Step 4 確認クイズ

AIエージェントによる需要予測自動化に関する確認クイズである。5問中4問以上の正解で合格となる。

Q1. 安全在庫

サービスレベル95%、日次需要の標準偏差が100個、リードタイムが4日の場合、安全在庫の計算式として正しいものはどれか？（z値=1.645）

• A) 1.645 x 100 x 4 = 658個
• B) 1.645 x 100 x sqrt(4) = 329個
• C) 1.645 x 100 / 4 = 41個
• D) 1.645 x 100 x 4^2 = 2,632個

正解: B) 1.645 x 100 x sqrt(4) = 329個

解説: 安全在庫 = z x σ x √L（σ=需要の標準偏差、L=リードタイム）。リードタイムの平方根を掛けるのは、リードタイム中の需要変動がL日分の標準偏差の合成であるため。1.645 x 100 x 2 = 329個。

Q2. 発注点法

平均日次需要が200個、リードタイムが5日、安全在庫が400個の場合、発注点はいくつか？

• A) 600個
• B) 1,000個
• C) 1,400個
• D) 2,000個

正解: C) 1,400個

解説: 発注点 = 平均日次需要 x リードタイム + 安全在庫 = 200 x 5 + 400 = 1,400個。在庫がこの水準を下回ったら発注を行う。

Q3. LangGraphワークフロー

LangGraphのStateGraphにおいて、conditional_edgesの役割として正しいものはどれか？

• A) ノード間のデータを変換する
• B) 状態に基づいて次のノードを動的に決定する
• C) 複数のノードを同時実行する
• D) エラー発生時のリカバリ処理を行う

正解: B) 状態に基づいて次のノードを動的に決定する

解説: conditional_edgesは、現在の状態（State）を評価する関数の結果に基づいて、次に実行するノードを動的に選択する。需要予測エージェントでは、クエリタイプ（forecast/anomaly/ordering/trend）に応じて適切なToolノードにルーティングするために使用する。

Q4. アラートシステム

需要の急増検知において、実績が予測の180%だった場合の対応として最も適切なのはどれか？

• A) 情報として記録するのみ
• B) 緊急アラートを発報し、追加発注を検討する
• C) 予測モデルを即座に再学習する
• D) アラートを無視して通常運用を続ける

正解: B) 緊急アラートを発報し、追加発注を検討する

解説: 実績が予測の150%を超える場合は需要急増として緊急アラートを発報する。180%はこの閾値を大きく超えており、在庫不足のリスクが高い。物流担当と営業に通知し、追加発注の検討が必要。モデル再学習は中期的な対応として別途検討する。

Q5. エージェント設計

需要予測エージェントのTool設計原則として、最も重要でないものはどれか？

• A) 単一責務（各Toolは1つの機能のみ担当）
• B) 冪等性（同じ入力には同じ出力を返す）
• C) 最大性能（処理速度を最優先する）
• D) エラーハンドリング（失敗時に明確なエラーを返す）

正解: C) 最大性能（処理速度を最優先する）

解説: Tool設計では、単一責務、冪等性、エラーハンドリング、型安全性が重要な原則である。処理速度も考慮すべきだが「最優先」ではない。信頼性や保守性を犠牲にして速度を追求すると、本番運用で問題が発生するリスクが高まる。

結果

• 4問以上正解: 合格。Step 5に進もう。
• 3問以下: Step 4のレッスンを復習してから再挑戦しよう。

推定所要時間: 30分