大規模言語モデルがコードを生成する際には、構文エラー、名前付けの混乱、文脈依存性といった問題に悩まされている現在、日本のデータサイエンティストである本田崇人（Takato Honda）は、画期的な解決策を提示しました。それは、**Sui（粋）**と呼ばれる新しいプログラミング言語です。この名前の由来は、日本伝統の美学「粋」からで、「極めて簡潔で余分なものを排除する」という意味を持ち、言語自体もその哲学を貫いています。つまり、**構文エラーを完全に排除し、変数は数字で表され、各行のコードは完全に独立している**という設計となっています。その目標は、大規模言語モデル（LLM）がコードを生成する際に「100％の正確さ」を実現することです。

Suiの設計原則は、現在のAIプログラミングにおける主要な課題に直面しています:

- ゼロ構文エラー率: 言語構造が非常に規範的で、曖昧な構文がないため、どの合法的なSuiコードもエラーなく解析可能です;

- ゼロスペルリングエラー: 変数は「userName」「result」などの誤りやすい識別子ではなく、数字の番号（v0、v1など）で表されるため、名前付けの不一致問題を完全に回避します;

- 行単位の独立性: すべての行が自己完結した命令であり、文脈のインデントやスコープに依存しないので、LLMが生成する際の論理的な断絶リスクを大幅に低減します;

- 純粋な論理言語: Suiは計算論理のみを担当し、UIフレームワークに束縛されず、フロントエンドではReact、Vue、Hono.js、またはネイティブJavaScriptを任意に組み合わせることができます;

- 極限のToken効率: 構文が非常に圧縮されており、LLMが習得すれば、PythonやJavaScriptなどの汎用言語よりも生成効率と信頼性がはるかに優れることになります。

ユーザーはPyPI、Homebrew、またはソースコードからSuiをインストールできます。そのインタラクティブな環境（REPL）は操作が簡単で、例えば以下のように動作します:

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しかし注目すべきは、プロジェクトの最新情報によると、**Suiは「非推奨（legacy）」としてマークされている**ということです。開発の中心は、その継続版である**Isu**へ移っています。これは構造化された擬似コードで、**決定的な解析**と**段階ごとの修正（step-level repair）**を専門としており、LLMが読み書きでき、**IIR（Isu Intermediate Representation）**と呼ばれる標準化されたASTに変換することができます。これにより、今後Python、Wasm、LLVM IRなどのバックエンドにコンパイルすることが可能になります。

それでも、Suiの概念は依然として参考になります。それは、汎用プログラミング言語を目指すのではなく、LLMのために特別に設計された「中間論理表現層」です。まずSui/Isuを使って論理を100％正確に確保し、その後人間が理解できる言語に自動的に変換します。このような「AI第一、人間第二」の設計思想は、次の世代のAIプログラミングインフラの鍵となるかもしれません。

AIが「補助プログラミング」から「自律的プログラミング」への境目を迎えている今、SuiとIsuの試みは、技術的な実験だけでなく、「コードの本質」の再定義でもあります。機械が主なコード生産者となったとき、私たちはそれらのために言語を再設計する必要があるのでしょうか？本田崇人の答えは、一行の「. v1」の中に隠されています。

オープンソースのアドレス: https://github.com/TakatoHonda/sui-lang