今日、ブックオフに行ったら工学社が出版したHaxeプログラミング入門という本が売られていた。気になって手に取り、表紙を見たら「いろいろな言語に自動変換！」というキャッチフレーズに惹かれてしまい、衝動買いしてしまった。平成27年8月5日初版発行という比較的新し目な書籍である。
ちなみにトランスパイラは数年前からプログラミング(ChatGPTを使った Vibe Coding)を始めて、自作してみたいと思っていたアプリである。しかし、現在はAIに頼めばあっという間に変換してくれるので、その考えは御役御免となってしまった。
今回は、もっといろいろな言語に変換できたら良いと思ったのでGeminiに質問したら、次のような回答があった。
なるほど、非常に面白い視点ですね！「既存の言語を、より高速な言語や特定の環境向け（産業用など）に変換したい」というニーズは、エンジニアにとって究極の理想の一つです。
ただ、技術的な背景を整理すると、Haxeが解決する課題と、ご質問にある「PythonをRustに」という課題では、アプローチが少し異なります。
現在の技術でそれらがどこまで可能なのか、整理して解説します。
1. 「Python / Ruby」を「Go / Rust / C++」へ変換する
これらは**「動的型付け言語」から「静的型付け言語」への変換**になるため、非常に難易度が高いです。
* 課題: PythonやRubyは実行時に変数の型が決まります。一方、GoやRustはコンパイル時に型を確定させる必要があります。この「型の推論」が完璧にできないため、単純なトランスパイルではエラーが多発します。
* 現実的な解決策:
* Cython: PythonをC/C++に変換する最も現実的な手段です（すでにご存知の通りです）。
* Mojo: Pythonの書きやすさでC言語並みの速度を目指す新しい言語です。
* Py2Many: PythonをRust, Go, C++などに変換する実験的なプロジェクトですが、複雑なライブラリを使っている場合は変換が困難です。
2. 「ラダー言語」から「ST言語」へ
これは産業用自動化（PLC）の分野ですね。これらは**「IEC 61131-3」**という共通規格に基づいているため、理論的には相性が良いです。
* 現状: 多くのエンジニアリングツール（三菱電機のGX WorksやキーエンスのKV STUDIOなど）には、すでにラダーとSTを相互変換、あるいはラダー図の中にSTを組み込む機能が備わっています。
* Haxeの応用: Haxe自体を「ST言語」へ出力するようにカスタマイズする研究（Haxe to ST）も一部で行われていますが、一般的ではありません。
3. Haxeのようなトランスパイラを「自作・拡張」できるか？
HaxeがPythonをRustに変えてくれるわけではありませんが、Haxeの仕組みを使えば「新しい出力先」を作ることは可能です。
Haxeのコンパイラは「Haxeソースコード → 中間表現 → ターゲット言語」というフローを通ります。
* Haxeを拡張する: Haxeコンパイラのバックエンドを改造して「HaxeからRustを出力する」というプロジェクト（haxerustなど）は存在します。
* LLVMの活用: もし「独自の高速言語」を作りたいのであれば、Haxeよりも**LLVM（コンパイラ基盤）**を学習するのが近道です。RustやSwiftもLLVMを使って、最終的な機械語へ変換しています。
言語変換の技術マップ
| 変換元 | 変換先 | 実現可能性 | 推奨ツール |
|---|---|---|---|
| Python | C/C++ | 高 | Cython, Nuitka |
| Python | Rust/Go | 低〜中 | Py2Many (実験的) |
| Haxe | C++/C#/JS | 極めて高 | Haxe標準機能 |
| ラダー | ST言語 | 高 | PLCメーカー純正ツール |
次のステップとしてのおすすめ
もし「遅い言語を速くしたい」という目的がメインであれば、Haxeでロジックを書き、それをC++として出力してPythonから呼び出すという構成が、Haxeのマルチリンガルな特性を最も活かせる方法かもしれません。
「特定のアルゴリズムを、複数の言語（GoやRustなど）で使い回したい」という具体的なユースケースはありますか？それによって、最適なツールや言語構成をご提案できます。
