フェルミ推定は、限られた情報を基に論理的な推測を行い、大まかな数値を迅速に見積もる手法です。
主に問題解決や意思決定に用いられます。
本記事ではその特徴や医療、介護、リハビリ分野での活用例について解説します。
フェルミ推定とは
フェルミ推定とは、限られた情報をもとに大まかな数値を迅速に見積もる方法です。
名前はイタリアの物理学者エンリコ・フェルミに由来し、彼が複雑な問題をシンプルに分解して合理的な見積もりを行ったことにちなんでいます。
この手法は、問題を細かい部分に分け、それぞれの部分に対して見積もりを行い、その結果を統合することで、全体の見積もりを得るプロセスを含みます。
フェルミ推定の方法
ではこのフェルミ推定の方法について解説します。
ここでは…
- 大まかな枠組みを設計
- 具体的な数値をどう導き出すかを考える
- 実際に計算する
…というプロセスで解説します。
大まかな枠組みを設計
フェルミ推定の最初のステップは、問われた問題に対する解答を導き出すための大まかな枠組みを設計することです。
これは、問題をどのように分解し、どの部分に焦点を当てるかを決定するプロセスです。
例えば、「日本には何台の車があるか」という問題に対しては、まず人口を基に車の所有率を考え、それに基づいて全体の台数を推定するという枠組みを作成します。
この段階では、問題を簡単な部分に分けて、それぞれの部分についての推定を行う準備をします。
枠組みを設計することで、論理的な思考プロセスを確立し、見積もりを行うための土台を作ります。
具体的な数値をどう導き出すかを考える
次に、具体的な数値をどう導き出すかを考えます。これには、既知の情報や一般的な統計値、自身の経験からの推定などが用いられます。
例えば、車の所有率を推定するために、過去の統計データや他の国のデータを参考にすることができます。
また、身近な観察や経験も重要です。例えば、自分の周囲の人々がどのくらいの割合で車を所有しているかを考慮することができます。
これらの情報を基に、推定を行うための具体的な数値を導き出し、それを次の計算ステップに活用します。
実際に計算する
次に、実際に計算を行います。
この際、大まかな概算であっても問題ありません。
例えば、日本の人口が約1億2000万人であり、車の所有率が50％と推定される場合、全体の車の台数は約6000万台と計算できます。
このように、具体的な数値を基に簡単な計算を行い、大まかな見積もりを得ます。
このステップでは、複雑な計算は避け、シンプルでわかりやすい方法を用いることが重要です。
また、計算の過程で仮定を置く場合は、その仮定が合理的であるかを常に意識します。
妥当性を検証する
最後に、推定の妥当性を検討します。
推定結果が現実的であるか、または他の情報と矛盾しないかを確認します。
例えば、推定した車の台数が過去のデータや他の国のデータと比較して極端に異なる場合、その理由を考えます。
さらに、推定結果が現実の範囲内にあるかどうかも重要です。
もし推定が非現実的である場合は、初めから見直してどこで誤った仮定をしたのかを再検討します。
このプロセスを通じて、推定結果の信頼性を高め、より正確な見積もりを得ることができます。
医療・介護分野におけるフェルミ推定の具体例
医療・介護領域においても、フェルミ推定は様々な場面で活用することが可能です。
ここでは具体的な例として…
- 需要予測
- リソース管理
- 疫学的研究
- 新規事業の計画
…について解説します。
需要予測
需要予測は、医療・介護領域においてフェルミ推定を活用する代表的な例です。
例えば、ある地域の高齢者人口やその地域の特性（都市部か地方か、交通の便が良いかなど）を考慮に入れて、将来必要となる介護サービスの需要を推定することができます。
具体的には、地域の総人口と高齢者割合、過去の高齢者人口の増減トレンド、他地域のデータを参考にすることで、今後の高齢者人口を推定します。
次に、高齢者のうち、どれくらいの割合が介護サービスを必要とするかを見積もり、これに基づいて将来的な介護サービスの需要を予測します。
このような需要予測は、適切なサービス提供体制を計画するための重要な参考資料となり、リソースの効率的な配分や新規施設の設立を検討する際に役立ちます。
リソース管理
病院や介護施設では、リソース管理にフェルミ推定を活用することができます。
例えば、患者や利用者の数、その病状や介護度、施設の規模などを考慮に入れて、必要な医療・介護スタッフの数や医療機器の数を推定します。
具体的には、施設のベッド数や入院患者の平均在院日数を基に、年間の延べ入院患者数を見積もります。
その後、患者一人当たりに必要な看護師や医師の人数を計算し、施設全体で必要なスタッフ数を導き出します。
さらに、患者の病状や介護度によって必要となる医療機器や備品の数も見積もり、リソースを適切に管理することで、効率的な運営を実現します。
疫学的研究
フェルミ推定は、疫学的研究においても有効なツールです。
特定の疾患の発生率や死亡率を推定する際に、限られたデータから合理的な見積もりを行うことができます。
例えば、ある地域の人口と既知の疾患発生率を基に、年間の新規発生件数を推定します。
次に、医療機関からの報告や地域の健康調査データを活用して、疾患の死亡率を推定します。
このような疫学的推定は、公衆衛生の観点から重要な情報を提供し、予防対策や医療リソースの配分計画に役立ちます。
また、感染症の流行予測や予防接種計画の立案にも活用できるため、地域社会の健康維持に貢献します。
新規事業の計画
新しい医療・介護サービスを提供する際にも、フェルミ推定は重要な役割を果たします。
事業の成功可能性を評価するために、市場規模や競合他社の状況、目標とする顧客層の特性などを考慮に入れて推定を行います。
具体的には、ターゲットとする地域の総人口と高齢者人口を基に、潜在的な顧客数を見積もります。
次に、同地域内の既存のサービス提供者の数や利用者数を調査し、市場の競争状況を評価します。
さらに、提供予定のサービスに対する需要の高まりや価格設定なども考慮して、事業の収益性や成長可能性を推定します。
これにより、リスクを低減し、効果的なビジネス戦略を立案することが可能となります。
リハビリテーションにおけるフェルミ推定の具体例
リハビリテーションの領域においても、フェルミ推定は様々な場面で活用することが可能です。
ここではその活用例として…
- リハビリの効果予測
- リソース管理
- 新規サービスの計画
…について解説します。
リハビリの効果予測
リハビリテーションの効果を予測する際に、フェルミ推定を用いることができます。
例えば、患者の年齢、性別、疾患の種類、重症度、リハビリの頻度や強度などを考慮に入れて、リハビリ後の機能改善の程度を推定します。
具体的には、過去のデータや文献を参考に、似たような条件の患者がどの程度の回復を遂げたかを基にします。
また、リハビリの期間やその内容も重要な要素として考慮します。
これにより、患者やその家族に対して予測可能な回復の見通しを提供し、リハビリテーションの計画をより現実的かつ効果的に立てることができます。
リソース管理
リハビリテーション施設では、フェルミ推定を活用して効率的なリソース管理を行うことができます。
例えば、患者の数やその病状、施設の規模などを考慮に入れて、必要なリハビリスタッフの数やリハビリ機器の数を推定します。
具体的には、施設のベッド数やリハビリのセッション数を基に、年間の延べリハビリセッション数を見積もります。
その後、患者一人当たりに必要なリハビリスタッフの人数や機器の使用率を計算し、施設全体で必要なリソースを導き出します。
これにより、リハビリテーション施設はリソースを最適に配分し、効率的な運営を実現することができます。
新規サービスの計画
新しいリハビリテーションサービスを提供する際にも、フェルミ推定は重要な役割を果たします。
事業の成功可能性を評価するために、市場規模や競合他社の状況、目標とする顧客層の特性などを考慮に入れて推定を行います。
具体的には、ターゲットとする地域の総人口とリハビリを必要とする患者数を基に、潜在的な顧客数を見積もります。次に、同地域内の既存のサービス提供者の数や利用者数を調査し、市場の競争状況を評価します。
さらに、提供予定のサービスに対する需要の高まりや価格設定なども考慮して、事業の収益性や成長可能性を推定します。
これにより、リスクを低減し、効果的なビジネス戦略を立案することが可能となります。