■ 概要 クロスプラットフォームでの機械学習モデルの推論およびトレーニングを最適化するための標準化ランタイムライブラリ。 ■ 特徴・用途 多様なフレームワーク（PyTorch, TensorFlowなど）のモデルをONNXという共通形式に統一し、デプロイのポータビリティを大幅に向上させる。ハードウェアアクセラレータやグラフ最適化を自動で活用し、計算環境に依存しない高性能な推論実行を可能にする。 ■ 結論 複数の環境や制約（エッジ、サーバーなど）で安定かつ最速のML推論パイプラインを構築する際に、検討すべき必須の実行レイヤーである。