AIをEA開発者としてどう使い、何を実測し、採用・不採用を決めるかを、ACE Gold、Exit Lab、AIEA-1、FinalMIX、RCEGold、百戦錬磨の実体験からまとめました。 AIはもっともらしく間違え、改善案で成績が悪化し、勝率が上がっても純益が減ることがあります。16案を検証して初期設計へ戻った経験や、SurveyLimitの設定30万本に対し実取得が約7万本だった確認も扱います。 収録内容：実践マニュアルPDF、改善案検証記録XLSX、README。AIへの依頼テンプレート、一案一変更の比較、過学習を避ける台地の見方、未知相場での確認、採用判定の記録方法を解説します。 過去の特定条件における開発経験をまとめた教材です。EAの将来利益を保証するものではありません。