中国共産党の党員総数、1億128万6000人に達する 党員の職業別では、 農牧漁民2606万8000人 定年退職者2208万2000人 企業･事業体･社会機構の専門技術者1669万2000人 企業･事業体･社会機構の管理者1186万2000人 労働者（勤務技能人員）671万8000人 党・政府機関の職員742万9000人 学生253万7000人 その他の職業人員は789万8000人

読売ジャイアンツ 92年連続二桁勝利投手の一覧 チーム内の最多勝投手 二桁勝利達成者の数 New 2026年 井上温大 10勝 2025年 山﨑伊織 10勝 1人 2024年 菅野智之 15勝 3人 2023年 戸郷翔征 12勝 2人 2022年 戸郷翔征 12勝 2人 2021年 髙橋優貴 11勝 1人 2020年 菅野智之 14勝 1人 2019年 山口俊 15勝 2人 2018年 菅野智之 15勝 1人 2017年 菅野智之 17勝 3人 2016年 田口麗斗 10勝 1人 2015年 マイコラス 13勝 2人 2014年 菅野智之 12勝 2人 2013年 内海哲也 13勝 3人 2012年 内海哲也 15勝 4人 2011年 内海哲也 18勝 2人 2010年 東野峻 13勝 2人 2009年 ゴンザレス 15勝 3人 2008年 グライシンガー 17勝 3人 2007年 高橋尚成 13勝 3人 2006年 内海哲也 12勝 2人 2005年 工藤公康 11勝 1人 2004年 上原浩治 13勝 2人 2003年 上原浩治 16勝 2人 2002年 上原浩治 17勝 2人 2001年 入来祐作 13勝 2人 2000年 工藤公康 12勝 2人 1999年 上原浩治 20勝 1人 1998年 桑田真澄 16勝 2人 1997年 槙原寛己 12勝 3人 1996年 斎藤雅樹 18勝 2人 1995年 斎藤雅樹 18勝 2人 1994年 斎藤雅樹 14勝 3人 1993年 槙原寛己 13勝 1人 1992年 斎藤雅樹 17勝 3人 1991年 桑田真澄 16勝 3人 1990年 斎藤雅樹 20勝 5人 1989年 斎藤雅樹 20勝 3人 1988年 ガリクソン 14勝 3人 1987年 桑田真澄 15勝 4人 1986年 江川卓 16勝 2人 1985年 斎藤雅樹 12勝 3人 1984年 江川卓 15勝 3人 1983年 江川卓 16勝 3人 1982年 江川卓 19勝 3人 1981年 江川卓 20勝 4人 1980年 江川卓 16勝 2人 1979年 新浦寿夫 15勝 1人 1978年 新浦寿夫 15勝 3人 1977年 小林繁 18勝 4人 1976年 小林繁 18勝 4人 1975年 堀内恒夫 10勝 1人 1974年 堀内恒夫 19勝 3人 1973年 高橋一三 23勝 3人 1972年 堀内恒夫 26勝 4人 1971年 堀内恒夫 14勝 4人 1970年 渡辺秀武 23勝 3人 1969年 高橋一三 22勝 4人 1968年 堀内恒夫 17勝 3人 1967年 城之内邦雄 17勝 5人 1966年 城之内邦雄 21勝 4人 1965年 城之内邦雄 21勝 4人 1964年 城之内邦雄 18勝 3人 1963年 伊藤芳明 19勝 5人 1962年 城之内邦雄 24勝 2人 1961年 中村稔 17勝 3人 1960年 堀本律雄 29勝 2人 1959年 藤田元司 27勝 3人 1958年 藤田元司 29勝 3人 1957年 藤田元司 17勝 4人 1956年 別所毅彦 27勝 4人 1955年 大友工 30勝 4人 1954年 別所毅彦 26勝 3人 1953年 大友工 27勝 5人 1952年 別所毅彦 33勝 4人 1951年 松田清 23勝 4人 1950年 藤本英雄 26勝 4人 1949年 藤本英雄 24勝 5人 1948年 中尾碩志 27勝 3人 1947年 川崎徳次 24勝 2人 1946年 近藤貞雄 23勝 3人 1945年 太平洋戦争により公式戦休止 1944年 藤本英雄 10勝 1人 1943年 藤本英雄 34勝 2人 1942年 須田博 26勝 4人 1942年 須田博 26勝 2人 1941年 須田博 15勝 2人 1940年 須田博 38勝 2人 1939年 スタルヒン 42勝 2人 1938年春 スタルヒン 14勝 1人 1938年秋 スタルヒン 19勝 1人 1937年春 沢村栄治 24勝 2人 1937年秋 スタルヒン 15勝 1人 1936年秋 沢村栄治 13勝 1人 #giants# #ジャイアンツ#

携帯番号に「060」が加わるはずだったが、開始は延期になったらしい。表向きはシステム対応の遅れである。携帯番号とは「その人につながる一本の糸」だった。090を聞けば、どこか大人の番号の匂いがした。080には少し新しさがあり、070には時代が軽くなっていく感覚があった。そして今度は060である。番号が増えるということは、人間が増えたというより、人間一人あたりの役割が増えたということである。 仕事用の自分。 私用の自分。 副業用の自分。 認証用の自分。 連絡したい人用の自分。 連絡されたくない人用の自分。 もはや現代人は、一つの身体にいくつもの窓口を持って生きている。 電話番号とは社会が人間に差し出す名札である。その名札が足りなくなるほど、我々は便利になり、同時に分裂していった。 060が延期されたこと自体に、大きな混乱はないという。番号にもまだ余裕があるらしい。 だが不思議なものである。 番号には余裕があるのに、人間の心には余裕がない。 連絡先は増えた。 端末は増えた。 アカウントも増えた。 けれど本当に「つながっている」と言える相手は、むしろ減っているのかもしれぬ。 060とは、新しい番号である前に、現代人がいくつもの顔を持たされている時代の、静かな記号なのである。

# AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込む意思決定ポイント # 棄権閾値｜Abstention Threshold 🎯 ポイント エージェントが「自信がないときに黙る」仕組み、ちゃんと設計していますか？ 棄権閾値とは、エージェントが「自信がない」と判断して回答を棄権し人間にエスカレーションする信頼度スコアの境界線です。低すぎると誤答がユーザーに届き、高すぎるとエスカレーションだらけで自動化の意味がなくなります。誤答コストの大きさに応じてタスクカテゴリごとに異なる閾値を設定する多段構成が正解です🔑 📋 概要 棄権閾値は、エージェントが回答に自信がないときに人間へのエスカレーションを発動する信頼度スコアの基準値です。閾値が低ければ自動解決率は上がりますが誤答リスクも上がり、高ければ安全ですがエスカレーションが増えて人間の負荷と応答遅延が増大します。「間違った回答を自信満々にする」エージェントは信頼を致命的に損ないます。一方で「何でもかんでも聞いてくる」エージェントは導入の意味がありません。この間のバランスを、業務の誤答コストに基づいて精密に設計するのがこのダイヤルの役割です。 🔍 意思決定のポイント このダイヤルは「誤答した場合のコスト」で決めます。 致命的（不可逆・法的リスク・金銭損害）→ 高い閾値（0.85〜0.95）。返金金額の誤り、契約条件の誤案内、医療・法律相談など。少しでも不確実なら棄権。 中程度（修正可能だが手間がかかる）→ 中程度の閾値（0.70〜0.85）。Jiraチケットの優先度誤判定、Salesforceの商談ステージ誤更新など。 軽微（すぐ修正でき影響が限定的）→ 低い閾値（0.50〜0.70）。FAQ回答候補の表示、Slackでの情報検索結果など。多少の誤りは許容。 一律の閾値は避け、タスクカテゴリごとに異なる閾値を設定する多段構成にしてください⚡ 💡 要点と詳細 棄権閾値を機能させるには、信頼度スコアの設計が重要です。4つの算出方法があります： モデルのlogprob — トークンレベルの確率を集約します。分類タスクでは有効ですが、自由形式の回答では使いにくくなります。 自己評価プロンプト — 「回答の確信度を0〜1で評価せよ」と追加プロンプトで問います。キャリブレーションが必要です。 複数回生成の一致度 — 同じ入力を3〜5回生成し、回答の一致率を信頼度とします。コストはかかりますがロバストです。 検索ヒットの関連度スコア — RAGベースの回答では、検索結果の類似度スコアを信頼度の代理指標にします。 計測すべき指標は、自動解決率（エスカレーションせずに完了した割合）、誤答率（自動回答のうち誤っていた割合、目安として2〜5%以下）、不要棄権率（棄権したが正しく回答できていたケースの割合）、エスカレーション後の解決時間、そして信頼度スコアのキャリブレーション（信頼度0.8の回答の実際の正答率が80%前後か）です📊 ⚖️ トレードオフ 閾値が低すぎると、自動解決率は上がりますが誤答がユーザーに到達します。「間違った回答を自信満々にする」ケースが増え、信頼毀損や実害が発生します。特に金銭・法的リスクが絡む業務では、一度の誤答が取り返しのつかない結果を招きます😰 一方、閾値が高すぎると、エスカレーションが増えすぎて人間がボトルネックになります。ユーザーの待ち時間が増加し、エージェント導入の価値が問われます。期待される自動解決率の目安は、致命的リスクで40〜60%、中程度で60〜80%、軽微で80〜95%です。この数字から大きく外れていれば閾値の見直しが必要です⚠️ 🛠️ ユースケース Zendesk顧客対応：返金・解約に関する回答は閾値0.90で厳格に棄権します。間違った返金額を案内するリスクは取れません。一方、商品情報の案内は閾値0.65で自動回答を優先し、スループットを確保します📚 ServiceNow ITサポート：パスワードリセット手順（定型・低リスク）は閾値0.50で積極的に自動対応。権限変更の承認判断（高リスク）は閾値0.90で、不確実なら即エスカレーションします🎯 Salesforce営業支援：商談の受注確度予測は閾値0.75。データが不十分で信頼度が閾値を下回る場合は「判断を保留します。追加情報をご確認ください」と棄権し、誤った確度予測による営業判断ミスを防ぎます🔧 実践のコツ：初期は高めの閾値（0.85）で開始し、2〜4週間のデータ蓄積後に不要棄権率を分析して0.05刻みで下げてください。誤答率が許容範囲を超えたら即座に閾値を戻すこと。信頼度スコアのキャリブレーションは月次で実施し、モデル更新によるドリフトを補正してください。棄権時には「確認中です、担当者におつなぎします」のように、棄権を透明に伝えるUX設計も忘れずに💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

【10年前に補強も…煙突倒壊で9人死亡 日本製紙が会見】 ｜ 熊本で発生した地震により、工場の高さ80mの煙突が倒壊し9人が亡くなった日本製紙が5日、会見を開いた 会社側の説明によると、当時工場の敷地内には社員が186人、さらに協力会社などの228人の計414人が勤務 工場には煙突が5本あり3本に被害 →このうち80mの煙突が真ん中から折れて倒壊 目の前にある2階建ての建屋を直撃した この建屋の2階では社員8人がデスクワークをしており、6人が死亡。2人は救助され治療中 さらに、1階では工場のメンテナンスをしていた協力会社の社員ら3人が死亡 岡山市消防局 大森浩章 消防司令長 「削岩機を使いコンクリートを少しずつ砕き、手掘り作業で。事務所というところで、デスクがあるところで座った状態で、天井や煙突の崩落・落下という状態で、はさまれていたということが一番多かった」 ▼今回死傷者を出した煙突は1970年に設置された鉄筋コンクリート製 発電用ボイラーの煙突で地震発生時は停止中だった 日本製紙 山邉義貞 八代工場長 「今回倒壊した煙突は、2006年その前1997年に点検しています。2016年に熊本地震が起きてその後補強工事をやっています」 被害を受けた他の2本のうち2009年に設置された強化プラスチック製の煙突は先端が折れる被害。1958年に設置された鉄筋コンクリート製の煙突は倒壊した 日本製紙 山邉義貞 八代工場長 「老朽化していたかどうかは事故の調査委員会で調べないと、私どもも今近づけない状態、現時点ではわからない」 Q煙突の交換時期はない？ 「一般的に鉄筋コンクリートの寿命かと思います」 ▼なぜ煙突が倒壊？ 八代市では震度6強を観測 工場付近では『長周期地震動の階級4』を観測 →立っていることができないとされる最大値 京都大学 工学研究科（耐震工学） 高橋良和教授 「一般に搭状の建物は長周期地震動で揺れやすい代表的な構造物。細長い構造物の場合むちのようにしなる。特に大きく揺らされたと考えられる」 日本製紙は操業再開のメドは立たないとしているが、現時点で閉鎖する考えはないとしている

3/4【阿蘇山 火山の状況に関する解説情報（臨時） 2026年06月21日 09:50】 阿蘇山では、本日(21日)08時55分頃から火山性微動の振幅に高まりがみられ、中岳西山腹観測点南北動成分の1分間平均振幅が2.5マイクロメートル毎秒程度で経過しています。

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