルミ教授が出題したフェルミ推定で間違いないにしても、
シカゴという地名が、東京だったら、どうでしょう？
奇問（フェルミ推定）は、成り立つでしょうか？
面接という短い時間内に、フェルミ推定を、回答しなければならないそうです
（ということは、シカゴの人口を知っていなければ答えられません）が、
シカゴではなく、上海だったら？ムンバイだったら？メキシコシティだったら？
もっと、わかりやすく、地名を絞るならば、シカゴではなく、東京の、
『 銀 座 に、ピアノの調律師は、何人いる？』
という質問に、答えられるでしょうか？面接中の数分間で。
フェルミ推定を出題する面接担当者さえ、答えられないのではありませんか？
たぶん、銀座の人口や世帯数を、即座に答えられるのは、中央区役所の統計係
くらいでしょう（笑）
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よくよく（クリティカルに）考えてみましょう。
なぜ、シカゴという地名が設問に含まれているか？というと、
・フェルミ教授の勤務先がシカゴ大学で（シカゴ大学の教員で）
・教え子（シカゴ大学の学生）へ向けて出題した
との背景を容易に推察できます。つまり、出題する側も、答える側も、
シ カ ゴ が 地 元
ゆえに、
・シカゴの人口は300万人とする
・世帯数は10万世帯とする
・世帯あたり4万ドルの収入があるとする
と、調べなくても、数字を挙げることができたのでしょう。
その推理に基づく地名を筆者にあてはめると、
・東京の人口は（四捨五入して）1,300万人とする
・世帯数は（全国の世帯平均が2.5人前後につき、学生が多い東京は二人として）
650万世帯とする
と、数分以内に答えられます。
が！
東京が、名古屋に置き換わってしまったら、まっっったく分りません（笑）
つまり、出題者と、回答者が、同じ情報を共有していればこそ（シカゴの人口
を知っていればこそ）、数分以内に回答できるというもの。
これ即ち、前々号の結論だった「アリの数が一京匹という数字（正解）よりも、
一京を導き出す 考 え 方 の ほ う が 大 事」ということであり、
考え方の基本として、「蟻の数？そんなの分からん！」と放り投げることなく、
まずは「考えてみようかな」と、挑みましょうね～ということです。
なぜなら、マーケティングの実務は、可能性を追い求める仕事だからです。
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■ 既知数とは？既に知られている数字のこと。対義語は、未知数 ■
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フェルミ推定に限らず、推定は、既知数や、近似式を元に、桁が少ない有効数
を用いて、概数を求める脳作業（造語）ですが、
文系には、わかりにくい（苦笑）ですよね（筆者も文系ですので）
要するに、当たらずも遠くない数字を、ヒントを元に、当てましょう～という
「正解のない」クイズです。
地球上にいる蟻の数のように、誰も正解を知らないタメ、推定するわけですな。
さらに詳しくは、３つの用語を知ると分かりやすくなります。ご安心めされ。
まず、既知数とは、これから調べたり、計算しなければ不明な数字ではなく、
「日本の人口は、一億二千万人」
のように、既に知られている数字のこと。対義語は、未知数。
ほら、中学生の頃、数学の授業で、「 x ＝ a + b 」のような数式を見ません
でしたか？
a が 1 で、b が 6 の場合、x ＝1 + 6 で、 x（えっくす。未知数）は 7 です
よね。
この a の 1 と b の 6 が、 既に分っている数字なので、既知の定数（係数）、
すなわち、既知数です。
この既知数（1と6）をヒントにして未知数 x（えっくす＝解答）を求めるわけ
です。
ね？カンタンでしょう？
既知数が、もし、定まった数字ではなく『 b ＝ 6または7 』のように変わる
場合、
bは 6か 7の変数（変わる数字）ですので、x＝ 7 または x＝ 8 になります）
この定数と変数が、既知の数字（既にわかっている数字）、既知数です。
この『 a が 1で、b が 6 ならば、x は 7 』という方程式が、フェルミ推定
を含む、推定のやり方で、要するに、
「こう仮定すれば、こういう数字になるよね～」
という推計が、（フェルミ）推定です。
なんのこっちゃありません、名探偵コナンが、数字教師になったみたいなもの
です。
「真実は、いつも、ひとつッ！」
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■ 近似式とは？近似値（＝正解に近い数字）を求めるのに適した計算式 ■
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近似式とは、高速化するために、複雑な計算式を簡略化し、近似値（＝正解に
近い数字）を求めるのに適した計算式のこと。
たとえば、ブレーキをかけた車が、停車するまでの距離を求めるとしたら？
正確に計算するには、空走距離と、制動距離から先に算出する複雑な計算式に
なり、
http://k-ichikawa.blog.enjoy.jp/etc/HP/js/CarStop/cst.html
湿ったアスファルト（摩擦係数0.5）で、反応時間を平均値の0.75秒とすると、
停止距離の測定値は、
30km/h ＝ 13.34m（時速30kmで制動した場合、停止までに、13mちょっと進む）
40km/h ＝ 20.93m
50km/h ＝ 30.11m
60km/h ＝ 40.85m
70km/h ＝ 53.16m
80km/h ＝ 67.06m
ですが、近似値（約。だいたい）で構わないので、すぐに答えを求めたければ、
時速(km/h) - 15 （ただし、60km/h以下に限る）
で求められます。要するに、スピード（km/h）から 15 を引けばいいという
こと。
これ（スピード - 15）を、近似式Ａとしましょう。たとえば、
30km/h ＝ 30-15 ＝ 15m（誤差1.66メートル ＝ 15m - 13.34m）
40km/h ＝ 40-15 ＝ 25m
50km/h ＝ 50-15 ＝ 35m
60km/h ＝ 60-15 ＝ 45m
ん～、15ではなく マイナス 20 でも成り立ちそうですね（新発見かも？）
さらなる近似値（もっともっと正解に近い数字）を求めるには、
（時速/10）×（時速/10+1）+2
の近似式Ｂを覚えておけば、近似式Ａよりも正解に近い近似値を導き出せます。
30km/h ＝ 3x4+2 ＝ 14m（誤差0.66メートル ＝ 14m - 13.34m）
40km/h ＝ 4x5+2 ＝ 22m
50km/h ＝ 5x6+2 ＝ 32m
60km/h ＝ 6x7+2 ＝ 44m
70km/h ＝ 7x8+2 ＝ 58m
80km/h ＝ 8x9+2 ＝ 74m
このように、近似式Ａも近似式Ｂも、正解に、当たらずも遠からず、だいたい
ナンボという近似 値 を導き出す、近似 式 であることが分かりますね？
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■ 有効数字とは？端数を処理して、わかりやすくした数字のこと ■
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最後に、有効数字とは、端数を処理して、わかりやすくした数字のこと。
たとえば、日本の人口は、直近の国勢調査によると、126,706,210人ですが、
国勢調査した時点でも、結果発表の時点でも、末位3ケタが210人であるはずが
なく、必ずや、誤差がありますよね？
なぜなら、一日に3,000人弱が誕生し、3,000人強が亡くなっていますので、秒
単位で、人口は変動しています。
そこで、調査のたびに変動や誤差が生じやすく、変わりやすい桁数（たとえば
百万人台）までを丸めて（※3）
・ざっくり、120,000,000人とし、
・120,000,000人のゼロを無視して、
・1億と2千万だけ残し、
・わかりやすく、一億二千万人
とし、ゼロ以外に残った「1」と「2」の 2 桁 が 有 効 数 になります。
（※3）数字を丸める
端数処理のこと。端数を切り上げたり、切り捨てたり、桁数を指定して、数字
を見やすくすること（例:126,706,210人 → 12,000万人）
桁数が多いと（126,706,21＝8ケタ）わかりづらいので、できるだけ少ない桁数
にするために、
・変動しにくい桁数の千万人台以上を残し（有効桁数は８ケタ以上）
・百万人台以下を0にして（下７ケタは切り捨て）
・12×10の7乗（12の上２ケタが有効数字で、あとはゼロ）＝120,000,000
にするわけです。
いかがです？
国が発表している正確な126,706,210人よりも、概数値の1億2千万人のほうが、
わかりやすくて、規模をつかみやすくて、覚えやすくいでしょう？この、
・既知の数字や、近似式を元に、
・桁数が少ない有効数を用い、
・概数を求める
というのが、推定です。フェルミ推定に限らず。
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■ リサーチは定量調査と定性調査の一対になっている（推定は定量） ■
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本稿の目的は、決して、フェルミ推定を否定するものではなく、フェルミ推定
が、
・凡才は真似できようはずのない天才・フェルミ教授が得意にしていた計算法
であり、それを知ったからといって、教授よろしく、
・落としたティッシュペーパーの動きから爆風を推計できるようになるか？
というと、はなはだ（笑）怪しく
（フェルミ推定と呼ばれる奇問を質問する立場の面接担当者でさえ、おそらく、
爆風を推計できませんよね？）
・フェルミ推定の他にも、推定法は、沢山ある（前号参照）
ことは事実。きわめつけは、Wikipediaに書かれてある通り、フェルミ推定は、
20年前の日本には無かったけれども、
「このような考え方自体は（中略）ビジネスシーンではきわめて当たり前のよ
うに用いられていた」
https://tinyurl.com/ybeq9r6e
より引用
それもそのはず、ビジネスの先達は、推定法など知らなくても、やる気と才覚
で、難局を克服してきました。
つまり（言わんとしているところは）フェルミ推定を覚えるのが目的ではなく、
難しい局面や、投げ出したくなる状況に遭遇したとき（仕事していると必ずや
遭遇します）
挑むまえから、逃げるよりなら、跳んで眺めてみたら如何ですか？ということ
です。
たとえ、八方ふさがりでも、上が開いていることに気づくかも知れませんので
ね。
結びになりますが、定量調査の数字は、過去を語るもので、未来は語りません。
（定量調査の分析結果 ＝ 数字 ＝ 未来への道しるべ ＝ ヒントになります）
一方の定性調査は、人が、未来を語ります。
未来とは、夢、希望、目標、明日、将来、予想、行く先のこと。これらは数字
に表れません。
マーケティング・リサーチは、定量調査と定性調査の一対になっていることを、
努々お忘れなきよう。（推定は、定量の数字のみ）
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■マーケティング＆ストローク■No.551 数字は未来への道しるべ【フェルミ推定】
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■□■ クッキング♪マーケティング ■□■
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料理を喩えにして、楽しく、わかりやすく、マーケティングに触れようと巧む
この企画。
前号に引き続き今回のテーマも“卵かけご飯(Tamago Kake Gohan)”
略して“ＴＫＧ”シリーズの第６回目。最終回になります。
第一回（No.546）は、ＴＫＧを（食事ではなく）おもちゃ化したタカラトミー
アーツ「究極のTKG」
http://www.takaratomy-arts.co.jp/specials/tkg/
第二回（No.547）は、ニーズ・ウォンツ・シーズに続く第四の発想軸「気づき」
（拙著に書きましたアウェアネス）
第三回（No.548）は、ガラパゴス化した企業の強みと機会。
第四回（No.549）は、ガラパゴス化した企業の弱みと脅威。
ご存じ、SWOT分析で、独自に進化するからこそ、強くもあり、弱くもあります。
（ ＝ 強みと弱みは表裏一体）
わかりやすくいえば、「ウチの会社は特殊だから」という強みがガンコな企業
に限って、頑固な弱みもあるということです。
思い当たるフシ（笑）あったりして？
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前回、第五回（No.550）は、コアベネフィット（中核便益）がテーマでした。
ＴＫＧは
Ａ たまごを食べる料理なのか
Ｂ ご飯を食べる料理なのか
どっち？
ってコトで、食事する ＝ 空腹を満たす目的で、ＴをＧにＫるんですよね？
その「食事」とは、ご飯を食べるタメですか？たまごを食べるタメですか？と
いうことです（ご飯でしょ）
百歩譲って……
たまごを美味しく食べる料理でしたら、生卵にこだわる道理がありませんから、
ゆで卵、オムレツ、目玉焼き、キッシュ、だし巻玉子、クロックマダム、煮卵、
たまごサンド、いり卵、デビルドエッグ、茶碗蒸し、エッグスラット、かに玉、
フレンチトースト、××の卵とじ、スコッチエッグetc.ナンボでもありますな？
生卵でなければならないにしても、鍋焼うどんとか、すきやきとか、牛丼とか、
月見そばとか、卵ポケット付きチキンラーメンとか、色々あります。
大阪じゃカレーライスに乗せますし、徳島ラーメンに生卵は欠かせません。
黄身のみならば、しょうゆ漬けとか、ユッケとか、つくねとか、ビビンパ等々
バリエーションは豊富。
何が言いたいか？というと、ＴＫＧのコアベネフィットを、ご飯ものではなく、
たまご料理として考えてしまうと、
ちょい足し具材やＴＫＧ専用しょうゆの方向へ走ってしまい、広がりに限界は
ありますが、
ご飯もので発想すると、ＴＫＧ専門店が成り立つほど、無限（？）にメニュー
が湧いて出ますよ～という話でした。
ＴＫＧ屋さんなんて、パブネタに最適ですから、いきなり大繁盛するかも。
（白飯のみ提供するＴＫＧ屋さんは、数々、閉店していったようですが）
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さて、ここまでのＴＫＧシリーズも、５回を数えると、メルマガ一本分の量に
なり、書き尽くせなかった余話が結構たまります。
今回の第６回目は、そうした「こぼれ話」を集めました。
【こぼれ話その壱】自社商品の宣伝にＴＫＧを使っちゃうんですから、すごい
応用力です。
・キッコーマンしぼりたて生しょうゆＴＫＧ総選挙
https://www.kikkoman.co.jp/kikkoman/namasyouyu/tkgcp/index.html
http://moviche.com/contents/news/63081/
（たぶん、ブームに敏感な広告代理店かPR会社、販促会社が、背後にいるハズ）
・日清チキンラーメン「メレンゲしろたまメーカープレゼント」キャンペーン
https://www.nissin.com/jp/news/6480
（ＴＫＧではありませんが、タカラトミーアーツ「究極のTKG」が景品）
【こぼれ話その弐】ＴＫＧを、食べ物とは決めつけずに取りこむ姿勢は、各社、
流石ですね（売れているかどうかまでは知りませんが）
・卵かけごはん専用の茶碗
・ＴＫＧスウェット
・卵かけごはんＴシャツ
・卵かけごはんiPhoneケース
・365日たまごかけごはんの本
・ミニチュアフード卵かけご飯（もはや美術！）
https://minne.com/items/7826055
・食品サンプル（もはや芸術！）
http://www.maiduru.biz/192_1546.html
【こぼれ話その参】ＴＫＧ専用系と、白飯にかける系で、それぞれのジャンル
が確立されつつあるようです。
・たまごかけごはん専用コンビーフ
・卵かけごはん専用のふりかけ
・ＴＫＧ専用宗田節
・ＴＫＧご飯専用しょうゆ
・うずらの卵かけごはんのたれ
・卵のいらない卵かけご飯の素
【こぼれ話その肆】ＴＫＧを玩具化したタカラトミーアーツさんから、電話が
入りました。
偶然にも、間違い電話でした（笑）
ＴＫＧをテーマに６回お届けしてきました今回のクッキング♪マーケティング、
いかがでしたか？
マーケティングって「面白いな」「身近にあるんだな」「三度の食事も、そう
なんだな」と思ってもらえれば、マーケティングのプロとして冥利に尽きます。
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■□■ 編 集 後 記 ■□■
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当欄の編集後記が、いつの間にか、禁煙日記になっちゃって、二年近くも連続
しましたので（苦笑）、さすがに、今回で終わりにしますね (f^_^)
それだけ長く、余燼がくすぶるんですね。火ありきのタバコだけに-----y(^｡^)
個人差はあるでしょうケド、一年以上が経った今でも、タバコに火をつける夢
を見るくらい ← ニコチンの快感を、脳が忘れていない証拠。
一説には、禁煙して一年目で「成功した」と見なされるそうです（成功率は６
％だそうです）が、
いつ、また、脳が、快楽物質のドーパミンや、エンドルフィンの刺激を求めて、
薬物、アルコール、高カロリー食、チョコレート、恋愛、ゲーム、ギャンブル、
いじめ、買物中毒よろしく、再始動するやも知れず、
そう考えると、成功なる到達点は、ないのかも。成功がなければ、禁煙に失敗
するという概念も、無くなりますし。
さはさりながら、本格的な炎夏が来る前に、エアコンのフィルターを掃除して
おこうと、取り外したら、一面、オフホワイトで、驚きました。
ホコリって、白かったんですね。今の今まで、黄土色だと思っていました（汗）
おそるべし！たばこのヤニ。
ヤニだきゃ～無いほうが良いのは、確実なようですよ (´o`) y-｡｡｡ﾟﾟﾟ~~~~~
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メールマガジン ■ マーケティング＆ストローク ■ 終
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「今日のメルマガは、あの人が気にしていた内容だったっけ。
そうだ！お役に立つかもしれない。転送してあげよう！共通の話題になるし」
と、当マガジンを、知人や顧客へ転送すれば、貴重な接触機会が一回増えます
ね？
しかも、作る手間いらずで、無料。Ｅメールを送るだけ。送信文のサンプルは、
----------------------------
○○○○様
お世話になっております。△△△△です。
さて、早速ですが、○○○○様が、以前、このメルマガに書かれてあることを、
https://archives.mag2.com/0000111010/
お気になさっていたような記憶がありましたので、お役に立つかも知れないと
思い、メールを差し上げました。
ご休憩のひとときにでも、お楽しみ頂ければ幸いです。
△△△△拝
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