「你覺得台灣有幾間7-11？」
假設你正在面試MBA或是顧問公司，聽到這個問題第一個念頭會是什麼？如果能用網路，第一件事就是Google看看有沒有答案。但其實面試官在詢問這題，並不是希望你「背過」答案或是「查得到答案」，他們更希望你在不知道正確答案的情況下，可以透過邏輯分析和累積的知識常識，給出一個合理的公式、套用已知的數據，算出一個範圍或是一個大概的數字。
這樣的過程就是「費米推論」，本書作者給了一個相當精確的定義：針對未知的數字，依據常識．知識，運用邏輯，進行計算。
很多人聽到費米推論問題時，心中會想：「問這個做什麼？」然後會開始侷促不安，因為費米問題常常沒有標準答案，而我們從小都被訓練回答擁有唯一答案的問題。
在作者的引導下，你會發現費米推論「被破解了」，原本覺得沒有頭緒的問題，透過「因數分解」、「田字格」等技巧，可以一步一步拆解成已知、容易取得數字的分項，再利用「加權平均」就可以計算出一個大概的值。
這個值正確與否，其實沒有那麼重要！因為詢問你費米推論問題的那個人，常常更希望聽到你的「推論過程」跟「講故事的能力」。
回到開頭的問題：「你覺得台灣有幾間7-11？」
套用作者「因數分解」技巧，可以先分解：台灣總人數＝7-11的店數 × 7-11的密度（人數 / 店）。我們知道台灣大概有2,300萬人，所以問題簡化成了估算7-11的密度。
那麼一間7-11大概可以服務多少人？不清楚沒關係，我們繼續來估算：都會區白天一小時平均抓20組客人，夜間10組客人，算起來每天有16 × 20 + 8 × 10＝400人；但不是每個人都會去7-11，假設是1/5的人會去7-11，那麼一間7-11涵蓋的對象就是大概400 × 5＝2,000人 / 店。
所以如果全部是都會區，全台灣大概就會有2,300萬 / 2,000＝1萬間店，這個就可以當成我們的上限。
但因為台灣並非都是都會區，我們就運用「田字格」技巧，設定800萬人在都會區、1,500萬人在非都會區；假設非都會區一間店可以服務都會區五倍的客人，所以密度是2,000 × 5 = 10,000人 / 店。透過加權計算：台灣的7-11總數＝都會區7-11總數 + 非都會區7-11總數＝800萬 / 都會區密度 + 1,500萬 / 非都會區密度＝800萬 / 2,000 + 1,500萬 / 10,000＝4,000 + 1,500 = 5,500
網路上2023年12月底，7-11店數有6,859家，跟推論有差距！
但請注意，就算數字對不上也沒關係，因為你已經成功把原本的問題拆解成了「都會區╱非都會區」的「7-11密度」跟「人口數」，充分地展示自己將「未知數字」分解為「已知數字」的能力。
以上的推論過程，如果能夠加上「說故事的能力」就更好，例如告訴面試官每小時20組客人這個數字，是觀察到白天7-11大概1～5分鐘結帳一位客人，平均算3分鐘，除下來一小時就是20組客人，結合自身經驗（就算你沒有真的去計算過客人的數量）可以更讓人印象深刻。
在未來的世界中，「有標準答案」的工作機會將會越來越少，因為那些事很容易被AI取代。與此相對，擅長進行「費米推論」的人會得到更多的機會，因為他們擅長面對不確定的挑戰，擅長分解問題、進行估算，也會更容易修正錯誤、回饋後得到更精準的答案。
當你下次遇到「費米推論」問題時，記得運用本書提供的技巧，好好展示「面對沒有標準答案的問題還能從容應對」的能力，絕對會讓提問者印象深刻、使你脫穎而出！
（本文作者顧家祈，斜槓創業家／AI學習專家，金融新創公司hiHedge創辦人暨CEO）