■ **概要** JAXはNumPyライクなAPIでTPU/GPU上の自動微分とプログラム変換（JIT、vmap、grad等）を可能にするPython数値計算ライブラリ ■ **特徴・用途** - **高性能化**：XLAコンパイラによるJIT compileで加速器（TPU/GPU）での効率的実行を実現 - **合成可能な変換**：微分・ベクトル化・並列化の関数変換を任意に組み合わせ可能。ループ・分岐・再帰を含むコードにも対応 - **用途**：大規模機械学習・科学計算など、高性能が求められる数値計算領域 ■ **結論** NumPyの知識で自動微分とスケーリングが得られる利便性がある一方、純粋関数型プログラミング的な制約（副作用回避等）を満たすコード設計が必須