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昭和42年7月豪雨
被害 > 九州北部（長崎・佐賀）

|  |  | 長崎県> 長崎 | 長崎県> 厳原 | 長崎県> 平戸 | 長崎県> 佐世保 | 長崎県> 福江 | 佐賀県> 佐賀 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 降水量 (mm) | 期間 | 87.2 | 123.9 | 184.4 | 354.3 | 305.0 | 169.9 |
| 降水量 (mm) | 日 | 65.2 | 97.3 | 96.0 | 232.5 | 251.4 | 116.3 |
| 降水量 (mm) | 1時間 | 22.6 | 24.0 | 33.7 | 125.1 | 113.5 | 58.2 |
| 降水量 (mm) | 10分間 | 12.0 | 6.0 | 15.0 | 33.4 | 26.0 | 26.0 |
| 人的 (人) | 死者 行方不明 | 50 | 50 | 50 | 50 | 50 | 34 |
| 人的 (人) | 負傷者 | 364 | 364 | 364 | 364 | 364 | 510 |
| 家屋 (戸) | 全壊/流出 | 406 | 406 | 406 | 406 | 406 | 169 |
| 家屋 (戸) | 半壊 | 579 | 579 | 579 | 579 | 579 | 365 |
| 家屋 (戸) | 床上浸水 | 9,368 | 9,368 | 9,368 | 9,368 | 9,368 | 6,499 |
| 家屋 (戸) | 床下浸水 | 18,883 | 18,883 | 18,883 | 18,883 | 18,883 | 19,853 |
長崎
被害の中心だった佐世保市から、「佐世保水害」とも呼ばれている。
8日早朝から雨が活発となり強い雨が続き、同日9時頃には佐世保で100mmを超え、昼過ぎに小康状態となった。翌9日早朝再び雨は強くなり、明け方から昼前にかけて福江（五島列島）で記録的な豪雨となり、昼過ぎると豪雨域は東へ移り、佐世保から福岡県西部にかけて14時台まで記録的な豪雨となった。最大1時間降水量は佐世保で9日12時台に記録している。
佐世保市の被害状況は、死者29人・負傷者270人・被害総額約74億3千万円
現在の五島市つまり五島列島については、市が公開している歴史の中で旧福江市と旧岐宿町で水害が発生したと記載されていることから、最南端の福江島での被害が大きかったことになる。旧福江市のみ、死者11人・重傷者7人・軽傷者24人・全壊35戸・半壊17戸・一部損壊6戸・床上浸水487戸・床下浸水1,155戸、と被災状況を記載している。
佐賀
被害中心だった伊万里市では「42年大水害」とも言われる。
佐賀では、9日10時頃から強い雨が降り始め、同日12時から14時に県の西北部を中心に集中豪雨となった。つまり長崎県佐世保市を中心とした豪雨域が佐賀でも集中豪雨として被害をだしたことになる。
伊万里市を流れる松浦川・伊万里川・有田川およびそれらの各支流で氾濫し、あるいは土砂災害となって、伊万里市や有田町を襲った。伊万里市の被害は、死者12人・負傷者435人・家屋流出74戸・半壊108戸・床上浸水3,397戸・床下浸水2,165戸。有田町の被害は死者9人・負傷者37人・家屋全壊33戸・半壊45戸。
被害 > 中国地方（広島）

|  |  | 広島 | 呉 | 福山 |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 降水量 (mm) | 期間 | 196.6 | 305.4 | 185.6 |  |  |
| 降水量 (mm) | 日 | 113.5 | 212.9 | 100.1 |  |  |
| 降水量 (mm) | 1時間 | 27.4 | 74.7 | 34.0 |  |  |
| 降水量 (mm) | 10分間 | 9.7 | 24.0 | 10.7 |  |  |
| 人的 (人) | 死者 行方不明 | 159 | 159 | 159 | 159 | 159 |
| 人的 (人) | 負傷者 | 231 | 231 | 231 | 231 | 231 |
| 家屋 (戸) | 全壊/流出 | 514 | 514 | 514 | 514 | 514 |
| 家屋 (戸) | 半壊 | 605 | 605 | 605 | 605 | 605 |
| 家屋 (戸) | 床上浸水 | 10,690 | 10,690 | 10,690 | 10,690 | 10,690 |
| 家屋 (戸) | 床下浸水 | 49,249 | 49,249 | 49,249 | 49,249 | 49,249 |
広島県内で8日朝から強い雨が降り始めそれが昼間で続き、午後から夜にかけて断続的に続いた。9日は温帯低気圧の影響で呉市を中心に15時台から豪雨となり、16時から17時台にピークとなった。ちなみに、広島市のみ最大1日/10分降水量は8日つまり梅雨のみによって記録している。
被害中心だった呉市では、多大な被害を出した1945年（昭和20年）枕崎台風のデータで都市計画を立てていたため、それよりは被害は少なかった（1945年県内死者だけで1,775人）が、それでも被害が大きいものとなった。これは、8日から降り続いた雨によって地盤がゆるみ、そこへ9日の記録的な豪雨が降ったことにより土砂災害と河川決壊が発生したことによる。呉市だけで死者88人・負傷者231人・家屋全壊289戸・半壊176戸・床上浸水6,000戸・床下20,000戸。特に生き埋め被害だけで171人も出している。
呉市警固屋町・阿賀町と、休山周辺での土砂被害写真が多く撮られている。警固屋8丁目では、16時頃にがけ崩れが発生し、家屋および3人が生き埋めとなった。消防隊員による救助の最中、二次崩落が起こり1人殉職・11人負傷となった。阿賀南8丁目大入地区では、集落中心を流れる浜田川が16時すぎ頃決壊し土石流が発生、呉市立大入小学校を襲った。ただ校舎が土石流の勢いを弱めたためその下流の民家の被害が少なく済んだ。この地区の発見は遅れ、5時間後の夜間に付近を航行していた海上保安庁の巡視船が集落全体の停電を不審に思い立ち寄ったことで被害が判明した。
当時呉市内には呉市電が走っていた。この災害により市電は甚大な被害を受け復旧に莫大な費用がかかることに加え、災害以前からモータリゼーションによって利用者が減っていたこともあり、同年12月に全線廃止となった。
被害 > 近畿地方（兵庫・大阪）

|  |  | 神戸 | 豊岡 | 姫路 | 洲本 |  |
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| 降水量 (mm) | 期間 | 361.1 | 104.9 | 82.5 | 197.1 |  |
| 降水量 (mm) | 日 | 319.4 | 79.5 | 60.1 | 149.2 |  |
| 降水量 (mm) | 1時間 | 75.8 | 16.3 | 36.0 | 47.3 |  |
| 降水量 (mm) | 10分間 | 23.4 | 6.5 | 14.0 | 14.4 |  |
| 人的 (人) | 死者 行方不明 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 人的 (人) | 負傷者 | 不明 | 不明 | 不明 | 不明 | 不明 |
| 家屋 (戸) | 全壊/流出 | 363 | 363 | 363 | 363 | 363 |
| 家屋 (戸) | 半壊 | 361 | 361 | 361 | 361 | 361 |
| 家屋 (戸) | 床上浸水 | 7,819 | 7,819 | 7,819 | 7,819 | 7,819 |
| 家屋 (戸) | 床下浸水 | 29,762 | 29,762 | 29,762 | 29,762 | 29,762 |
兵庫
被害中心だった神戸市では、昭和13年阪神大水害・昭和36年梅雨前線豪雨とともに「昭和の3大水害」と言われている。
神戸市では、9日8時頃から雨が強まり、まず16時から18時の2時間で強い雨が、更に20時から21時の1時間でも強い雨が降った。このピーク時である20時台に災害が発生した。
先の阪神大水害および昭和36年水害以降、神戸市では対策が取られていたことにより先の災害よりは被害が小さかったものの、それでも被害は大きかった。神戸市だけで死者77人・全壊流出361戸・半壊376戸・床上浸水7,759戸・床下29,762戸。
この豪雨により六甲山、特に表六甲で河川氾濫および土砂災害が集中し、神戸市街地を襲った。市内に向かって鉄砲水が発生し、最大で1m規模の濁流が襲った。
土砂災害は六甲山系で約2,500箇所と言われている。特に六甲山沿いの現在中央区の住宅地を土砂が襲い、生き埋め被害を多数引き起こした。この中で最も有名なのが、生田川上流にあたる葺合区市ヶ原（現中央区葺合町）の世継山大崩落であり、長さ140m・幅40m・5,200m3もの土砂が崩壊し市ヶ原地区を襲い、21人が死亡し多くの家屋をなぎ倒した。また長田区明泉寺地区でも大規模な崩落が起こっている。
交通機関にも影響を与えた。六甲ケーブル下駅が埋没するなど六甲ケーブルにも多大な被害を与え、新湊川の氾濫は神戸電鉄粟生線を一部不通にした。
大阪
→詳細は「北摂豪雨」を参照
参考資料

「降水量表」、気象庁、2014年9月14日閲覧。
中島暢太郎、後町幸雄「昭和42年7月豪雨の特性について」（PDF）、京都大学、2014年9月14日閲覧。
「昭和42年7月　豪雨　（最大時間雨量74.7ｍｍ，死者・行方不明者159人）」、広島県、2014年9月14日閲覧。
「昭和42年 7月豪雨」、国交省六甲砂防事務所、2014年9月14日閲覧。
A better day

『A better day』（ア・ベター・デイ）はRyuのアルバム。
内容

13曲中6曲が池田大介のストリングスアレンジでTAMA MUSIC Stringsによる演奏。bouncy records在籍最後のオリジナル・アルバム。「秘密（비밀）」は韓国ドラマ「夏の香り」サウンドトラックに提供した曲のセルフカバー。
批評

CDジャーナルは「透き通るような美しい歌声が、まるで天使の踊りのように盤上から響き渡っていく」と評した。
収録曲

流星
作詞：佐々木美和・Seo, Dong Sung　作曲・編曲：Yoon, Young Jun（ストリングスアレンジ：池田大介）
Let me get your love
作詞：佐々木美和・Ryu　作曲・編曲Yoon, Young Jun（ストリングスアレンジ：池田大介）
17月のカレンダー
作詞：佐々木美和・Ryu　作曲：Ryu　編曲：Seo, Jae Ha
Dream Lover
作詞・作曲・編曲：Yoon, Young Jun（訳詞：佐々木美和　ストリングスアレンジ：池田大介）
イルミネーション
作詞：佐々木美和・Ryu　作曲：Ryu　編曲：Seo, Jae Ha（ストリングスアレンジ：池田大介）
秘密（비밀） (韓国語)
作詞・作曲：Ryu　編曲：増崎孝司
My memory（アカペラバージョン）
作詞：Ryu　作曲：Park, Jenog Won　編曲：Ryu
Snow Lake
作詞：佐々木美和　作曲：Ryu・Seo, Jae Ha　編曲：Seo, Jae Ha（ストリングスアレンジ：池田大介）
Believe
作詞：Double S・佐々木美和　作曲：Ryu　編曲：Seo, Jae Ha
Never Mind
作詞・作曲：Ryu（訳詞：佐々木美和）　編曲：Han, Jae Won
聞こえない告白
作詞：Ryu（訳詞：佐々木美和）　作曲・編曲：Yoon, Young Jun（ストリングスアレンジ：Park, In Young）
nobody knows
作詞・作曲：Ryu（訳詞：佐々木美和）　編曲：増崎孝司
国際結婚（Delicious Mambo Mix）
作詞：佐々木美和・Ryu 作曲：Ryu 編曲：Yoon, Young Jun（ストリングスアレンジ：池田大介）
レコーディング参加

増崎孝司（DIMENSION） - ギター
八木のぶお - ハーモニカ
新津健二 - ベース
小島良喜 - ピアノ
寺地秀行 - シンセサイザー
小野塚晃（DIMENSION） - ピアノ
青木智仁 - ベース
TAMA MUSIC Strings - ストリングスセクション
青山純 - ドラム
寺島良一 - ギター
バカボン鈴木 - ベース
鶴谷智生 - ドラム
ヨーロッパヒメトガリネズミ

ヨーロッパヒメトガリネズミ (Sorex minutus) は、哺乳綱真無盲腸目トガリネズミ科トガリネズミ属に分類される哺乳類。標準和名はニシヒメトガリネズミ。北ヨーロッパに広く分布し、アイルランドに自生する唯一のトガリネズミである。
分類

以前はサハリンや北海道の個体群を亜種カラフトヒメトガリネズミSorex minutus gracillimusとして含めていた。1965年に陰茎の形態が異なることから極東産が別種ヒメトガリネズミS. gracillimusとされるようになり、のちに染色体数の違いからも両種を区別することが支持されている。
生態

落ち葉の下に住み、小さい昆虫や無脊椎動物を捕食する。昼も夜も活動的である。体重は平均約4g程度であり、新陳代謝率の最も高い動物の1つで、約2時間ごとに餌を食べなければならない。
繁殖期は4月から8月で、メスは地下の巣で2匹から8匹の子を育てる。寿命は15カ月程度であるが、妊娠期間が3週間程度なので、1年に5回まで出産することができる。
ヨーロッパトガリネズミS. araneusと本種（左）の大きさの比較
革命歌

パリ・コミューンによって築かれたバリケード
革命歌（かくめいか）とは、革命の支持、あるいはその賞賛のために作られた極めて政治的な歌である。主に政治的なプロパガンダや政治扇動の場で士気を揚げるために用いられる。世界で有名な革命歌の例としては、『ラ・マルセイエーズ』と『インターナショナル』などがあげられる。
概要

革命歌は政治的なプロパガンダの場で重要な役目を担っている。芸術の一つの側面である「人間の意識下へのあるイメージの拡散」、音楽の一つの側面である「流通形態とは別個の、速度ある人間の意識化への浸透」を兼ね備えた楽曲は、より分かりやすさを求め、幼稚園児や小学生にも理解できるほど（西欧では実際に教えている）、シンプルかつ耳に残る、心地よい旋律の融合を試みている。ただし、歌詞は非常に政治的なもので、信用ならない政府を標的にしている。そのため、デモや実際の革命を行う際に、蜂起した団体が一致団結するために使われることが一般的である。その場の中で自然発生的に生まれたものが多いが、ベルトルト・ブレヒトなどの作家によって書かれたものも存在する。
第二次世界大戦後の西欧における革命歌は、単に子供や青少年らに教える歌としてだけでなく、祝祭の場や公式な場などで歌う場合もあるものへと変化した。
詳細：左右が使用

前述したとおり、革命歌は非常に分かりやすく書かれた物である。歌詞は大概は政治的なものだったが、子供でも理解できるほど歌詞を安易にしたものが存在する。子守唄や民謡など、子供に好かれる曲の歌詞を一見しただけではそれと分からないほど巧妙な手口ですげかえたものも存在する。
右派によって利用される可能性もある。映画『Cabaret』（キャバレー）はその好例で、ある青年が自然について書かれた優しげな民謡『Tomorrow Belongs to Me』を歌い始める。しかし、徐々に行進曲風になり、映画の観客が「もしかしてこいつはヒトラーユーゲントの一員？」と認識するころには、ファシストのプロパガンダ用語『Rising Up』に関した歌詞になっているという次第。
中国の革命歌

中華人民共和国では、1950～1970年代の、特に文化大革命の時期に、ひとつの文化として定着した。中国でポピュラーな革命歌は、『南泥湾』である。この楽曲は、1941年に中国国民党の攻勢で、当時は僻地だった延安に拠点を置き、自給自足の生活を送ることを余儀なくされた中国共産党を称賛したものである。
後に中国を支配した中国共産党は、この楽曲を中国国内の56の少数民族や各地の軍閥などに対して、統一国家のイメージを定着させる意図で使用した。
『解放区的天』（中国共産党が、日中戦争及び国共内戦の間、自らの賞賛を目的に、中国共産党の描く未来「解放区」を幾分ロマンティックに書いた作品）、『八月桂花遍地開』（四川の紅衛兵が書いた民謡）は、毛沢東時代にもっとも愛唱される曲となった。
日本の革命歌

日本の革命歌は、世界各国と比べとりわけ労働歌、反戦歌と混在して認識されることが多い。
代表的な革命歌

メーデー歌（聞け万国の労働者）
インターナショナル
ワルシャワ労働歌
嗚呼革命（革命歌）
赤旗の歌
ベンセレーモス（チリの革命歌）
同志よ固く結べ
憎しみの坩堝
同志は倒れぬ（コミュニストの葬送行進曲）
コンミュニストのマルセイエーズ
第七旅団の歌
明治十八年の淀川洪水

桜之宮公園に設置されている石碑
明治十八年の淀川洪水（めいじじゅうはちねんのよどがわこうずい）は、1885年（明治18年）6月中旬から7月にかけて続いた淀川の洪水のことである。明治大洪水とも言う。享和2年（1802年）に発生した享和二年の淀川洪水に次ぐ被害となった。
概要 > 6月の洪水

1885年（明治18年）6月は、上旬から二つの低気圧の影響により雨が降り続け、15日の夜からはついに豪雨が始まり、淀川は見る間に増水していった。
16日、淀川右岸の支流である檜尾川（高槻市）、芥川（高槻市）、安威川（茨木市）、茨木川（茨木市）が氾濫し、17日、淀川左岸にある支流の枚方市岡新町の天野川の堤防が決壊、次いで夜に入って枚方市の伊加賀で淀川本流の堤防が30間（約182m）にも渡って決壊する「伊加賀切れ」が発生し、やがて60間（約364m）にまで広がって淀川南側にあふれ出した。淀川左岸の堤防は各所で決壊し、加えて淀川支流の河川や用水路の水もあふれ出し、河内平野の北側一帯が浸水してしまった。水は寝屋川の堤防にまで達してそこで一度止まり、寝屋川以南に被害はなかった。それでも20日に中河内郡で恩智川が氾濫している。
浸水地域は現在の大阪市都島区、旭区、城東区、鶴見区、守口市、門真市、寝屋川市、枚方市、摂津市、茨木市、高槻市の広範囲に上った。
ひとまず洪水の勢いが止まったことにより、建野郷三大阪府知事は大川の堤防をわざと決壊させ、そこからこの膨大な水を流してしまおうと「わざと切れ」と呼ばれる江戸時代から度々行われてきた方法をとることとし、洪水地域の南西の角にあたり、大川と寝屋川の合流地点でもある現・都島区網島町にあった大長寺（現在は藤田邸跡公園）裏の大川左岸堤防を20日から23日にかけて26間を切り、排水を行った。
25日からは枚方市伊加賀で堤防の修復が開始され、28日には大蔵卿の松方正義が工事の視察を行っている。
概要 > 7月の洪水

まだ浸水地域の排水が終わっていない27日の夜から雷雨が始まり、28日は台風の影響で大雨となった。29日は風が強まり、7月1日は暴風雨となって、2日には修復中だった伊加賀の堤防が再び決壊し、再び淀川の水が南側にあふれた。さらに、現・都島区の桜宮の堤防も三か所決壊し、「わざと切れ」を行った大長寺裏の堤防からも大川の水が入ってきた。
今回の洪水はこれに収まらず、前回の洪水ではそれ以上の被害を防いでいた寝屋川の堤防が現・鶴見区の徳庵で決壊し、寝屋川に注ぐ他の河川も水が溢れ出した結果、洪水は寝屋川以南にまで拡大し、7月上旬には江戸時代の干拓で消滅したはずの深野池と新開池以上の大きな湖、かつての河内湖が地上に現れ出す始末であった。
さらに高潮まで加わって大阪湾の水が安治川を遡って現在の北区、西区一帯も浸水してしまったが、大阪天満宮のあたりは微高地だったために浸水を免れた。
7月の洪水により、6月の浸水地域は再び浸水し、新たに現在の大阪市北区、福島区、此花区、西区、港区、東成区、生野区、東大阪市、大東市、四条畷市が浸水した。
浸水被害面積は約15,269町歩（15142ha）で、当時の大阪府全体の世帯数の約20％となる72,509戸が最大で約4mも浸水したうえ、家屋流失1,749戸、同損壊約15,000戸、橋の流出512カ所、堤防の決壊224カ所、死者・行方不明者81名、被災者30万4,199人という甚大な被害が発生した。
家屋流失は茨田郡739戸、東成郡836戸で全体の90%、死者・行方不明者は茨田郡49名、東成郡13名で全体の77%を数え、大きな被害を出している。ただし、浸水戸数では西区23,116戸、西成郡14,253戸、北区8,691戸の被害が出ており、茨田郡6,996戸、東成郡4,421戸を上回っているがこれは主に台風による高潮のためである。
結局大阪市内では被害が少なかった淀川以北を除くと、大阪天満宮周辺、大阪城から天王寺間の上町台地一帯、船場周辺、大阪市南部を除くほとんどの低地部が水害を受けてしまった。
大川上流の川崎橋の他、浪華三大橋と呼ばれた天満橋・天神橋、そして難波橋の南半分（北半分は鉄橋）に淀屋橋も流された。最新式の可動式の鉄橋であった安治川橋に至っては漂流物が橋に引っ掛かって川を堰き止める様子を見せたので急いで陸軍が爆破した。こうして八百八橋とうたわれた大阪の橋は主な橋だけで30余りが次々に流失し、市内の交通のほぼ全てが寸断された。そこで7日になって陸軍が難波橋の南側に舟橋を設置した。
暴風雨がやむとようやく洪水も動きを止めた。次第に淀川の水位が低下してくると、浸水地域に溜まっていた水は決壊した各所の堤防の修理の甲斐もあり、長い時間はかかったが大長寺裏の堤防から排水されていった。
この洪水後、付近の郡は大阪府や国に淀川改修の誓願運動を起こし、やがて大阪府会も国に建議を提出。大橋房太郎が中心となったこれらの運動が実り、ついに日清戦争後の1896年（明治29年）に淀川改修を加えた公共河川法案が成立し、淀川改修費の予算も成立、この年から淀川の改修工事が始められることとなった。
なお、御堂を流され、境内も荒れ果ててしまった大長寺（近松門左衛門の人形浄瑠璃、「心中天網島」の舞台）であるが、1887年（明治20年）頃に藤田伝三郎にその土地を売却し、寺は移転して再興を果たした。大長寺があったその地に伝三郎は網島御殿と呼ばれる邸宅を建てたが、現在は藤田美術館、藤田邸跡公園、太閤園、大阪市公館となっている。
近くの桜之宮公園にはこの洪水に関する石碑が建っている。
水防碑
天神橋の流出を描いた瓦版
2019年ネパール洪水

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ネパール・テライの洪水
日付: 7月11日
場所:  ネパール
死者: 117人
負傷者: 80人
行方不明者: 38人
物的損害: 全壊: 約20000戸 半壊: 約40000戸
2019年ネパール洪水（2019ねんネパールこうずい）は、2019年7月11日からネパールの広範囲に影響を与えた鉄砲水被害である。特にテライ地域とカトマンズで深刻な被害に見舞われた。
モンスーンの季節による豪雨が7月11日に始まり、多くの地域、特に第一州と第二州で混乱を招いた。ネパールの内務省が発表したところによると、子ども51人を含む117人が死亡し、38人が行方不明となった。また、一時は200万人が被災者として生活した。また、現地メディアによれば、家畜の死傷、財産やインフラへの深刻な被害もあったとされている。この洪水被害により、主要幹線道路を含む複数の路線では、通行止めになり、路面の崩壊が見られた路線もあった。
言語モデル

言語モデル（げんごモデル、英: language model）は、単語列に対する確率分布を表わすものである。
解説

言語モデルは、長さがm個の単語列が与えられたとき、その単語列全体に対しての確率  P(w_{1},\ldots ,w_{m}) を与える。この確率分布は、1つまたは複数の言語のテキストコーパスを使用して、言語モデルを訓練することによって得られる。しかし、言語は無限に有効な文を表現することができるため、言語モデリングは、訓練データでは遭遇しないような言語的に有効な単語列にゼロでない確率を割り当てることが課題となる。この問題を克服するために、マルコフ仮定や、回帰型ニューラルネットワークあるいはトランスフォーマー（transformer）などのニューラルアーキテクチャなど、さまざまなモデリング方法が考案されている。
言語モデルは、計算言語学におけるさまざまな問題に役立っている。当初は、低確率で無意味な単語列を予測を防ぐために音声認識での使用から始まった。現在では、機械翻訳（翻訳候補の順位付け）や、より人間に近いテキストを生成する自然言語生成、品詞タグ付け（英語版）、構文解析、光学文字認識、手書き文字認識、文法誘導（英語版）、情報検索など、幅広い用途に利用されている。
情報検索においては、クエリ尤度モデル（英語版）において言語モデルが用いられる。この方法では、コレクション内のすべての文書に、個別の言語モデルが関連付けられている。そして各文書は、その文書の言語モデル  M_{d} に対するクエリ  Q の確率  P(Q\mid M_{d}) に基づいて順位付けされる。この目的のため一般に、ユニグラム（unigram）（英語版）言語モデルが利用される。
2018年以降、大規模言語モデル（LLM）が登場し、大きな発展がみられた。これらのモデルは、数十億個の学習可能なパラメータを持つディープ・ニューラルネットワークで構成され、ラベルなしテキストの膨大なデータセットで訓練される。LLMは、さまざまな自然言語処理タスクで目覚ましい成果を示し、研究の焦点が汎用的なLLMの使用へと移り変わっていた。
2024年初頭、専門家はすでに、言語モデル開発の焦点は大規模な言語モデルから小規模なモデルへと移行し、2025年におけるMITのブレークスルー技術の第3位は小規模な言語モデルであり、言語モデルは大規模から小規模へと進展している。
モデルの種類 > n-gramモデル

→詳細は「」を参照
n-gram言語モデルは、マルコフ過程に基づいて単語列をモデル化するものである。このモデルでは、単語列内の次の単語の確率が、先行する単語の固定サイズのウィンドウにのみ依存すると仮定することで単純化する。たとえば、bigramモデルは先行する1つの単語のみを考慮し、trigramモデルは先行する2つの単語を考慮し、n-gramモデルは先行するn-1単語を文脈として考慮する。
たとえば、bigram言語モデルは、「I saw the red house（赤い家が見えた）」という文の確率を次のようにモデル化する。 P({\text{I, saw, the, red, house}})\approx P({\text{I}}\mid \langle s\rangle )P({\text{saw}}\mid {\text{I}})P({\text{the}}\mid {\text{saw}})P({\text{red}}\mid {\text{the}})P({\text{house}}\mid {\text{red}})P(\langle /s\rangle \mid {\text{house}})ここで、 \langle s\rangle  と  \langle /s\rangle  は文の開始と終了を示す特別なトークンである。
これらの条件付き確率は、テキストコーパスの一部分の頻度カウントに基づいて推定することができる。たとえば、 P({\text{saw}}\mid {\text{I}}) は、コーパス内での単語「I」に続いて「saw」が出現する割合として単純に推定できる。スパース性の問題（たとえば、コーパス内で「red house」というbigramの出現数がゼロの場合）は、特に大きなコンテキストウィンドウを使用する場合に、平滑化（英語版）手法によって基本的なマルコフモデルを修正する必要がある。
モデルの種類 > 指数関数モデル

最大エントロピー言語モデルでは、単語とn-gramの履歴との関係を符号化する特徴関数を使用する。言語モデルは次の式で表される。 P(w_{m}\mid w_{1},\ldots ,w_{m-1})={\frac {1}{Z(w_{1},\ldots ,w_{m-1})}}\exp(a^{T}f(w_{1},\ldots ,w_{m}))ここで、 Z(w_{1},\ldots ,w_{m-1}) は分配関数、 a はパラメータベクトル、 f(w_{1},\ldots ,w_{m}) は特徴関数である。最も単純な形では、特徴関数は特定のn-gramの存在を示す指標にすぎない。モデルの最適なのために、 a の事前分布を利用するか、何らかの形で正則化を行うことが有効である。指数関数型の言語モデルの一つの例として、対数双線形モデルがある。
モデルの種類 > ニューラルネットワーク

ニューラル言語モデルは、連続空間言語モデル（continuous space language models）とも呼ばれ、単語の連続的な表現または埋め込みを使用して予測を行う。これらのモデルでは、ニューラルネットワークが使用されている。
連続空間の埋め込みは、言語モデリングにおける「次元の呪い」を軽減するために有効な手法である。訓練に用いるテキストの大きさ応じて語彙に含まれる固有の単語数も増える。このため、単語列の可能な組みわせ数が指数関数的に増加することにより、データ疎性の問題が発生する。そのため、確率を適切に推定するためには統計が必要となる。この問題を回避するため、ニューラルネットワークでは単語の表現を分散させる手法をとり、ネットワーク内の重みの非線形な組み合わせとして表現する。また、ニューラルネットは言語関数を近似していると捉えることもできる。この目的に使用できるニューラルネットのアーキテクチャには、順伝播型と回帰型の2種類がある。前者は単純であるが、後者の方がより一般的である[要解説][要出典]。
ニューラルネット言語モデルは一般に、語彙  V のすべての単語  t について確率分布 P(w_{t}\mid \mathrm {context} )\,\forall t\in Vを予測することを目的とした確率的分類器（英語版）として構築・訓練される。
すなわち、ネットワークは、与えられた言語的コンテキストに基づいて、語彙の確率分布を予測するように訓練される。これは、バックプロパゲーションを用いた確率的勾配降下法などの標準的なニューラルネットワークの学習アルゴリズムによって行われる。コンテキストは、先行する単語の固定サイズのウィンドウとすることができ、ネットワークは先行する k 個の単語を表す特徴ベクトルから P(w_{t}\mid w_{t-k},\dots ,w_{t-1})を予測する。もう一つの選択肢として、「過去」と「未来」の単語を特徴として使用し、推定確率を P(w_{t}\mid w_{t-k},\dots ,w_{t-1},w_{t+1},\dots ,w_{t+k}).とする、バッグ・オブ・ワードモデル（英語版）（bag-of-words model）と呼ばれるモデルもある。文脈中の単語の特徴ベクトルを連続演算で連結すると、このモデルは連続バッグ・オブ・ワード（Continuous bag-of-words、CBOW）アーキテクチャと呼ばれる。
第3の選択肢は、skip-gram（英語版）と呼ばれる言語モデルである。これは先の問題を逆にして、与えられた単語から、文脈を出力するようにニューラルネットワークを訓練させるもので、CBOWよりも訓練に時間がかかるが、わずかに良い性能を得ることができる。その目標は、訓練用の単語列  w_{1},w_{2},w_{3},\dots ,w_{T} が与えられたとき、平均対数確率 {\frac {1}{T}}\sum _{t=1}^{T}\sum _{-k\leq j\leq k,j\neq 0}\log P(w_{t+j}\mid w_{t})を最大化することである。ここで訓練文脈の大きさ k は、中央の単語  w_{t} の関数とすることができる。skip-gramモデルとbag-of-wordsモデルは、word2vecプログラムの基礎をなしている。
ニューラルネット言語モデルを使用する際に良く行われるのが、実際の確率を計算するのではなく、ネットワークの「隠れ層」に符号化された分散表現を単語の表現として利用するものである。各単語は「単語埋め込み」と呼ばれる n 次元の実数ベクトルが割り当てられる。ここで n は、出力層より前の層の大きさである。特徴的なのは、skip-gramモデルの表現が、単語間の意味的関係を線型結合としてモデル化し、それにより構成性（英語版）の形式を捉えることである。たとえば、このようなモデルでは、単語 w をその n 次元ベクトル表現に対応付ける関数 v があるとき、 v(\mathrm {king} )-v(\mathrm {male} )+v(\mathrm {female} )\approx v(\mathrm {queen} )という式が成立し、ここで ≈ は正確には右辺が左辺の値の最近傍として定義される。
モデルの種類 > その他

位置言語モデル（positional language model）は、テキスト内で特定の単語が、すぐに隣接していなくても、近くに出現する確率を評価するものである。同様に、bag-of-conceptsモデルは、「今日、私はとても素敵なクリスマスプレゼントをたくさん買った」のような情報量の多い文章でも、buy_christmas_present のような複数単語表現に関連付けて、そのセマンティクス（意味）を利用するものである。
手話のモデリングにおいては、ニューラルネットワークで一定の成功をあげているが、他の技術が必要であることを研究者は認識している。
Generative Spoken Language Model (GSLM) は音声を入力とした言語モデルである。文字列を入力として一切利用しない。音声は言語情報以外にパラ言語情報・非言語情報を含んでいるため、音声を入力とするGSLMが獲得する表現にはこれらの情報もコードされていると期待される。
評価とベンチマーク

言語モデルの品質は、通常、典型的な言語指向タスクを反映した、人間が作成したサンプルベンチマークとの比較によって評価される。あまり確立されていないが、言語モデルに固有の特性を調べたり、2つのモデルを比較する品質テストの方法もある。言語モデルは通常は動的であり、訓練で遭遇したデータから学習することを目的としているため、提案されたモデルの中には、学習曲線を調べることによって、学習速度を評価するものもある。
言語処理システムを評価するために、いくつかのデータセットが開発されており、次のようなものがある。
言語学的許容性コーパス（Corpus of Linguistic Acceptability、CoLA）
GLUEベンチマーク（GLUE benchmark）
マイクロソフトリサーチ・パラフレーズコーパス（Microsoft Research Paraphrase Corpus、MRPC）
多ジャンル自然言語推論（Multi-Genre Natural Language Inference、MultiNLI）
質問自然言語推論（Question Natural Language Inference、QNLI）
Quora質問ペア（Quora Question Pairs、QQP）
テキスト含意認識（Recognizing Textual Entailment、RTE）
テキスト意味的類似度ベンチマーク（Semantic Textual Similarity Benchmark、STS）
スタンフォード質問応答データセット（Stanford Question Answering Dataset、SQuAD）
スタンフォードセンチメントツリーバンク（Stanford Sentiment Treebank、SST）
Winograd NLI（WNLI）
BoolQ, PIQA, SIQA, HellaSwag, WinoGrande, ARC, OpenBookQA, NaturalQuestions, TriviaQA, RACE, MMLU (Measuring Massive Multitask Language Understanding), BIG-bench hard, GSM8k, RealToxicityPrompts, WinoGender, CrowS-Pairs. (LLaMa Benchmark)
批評

GPT（Generative pre-trained transformer）のような現代の言語モデルは、特定のタスクにおいて人間に匹敵する能力を発揮するが、認知モデルとしての妥当性は不確かになっている。たとえば、回帰型ニューラルネットワークの場合、人間が学習しないパターンを学習したり、人間が学習するパターンを学習できずに失敗することが知られている。
参考項目

キャッシュ言語モデル（英語版） - 確率分布によって特定の単語列に確率を割り当てる統計的な言語モデル
深層言語処理（英語版） - 理論的・記述的言語学における主に理論的な統語論／意味論を用いた言語モデル
Factored language model（英語版） - 各単語をk個の因子のベクトルと見なした言語モデル
生成的事前学習トランスフォーマー（Generative pre-trained transformers、GPT）- 事前学習と転位学習を組み合わせたニューラル言語モデルの一種
Katzバックオフモデル（英語版）- 生成的なn-gram言語モデルをの一種
言語技術 - コンピュータ機器が人間のテキストや音声を扱う方法を研究する学問領域
統計モデル - 標本データの生成に関する統計的仮定を具現化した数学モデル
人工知能の倫理 - 人工知能システムに特化した技術倫理の一分野
備考

↑  デジタル無限性（英語版）の特徴
↑  次元の呪い: 言語モデルがより大規模なテキストで訓練されるにつれて、固有の単語（語彙）の数が指数関数的に増加すること。Heaps' law（英語版）を参照。
推薦文献

J M Ponte and W B Croft (1998). "A Language Modeling Approach to Information Retrieval". Research and Development in Information Retrieval. pp. 275–281. CiteSeerX 10.1.1.117.4237。
F Song and W B Croft (1999). "A General Language Model for Information Retrieval". Research and Development in Information Retrieval. pp. 279–280. CiteSeerX 10.1.1.21.6467。
Chen, Stanley; Joshua Goodman (1998). An Empirical Study of Smoothing Techniques for Language Modeling (Technical report). Harvard University. CiteSeerX 10.1.1.131.5458。
古川寛和

| 古川寛和> 基本情報 |
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国籍:   日本
出身地:  千葉県
生年月日:   (1965-11-06) 1965年11月6日（59歳）
騎手情報
所属団体:  日本中央競馬会(JRA)
初免許年:  1986年3月1日
免許区分:  平地・障害
騎手引退日:  2004年2月29日 2004年2月28日（最終騎乗）
通算勝利:  2255戦137勝
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古川 寛和（ふるかわ ひろかず、1965年11月6日 - ）は、千葉県出身の元騎手・調教助手。
来歴

1986年3月1日の中山第2競走4歳未勝利・ハクテンバ（12頭中8着）で初騎乗を果たし、同15日の中山第2競走4歳未勝利でもホウヨウボーイ産駒の同馬に騎乗し2着に9馬身付け、枠連万馬券での初勝利を挙げる。12月20日・21日の中山では初の2日連続勝利を挙げ、1年目の同年は6勝をマーク。
3年目の1988年には初の2桁となる13勝をマークし、1989年には8月5日の新潟で1日2勝を挙げ、1991年まで4年連続2桁勝利を記録。
1990年には京成杯で1番人気のクロスキャストに騎乗して逃げたものの4着に終わったが、1991年11月17日の東京第7競走4歳以上500万下ではマルゼンスキー産駒でホウヨウボーイの半弟のゴルギアスで逃げ切った。
1992年には9月6日の新潟第6競走4歳未勝利で16頭中13番人気のクレストボーイに騎乗し、7番人気で逃げ切ったフジノアウトバーンの2着に粘って馬連万馬券を演出。11月8日の東京第3競走3歳新馬では翌年のオークス5着馬でシービークロス産駒グランドクロスで勝利し、2桁には届かなかったが8勝をマーク。
1993年には福島戦7勝、新潟戦5勝、小倉戦2勝とローカルのみの勝ち星で2年ぶりの2桁勝利となる14勝をマークしたが、1994年には初めて0勝に終わる。
1995年5月20日の東京第7競走4歳500万下・マイネルアイオロスで通算100勝を達成し、1996年には3年ぶり最後の2桁勝利で自己最多の19勝をマーク。
1999年には第1回新潟ジャンプステークス・リマインドシルクで6年ぶりの重賞騎乗を果たし、10着に終わったが、後に2年連続でJRA賞最優秀障害馬に選出されるゴーカイに先着した。9月12日の中山第7競走3歳新馬では15頭中12番人気のホワイトパワーで14番人気ワカセイウンのクビ差2着に入って枠連5万・馬連6万馬券の波乱を起こすが、5年ぶり2度目の1年0勝に終わる。
2001年にはNHKマイルカップ・スマッシュキング（18頭中11着）で自身唯一のGI騎乗を果たしたが、2002年には3年ぶり3度目の0勝に終わる。
最後の騎乗となった2004年2月28日の中山第5競走障害4歳以上未勝利・アルファダンジグを勝利で飾り、翌29日付で現役を引退。
引退後は加藤和宏厩舎の調教助手。
騎手成績

| 通算成績 | 1着 | 2着 | 3着 | 4着以下 | 出走回数 | 勝率 | 連対率 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 平地 | 133 | 159 | 165 | 1660 | 2117 | .063 | .138 |
| 障害 | 4 | 3 | 7 | 124 | 138 | .029 | .051 |
| 計 | 137 | 162 | 172 | 1784 | 2255 | .061 | .133 |
平成16年7月福井豪雨

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 モニュメント「福井豪雨の記憶」
発災日時:  2004年7月18日 
被災地域:   福井県嶺北地方
災害の気象要因:  集中豪雨
気象記録
最多雨量:  美山（福井県）で287 mm
最多時間雨量:  美山（福井県）で96 mm
人的被害
死者:  4人
負傷者:  19人
建物等被害
全壊:  66棟
半壊:  135棟
一部損壊:  94棟
床上浸水:  4,052棟
床下浸水:  9,674棟
非住家被害:  183棟
出典： 福井地方気象台  総務省消防庁  内閣府
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平成16年7月福井豪雨（へいせい16ねん7がつふくいごうう）は、2004年（平成16年）7月18日未明から昼前にかけて、福井県嶺北地方から岐阜県西部で起こった豪雨災害（水害）である。この災害の発生する5日前の7月13日には、新潟県・福島県でも水害（平成16年7月新潟・福島豪雨）が発生している。
概要

2004年7月18日未明から福井県嶺北地方や岐阜県では強い雨が断続的に降り始め、18日の明け方には福井県を中心に非常に激しい雨となった。当時の美山町（現福井市南東部）では6時10分までの1時間に96ミリの猛烈な雨を記録した（美山町では約1か月分とされる総雨量がわずか1日で降ったとされる）。福井市中心部でも8時までの1時間に75ミリの非常に激しい雨が観測された。
このため、九頭竜川水系の足羽川や清滝川の9箇所で堤防が決壊し、福井市や旧美山町などを中心に、多数の浸水害が生じた。
死者は、旧美山町（現福井市東部）・旧清水町（現福井市南西部）・旧今立町（現越前市東部）であわせて3人（のちに4人に修正）。行方不明者は、鯖江市や旧美山町であわせて2人となった（のちに1人に修正）。また、建物の被害については、全壊57戸、半壊142戸となり、13,657戸が浸水する被害（床上・床下の合計）が出た。
足羽川の破堤に関しては、決壊箇所は川がカーブするという地形である上に、福井駅周辺連続立体高架事業のために北陸本線の足羽川鉄橋が二本並んで存在したことや、架替工事中の幸橋の橋脚が多かったことが水を堰き止めてしまい、水が停滞してしまったことなどが原因に挙げられている。
また、土嚢倉庫の鍵の管理者がなかなか捕まらなかったことや、派遣された職員が福井市中心部の浸水を防ごうとして、住民の再三にわたる訴えにもかかわらず、対岸の越水箇所（福井市春日：後に決壊し、甚大な浸水被害をもたらした）を放置したことなどから、「人災だ」との声もあった。ただ、中心部への浸水は都市の中枢機能のマヒにつながるため、左岸の住宅街を犠牲にしたと言われている。左岸決壊のために、右岸の商業地区の被害は微々たるもので、早期復興へつながったと主張する人もいる。
一方で、同じ九頭竜川水系である真名川に関しては、足羽川流域と同程度の豪雨が降り注いでいるにもかかわらず、下流の大野市等では浸水被害が起こらなかった。これは上流の真名川ダム・笹生川ダムの洪水調節機能が有効に発揮されたものである事が後に国土交通省の雨量計測・流量計測等で判明した。この結果、ダムに対する認識が再評価され、結果として建設が事実上中止状態にあった足羽川ダム建設事業再開の地元容認という姿勢に繋がっていった。
また、この水害は後に激甚災害に指定された。
気象概況

7月13日に新潟・福島豪雨災害をもたらした梅雨前線の活動が16日、再び活発になり、17日夜から北陸地方を南下し、18日未明から福井県北部に停滞した。若狭湾沖から越前海岸の沖合で発達した雨雲が線状降水帯を形成しながら断続的に福井県や岐阜県に流れ込み、明け方から午前10時ごろにかけて福井県北部を中心に4時間から8時間の間、1時間に50～100ミリ程度の非常に激しい雨が降った。総雨量は、旧美山町で285ミリ、池田町板垣で217ミリ、福井市中心部で197.5ミリ、福井市城戸内観測所で338ミリなど、ほぼ半日で大量の雨が観測された。
被害概要

データは消防白書による。
死者 4人
行方不明者 1人
負傷者 19人
全壊 57棟
半壊 142棟
一部損壊 212棟
床上浸水 3,323棟
床下浸水 10,334棟
その後

建設を凍結していた足羽川ダムの建設再開要望が流域自治体・被害住民から多く挙がり、2006年1月、事業者である国土交通省近畿地方整備局は洪水調節に目的を限定した形でダム事業を再開する方針を固めた。ダム建設によって水没予定地となる池田町当局や水没対象住民もダム建設を容認しているが、日本共産党のみが「ダムはムダ」だとして反対している。
福井市で足羽川の護岸を強化する工事が進んでいる。
2006年4月に、既に工事が完了した旧美山町内で護岸が川側に傾いていることが分かった。
JR鉄橋から日野川合流地点までの区域では河床を掘り下げる工事を行った。
この工事で発生した土砂は敦賀港の埋立工事に利用している。
福井市の泉橋、木田橋で架け替え工事が行われ、木田橋は2008年12月14日、泉橋は2009年3月1日に開通した。
幸橋の架け替えは豪雨災害前の2001年9月から工事に着手、2006年度内の完成を目指していたが、豪雨の影響で完成が2008年6月まで遅れる予定だった。
しかし、工法の変更や2006年から2007年にかけての記録的な暖冬によって作業が捗ったために、2007年10月28日未明の福武線切替工事で架け替えが完了した。
越美北線は一乗谷駅 - 美山駅間の橋脚5本が流失。2005年6月より復旧工事に着手。2007年6月30日、全線で運転を再開した。
2009年11月28日、予定していたすべての工事が終了して、激特事業が竣工した。
国道364号高田大橋
仮設橋が架けられている
越美北線第1足羽川橋梁
水害で倒壊したが架け替えられた
空埜一樹

| 空埜 一樹 （そらの かずき） |
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ペンネーム:  空埜 一樹、陸堂克樹
誕生:   (1984-08-21) 1984年8月21日（40歳）
活動期間:  2008年 -
ジャンル:  ライトノベル
代表作:  『死なない男に恋した少女』
主な受賞歴:  第1回ノベルジャパン大賞奨励賞、第13回講談社ラノベ文庫新人賞佳作
デビュー作:  『死なない男に恋した少女』
 ウィキポータル 文学
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空埜 一樹（そらの かずき、1984年8月21日 - ）は、日本のライトノベル作家。
大阪コミュニケーションアート専門学校、福岡デザインコミュニケーション専門学校出身。2006年に「ここにいるカミサマ。」（未刊行）で第3回MF文庫Jライトノベル新人賞（メディアファクトリー主催）第三次選考通過。翌2007年に「死なない男に恋した少女」で第1回ノベルジャパン大賞（ホビージャパン主催）奨励賞を受賞。2008年6月に同作を改稿のうえでHJ文庫より刊行し、デビューした。HJ文庫で一番作品数が多い作家でもある。
2021年に「陸堂克樹」名義で応募した「勇者と呼ばれた後に ―そして無双男は家族を創る―」で第13回講談社ラノベ文庫新人賞佳作を受賞した。
作品 > HJ文庫

死なない男に恋した少女（イラスト:ぷよ、全7巻）
うちの会長は荒ぶる虎猫に似ている。（イラスト:ろんど、全3巻）
シンマと世界と嫁フラグ（イラスト:にろ、全6巻）
扉の魔術師の召喚契約（） （イラスト:ぽんじりつ、全5巻）
邪神攻略者の戦技教導（イラスト:村上ゆいち、全4巻）
世界最強は家族と仲良く出稼ぎ中!（イラスト：和武はざの、全4巻）
超! 異世界学級!!（イラスト：児玉酉、全2巻）
勤労魔導士が、かわいい嫁と暮らしたら?（イラスト：さくらねこ、既刊3巻）
異世界クエストは放課後に!（イラスト：児玉酉、既刊3巻）
最強と呼ばれた冒険者、低ランク魔物を極める。（イラスト：KACHIN、既刊2巻）
ちょっぴりヤバめな秘密のある女の子が恋人ってどうですか?（イラスト：マッパニナッタ、既刊1巻）
伝説の魔導王、千年後の世界で新入生になる（イラスト：ぷきゅのすけ、既刊1巻）
魔王使いの最強支配（イラスト：コユコム、既刊4巻）
魔王軍最強のオレ、婚活して美少女勇者を嫁に貰う（イラスト：伊吹のつ、既刊1巻）
バグスキル【開錠】で最強最速ダンジョン攻略（イラスト：もきゅ、既刊2巻）
作品 > オーバーラップ文庫

双星の異端騎士（）（イラスト:七桃りお、全2巻）
作品 > ダッシュエックス文庫

逆道の覇王戦記（イラスト：植田亮、全3巻）
英雄世界の英雄譚（イラスト：桑島黎音、既刊1巻）
伝説の救世主の保護者（イラスト：希望つばめ、既刊1巻）
作品 > 講談社ラノベ文庫

勇者と呼ばれた後に ―そして無双男は家族を創る―（イラスト：さなだケイスイ、既刊2巻）
日本手話通訳士協会

一般社団法人日本手話通訳士協会（にほんしゅわつうやくしきょうかい）は、手話通訳士によって構成される一般社団法人。法人の設立は2009年である。手話通訳士倫理綱領に基づく活動を行っている。強制入会制度はとっておらず、加入は各手話通訳士の任意である。
事務所所在地：東京都文京区
活動

手話通訳士倫理綱領に基づくものを業務とする。
元号

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: 「年号」はこの項目へ転送されています。 時間の単位の一つについては「年」をご覧ください。  年を数えたり記録する方法一般については「紀年法」をご覧ください。
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: 使われてきた元号の各国別の一覧については「元号一覧」をご覧ください。
1989年（昭和64年）1月7日、総理大臣官邸にて新元号「平成」を発表する内閣官房長官小渕恵三。元号法に基づき史上初めて内閣が元号を選定した。また、元号の発表が史上初めてテレビ中継された。
2019年（平成31年）4月1日、総理大臣官邸で新元号「令和」を発表する内閣官房長官菅義偉。憲政史上初めて元号が皇位継承（元号法による改元の要件）の前に公表された。また、元号の発表が史上初めてインターネット配信された。
元号（げんごう、旧字体：元號、英語: imperial era name）または年号（ねんごう、旧字体：年號）とは、古代中国で創始された紀年法の一種。特定の年代に付けられる称号で、基本的に年を単位とするが、元号の変更（改元）は年の途中でも行われ、1年未満で改元された元号もある。
2025年（令和7年）時点、公的には世界では日本のみで制定、使用されている。ただし、台湾を統治する中華民国の民国紀元に基づく「民国」や、朝鮮民主主義人民共和国（北朝鮮）の主体年号による「主体」が事実上は元号的な機能を果たしている。
日本における元号の使用は、孝徳天皇などの宮とする難波宮で行われた大化の改新時の「大化」から始まり、「大化」の年号と前後して「日本」という国号の使用も始まった。明治以降は一世一元の制が定着し元号法制定以後、「元号」が法的用語となった。
東アジア各国の歴史においては、中央政権以外の政治勢力や宗教者、民間が独自に年号をつくった例もあり、「私年号」と呼ばれる。
概説

紀年法のうち、西暦やイスラム紀元、皇紀（神武紀元）などが無限のシステム（紀元）であるのに対して、元号は有限のシステムである。皇帝や王など君主の即位、また治世の途中にも行われる改元によって元年から再度数え直され（リセット）、名称も改められる。日本では当たり前のことであるが、これは元号の大きな特徴である。
日本では一度使用された元号は二度と使用しない慣例があるが、中国などの他の元号文化圏ではそのような慣例は重視されておらず、かつて使用した元号を再使用する例が多くみられる。
元号は、古代中国の漢の武帝の時代に始まった制度で、皇帝 (中国)の時空統治権を象徴する称号である。『春秋公羊伝』隠元年では「元年者何。君之始年也」（元年とは何か、君主の治世が始まる年のことである。）とあり、これは皇帝権力の集中統一を重視する「大一統」思想の国制化であった。時の政権に何らかの批判を持つ勢力が、密かに独自の元号を建てて使用することもあった。
元号は漢字2字で表される場合が多く、まれに3字、4字、6字の組み合わせを採ることもあった。最初期には改元の理由にちなんだ具体的な字が選ばれることが多かったが、次第に抽象的な、縁起の良い意味を持った漢字の組み合わせを、漢籍古典を典拠にして採用するようになった。日本の場合、採用された字は2019年に始まった令和の時点でわずか73字であり、そのうち21字は10回以上用いられている。一番多く使われた文字は「永」で29回、2番目は「天」「元」のそれぞれ27回、4番目は「治」で21回、5番目は「応」「和」で20回である。なお、近代以降の元号のうち令和の「令」や平成の「成」、昭和の「昭」はそれぞれ初めて採用されたものである。また、平成の「平」は12回、大正の「大」は6回「正」は19回、明治の「明」は7回使われている。
独自の元号が建てられた国家には、以下の項目に挙げる他、柔然、高昌、南詔、大理、渤海がある。また遼、西遼、西夏、金は中国史に入れる解釈もあるが、いずれも独自の文字を創製しており、元号も現在伝えられる漢字ではなく、対応する独自文字で書かれていた。