プログラミング言語 トレンド
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2025.12.01〜（49週）
:0% :0% （40代／男性）
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逆転の発想すぎる
そして製作者の方のこの思想が好き笑
> もう愚かな人類に優しいプログラミングはやめましょう。
LLMが100%正確にコードを書ける、LLMのためのプログラミング言語「Sui」を開発しました。LLMのためのプログラミング言語なので、可読性さえも排除しています
https://t.co/hRg6ELWEBt December 12, 2025
289RP
もう愚かな人類に優しいプログラミングはやめましょう。
LLMが100%正確にコードを書ける、LLMのためのプログラミング言語「Sui」を開発しました。
https://t.co/5tgnuVwuII
倭国語の「粋」からとった名前です。
無駄を削ぎ落とし、本質だけを残す美意識をもとに設計しています。
LLMのためのプログラミング言語なので、可読性さえも排除しています。
フィボナッチ数列を出力するプログラムは以下のようになります。
--------------
# 0 1 {
< v0 a0 2
! v1 v0
? v1 1
^ a0
: 1
- v2 a0 1
$ v3 0 v2
- v4 a0 2
$ v5 0 v4
+ v6 v3 v5
^ v6
}
= g0 10
$ g1 0 g0
. g1
--------------
そもそもコンピュータは、機械語で動作しています。
人間には機械語が難しいので、インタプリタを介した高級言語が生まれました。
しかしLLMにとって、高級言語は
・冗長なキーワードによるトークン消費
・ネストした括弧の長距離依存問題
・任意の識別子による語彙空間の爆発
と、あまりに「優しすぎる」すぎるのです。
ここで発想を逆転しました。
愚かな知性しか持たない人間に合わせて作られた言語を、LLMに書かせる必要があるのか？
LLMにはLLMに最適化された言語を書かせ、
人間はインタプリタやLLMを介して「教えてもらう」べきではないか。
これは問題提起です。
以下のように、主役が変わったのです。
従来：人間 → 高級言語 → インタプリタ → 機械
Sui：LLM → Sui → トランスパイラ/LLM → 人間
LLMの特性に合わせたSuiの設計：
✓ 1行1命令 → 各行が完全独立
✓ 括弧は{}のみ → 対応ミスが起きない
✓ 変数は連番 (v0, v1...) → タイポ不可能
✓ 命令は1文字 → トークン効率最大
pip install sui-lang
brew install sui-lang December 12, 2025
220RP
📝正直に言います
このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました
Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。
でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。
なぜ怖くなったか？
それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。
まず数字から見ていきましょう。
Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。
1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。
つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？
でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。
『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。
これ、すごく重要なポイントだと思うんです。
AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。
エンジニアたちはこう語っています。
「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」
ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。
実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。
これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。
もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。
あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。
Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。
「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」
このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。
別のエンジニアはこう語っています。
「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」
研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。
Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。
数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。
すごい時代になったなぁ...と思いますよね。
でも、ここからが本題なんです。
レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。
これ、本当に深い問題だと思うんですよ。
AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。
あるエンジニアはこう表現しています。
「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」
別の人も言っています。
「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」
これ、すごくリアルな声だと思いませんか？
特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。
「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」
ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。
「楽」と「成長」のトレードオフ
出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。
一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。
「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」
この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。
一方で、こんな反論もありました。
「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」
これも一理ある。
ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。
今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。
あるスタッフはこう提案しています。
「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」
抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。
ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。
どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。
個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。
エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。
ある人は言う。
「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」
「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」
一方で、こういう声も。
「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」
そして、こんな発見をした人も。
「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」
これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。
自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。
職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。
「質問の80〜90%はClaudeに行く」
かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。
「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。
興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。
「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。
「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。
あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。
「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」
メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。
キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。
多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。
「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」
「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」
短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？
「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」
「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」
こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。
でも前向きな視点もありました。
「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」
そして、こんな適応戦略も。
「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」
「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」
「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」
━━━━━━━━━━━━
最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。
「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」
このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。
生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。
技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。
Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。
私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。
長文読んでいただきありがとうございます
※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています リプ欄へ↓ December 12, 2025
52RP
純粋に「科学的な」疑問。プログラミングに慣れてくるシニアはプログラミング言語にこだわっても仕方ないよ。ボトルネックは別のところにあるよと。
人によって微妙に違うけど、特にチーム開発の経験を経てそういう結論に至る人は多い。
しかし、実のところ誰も言語の差異による生産性の変化なんてまともに実測してないわけで、どの程度言語が生産性に寄与してるか見極めずに言語にこだわっても仕方ないよ論に流れるのも、気持ちはわかるけど安易な気はする。
とはいえ、現状のプログラミング言語が人間の認知のクセを踏まえた上で「良い」ものになってるかは別問題ではあるんだけど。 December 12, 2025
17RP
AIを使う人は「『AI』というプログラミング言語を使ってコードを書くプログラマー」が既存の職業で比べるには一番妥当だと思う。
ただプログラミング言語が極端に優秀すぎてコーディングが簡易で誰でもすぐコピーできちゃうものだから、自分のコードの価値が低くて、その結果、自分の手柄にしようとするのがコードではなく、SNSで映える出力結果になってるというね。
プログラマーは「このゲームは私の作品だ」なんて言わないでしょ。キャラデザイン含むグラフィック、BGMやサウンドエフェクトは別の人の努力の賜物でプログラマーの作ったものじゃない。
それをAI作者は無断でどこかからグラフィックや音を盗んできて自分の作品として使う汚い仕事をAIに押し付けて、誰も人間が関わってないからと全部自分の手柄にする腹黒さが何よりも不快。
なんでも切り貼りしてキメラを作る技術としてAIは素晴らしいけど、使う人が貪欲かつ非道徳的すぎる。 December 12, 2025
4RP
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4RP
@inaridaifuku よく言われました。
退職するまでSEでしたが、
IT系の資格合格した話をしたら
資格よりも実務だって言われたり
フロントエンド（システムの中で利用者に近い部分）も開発してみたいと言ったら
フロントのプログラミング言語は移り変わり激しいから学習しても効率悪いよって言われたり… December 12, 2025
3RP
そういえば10年くらい前に「仕様要件をUMLで書けば任意プログラミング言語のソースコードが出力される！これからはモデルベース開発！」「ヒト同士の理解にもUMLは役立つぞ！これからの仕様書はUMLで書くのだ！」とか喧伝されてUML勉強会みたいなのが流行っていたけど、どうなったのかしら。 https://t.co/YciYQ9u9Wr December 12, 2025
2RP
プログラミング言語の世界を俯瞰すると、どれもまるで別々の文明のように見えるが、内部で動いている概念は驚くほど共通している。表面の文法は違っていても、言語が成立するために必要な“型”のような構造がいくつも折り重なって存在し、その組み合わせが各言語の性格をつくっているだけとなる。
まず言語には、値を生み出す存在である式と、処理の流れを指示する文という二つの役割がどこかに定義されていて、その違いをどう扱うかが全体の書き方に強く影響している。変数や関数名がどこまで届くかを決めるスコープという仕組みも欠かせず、これは語彙の見える範囲を指定する地図のようなものになっている。値そのものの分類法をどう設計するかという型システムは、その言語がどれだけ厳密に安全性を追いかけるか、どれだけ柔軟さを許すかの指針を決める重要な柱で、静的か動的か、強いか弱いか、型推論がどこまで働くかといった違いがここから生まれる。
処理をまとめて再利用するための関数の仕組みはどの文化にも登場し、その設計によってその言語が関数をどの程度“道具”として扱うか、あるいは“概念そのもの”として扱うかが決まっていく。オブジェクト指向を採用する言語では、データと振る舞いをどのように束ねるかというモデルが定義され、クラスなのかプロトタイプなのか、継承か委譲かといった哲学の違いが見えてくる。
値がどこに置かれ、いつ生まれ、いつ消えるかを決めるメモリ管理はさらに深い層に属し、GCを使うか所有権を持つか、参照かコピーかといった判断で、同じように見えるコードがまったく異なる性質を帯びるようになる。プログラムをどう実行するかという実行モデルは、コンパイルかインタプリタか、JITかAOTか、逐次か並列かという設計方針を通して色濃く姿を現し、言語の“走り方”を規定している。
名前をどう解決するかという問題は、大規模アプリケーションでの読みやすさに直結し、名前空間やモジュールシステムの設計に反映される。失敗をどう扱うかというエラーモデルもまた言語の流儀をそのまま映し出していて、例外を投げる文化もあれば、戻り値で地道に扱う文化もあり、結果型で安全性を包む文化もある。
抽象化の仕組みはもっと高次にあり、インタフェースやtrait、型クラス、マクロ、パターンマッチといった手法を使って複雑さをどう整理するかが決まる。並行処理や並列処理のモデルは、スレッドやゴルーチン、アクター、イベントループといった形で姿を変え、CPU時間と外界の待ち時間をどう扱うかという戦略を言語に与えている。さらに、入出力の体系はファイルやネットワークとの接続方法を決め、同期的か非同期的かといった設計がプログラムの性質を左右する。
言語が大規模化に耐えるためにはモジュールやパッケージの仕組みが必要で、依存関係の管理や可視性の制御がその文化を形作る。裏側で動くランタイムは、GCやスケジューラ、標準ライブラリの基盤を含む“目に見えないOS”のような役割を果たし、言語がどれだけ滑らかに動くかを陰で支えている。そして言語自身を操作するメタプログラミングの力が加わると、コードをコードで書き換えるという別の次元の思考が可能になり、言語は再び新しい表情を見せる。
こうして見渡せば、言語の違いは“別物”ではなく、共通の地層に生えている枝葉がそれぞれ独自に伸びた結果でしかないと分かる。文法を理解するとは、この地層が言語ごとにどのような形で現れているかを読み解く旅のようなものになり、どんな未知の言語に出会っても、その正体をすぐに見抜けるようになる。 December 12, 2025
2RP
マジレスすると、独学でC++のコミッターとして倭国トップになったわけやん。自分が惚れ込んだプログラミング言語を極めてる人生は最高だと思うのよ。 https://t.co/BxAumQuZDg December 12, 2025
2RP
《数字》と《ひとりごと》
＃数字とひとりごと
平日4日分。
雀活マスターへのスケジュール公開383→384→386
雀活マスターユーザー数
3997→4011→4035 ＋24
月末月初ということと最強戦チームバトルの放送あったからですかね？非常に好調な感じです。
さて、少し広告のサイズなどに不具合があります。バグというわけではなく開発してるプログラミング言語のバージョンアップの影響です。今週末完了目処に対応予定です。
また一部広告のメンテナンス予定。雀活マスターに広告出してみたい方は是非ご連絡ください。
もう1つ別の話題。今期出していた最強戦チームバトルは終わりまして残念ながら敗退となりました、来期についてはまだ未定です。募集枠はありそうですが予算と効果含めて思案中です。大きめのスポンサーあれば一緒にやるとかもあるかもですが、単独ではしーどい金額ですね。
大変ありがたいことに広告も増えつつあるので、これをうまく還元できるようになりたいですがもう少し時間はかかりそうです。
うまくバランス見ながらやっていきたいと思います。雀活マスターのサービスに好意的なプロにはいつか何らかの形で恩返しできればなと思ってます。
ではでは。この後も作業します。 December 12, 2025
2RP
僕は計算機科学の研究者なのですが、僕よりLLMにお詳しそうですね。しかしながら、貼られているGPTの結果は色々とバイアスがかかっており、「本当にちゃんと読んで貼っているのかな？」と不安になります。
せっかくなので、osanaiさんの考える「LLM」とは何か、教えてもらっても良いですか。
また、そこから導かれる、LLMにとって最適なプログラミング言語の形について、対案をいただいてもよろしいでしょうか。 December 12, 2025
2RP
言語がどれだけ姿を変えても、
”値”という単位、
”状態”という変化の事実、
”制御”という流れの仕組み、
”メモリ”という実体、
”実行モデル”という仕組み、
”抽象化”という構造整理、
”入出力”という外界との接続、
この 7 つだけは絶対に消えない核として存在し続ける。
これらは人間がどんな文法を与えようと、計算という行為を成立させるための最低条件として必ず現れる。言語を理解するとは、この 7 つの性質がそれぞれどう定義され、どのように組み合わせられているかを把握することであり、文法やライブラリはその後に付随する派生物となる。
値は計算対象そのもので、これをどう表現し、どう型付けし、どう操作するかが言語の基本仕様になる。状態は値が変化し得るかどうか、変化の単位が何か、変更をどう追跡するかといった振る舞いを定める基盤で、この扱い方を誤解するとプログラムの意味そのものが理解できなくなる。制御は処理の流れを定義する機能で、順次・分岐・反復・関数呼び出し・例外処理など、実行順序を決めるための最小構造が必ず存在する。メモリは値の置き場として不可欠で、スタックをどう使うか、ヒープをどう管理するか、コピーか参照か、GCか所有権かといった違いはすべてこの軸上で整理できる。
実行モデルはプログラムがどの時点でどのように動くのかを決める基準で、コンパイルかインタプリタか、JITかAOTか、逐次か並行かといった仕様はすべてこの範囲に含まれる。抽象化は複雑さを整理するための構造で、関数・モジュール・クラス・ジェネリクス・パターンマッチなどがここに含まれ、これがなければ言語は実用にならない。入出力は外界とのやり取りを担う基盤で、ファイル、ネットワーク、標準入出力、デバイスアクセスなど、現実世界との相互作用を確立する役割を持つ。
この 7 つを先に理解すると、言語学習の負荷は大きく下がる。Pythonで辞書がどう動くのか、クラスがどう振る舞うのか、関数がどうスコープを扱うのか、メモリ管理がどう設計されているのか、これらすべてを 7 つのどこに属するのかという観点で整理できるようになり、散らばった知識が一つの体系に収まる。多くの学習者が苦痛を感じるのは文法という具体から入るからで、構造がわからないまま細部を覚えることになるため、情報がつながらず理解が重くなる。 7 つの核を先に把握することで、個々の構文やAPIはこの体系の中の位置づけとして自然に理解できるようになり、言語ごとの違いも、実装選択の違いとして論理的に区別できる。
プログラミング言語とはこの 7 つの柱の設計と組み合わせ方で決まる構造物であり、学習に必要なのは文法の暗記ではなく、7 つがどう定義されているかを読む力になる。ここを押さえた上で具体へ降りると、言語は一貫した体系として読み解けるようになる。 December 12, 2025
2RP
LLM のためのプログラミング言語。トークン数が節約できたり構文がシンプルなことでハルシネーションが起きにくそう。
機械のための言語を作ると、逆に時代が巻き戻って、言語体系がアセンブラみたいになるのは面白い
https://t.co/GAumRR29hn December 12, 2025
1RP
知らない言語がある💦＞動画
私の好きな言語
MC68000アセンブリ言語 > C言語 > Z80アセンブリ言語
以上ｗ
プログラミング言語おすすめ9個を難易度別にわかりやすく解説
https://t.co/x3nUZlOoJY December 12, 2025
1RP
@mtetor なるほど❗️WEBデザインは自分も出来ますがHTMLや CSSはマークアップ言語なので難しくはありません。Javascriptはプログラミング言語なので少しクセはありますがそんなに難しくはないです。まずはIllustrator楽しんでください😊 December 12, 2025
1RP
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