2026年9月13日2026年9月14日

一言で生成AIといっても、Gemini、Claude、ChatGPTなど、シリーズだけでも数多く存在し、各シリーズで多様なモデルが開発されています。その進化スピードは凄まじく、頻繁に新しいモデルがリリースされる状況です。

では、どのAIモデルがドル円のMTF（マルチタイムフレーム）分析に適しているのでしょうか？

検証するまでもなくAIの進化は目覚ましいため、普段使いのシリーズをそのまま使っていれば、期待を超える精度で回答してくれる日も近いとは思います……が。

そこは私も人の子。人間の性として、やはり比べてみたくなりますよね（笑）。

そこで先週（2026年9月7日〜9月11日）は、ドル円相場におけるGemini 3.6 FlashとClaude Sonnet 5の予測結果について、お互いに評価させてみました。つまり、「Geminiの予測」をGeminiとClaudeで、「Claudeの予測」もGeminiとClaudeで評価するという、双方向での採点検証です。

Geminiによる評価

生成AI予測：総合スコア

Gemini 3.6 Flash 82 / 100点

Claude Sonnet 5 78 / 100点

項目別評価の内訳

評価項目	配点	Gemini 3.6 Flash	Claude Sonnet 5	評価・比較コメント
環境認識・方向性	30	25	24	全体として上位足の下降トレンドを両者とも正確に把握。Geminiは短期の切り返しも細かく分析。
エントリー・TP/SL精度	30	26	20	Geminiは具体的かつ実現可能性の高い数値を提示。Claudeは幅が広すぎて見送りになる傾向。
テクニカル根拠の妥当性	20	17	16	MA、PP、RSI/ストキャスの組み合わせは両者良好。Geminiのボリンジャーバンド併用が的確。
リスク管理・イベント対応	20	14	18	CPI発表時のイベントリスク回避において、Claudeが完璧なノーポジション判断を実施。
合計	100	82	78	Geminiが数値精度の高さで優勢、Claudeがリスク管理で優勢。

得点に影響した具体的要因

• 高得点の理由:
  • Gemini 3.6 Flashは、9/7（月）および9/8（火）において、エントリー価格帯・利確目標（TP）・損切り（SL）のすべてでピンポイントの精度を発揮しました。ピボットポイント（PP）と短期移動平均線の重なりを論理的に言語化できていた点が加点要素となりました。
  • Claude Sonnet 5は、9/11（金）のCPI指標発表という最大波乱要素に対し、「発表跨ぎの禁止」「下振れ時のショートシナリオ」を完璧に提示し、トレーダーの資金防衛に大きく貢献しました。
• 失点した具体的要因:
  • Geminiは、9/11（金）にテクニカルの反発サイン（ゴールデンクロス等）を過信し、超重要指標であるCPI直前に押し目買い（ロング）を推奨してしまい、大振れによるSL被弾を招きました。
  • Claudeは、週初（9/5記事）等で戻り売りゾーンを「156.7〜158.0円」に設定するなどレンジ幅の設定が大雑把であり、実際のデイトレードでは注文が約定しない「指値届かず」の機会損失を多く生みました。

Claudeによる評価

生成AI予測：総合スコア

Gemini 3.6 Flash 64/100点

Claude Sonnet 5 82/100点

項目別評価の内訳

評価項目	配点	Gemini 3.6 Flash	Claude Sonnet 5
方向性的中率	30点	20点	25点
テクニカル根拠の妥当性	20点	14点	16点
エントリー・利確・損切りの精度	30点	18点	24点
リスク管理・柔軟性	20点	12点	17点
合計	100点	64点	82点

得点に影響した具体的要因

• 月〜火にかけての戻り売りシナリオは両モデルともほぼ的中しており、この区間の差は小さい。
• 差がついた最大の要因は金曜のCPI対応。Geminiは押し目買いという単一方向に賭けて結果的にSL接触。Claudeは指標通過までノーポジションを徹底し、通過後の分岐シナリオで実勢に近い側を的確に用意していた。
• 水曜のオーバーソールド反発は両モデルとも取りこぼしており、ここは両者共通の減点要素。
• Claudeは「戻り高値の切り下げ」など値動きの質的な変化を捉える記述が随所にあり、テクニカル根拠の解像度でもやや上回った。

まとめ

感じてはいましたけど、AIも自分には甘いですね。

他人（他モデル）への評価は厳しく、自分（自モデル）のミスは過小評価。自己採点を含む双方が出した点数が物語っています。

先週の目的：「どのAIモデルがドル円のMTF分析に適しているか？」については、正直、これを結論付けるだけのデータは持ち合わせておりません。

私の感じた使用感

世の中、メジャーなAI、GPT-6 Astra・Claude Fable 5.1・Gemini 3.8 Flashの登場に沸いていますが、ここでは庶民の味方：無料プランの一般的なAＩの使用感を述べるに留めます。

これにはドル円MTF分析以外の、画像を扱った資料作りやコーディングといった場面を含みます。

▶ Claude Sonnet 5

• プログラミング能力（コーディング）が高い
  • 以前、ChatGPTやGeminiで断念したMQL4からMQL5へのコードの移植をいとも簡単に成功。
• 日本語が圧倒的に自然
  • ただし文字数を指示しないと文章が長くなりがち。私のプロンプトが悪いのでしょうが、毎回、「少し短くして」を指示する羽目に…。
• 画像生成には向かない
  • 処理速度が遅い？出来上がった画像は却下しました。

▶ Gemini 3.6 Flash

• 無料プランでも高速なGemini 3.6 Flashを利用できる
  • 普段のブログ記事程度なら、あっと言う間に完成する
• 文脈理解に優れる
  • 前後の文脈や書き手の意図を反映した「人間らしい意訳」が得意
  • 私のいい加減なプロンプトを最も正確に理解
• 画像生成・デザイン力は抜群
  • 指示してから画像生成までの時間がやたら短い。
  • 画像内の日本語表記は苦手なようで、中国語（文字）と思われる表記になることが多い。
  • 英語なら問題なし

▶ GPT-5.6 Luna

• 私のプロンプトの指示を完全に無視
  • このプロンプトは、もともと（1年以上前）はGPTシリーズの指示に従って作ったものなんだけど…。
  • 「私ならこうする！」と自己主張が強めだけど、教えられることも多々あり。

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※ 今後の方針：当面、MTF分析には、使いやすく、私のプロンプトとも相性の良い「Gemini」の使用を続けます。この世界、半年で状況が変わってるので、どうなることやらですが・・・。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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