生成AIでEAを作る手順と限界｜ChatGPTで書けること・書けないこと

生成AIにMQL5のコードを書かせること自体は、2026年時点ですでに実用的な水準にあります。問題は、そこで短縮できる工程が全体のどこなのかが理解されていないことです。EA自作の工程のうちAIが肩代わりできるのは実装部分だけで、ロジックの発見も、検証も、資金設計も、依然として人間の仕事として残ります。この記事では、実際に使える手順と、出てきたコードで必ず確認すべき項目を整理します。

AIが得意な工程・苦手な工程

「低」が並んでいる工程は、 EA自作の完全ロードマップ でいうステップ2・5・7にあたります。ここは短縮できません。

実務手順：5ステップ

ステップ1：仕様を先に文章で確定する

AIに投げる前に、自分で次の6項目を埋めます。ここが曖昧なままだと、AIは「それらしい」コードを返しますが、あなたの意図とは別物になります。

• 通貨ペアと時間足（1つずつ固定する）
• エントリー条件（参照する足と価格まで指定）
• 利確条件
• 損切り条件（必ず数値で）
• ロットの決め方
• 動かさない時間帯

ステップ2：役割と制約を明示してプロンプトを組む

短い指示より、制約を並べたほうが精度が上がります。次のテンプレートをコピーして使ってください。

あなたはMQL5のEA開発者です。以下の仕様でMT5用のEAを書いてください。

【厳守】
- MQL5のみを使用。MQL4の関数（OrderSend の旧形式、OrderSelect など）は使わない
- 発注は #include <Trade\Trade.mqh> の CTrade クラスを使う
- 判定は「確定足」で行う。形成中の足（index 0）で判断しない
- 配列は必ず ArraySetAsSeries で時系列順に設定する
- ロットは SYMBOL_VOLUME_MIN / _STEP / _MAX で丸める
- SL/TP は SYMBOL_TRADE_STOPS_LEVEL を確認し、NormalizeDouble で桁を揃える
- マジックナンバーで自分のポジションだけを判定する
- 発注結果のリターンコードを Print で出力する
- 調整したい値はすべて input 変数にする

【仕様】
- 通貨ペア : USDJPY / 時間足 : H1
- 買い : EMA(12) が EMA(48) を上抜けた次の確定足の始値で成行買い
- 売り : EMA(12) が EMA(48) を下抜けた次の確定足の始値で成行売り
- 損切り : 300ポイント固定
- 利確   : 600ポイント固定
- 同時保有 : 最大1ポジション
- ナンピン・マーチンゲールは使わない

【出力】
- 完全な .mq5 のソースコード1ファイル
- 各関数の先頭に日本語のコメントを付ける
- 仕様に書かれていない挙動を勝手に追加しない。
  不明な点はコードを書く前に質問してください

ステップ3：出力されたコードを自分で読む

ここを飛ばすと、AIを使う意味の大半が失われます。最低限、次の7項目を自分の目で確認してください。

ステップ4：デモ口座で挙動を確認する

コンパイルが通ったら、まずデモで動かします。確認するのは成績ではなく挙動です。

• 想定した条件でエントリーしているか（ログにエントリー理由を出力させる）
• 同じ足で重複エントリーしていないか
• SL/TPが意図した価格に設定されているか
• 「エキスパート」タブにエラーが溜まっていないか
• サーバー時刻のずれで時間フィルタがずれていないか（ サーバー時間とGMTオフセット ）

ステップ5：検証はAIに任せず自分でやる

バックテストの結果をAIに読ませて「良いですか？」と聞くのは意味がありません。判断基準は数字ではなく、その数字がどう作られたかにあるからです。期間を分割した検証、パラメータ感度の確認、ウォークフォワードまで自分で回してください（ ウォークフォワード分析 、 カーブフィッティングの見抜き方 ）。

AIが特に役立つ3つの使い方

生成AIの最も現実的な用途は、実はゼロからのEA生成ではありません。

1. エラーの原因調査

MT5のエラーコードとログの該当行を貼り付けて原因を聞く使い方です。10030（Invalid fill）、10014（Invalid volume）、10016（Invalid stops）のような頻出コードは、切り分けが早く済みます（ 注文エラーの原因と対処 ）。

2. 既存コードの解説

ソース付きで配布されているEAや、自分が昔書いたコードを読む助けになります。「この関数は何をしているか」「この条件が真になるのはどういう相場か」を聞きながら読むと、理解が速く進みます。

3. 部分的な機能の追加

すでに動いているEAに、時間帯フィルタやスプレッドフィルターを足す作業です。全体を書かせるより、変更範囲が限定されるぶん検証しやすく、失敗しても切り戻しが容易です。

AIでは解決しない3つのこと

優位性は生まれない

AIは既存の情報からもっともらしい回答を構成します。「勝てるロジックを教えて」という問いに返ってくるのは、公開情報として流通している一般論です。それが市場で機能するなら、すでに機能していません。

検証の責任は移らない

コードの出どころが何であれ、実口座に入れる判断をするのは自分です。AIが書いたことは、損失が出たときの理由になりません。

「AI」というラベルは品質を保証しない

市販EAの世界では、2026年時点で「AI搭載」を謳う商品が多数流通しています。しかし当編集部が調査した範囲では、ラベルと実績が一致しない例も確認されています。たとえば「ニューラルネット＋ChatGPT-4 Turbo統合のAIスキャルピング」と説明されるEAが、MQL5 Market上の評価で★3.58（62件）にとどまり、ライブシグナルが削除されている例がありました（MQL5 Market製品ページ、2026年9月24日確認）。

販売を考える場合の注意

AIに書かせたコードを販売する場合、確認すべきは3点です。

「ソフトを売り切りで販売する」ことと、「購入者ごとにパラメータを調整して渡す」「売買判断を継続的に配信する」「口座情報を預かる」ことの間には、法的な意味で大きな差があります。詳しくは 作ったEAを販売するには と EA販売は違法になるのか で整理しています。

よくある失敗

1. 仕様を決めずにAIに丸投げする。 返ってくるのは「一般的なEA」であって、あなたのEAではありません。
2. コードを読まずにコンパイルだけ確認する。 前述の1〜4の誤りは、コンパイルでは検出できません。
3. AIの説明を検証せずに信じる。 MQL5の仕様については、必ず MQL5公式リファレンス で裏を取ってください。
4. バックテストの良し悪しをAIに判断させる。 過剰最適化かどうかは、数字ではなく作り方の問題です。
5. MQL4のコードを貼って「MQL5に直して」で済ませる。 下書きにはなりますが、注文APIの設計が違うため、そのままでは動きません。
6. デモを飛ばして実口座に入れる。 最も高い授業料になります。

まとめ

生成AIは、EA自作の実装工程を大幅に短縮します。一方で、ロジックの発見・検証・資金設計という本体部分には触れません。**結果として、AIの恩恵を最も受けるのは「仕様を書ける人」**です。逆に言えば、AIを使いこなすための準備は、AIの使い方を学ぶことではなく、自分のルールを言葉にする訓練になります。

次に読むべき記事として、コードを読めるようになりたい方は MQL5の基本構造 へ、コードを書かない選択肢を比べたい方は ノーコードEA作成ツールの比較 へ、実装だけを他人に任せたい方は EA開発の外注費用と発注テンプレート へ進んでください。全体像は EA自作の完全ロードマップ にまとめています。