Kaggle と Google が無料の 5 日間アジェンティック AI コースを開始
Kaggle と Google は、アジェンティック AI の構築方法を学ぶための無料 5 日間オンラインコースを開始した。
キーポイント
アジェンティック AI 教育の開始
Kaggle と Google が共同で、初心者から中級者向けにアジェンティック AI の基礎を教える無料オンラインコースを開始した。
実践的な演習重視
講義だけでなく、AI エージェントの構築方法を学ぶための実践的な演習が中心となっている。
幅広い対象者への対応
このコースは特定の専門家に限らず、初心者から中級者までを対象としており、アクセスしやすい内容になっている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このコースは、急速に発展しているアジェンティック AI の分野において、実務家や開発者が体系的に知識を習得する重要な機会を提供します。特に実践的な演習を通じて即戦力となるスキルを身につけられる点は、業界全体の技術水準向上に寄与すると考えられます。
編集コメント
アジェンティック AI は現在最も注目されている分野の一つであり、Kaggle と Google のような主要プラットフォームが教育リソースを提供することは、業界全体の成長を加速させる重要な一歩です。実践的な演習に焦点を当てている点は、理論だけでなく実装能力も同時に育成できる点で評価できます。
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# エージェント型 AI の学習
2025 年 11 月、AI エージェントの構築を学ぶ無料コースに 150 万人以上が登録しました。これは誤植ではなく、単なる登録数の虚飾でもありません。同じ参加者グループから、11,000 件以上の最終課題提出が寄せられました。Google と Kaggle が共同開催した「5 日間 AI エージェント集中講座」は、参加者数において史上最大級の技術コースの一つとなりました。
ライブ開催期間を逃してしまった方にとって朗報です。全コンテンツが無料で、好きなペースで学習できるようになっています。また、世間の hype（過熱感）が示唆していた以上に、中身は充実しています。
# 実際には何なのか
この講座は、2024 年に開催された「GenAI インテンシブ」の続編です。その前回のイベントでは 14 万人以上の開発者が参加し、ギネス世界記録に認定されるほど大規模なバーチャル AI コンファレンスとなりました。2025 年版では、広範な生成 AI から焦点を絞り、「エージェント」そのものに特化しました。これは、そもそも「エージェントとは何か」という点について依然として混乱が残っている現状を踏まえた、適切な判断と言えます。
このライブコースは2025年11月に5日間にわたって開催されましたが、現在はKaggle Learnガイドとしてセルフペース形式にリニューアルされています。そのため、自分のスケジュールに合わせて学習を進めることが可能です。また、コホート（同期）型の体験を好む方向けに、「バイブコーディング」をテーマにした新バージョンが2026年6月に開催されました。
いずれの形式でも、このコースの核心は教材そのものの質にあります。
5日間のカリキュラム概要
各日は、技術的なホワイトペーパーと、GeminiおよびGoogle Agent Development Kit（ADK）を活用した2つのハンズオン・コドルームで構成されています。概念を学んだ直後に実践で実装し、即座に理解を深める仕組みです。
1日目：エージェント入門
エージェントのアーキテクチャと、「タスクを実行するために本当にエージェントが必要なのか、それとも単純なワークフローで十分なのか」という根本的な問いについて学びます。ここでは初めてのエージェントと、マルチエージェントシステムの構築を行います。
2日目：ツール利用とMCPによる相互運用性
エージェントがどのようにツールを活用するか、独自ツールの作成方法、そしてModel Context Protocol（MCP）を用いて外部システムと連携させる仕組みを解説します。また、長時間実行されるタスクにおける「人間の承認プロセス（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」の重要性にも触れます。この仕組みがあるかないかが、有用なエージェントと危険なエージェントを分ける鍵となります。
3日目：コンテキストエンジニアリング——セッションとメモリ
状態を保持し、記憶するエージェントの構築法や、セッションを超えて永続的な長期記憶を持たせる方法を学びます。多くの自作エージェントがここで機能不全に陥るため、ここは時間をかけて丁寧に理解することが重要です。
4日目：エージェントの品質
ログ記録、トレーシング、メトリクス、そしてエージェントの応答とツール使用の両方を評価する方法。もし一日だけ本気で取り組むなら、この日が最適です。エージェントが実際に機能しているかを測定するスキルは、ほとんど誰にも教わらずに、かつ生産環境への展開を急ぐ誰もが切実に必要としているものです。
5日目：プロトタイプから本番へ
エージェント間プロトコルと、Vertex AI Agent Engine などの管理型ランタイムへのデプロイ方法。チームの目を引くノートブックから、実際のユーザーが使えるシステムへと至る、地味だが重要な最後の一段階です。
# 誰が受けるべきか、そして最大限活用するには
Python が書けて、LLM の API を呼び出した経験があれば、受講可能です。このコースはプログラミングの基礎知識を前提としていますが、エージェント開発の専門知識までは求めません。まさに現在の多くの実践者がいるレベルに合致しています。
これらの集中講座でよく見られる傾向へのアドバイスです：コードに飛びつくためにホワイトペーパーをざっと読み飛ばさないでください。3 日目と 4 日目の評価や文脈設計に関する資料こそが、長く役立つ理解の核となる部分です。これは後から動くリポジトリをコピーして得られるものではありません。コドラボではエージェントの作り方を学びますが、ホワイトペーパーではなぜ自分の作ったものが壊れてしまうのかの理由を教えてくれます。
このコースは無料で、現在 Kaggle で利用可能 です。最終プロジェクトでは、修了後に具体的な成果物を提示できます。150 万人が 5 日間を費やして受講しました。あなたの時間にも同じ価値があるはずです。
Nahla Davies はソフトウェア開発者であり、テックライターです。技術ライティングに専念する前は、Samsung、Time Warner、Netflix、Sony といった大手クライアントを抱える Inc.5,000 に選出された体験型ブランディング企業でリードプログラマーを務めるなど、多彩な経歴を積んでいました。
原文を表示
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# Agentic Learning
In November 2025, more than 1.5 million people signed up for a free course on building AI agents. That's not a typo, and it's not a MOOC's vanity metric for registrations that never convert: the same cohort filed more than 11,000 capstone submissions. Google and Kaggle's 5-Day AI Agents Intensive became, by attendance, one of the largest technical courses ever run.
The good news for anyone who missed the live week: all of it is now free and self-paced, and there's a lot more to it than the hype suggested.
# What It Actually Is
The course is Google and Kaggle's follow-up to their 2024 GenAI Intensive, which itself drew 140,000-plus developers and a rerun that set a Guinness record for the largest virtual AI conference. The 2025 edition narrowed the focus from generative AI broadly to agents specifically, which is the right call given how much confusion still surrounds what an agent even is.
The live run happened over five days in November 2025, but the whole thing has since been transformed into a self-paced Kaggle Learn Guide, so you can now work through it on your own schedule. A refreshed run, themed around vibe coding, also went out in June 2026 for those who prefer the cohort experience. Either way, the material is the draw.
# The Five Days
Each day pairs a technical whitepaper with two hands-on codelabs built on Gemini and Google's Agent Development Kit, so you're reading the concept and then immediately building it.
Day 1 - Introduction to agents:** Agent architectures and the fundamental question of when a task needs an agent at all versus a simpler workflow. You build your first agent and your first multi-agent system.
Day 2 - Tools and interoperability with MCP: How agents use tools, how to write custom ones, and how the Model Context Protocol (MCP) lets agents talk to external systems. This day also introduces human-in-the-loop approval for long-running operations, which is the difference between a useful agent and a dangerous one.
Day 3 - Context engineering: Sessions and memory: Building stateful agents that remember, and giving them long-term memory that persists across sessions. This is where most homemade agents quietly fall apart, so it's worth slowing down here.
Day 4 - Agent quality: Logging, tracing, metrics, and evaluating both an agent's responses and its tool use. If you take one day seriously, take this one. Measuring whether an agent works is the skill almost nobody teaches and everyone shipping to production desperately needs.
Day 5 - Prototype to production: The agent-to-agent protocol and deploying to a managed runtime like Vertex AI Agent Engine. The unglamorous last mile between a notebook that impresses your team and a system real users can hit.
# Who Should Take It, and How to Get the Most from It
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If you can write Python and you've called an LLM API, you're ready. The course assumes programming literacy but not agent expertise, which is exactly the band most practitioners sit in right now.
One piece of advice from watching how these intensives tend to go: don't skim the whitepapers to rush to the code. The evaluation and context-engineering material on days three and four is where the durable understanding lives, and it's the part you can't pick up later by copying a working repo. The codelabs teach you to build an agent. The papers teach you why yours keeps breaking.
The whole thing is free, it's available now on Kaggle, and the capstone gives you something real to point at when you're done. A million and a half people found five days for it. Yours are probably worth the same.
Nahla Davies** is a software developer and tech writer. Before devoting her work full time to technical writing, she managed—among other intriguing things—to serve as a lead programmer at an Inc. 5,000 experiential branding organization whose clients include Samsung, Time Warner, Netflix, and Sony.
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