2026年9月5日の夜、ターミナル上でAI分析システムを数週間テストした後、iCafeFXアプリのユーザーからメールが届きました。「あなたのシステムは取引注文を出しません。分析結果を提示するだけです」という内容でした。私のシステムから保存されたテキストファイルも添付されており、すべてが意図通りに動作していることを確認できて安心しました。
なぜターミナル上でAI分析システムを構築するのか
Mac Mini M4 Pro上でFLUXやTyphoonモデルを試した経験から、チャット形式の質問応答は、迅速で直接的な回答が必要な取引ターミナルには適さないことがわかりました。MT5に直接接続し、チャートを即座に分析できるシステムが必要でした。同時に、取引端末に注文を送信しないよう制御する必要もありました。ターミナル上でシステムを構築することで、エンドユーザーアプリよりも制御性を高めることができました。
安全性を重視したシステム設計
最も重視したのは安全性です。AIが取引注文を送信する権限を持つことを避けたいと考えていました。そのため、システムには2つの制限を設けました。第一に、ファイルとHTTP読み取り専用チャネルでのみ応答し、注文送信を引き起こす入力を受け付けないようにしました。第二に、Redhat MCP AIを処理の仲介者として使用し、直接コードを生成して実行する仕組みを防ぐメカニズムを備えています。
日本語での質問とMT5チャートの分析
日本語とMT5チャートを同時に理解できるシステムを構築することは、最も困難な課題でした。チャートからデータを分析し、トレーダーにとって理解しやすい日本語に変換するシステムを構築する必要がありました。特にトレンドの説明、シグナルの強さ、トレーダーにとって有益な助言についてです。ボーナスや利益を保証するアドバイスではなく、分析と情報提供に重点を置いています。
システムの完全性テスト
このシステムのテストには2週間以上かかりました。技術的な質問から金市場に関連する経済的な質問まで、最も複雑な質問にシステムが応答できるかをテストしました。3秒以内に回答を返すことを目標とし、回答の長さは約1,748バイトに設定しました。これは、十分な情報を提供しつつも長すぎない適切なサイズです。
システムの結果
テストが完了した後、非常に満足できる結果を得ました。システムはMT5チャートを正確に分析し、明確な日本語で翻訳し、トレーダーにとって有益な情報を提供できました。私が確信したことは、システムのソースコードを検証して注文送信コマンドが存在しないことを確認できたことです。これは当初から設定していた主要な目標でした。
学びと次のステップ
このプロジェクトは私たちのチームにとって重要な創造的な取り組みでした。取引用のAIシステムを設計する際は安全性が最優先であることを学び、既存のソフトウェアとシームレスに連携できるシステムを構築することの重要性を理解しました。将来的には、リアルタイム分析を改善し、より正確なトレンド予測機能を追加したいと考えています。
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続きを読む：iCafeFXシステム全体についてこちらをご覧ください。アプリのAIチャット機能についてはこちらで確認できます。
