23｜ER100まで作る意味

導入

Error Databaseでは、ER001からER100までを整備する構想がある。

では、なぜ100個なのか。

10個では足りないのか。

20個では不十分なのか。

この数字には、MAEPの設計思想がある。

?単発メモではなく体系化

エラーを一つ見つけて修正するだけなら、記事やメモで十分である。

しかしMAEPが目指しているのは、単発の修正ではない。

AIがMetaTraderで間違える構造を体系化することである。

誤生成を集める。

分類する。

原因を分析する。

修正方法を定義する。

再発防止ルールへ変換する。

この流れを作るには、一定以上の量が必要になる。

?100件集まると見えるもの

エラーが10件の段階では、まだ個別事例に見える。

しかし50件を超えると、傾向が見え始める。

100件まで集めると、AIがどの分野で弱いのかがかなり明確になる。

文法系。

MQL4/MQL5混同系。

イベント処理系。

Trade管理系。

Indicator Handle系。

Buffer処理系。

設計分離系。

このように、誤生成を分類できるようになる。

?教育データとしての価値

ER100まで整備されると、それは単なるエラー集ではなくなる。

AIへ渡す教育データになる。

レビュー基準になる。

品質チェックリストになる。

開発時の禁止ルールになる。

つまり、Error Databaseは品質保証装置として機能し始める。

?MAEP視点

ER100は数字ではない。

MetaTrader誤生成を体系化するための最小単位である。

AIにMetaTraderを教えるには、断片的な知識では足りない。

構造化された失敗データが必要になる。

✅まとめ

ER100を作る理由は、エラーを集めるためではない。

AIにMetaTraderを教育するための品質基盤を作るためである。