■ **概要** Apple Silicon専用に最適化された機械学習フレームワーク。NumPy/PyTorch互換APIで既存資産との統合性を確保。 ■ **特徴・用途** 統一メモリアーキテクチャによりCPU/GPU間のデータ転送を排除し、メモリバウンドな機械学習ワークロードのオーバーヘッドを削減。遅延計算と動的グラフ構築により、可変形状入力に対するコンパイル遅延がなく、研究開発サイクルを加速。MacBook/iPad ProなどApple製デバイス上での推論・学習の最適化に特化。 ■ **結論** Apple Siliconの統合GPU性能を引き出すために設計されており、特にエッジデバイス上での軽量ML推論が必要なユースケースでの有力選択肢。