docs: restore docs/private/roadmap from 7b4908f9 (Phase 20.31)

docs/private/roadmap/phases/phase-50/README.md

@@ -0,0 +1,193 @@
+# Phase 50: GPU Box Computing 🎮
+
+**夢の実行形態：Everything is GPU Box！**
+
+## 🌟 ビジョン
+
+Nyashの「Everything is Box」哲学を活かし、超並列GPU実行を実現する革命的な実行形態。
+箱の独立性と純粋性を利用して、数万〜数百万のBoxを同時にGPU上で実行！
+
+## 📦 なぜBoxとGPUは相性が良いか
+
+### 1. **完璧な並列性**
+- 各Boxは独立 → データ競合なし
+- メッセージパッシングのみ → 同期が単純
+- 副作用なし → GPU実行に最適
+
+### 2. **メモリ効率**
+- Boxはイミュータブル → 読み取り専用GPU メモリ
+- 型が明確 → 最適なメモリレイアウト
+- 予測可能なアクセスパターン
+
+### 3. **計算の均一性**
+- 同じ型のBox → 同じGPUカーネル
+- メソッド単位の実行 → SIMD/SIMT に最適
+
+## 🏗️ アーキテクチャ
+
+### GPU Box定義
+```nyash
+// GPU実行可能なBox
+gpu box Particle {
+    position: VectorBox
+    velocity: VectorBox  
+    mass: FloatBox
+    
+    @gpu
+    update(deltaTime) {
+        // このメソッドはGPU上で実行される
+        me.position = me.position + me.velocity * deltaTime
+    }
+}
+
+// 100万個の粒子を同時処理
+local particles = new GPUArrayBox(1_000_000, Particle)
+particles.gpuExecute("update", 0.016)  // 全粒子並列更新！
+```
+
+### 実行モデル
+```
+Nyashコード
+    ↓
+MIR (Box呼び出し)
+    ↓
+GPU IR生成
+    ↓
+CUDA/OpenCL/Vulkan Compute
+    ↓
+GPU実行
+```
+
+## 💡 実装アイデア
+
+### 1. スマートディスパッチ
+```nyash
+box SmartArray from ArrayBox {
+    map(func) {
+        if me.size > GPU_THRESHOLD {
+            // 自動的にGPU実行へ
+            return me.gpuMap(func)
+        } else {
+            return me.cpuMap(func)
+        }
+    }
+}
+```
+
+### 2. GPU Box制約
+- `@gpu`アノテーション付きメソッドのみGPU実行
+- 純粋関数であること（副作用禁止）
+- 基本型またはGPU対応Box型のみ使用可能
+
+### 3. メモリ管理
+```nyash
+// GPU メモリ上のBox配列
+gpu box ImageBuffer {
+    pixels: GPUArrayBox<ColorBox>
+    
+    @gpu
+    applyFilter(kernel) {
+        // GPU上で畳み込み演算
+        me.pixels.convolve(kernel)
+    }
+}
+```
+
+## 🌈 応用例
+
+### 1. リアルタイム画像処理
+```nyash
+local image = new ImageBox("photo.jpg")
+local filters = new GPUPipeline([
+    BlurBox(radius: 5),
+    BrightnessBox(level: 1.2),
+    ContrastBox(amount: 1.5)
+])
+image.applyGPU(filters)  // 全フィルタ並列実行！
+```
+
+### 2. 物理シミュレーション
+```nyash
+gpu box FluidCell {
+    density: FloatBox
+    velocity: Vector3Box
+    pressure: FloatBox
+    
+    @gpu
+    simulate(neighbors: ArrayBox<FluidCell>) {
+        // ナビエ・ストークス方程式をGPUで解く
+        me.updatePressure(neighbors)
+        me.updateVelocity(neighbors)
+    }
+}
+```
+
+### 3. AI/機械学習
+```nyash
+gpu box Neuron {
+    weights: TensorBox
+    bias: FloatBox
+    
+    @gpu
+    forward(input: TensorBox) {
+        // テンソル演算をGPUで高速化
+        return (me.weights @ input + me.bias).relu()
+    }
+}
+
+// ニューラルネットワーク全層をGPU実行
+local network = new GPUNetwork([
+    DenseLayer(neurons: 1024),
+    DenseLayer(neurons: 512),
+    DenseLayer(neurons: 10)
+])
+```
+
+### 4. 暗号通貨マイニング（？）
+```nyash
+gpu box HashBox {
+    @gpu
+    mine(nonce) {
+        // SHA-256をGPUで並列計算！
+        return me.hash(nonce)
+    }
+}
+```
+
+## 🚀 実装ロードマップ
+
+### Stage 1: 基礎実装
+- [ ] GPU Box アノテーション（`@gpu`）
+- [ ] 基本的なGPU IR生成
+- [ ] 単純な数値演算のGPU実行
+
+### Stage 2: 型システム統合  
+- [ ] GPU互換型チェッカー
+- [ ] GPU メモリ管理
+- [ ] CPU ⇔ GPU データ転送最適化
+
+### Stage 3: 高度な最適化
+- [ ] Box融合最適化（カーネル結合）
+- [ ] 自動CPU/GPUスケジューリング
+- [ ] マルチGPU対応
+
+### Stage 4: エコシステム
+- [ ] GPU Boxライブラリ
+- [ ] プロファイリングツール
+- [ ] デバッガー対応
+
+## 🎯 成功指標
+
+1. **パフォーマンス**: CPU実行の100倍〜1000倍高速化
+2. **使いやすさ**: `@gpu`を付けるだけで自動GPU実行
+3. **互換性**: 既存のBoxコードがそのまま動く
+
+## 💭 夢の先へ
+
+- **量子コンピューティング対応**: `@quantum` アノテーション
+- **分散GPU実行**: 複数マシンのGPUを透過的に使用
+- **AIアシスト最適化**: 実行パターンを学習して自動最適化
+
+---
+
+*"Everything is Box, Everything is Parallel, Everything is Fast!"* 🚀