■ 概要 複数のバックエンド（JAX, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO）を抽象化レイヤーで統合した、柔軟性と高性能を両立した次世代深層学習フレームワーク。 ■ 特徴・用途 Kerasの直感的なAPIを維持しつつ、利用シーンに応じて最適バックエンドを選択できる点が最大の特徴です。特にJAXによる高い計算効率や、OpenVINOによる推論最適化を単一のワークフローで実現可能であり、開発の高速化と実運用におけるパフォーマンス最大化を両立します。 ■ 結論 既存の特定のフレームワークにロックインされるリスクを排除し、要求される環境（トレーニング、エッジ推論など）に合わせて最適な計算基盤を動的に選択できる、非常に強力なアーキテクチャを持っています。