Phase 10_6b scheduler complete; 10_4 GC hooks + counting/strict tracing; 10_c minimal JIT path (i64/bool consts, binop/compare/return, hostcall opt-in); docs & examples; add Phase 10.7 roadmap (JIT branch wiring + minimal ABI).

2025-08-27 17:06:46 +09:00
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+++ b/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/README.txt
@ -0,0 +1,43 @@
+# Phase 10.1 - 言語間相互運用と革命的統合
+
+このフォルダには、Nyashと他言語（特にPython）との相互運用に関する設計と実装計画が含まれています。
+
+## 📁 ファイル一覧
+
+### 1. python_parser_box_design.txt
+- PythonParserBoxの基本設計提案
+- CPythonパーサーを使ったPython→Nyash変換の革命的アプローチ
+- AST/MIR変換の概要
+- 使用例と期待される効果
+
+### 2. python_parser_box_implementation_plan.txt
+- Gemini先生とCodex先生からのフィードバックを統合した実装計画
+- 技術的な実装方針（pyo3使用）
+- 最小実装セットの定義
+- Phase別の実装ロードマップ
+- 現実的な性能目標
+
+### 3. chatgpt5_original_idea.txt（この後作成）
+- ChatGPT5さんの最初のアイデア
+- ForeignBox/ProxyBoxの概念
+- 多言語統合の全体像
+
+## 🎯 Phase 10.1の目標
+
+1. **Pythonエコシステムの活用**: 既存のPythonライブラリをNyashから直接使用可能に
+2. **性能向上**: PythonコードをMIR経由でJIT/AOTコンパイル
+3. **段階的移行**: PythonプロジェクトをNyashへ徐々に移行可能
+4. **統一実行環境**: Python/Nyash/Rust/JS等を自由に組み合わせ
+
+## 🚀 次のステップ
+
+1. Phase 1の基本実装開始（pyo3統合）
+2. 最小限のPython AST→Nyash AST変換
+3. 小さなベンチマークで性能測定
+4. フィードバックに基づく改善
+
+## 📝 関連ドキュメント
+
+- 元の発想: `/mnt/c/git/nyash-project/nyash/docs/development/roadmap/native-plan/chatgpt5との会話.txt`
+- Phase 10全体計画: `../phase-10/phase_10_cranelift_jit_backend.md`
+- MIR仕様: `/mnt/c/git/nyash-project/nyash/docs/reference/mir/INSTRUCTION_SET.md`
--- a/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/chatgpt5_original_idea.txt
+++ b/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/chatgpt5_original_idea.txt
@ -0,0 +1,138 @@
+# ChatGPT5の革命的アイデア - 多言語統合とBox化
+
+## 元の発想
+
+ChatGPT5さんの発想は「すべての言語をBoxで包んで統一的に扱う」という革命的なアプローチです。
+これにより、Python、Rust、JavaScript、Java等の既存エコシステムをNyashから自然に利用できるようになります。
+
+## 核心概念
+
+### 1. ForeignBox - 外部リソースのBox化
+```nyash
+// 外部言語のオブジェクトをBoxとして扱う
+box ForeignBox<T> {
+    private { handle }  // 外部リソースへのハンドル
+    
+    fini() {
+        ny_host_finalizer(me.handle)  // 適切にリソース解放
+    }
+}
+```
+
+### 2. ProxyBox - スレッドセーフな委譲
+```nyash
+// GILやイベントループを持つ言語用
+box ProxyBox<T> {
+    private { bus, worker_id }  // Bus経由で別スレッドに委譲
+    
+    call(method, args) {
+        return me.bus.send_and_wait(me.worker_id, method, args)
+    }
+}
+```
+
+## 言語別統合戦略（ChatGPT5原案）
+
+### Python統合
+- **課題**: GIL（Global Interpreter Lock）
+- **解決**: ProxyBoxでBus経由ワーカー委譲
+- **実装**: CPython C-APIで`PyObject*`をForeignBoxに入れる
+
+### JavaScript/Node.js統合  
+- **課題**: イベントループを壊さない
+- **解決**: ProxyBox（postMessage/uv_queue_work）
+- **短い同期関数**: ForeignBoxでも可
+
+### Rust/C統合
+- **最短パス**: C-ABI直接
+- **Rust側**: `#[no_mangle] extern "C"`
+- **所有権**: Nyash↔Rustのどちらかに寄せる（二重所有禁止）
+
+### JVM/.NET統合
+- **方式**: JNI/P-Invoke
+- **要件**: Pinning必要
+- **GC連携**: SafeHandle/PhantomReferenceでFinalizer橋渡し
+
+### WASM統合
+- **方式**: `ny_host_*`をimport
+- **データ**: リニアメモリへBytes/Strで搬送
+
+## 統一インターフェース設計
+
+### NyIDL（Nyash Interface Definition Language）
+```idl
+module ny {
+    box Image;
+    fn load(path: str) -> Image effects = io
+    fn resize(img: Image, w: i32, h: i32) -> Image effects = mut
+    fn width(img: look Image) -> i32 effects = pure
+}
+```
+
+### 自動生成される要素
+1. Nyash側extern宣言
+2. C-ABIシム層
+3. 各言語用スタブ（Rust/Node/Python/JVM）
+4. ForeignBox/ProxyBoxラッパー
+
+## 所有権と寿命管理
+
+### One Strong Owner原則
+- ForeignBoxは所有者1本（NyashまたはA外部）
+- 弱参照は`weak/look`で管理
+- 失効時はnull/false
+
+### Finalizerの橋渡し
+1. Nyash `fini` → `ny_host_finalizer`呼び出し
+2. 外部GC/finalize → `ny_host_finalizer`経由でNyashのweakを失効
+
+## 効果システムとの統合
+
+```nyash
+// 効果注釈でFFI境界の振る舞いを明示
+extern fn py_numpy_matmul(a: ForeignBox<ndarray>, b: ForeignBox<ndarray>) 
+    -> ForeignBox<ndarray> effects mut
+
+extern fn rust_image_load(path: str) 
+    -> ForeignBox<Image> effects io
+
+extern fn js_fetch(url: str) 
+    -> ProxyBox<Promise> effects io
+```
+
+## MIRレベルでの統合
+
+### BoxCall命令の拡張
+```
+// 通常のBoxCall
+BoxCall(%result, %box, "method", [%arg1, %arg2])
+
+// ForeignBoxのメソッド呼び出し
+BoxCall(%result, %foreign_box, "py_method", [%arg1])
+// → 内部でFFI境界を越えて呼び出し
+
+// ProxyBoxの非同期呼び出し  
+Send(%msg_id, %proxy_box, "method", [%args])
+Recv(%result, %msg_id)
+```
+
+## 革命的な利点
+
+1. **即座の多言語資産活用**: 既存ライブラリを「箱に詰めて」即Nyashで使える
+2. **統一的な寿命管理**: 強1＋weak/look＋finiで外部リソースも確定的に回収
+3. **配布の柔軟性**: WASM/VM/ネイティブのどれでも同じIDLから出荷
+4. **MIR最適化の恩恵**: 外部言語呼び出しもMIRレベルで最適化可能
+5. **段階的移行**: 既存プロジェクトを徐々にNyashに移行
+
+## 実装優先順位
+
+1. **Phase 1**: C/Rust統合（最も単純）
+2. **Phase 2**: Python統合（PythonParserBox）
+3. **Phase 3**: JavaScript/Node.js統合
+4. **Phase 4**: JVM/.NET統合
+5. **Phase 5**: 統一IDLと自動生成ツール
+
+## まとめ
+
+「すべてをBoxに閉じ込める」という設計を正式化することで、あらゆる言語→NyashとNyash→あらゆる実行系が綺麗に繋がる。
+これはまさに「Everything is Box」哲学の究極の実現形態といえる。
--- a/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/python_parser_box_design.txt
+++ b/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/python_parser_box_design.txt
@ -0,0 +1,207 @@
+# PythonParserBox設計提案 - CPythonパーサーを使ったPython→Nyash変換
+
+## 概要
+CPythonの公式パーサーを活用して、PythonコードをNyashで直接実行可能にする革命的なアプローチ。
+PythonコードをNyashのAST/MIRに変換し、Nyashの最適化・JITコンパイルの恩恵を受けられるようにする。
+
+## アーキテクチャ
+
+### 1. PythonParserBox（ビルトインBox）
+```nyash
+// 使用例
+local py_parser = new PythonParserBox()
+
+// Pythonコードを直接パース
+local ast = py_parser.parse("""
+def calculate(x, y):
+    return x * 2 + y
+    
+result = calculate(10, 5)
+""")
+
+// NyashのASTに変換
+local nyash_ast = py_parser.to_nyash_ast(ast)
+
+// 直接実行も可能
+local result = py_parser.run(python_code)
+```
+
+### 2. 実装構造
+```rust
+pub struct PythonParserBox {
+    base: BoxBase,
+    parser: CPythonParser,  // CPythonの公式パーサー使用
+}
+
+impl PythonParserBox {
+    // Python → Python AST
+    pub fn parse(&self, code: &str) -> Box<dyn NyashBox> {
+        let py_ast = self.parser.parse_string(code);
+        Box::new(PythonAstBox { ast: py_ast })
+    }
+    
+    // Python AST → Nyash AST
+    pub fn to_nyash_ast(&self, py_ast: &PythonAstBox) -> Box<dyn NyashBox> {
+        let converter = AstConverter::new();
+        converter.convert_python_to_nyash(py_ast)
+    }
+    
+    // Python AST → MIR（直接変換）
+    pub fn to_mir(&self, py_ast: &PythonAstBox) -> MirModule {
+        let mut builder = MirBuilder::new();
+        for func in py_ast.functions() {
+            self.convert_function_to_mir(&mut builder, func);
+        }
+        builder.build()
+    }
+}
+```
+
+## AST変換マッピング
+
+### Python → Nyash対応表
+| Python AST | Nyash AST | 説明 |
+|------------|-----------|------|
+| FunctionDef | FunctionDecl | 関数定義 |
+| BinOp | BinaryOp | 二項演算 |
+| Call | MethodCall | 関数呼び出し |
+| Assign | Assignment | 代入 |
+| If | IfStatement | 条件分岐 |
+| While/For | LoopStatement | ループ |
+| Return | ReturnStatement | return文 |
+| Import | NewBox/LoadPlugin | import → Box化 |
+
+### 型変換戦略
+```rust
+// Python動的型 → Nyash Box
+match py_value {
+    PyInt(n) => IntegerBox::new(n),
+    PyFloat(f) => FloatBox::new(f),
+    PyStr(s) => StringBox::new(s),
+    PyList(items) => ArrayBox::from_iter(items),
+    PyDict(map) => MapBox::from_iter(map),
+    PyObject(obj) => PythonObjectBox::new(obj),  // 変換不能な場合
+}
+```
+
+## MIR生成例
+
+### Pythonコード
+```python
+def calculate(x, y):
+    return x * 2 + y
+```
+
+### 生成されるMIR
+```
+function calculate(%x, %y) {
+    Load(%1, %x)
+    Const(%2, 2)
+    BinOp(%3, Mul, %1, %2)
+    Load(%4, %y)
+    BinOp(%5, Add, %3, %4)
+    Return(%5)
+}
+```
+
+## 利点
+
+1. **完全な互換性**: CPython公式パーサーで100%正確なパース
+2. **統一最適化**: PythonコードもNyashのMIR最適化パイプラインを通る
+3. **JIT/AOTコンパイル**: PythonコードをネイティブコードにJIT/AOTコンパイル可能
+4. **段階的移行**: 既存Pythonコードを徐々にNyashに移行
+5. **デバッグ統一**: Nyashのデバッグツールでpythonコードもデバッグ可能
+
+## 実装フェーズ
+
+### Phase 1: 基本パーサー統合
+- CPythonパーサーのFFIバインディング
+- parse()メソッドでPython ASTを取得
+- AST可視化（dump_ast）
+
+### Phase 2: AST変換
+- Python AST → Nyash AST変換器
+- 基本的な文法要素のサポート
+- 型変換システム
+
+### Phase 3: MIR直接生成
+- Python AST → MIR変換
+- Python特有の最適化（動的型推論等）
+- ベンチマーク
+
+### Phase 4: エコシステム統合
+- NumPy等の主要ライブラリサポート
+- Python例外 → Nyashエラー変換
+- async/await対応
+- GIL管理の自動化
+
+## 技術的課題と解決策
+
+### 1. GIL（Global Interpreter Lock）
+- 解決策: PythonコードはGILスコープ内で実行
+- 将来: MIR変換後はGILフリーで実行可能
+
+### 2. Python動的型とNyash Box型のマッピング
+- 解決策: 実行時型情報を保持するPythonObjectBox
+- 最適化: よく使う型（int, str等）は専用Boxに変換
+
+### 3. Pythonモジュールシステム
+- 解決策: importをNyashのプラグインロードにマッピング
+- pip packages → Nyashプラグインとして扱う
+
+## 実用例
+
+### 機械学習コードの実行
+```nyash
+local ml_code = """
+import numpy as np
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+
+# データ準備
+X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
+y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
+
+# モデル訓練
+model = LinearRegression()
+model.fit(X, y)
+
+# 予測
+predictions = model.predict(np.array([[3, 5]]))
+print(f'Prediction: {predictions[0]}')
+"""
+
+local py_parser = new PythonParserBox()
+local result = py_parser.run(ml_code)
+```
+
+### Webアプリケーション
+```nyash
+local flask_app = """
+from flask import Flask, jsonify
+
+app = Flask(__name__)
+
+@app.route('/api/hello/<name>')
+def hello(name):
+    return jsonify({'message': f'Hello, {name}!'})
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(port=5000)
+"""
+
+local py_parser = new PythonParserBox()
+py_parser.run(flask_app)  // FlaskアプリがNyash内で起動
+```
+
+## 期待される効果
+
+1. **パフォーマンス向上**: PythonコードがJITコンパイルされ高速化
+2. **メモリ効率**: NyashのGC/メモリ管理を活用
+3. **相互運用性**: Python↔Nyash↔Rust↔JS等の自由な組み合わせ
+4. **開発効率**: 既存Pythonライブラリをそのまま使える
+5. **将来性**: PythonコードをネイティブAOTコンパイル可能
+
+## まとめ
+
+PythonParserBoxは、Pythonの豊富なエコシステムとNyashの高性能実行エンジンを組み合わせる画期的なアプローチ。
+CPythonパーサーの信頼性とNyashのMIR/JIT最適化により、Pythonコードをより高速に、より効率的に実行できる。
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+++ b/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/python_parser_box_implementation_plan.txt
@ -0,0 +1,143 @@
+# PythonParserBox実装計画（技術検証版）
+
+## エキスパートからのフィードバック統合
+
+### Gemini先生の主要指摘
+1. **FFI課題**: pyo3の活用で解決可能（参照カウント管理、エラーハンドリング自動化）
+2. **意味論的ギャップ**: 最初は科学計算など特定ドメインのサブセットから開始
+3. **GIL管理**: Boxレベルでの隠蔽は現実的かつ一般的
+4. **ボトルネック**: FFI境界とデータ変換コスト → MIR変換で解決
+5. **他言語展開**: 設計思想は汎用的、Ruby/JSにも応用可能
+
+### Codex先生の実装提案
+1. **安定API使用**: CPython内部APIではなく、Python `ast`モジュール→JSON経由
+2. **段階的実装**: Phase 1でパーサー統合、Phase 2でMIR変換
+3. **ゼロコピー戦略**: pyo3-numpy + PEP 3118バッファプロトコル
+4. **現実的な性能目標**: 純Pythonループで2-10倍、NumPyは1.0-1.2倍
+5. **最小実装セット**: 基本構造＋演算＋制御フローから開始
+
+## 技術的実装方針
+
+### 1. CPythonパーサー統合（pyo3使用）
+```rust
+// Cargo.toml
+[dependencies]
+pyo3 = { version = "0.22", features = ["auto-initialize"] }
+pyo3-numpy = "0.22"  // NumPy連携用
+
+// Python側ヘルパー（embedded）
+const PYTHON_HELPER: &str = r#"
+import ast
+import json
+
+def parse_to_json(code, filename="<string>", mode="exec"):
+    tree = ast.parse(code, filename, mode)
+    return json.dumps(ast_to_dict(tree))
+
+def ast_to_dict(node):
+    if isinstance(node, ast.AST):
+        fields = {f: ast_to_dict(getattr(node, f)) 
+                 for f in node._fields}
+        fields['_type'] = node.__class__.__name__
+        return fields
+    elif isinstance(node, list):
+        return [ast_to_dict(x) for x in node]
+    else:
+        return node
+"#;
+```
+
+### 2. 最小実装セット（Phase 1-2）
+```
+Phase 1 構造:
+├─ Module
+├─ FunctionDef (name, args, body)
+├─ Return (value)
+├─ Assign (targets, value)
+└─ Expr (value)
+
+Phase 1 式:
+├─ BinOp (left, op, right)
+├─ Compare (left, ops, comparators)
+├─ Call (func, args)
+├─ Name (id, ctx=Load/Store)
+└─ Constant (value)
+
+Phase 2 追加:
+├─ If (test, body, orelse)
+├─ While (test, body, orelse)
+├─ UnaryOp (op, operand)
+└─ Attribute (value, attr, ctx)
+```
+
+### 3. データ共有戦略
+```rust
+// NdArrayBox定義
+pub struct NdArrayBox {
+    base: BoxBase,
+    py_array: Py<PyArray<f64, Dim<[usize; 2]>>>,  // Python側の参照保持
+    // 操作時のみGIL取得してArrayViewを取る
+}
+
+impl NdArrayBox {
+    pub fn to_view(&self) -> PyResult<ArrayView2<f64>> {
+        Python::with_gil(|py| {
+            let array = self.py_array.as_ref(py);
+            Ok(array.readonly())
+        })
+    }
+}
+```
+
+### 4. 実装ロードマップ
+
+#### Phase 1: パーサー統合（1-2週間）
+- [ ] pyo3セットアップとPythonParserBox骨格
+- [ ] Python側parse_to_jsonヘルパー実装
+- [ ] JSON→Nyash AST最小変換
+- [ ] run()メソッド（CPython exec委譲）
+- [ ] 例外変換（PyErr → NyashError）
+
+#### Phase 2: MIR変換（2-4週間）
+- [ ] AST→MIR変換器（最小セット）
+- [ ] 数値演算プリミティブ実装
+- [ ] スコープ解決（関数ローカル/グローバル）
+- [ ] 基本的な制御フロー（If/While）
+
+#### Phase 3: NumPy統合（並行可能）
+- [ ] pyo3-numpy統合
+- [ ] NdArrayBox実装
+- [ ] ゼロコピーベンチマーク
+- [ ] バッファプロトコル対応
+
+#### Phase 4: 最適化と拡張
+- [ ] 型特化とガード最適化
+- [ ] 例外処理（try/except）
+- [ ] クラス/メソッド対応
+- [ ] import統合
+
+## 性能目標（現実的な見積もり）
+
+| コードタイプ | 期待される高速化 | 備考 |
+|------------|----------------|------|
+| 純Pythonループ | 2-10倍 | 型安定なホットパス |
+| 関数呼び出し多 | 1.5-3倍 | インライン化効果 |
+| NumPy処理中心 | 1.0-1.2倍 | 既に最適化済み |
+| 動的特性多用 | 1.2-3倍 | ガード頻発で限定的 |
+
+## 実装上の注意点
+
+1. **GIL管理**: 境界で短く、操作時のみwith_gil
+2. **バージョン互換**: Python 3.10-3.12で検証
+3. **エラー処理**: すべてのPython例外を適切にキャッチ
+4. **メモリ管理**: Py<PyAny>で参照保持、GC連携
+5. **段階的アプローチ**: 完璧を求めず、動くものから改善
+
+## 次のステップ
+
+1. Phase 1の基本実装を開始
+2. 小さなPythonコードで動作確認
+3. ベンチマークで性能測定
+4. フィードバックを元に改善
+
+この計画により、PythonエコシステムとNyashの高性能実行エンジンを段階的に統合できる。
--- a/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/summary_2025_08_27.txt
+++ b/docs/development/roadmap/phases/phase-10.1/summary_2025_08_27.txt
@ -0,0 +1,98 @@
+# 2025-08-27 議論まとめ - PythonParserBoxと言語間統合
+
+## 本日の議論の流れ
+
+### 1. ベンチマーク実行と問題発見
+- インタープリター性能問題（10万回ループで2分以上）
+- VM変数管理エラー
+- Box APIの成熟度不足（TimeBox.elapsed()が呼べない）
+- 問題点をPhase 10ドキュメントに追記
+
+### 2. Cranelift AOT Backendの追加（Phase 10.9）
+- JIT実装の基盤を再利用して事前コンパイル可能
+- 非同期完全サポート（WASMの制限なし）
+- 実装期間2-3週間で可能（上乗せだけ）
+
+### 3. PythonParserBox構想の深堀り
+- ChatGPT5さんの「CPythonをBoxで包みMIRに落とし込む」アイデアを具体化
+- CPythonの公式パーサーを使ってPythonコード→Nyash AST/MIR変換
+- ビルトインBoxとして分離実装
+
+### 4. エキスパートへの相談結果
+
+#### Gemini先生の分析
+- pyo3活用で技術的課題は解決可能
+- 最初は特定ドメインのサブセットから開始すべき
+- GIL管理のBox隠蔽は現実的
+- 設計思想は他言語（Ruby/JS）にも応用可能
+
+#### Codex先生の実装提案
+- CPython内部APIではなく、安定した`ast`モジュール経由
+- Python側で`ast.parse()` → JSON → Rust側で処理
+- 最小実装セット定義（基本構造＋演算＋制御フロー）
+- 純Pythonループで2-10倍の高速化が現実的
+
+### 5. Phase 10.1フォルダの作成と整理
+以下のドキュメントをPhase 10.1に整理：
+- python_parser_box_design.txt（基本設計）
+- python_parser_box_implementation_plan.txt（実装計画）
+- chatgpt5_original_idea.txt（元のアイデア）
+- summary_2025_08_27.txt（本まとめ）
+
+## 技術的な要点
+
+### 実装アプローチ
+```rust
+// pyo3でCPythonを埋め込み
+pyo3 = { version = "0.22", features = ["auto-initialize"] }
+
+// Python側でAST→JSON変換
+def parse_to_json(code):
+    tree = ast.parse(code)
+    return json.dumps(ast_to_dict(tree))
+
+// Rust側で受け取り
+let json_ast = py_helper.parse_to_json(python_code);
+let nyash_ast = convert_json_to_nyash_ast(json_ast);
+```
+
+### 最小実装セット（Phase 1-2）
+- 構造: Module, FunctionDef, Return, Assign
+- 演算: BinOp, Compare, Call, Name, Constant  
+- 制御: If, While, Br, CondBr
+- 実行: 最初はCPython exec委譲、段階的にMIR実行へ
+
+### データ共有戦略
+- NumPy配列: pyo3-numpyでゼロコピー共有
+- NdArrayBox: Nyash側でNumPy配列を効率的に扱う
+- バッファプロトコル: PEP 3118で汎用オブジェクト共有
+
+### 期待される効果
+- 純Pythonループ: 2-10倍高速化
+- NumPy処理: 1.0-1.2倍（既に最適化済み）
+- 将来的: トレースベース最適化で10-30倍も可能
+
+## 次のステップ
+
+1. **Phase 1実装開始**（1-2週間）
+   - pyo3統合とPythonParserBox基本実装
+   - parse_to_jsonヘルパー作成
+   - 最小AST変換動作確認
+
+2. **小規模ベンチマーク**
+   - 簡単なPython関数で動作確認
+   - 性能測定と改善点洗い出し
+
+3. **段階的拡張**
+   - MIR変換実装
+   - NumPy統合
+   - より複雑なPython機能対応
+
+## まとめ
+
+PythonParserBoxは、Nyashの「Everything is Box」哲学を言語間統合に拡張する革命的なアプローチ。
+CPythonパーサーの信頼性とNyashのMIR/JIT最適化を組み合わせることで、Pythonエコシステムを
+Nyashから自然に利用でき、かつ高速化も実現できる。
+
+ChatGPT5さんの最初のアイデア（ForeignBox/ProxyBox）を基に、具体的な実装計画まで落とし込めた。
+技術的にも実現可能で、段階的なアプローチにより着実に実装できる見込み。