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【30年も不況を続けるような国づくりした奴らなんて、クビです】れいわ新選組代表 山本太郎 #比例はれいわ# #衆院選2024#
比例45議席削減って、結局得をするのは大政党だけじゃないの? れいわは消滅級。 参政党も議席が半分規模で削られる。 これ、身を切る改革じゃなくて、 少数政党の声を切り捨てる改革でしょ。 民意を削る法案は、民主主義の破壊だと思う。 #比例定数削減反対# #民意を削るな#
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共産党、社民、れいわの党員数は合計で約30万人です。党員数がその100分の1にも満たない無名の新党(チームみらい)が、組織票がものを言う比例区でこの3党を押さえ、11議席も確保したことに多くの有権者が今も疑惑を抱いています。(本書より)
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# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 エージェントの実行結果から、次のターン、UI表示、デバッグに必要な情報を正確に取り出せていますか? RunResultの各プロパティを理解して、実行結果を最大限に活用しましょう。 📌 タイトル:Results 🔗 URL: 🧩 概要 `RunResult`はエージェント実行の全成果を保持するオブジェクトです。ユーザーへの最終回答(`final_output`)、次ターンの入力構築(`to_input_list()`)、UI/監査用の全アイテム(`new_items`)、handoff後のエージェント(`last_agent`)、中断と再開(`interruptions`/`to_state()`)、デバッグ用の生レスポンス(`raw_responses`)など、多面的なサーフェスを提供します。 🛠 使い方 `Agent(name="assistant", instructions="You are a helpful assistant.")` を定義し、`result = await input="Pythonのasync/awaitについて教えてください")` で実行します。` で最終回答を取得し、` + [{"role": "user", "content": "具体的な例も教えてください"}]` で次のターンの入力を構築して再度 ` に渡します。` をイテレートして各アイテムの `item.type` と ` を確認できます。`result.last_agent` でhandoff後のエージェントを取得し、次のターンで使用します。`result.interruptions` がある場合は ` で状態を保存し、承認後に ` state=state)` で再開します。`result.raw_responses` でモデル名やトークン使用量を確認でき、`result.last_response_id` でResponses APIのチェーンが可能です。 🏗 実践的な使い方 **final_output — ユーザー向けレスポンス** `final_output`はエージェントの最終回答です。`output_type`を指定している場合はPydanticモデルのインスタンスが返り、指定していない場合は文字列が返ります。APIレスポンスやUI表示に直接使えます。 **to_input_list() — マルチターン会話の構築** `to_input_list()`は実行結果を次のターンの入力形式に変換します。ユーザーの新しいメッセージを追加して再度` **new_items — UI表示と監査ログ** `new_items`には今回の実行で生成された全アイテム(メッセージ、ツール呼び出し、handoff等)がメタデータ付きで格納されています。チャットUIでのステップバイステップ表示や、監査ログの記録に活用できます。どのエージェントがどのツールを呼んだかまで追跡できます。 **last_agent — handoff後の継続** handoffが発生した場合、`last_agent`は最後に処理を行ったエージェントを返します。次のターンでは`last_agent`を使って` **interruptions + to_state() — 中断と再開** human-in-the-loopのワークフローで、エージェントが中断された場合に`to_state()`で実行状態をスナップショットとして保存できます。人間の承認後、保存した状態から再開することで、実行の途中からやり直せます。 **raw_responses — プロバイダレベルのデバッグ** `raw_responses`にはプロバイダからの生のレスポンスが格納されています。モデル名、トークン使用量、レイテンシなどの情報にアクセスでき、コスト分析やパフォーマンスチューニングに役立ちます。 **last_response_id — Responses APIチェーン** OpenAIのResponses APIを使用している場合、`last_response_id`を次の実行の`previous_response_id`に渡すことで、サーバー側で会話を継続できます。最も軽量な会話継続方法です。 💡 ユースケース 💬 `final_output`: APIレスポンスやチャットUIへの最終回答表示 🔄 `to_input_list()`: マルチターン会話の履歴管理 📋 `new_items`: ステップバイステップのUI表示、監査ログ記録 🤖 `last_agent`: handoff後のエージェント継続 📸 `to_state()`: human-in-the-loop ワークフローの中断・再開 🔍 `raw_responses`: トークン使用量の監視、コスト分析 ⚠️ 注意点 - `final_output`が`None`になることがあります(handoffのみで終了した場合など)。必ずNullチェックをしてください。 - `to_input_list()`の結果にはツール呼び出しの履歴も含まれます。不要な場合は手動でフィルタリングしてください。 - `new_items`のアイテム数は実行の複雑さに比例して増加します。大量のツール呼び出しがある場合、メモリ使用量に注意してください。 - `to_state()`で保存した状態はシリアライズ可能ですが、長期保存する場合はSDKのバージョン互換性に注意してください。 - `last_response_id`はOpenAI固有の機能です。他のプロバイダでは利用できません。 ✨ RunResultの各サーフェスを使いこなして、エージェントの実行結果を余すことなく活用しましょう! #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#
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便利だけど知られていないGemini APIの機能 📑 1,000ページのPDF、テキストも図表もまとめて理解。ドキュメント処理の次元が変わります。 Geminiの「ドキュメント処理(Document understanding)」は、最大1,000ページのPDF等をマルチモーダル(テキスト+図表+画像)で理解する機能です。テキスト抽出だけでは得られない深い文書理解を実現します。 📌 タイトル:ドキュメント処理(Document understanding) 🔗 URL: 🧩 概要 PDFや文書の処理といえば、従来はOCRでテキストを抽出するのが主流でした。しかし、図表、グラフ、レイアウト情報まで含めて理解するのは困難でした。Geminiのドキュメント処理は、ページをマルチモーダルに「見て」理解するため、テキストだけでなく図表やレイアウトの情報も含めた回答が可能です。最大1,000ページまで対応。 🛠 使い方 PDFファイルをFiles APIでアップロードするか、インラインでリクエストに含めます。ページ単位でGeminiが視覚的に解釈し、テキスト、表、図、グラフなどを総合的に理解。「この表のデータを集計して」「3章の図の内容を説明して」のような質問に回答できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・契約書レビュー:数百ページの契約書を丸ごと渡して、特定条項の検索や条件の比較分析を自動化。 ・決算報告書の分析:財務諸表の図表を読み取り、数値の傾向やリスクを自動で抽出・要約。 ・技術文書の理解:設計書やスペックシートの図面・表を含めた質問応答。 ・学術論文の分析:論文のグラフや実験結果の表を理解した上での要約・比較分析。 💡 ユースケース 📋 契約書・法務文書の自動レビュー 💹 決算報告書・財務諸表の分析 🔧 技術仕様書の図面を含む理解 🔬 学術論文のグラフ・表を含む分析 ⚠️ 注意点 スキャンされたPDFの品質が低い場合、読み取り精度が下がる可能性があります。また、1,000ページ対応とはいえ、コストとレイテンシはページ数に比例して増加します。必要なページ範囲を絞って渡す工夫も重要です。機密文書を扱う場合はデータの取り扱いポリシーも確認しましょう。 ✨ 「テキストだけ抽出」の時代から「図表も含めて丸ごと理解」の時代へ。まずは図表の多い文書でその実力を試してみてください。 #Gemini# #LLM#
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私は小選挙区は消去法、比例はポジティブ選択だと考えている。消去法だけの選挙なんて私は嫌だね。バランスの議論はあって良いが、ポジティブに政党を選ぶ事が出来る機会は重要だ。
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「中道」比例議員は離党するなら議員辞職が筋、世間は11億円受け取り許さない 読売を引用し主張…平井文夫氏 (週刊フジ) → 読売調査「納得できない」80% 現職123人が落選し、選挙の未払金も10億円以上あります。
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年齢とサービス内容は比例して上がるはず
選挙制度は変えた方がいい 国民の本当の民意は比例得票順だと 自民、国民、参政、立民、公明の順番 しかし、小選挙区制があることで 議席を獲得するために 自民公明、国民立民共産は組んだ 参政は単独で挑んだ よって、獲得議席は 自民39.立民22.国民17.参政14.公明8 となり民意はゆがめられた
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