# 📊 JIT箱化の実証的エビデンス

## 🎯 ChatGPT5による実装結果（2025-08-28）

### ✅ **結論：箱化は有効でした**

JITを「箱」にして境界を明確化したことで進捗が加速し、VM依存からの切り離しが現実的に進みました。

## 📈 具体的な効果

### 1. **独立ABI**
- **実装内容**: `JitValue(i64/f64/bool/handle)` でVMValueから独立
- **効果**: 境界変換のみに集約
- **意味**: JITとVMが互いの内部表現を知らなくて良い

### 2. **HostCall疎結合**
- **実装内容**: ハンドルレジストリ（`u64 ↔ Arc`）
- **効果**: JITはPOD+Handleのみを見る
- **意味**: JIT側はBox実体を知らない完全な抽象化

### 3. **安全なフォールバック**
- **実装内容**: `catch_unwind` によるパニック捕捉
- **効果**: JIT内部のpanicはVMへフォールバック
- **意味**: VM例外経路に直結しない安全性

### 4. **ルート/GC分離**
- **実装内容**: `begin_scope`/`end_scope_clear`
- **効果**: JIT呼出し単位のハンドル掃除
- **意味**: GC詳細はランタイムAPIへ委譲

### 5. **設定の一元化**
- **実装内容**: `JitConfig` 導入済み
- **効果**: 後続で `JitConfigBox` に箱化予定
- **意味**: ホットパスでenv直読みを排除可能

### 6. **観測性**
- **実装内容**: JIT統計/JSON/ダンプがJIT視点で独立
- **効果**: VMはフォールバックの受け皿に限定
- **意味**: 各箱が独自の観測機能を持つ

## ⚖️ リスク/トレードオフ

- **課題**: 変換コストとハンドル寿命管理の複雑さは増える
- **対策**: スコープ管理で軽減
- **判断**: 性能最適化は後段で十分

## 🔬 論文への示唆

### 定量的評価項目
1. **開発速度の向上**
   - 箱化前：VM依存で進捗停滞
   - 箱化後：独立した高速イテレーション

2. **バグの局所化**
   - panic時のフォールバック成功率
   - エラーの影響範囲縮小

3. **テスト容易性**
   - 箱単位でのユニットテスト可能
   - モック化の簡単さ

### 定性的評価
1. **認知負荷の軽減**
   - 「JIT箱の中だけ考えればいい」
   - インターフェースが明確

2. **進化可能性**
   - 新しい最適化の追加が容易
   - 既存コードへの影響最小

## 💡 深い洞察

### なぜ箱化が効いたか

#### 1. **境界の明確化 = 思考の整理**
```
曖昧な依存関係 → 明確な箱境界
複雑な相互作用 → シンプルなハンドル
```

#### 2. **失敗の封じ込め = 安心感**
```
panic → catch_unwind → VMフォールバック
「最悪でも動く」という保証
```

#### 3. **段階的実装 = 現実的進捗**
```
完璧なJIT × → 動く最小JIT ○
後から最適化可能な構造
```

## 📝 実装者（ChatGPT5）の声

> 「箱化により、VM依存からの切り離しが**現実的に**進みました」

この「現実的に」という言葉が重要。理論だけでなく、**実際に手を動かして実装できた**という実証。

## 🎯 論文での活用方法

### Evidence-Based Argument
1. **理論**: 箱による複雑性管理
2. **実装**: Nyash JITでの実証
3. **結果**: 開発加速と品質向上

### Lessons Learned
1. 完璧より進捗を優先
2. 境界設計に時間をかける価値
3. 観測性の組み込みが重要

**この実証データは、箱理論の有効性を示す強力なエビデンス**だにゃ！🐱📊✨