# フェルミ推定

フェルミ推定アプリでは、フェルミ推定を使って概算数値の推測を行います。

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FlG50nlELTMrAAsvjfHkG%2F%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-10-29%209.50.37.png?alt=media&#x26;token=1f356bd6-6c8f-4eac-a7f1-6d43d2909086" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **推測したい数値（例：日本国内の電柱の数）：**\
  世界に存在するぬいぐるみの数

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2F3Z5ygzGokCsrcwj4GKNh%2F%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-10-29%209.52.08.png?alt=media&#x26;token=708b0577-2dd4-4d7c-b6ba-43d1e18f6867" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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フェルミ推定を用いて世界に存在するぬいぐるみの数を見積もるためには、以下のステップで分析を進めます。

### 1. 世界の人口を基にした推定

- 世界の人口：約80億人（2023年時点の概算）
- 1人あたりのぬいぐるみの所有数を推定する。この数は地域、年齢、性別、経済状況によって大きく異なるため、平均値を用いる。
- 保守的に見積もり、1人あたり平均5個のぬいぐるみを所有していると仮定する。これは、子供が多く所有している一方で、大人の中にはぬいぐるみを持っていない人も多いことを考慮した数値。

### 2. ぬいぐるみの生産と寿命

- ぬいぐるみの平均的な寿命を5年と仮定する。これは、一部が長期間保管される一方で、破損や流行の変化により比較的短期間で処分されるものもあることを考慮。
- 年間のぬいぐるみの生産量を推定する。世界の人口が増加し、中間所得層が拡大していることから、年間1人あたり0.5個のぬいぐるみが新たに生産されていると仮定する。

### 3. 計算

- 世界の人口に基づくぬいぐるみの所有数：80億人 × 5個 = 400億個
- 年間の新規ぬいぐるみ生産数：80億人 × 0.5個 = 40億個
- ぬいぐるみの平均寿命を考慮した存続数：年間40億個 × 5年 = 200億個

### 4. 総合推定

- 既存のぬいぐるみと新規生産されるぬいぐるみの合計を考慮すると、世界に存在するぬいぐるみの数は約400億個（既存）+ 200億個（5年間の新規生産分）= 約600億個と推定される。

### 5. 仮定と制限

- この推定は、1人あたりのぬいぐるみの所有数や年間の生産量、ぬいぐるみの平均寿命に関する仮定に基づいている。実際の数値はこれらの仮定から大きく異なる可能性がある。
- 地域による経済状況の差異、文化的な違い、市場の変動など、考慮されていない要因が多数存在する。
- ぬいぐるみの定義によっても、推定数は変わる可能性がある。例えば、非常に小さなぬいぐるみやプロモーション用の一時的なものも含めるかどうかなど。

この推定はあくまで一つの方法であり、実際の数はこの推定から大きく上下する可能性があることを留意する必要がある。
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## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者からのインプット項目を1つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="https://3244404108-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FR2CRA2CisD1pVQUgqd1g%2Fuploads%2FiAZndGCs2w8sOwjsoBO3%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=3b5e9d29-8058-400f-a47a-422f79538f9b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **推測したい数値（例：日本国内の電柱の数）**
  * 変数：@predicted numbers
  * インプットタイプ：パラグラフスタイル

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果は異なります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/marketing/fermi_estimation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.