■ 概要（1行） 分散システム構築を目的とした汎用的なAIコンピュートランタイムであり、計算リソースの管理とタスク並列化を抽象化します。 ■ 特徴・用途（2〜3行） ML学習（Ray Train）からデータパイプライン（Ray Data）、分散タスク実行まで、ワークロードの多様性に対応できる高い汎用性が強みです。開発者は分散処理の複雑なオーバーヘッドを意識することなく、アプリケーションのロジック開発に集中できます。大規模クラスター環境におけるリソース最適化や耐障害性（フォールトトレランス）を容易に実現できます。 ■ 結論（1行） 多様で複雑な分散処理を必要とし、シームレスなスケールアウトを目指すML/データエンジニアリング基盤に適しています。