カリキュラム
AI Agent×Kaggle
Month 2
Month 2
ML/データ
需要を予測し在庫を最適化しよう
全30ステップ · 約20時間
Step 1: Step 1
0時間
1-0
需要予測と在庫最適化
LESSON
1-0
ブルウィップ効果と需要変動
LESSON
1-0
需要予測手法の全体像
LESSON
1-0
演習:需要予測フレームワークを設計しよう
LESSON
1-0
Step 1 確認クイズ
LESSON
Step 2: Step 2
0時間
2-0
Store Salesデータセットの理解
LESSON
2-0
時系列データの分解
LESSON
2-0
自己相関分析
LESSON
2-0
外部要因の分析
LESSON
2-0
演習:Store Salesデータを徹底分析しよう
LESSON
2-0
Step 2 確認クイズ
LESSON
Step 3: Step 3
0時間
3-0
Facebook Prophet
LESSON
3-0
ARIMA/SARIMAモデル
LESSON
3-0
MLによる時系列予測
LESSON
3-0
アンサンブル予測
LESSON
3-0
Step 3 確認クイズ
LESSON
3-5
演習:予測モデルを構築・比較しよう
EXERCISE
90分
Step 4: Step 4
0時間
4-0
需要予測エージェントの設計
LESSON
4-0
Step 4 確認クイズ
LESSON
4-0
演習:需要予測AIエージェントを実装しよう
LESSON
4-2
予測ツールの実装
LESSON
30分
4-3
LangGraphワークフロー構築
LESSON
30分
4-4
異常検知とアラート設計
LESSON
30分
Step 5: Step 5
0時間
5-0
予測精度モニタリング
LESSON
5-0
自動再 学習パイプライン
LESSON
5-0
ビジネスKPI連動評価
LESSON
5-0
演習:モニタリング計画を策定しよう
LESSON
5-0
Step 5 確認クイズ
LESSON
Step 6: Step 6
0時間
6-0
総合演習:在庫最適化戦略レポート
LESSON
6-0
総合確認クイズ
LESSON