　Optuna v1.0は、β版のコードをほぼ変更せずに動作可能な仕様となっている。PyTorch、TensorFlow、Keras、FastAI、scikit-learn、LightGBM、XGBoostといった機械学習ライブラリに対応し、複数の計算機による並列実行が可能なので、最適化にかかる時間を大幅に短縮する。探索空間はPythonの制御構文で記述可能だ。

PFNがChainerの開発を終了しPyTorchへ移行、西川社長「非常に大きな決断」
Preferred Networks（PFN）は2019年12月5日、同社が開発する深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表した。
PFNが深層学習プロセッサを開発した理由は「世界の先を行くため」
Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニングに特化したプロセッサ「MN-Core（エムエヌ・コア）」を発表した。同プロセッサは学習の高速化を目的とし、行列の積和演算に最適化されたものとなる。FP16演算実行時の電力性能は世界最高クラス（同社調べ）の1TFLOPS/Wを達成した。
「ロボットはPCと同じ道をたどる」PFNが描くロボットの将来像
「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16～19日、千葉県・幕張メッセ）の基調講演にPreferred Networks（以下PFN）代表取締役社長兼最高経営責任者の西川徹氏が登壇。「全ての人にロボットを～Robots for Everyone」をテーマに講演した。
トヨタとPFN、サービスロボットを共同で研究開発へ
トヨタ自動車とPreferred Networksは、トヨタの生活支援ロボット「Human Support Robot」をベースに、サービスロボットを共同で研究開発する。この共同開発により、世界に先駆けたサービスロボットの実用化を目指す。
DSPコアがChainerに対応、AIアプリケーション開発を促進
Cadence Design Systemsは、Cadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPが、Preferred NetworksのChainer学習済みニューラルネットワークモデルに対応したと発表した。
Chainerの開発が終わっても止まらない、国内製造業のAI活用
リリースから4年半で開発を終了しますが、その使命は十分なまでに果たしたといえるでしょう。