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はてなキーワード:千代田区とは

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2025-10-27

息子が逮捕されたっぽい

警視庁からメールが来てた

警察庁:お子様が窃盗の容疑で逮捕されました。以下のいずれかの口座に150万円の保釈金を振り込んでください。2025年10月29日までに振り込まれない場合、3年から5年の懲役刑が科せられます。ご不明な点がございましたら、警察庁までお問い合わせください。

 

金融機関三菱UFJ銀行

支店名:札幌支店

支店番号:637

口座番号:5257033

名義(カナ):XXXXX

名義(漢字):XXXXX

 

三菱UFJ銀行金融機関コード0005)

湘南台支店支店コード509)

普通 0727984

名義 XXXXX

XXXXXX

 

〒100-8974東京都千代田区霞が関2丁目1番2号

電話番号 03-3581-0141(代表

 

まぁ悪いことしたら逮捕されるんはしゃーない

まだ4歳やけど3年くらい臭い飯食って反省してきてほしい

Permalink |記事への反応(2) | 11:57

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anond:20251025211834

他の人も書いてるけど新宿駅ならしょうがない

ヤバいである確率が高いか

杉並区世田谷区大田区文京区目黒区千代田区中央区あたりだったら助けてもらえる

Permalink |記事への反応(0) | 08:31

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2025-10-25

東京雪降ってる

ちなみに千代田区のタワマン

Permalink |記事への反応(1) | 12:36

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2025-10-21

組織犯罪対策部あなたマネーロンダリングの疑いがあります保釈金として150万を下記の口座にお振り込みください。捜査終了後、保釈金は返金されます2025年10月22日までに送金しない場合資産は凍結され、あなた逮捕されます

受取银行:三菱UFJ银行

支店番号:福生支店-316

受取人名:レミジオセロサマンタスミコ

〒100-8974東京都千代田区霞が関2丁目1番2号

電話番号 03-3581-0141(代表

Permalink |記事への反応(0) | 23:17

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2025-10-06

そろそろ香辛料の「辛い」と塩の「辛い」を分ける時期に来ていると思うんだ

味覚の種類としては明確に違うよね。

味覚にうるさそうな民族のわりに味覚の千代田区一丁目一番地本丸みたいな感覚に対してアバウトなのどうなの?ってなるよね。

個人的には香辛料の辛いを残して、塩のほうを変えたほうがいいと思う。

わざわざ「塩辛い」って言うくらいだし2番手感がぬぐえないのと、「辛」の字がとうがらしっぽみがあるからな🌶。

Permalink |記事への反応(9) | 10:44

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2025-09-23

一極集中対策東京都内地方県の飛び地を作ろう

例えば人口最下位鳥取県(55万人)の飛び地23区最大の世田谷区(90万人)を選ぶと、鳥取県人口は145万人になって滋賀を抜いて26位になる。

住所が鳥取県千代田区なっちゃうけど、どうせ都民は毎回律儀に「東京都」って書かないから実害はない。

これを繰り返せば全国の都道府県人口格差はなくなって一極集中問題はすべて解消される。

このアイデアで俺が次の総理大臣になる予定。

Permalink |記事への反応(1) | 12:47

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2025-09-08

賃貸 vs 持ち家 の話

賃貸vs持ち家論争は絶対結論が出ない議論である。なぜなら、議論参加者それぞれが異なる前提条件で話しているからだ。

賃貸でも契約次第で大きく変わる

普通賃借契約場合

まず、賃貸でも普通賃借と定期借家がある。借地借家法で強く守られているのは普通賃借だ。こちらは確かに借主側が非常に有利で、更新もできるし家賃を大幅に上げることはできない。 長くデフレが続いた日本においてはあまり気にならない点であるが、インフレ下においては貸主側にとって厳しい契約となる。強制的に追い出すこともできず、契約した時点での家賃基準として契約継続することになる。家賃が上がると言ってもそこまで大幅な上昇はない(たぶん)

定期借家契約場合

しかしながら、定期借家は別である一定以上の高級賃貸などはほぼこちらになっている。定期借家は借りた時点で契約が終わる時点が決まっており、それ以降に住みたい場合は再契約となる。しかもこの再契約保証されておらず、家賃も大幅に変わるし、再契約不可(退去)となることも珍しくない。

定期借家に住む上でのリスク

家賃が大幅に上がることや、再契約できなかった際が問題である。 そうなると改めて新しい住居を探すことになるのだが、同居しているパートナー家族がいる際はそう簡単に近い条件で探すことはできない。

特に都心3区(港区千代田区中央区)において、2LDK3LDK賃貸マンション家賃が急激に高騰しているし、何よりもそれなりに予算を上げても空いている物件がない場合も多い。 そうなると、場所を変えることになるがその際は、自分だけでなく同居している人の仕事子供がいる場合子供学校なども考慮する必要がある。

そう、定期借家で借りている場合は常に引っ越さなければいけないかもしれないというリスクを抱えることになる。これが定期借家問題である。そして今後、新規賃貸に出す場合は定期借家での契約が増えるだろう。

購入におけるリスク

これはよく言われているが、流動性が低いと思われるエリア23区外など)を購入してしまうと売却をしての住み替えが困難になるリスクがある。特に郊外に建てた注文住宅などは、流動性という意味ではかなり難しい。 当然、住み続ける前提で購入するのが持ち家なわけであるが、「もしも」のときのことを考えると流動性の高いマンションということになる。また、隣人問題なども懸念される。

しかしながら、現在都心マンションは非常に高価格帯で推移している。今後値が下がるといった保証もない一方で、買った後、価値一定以上であるといった保証もない。 だからこそ、購入を見送ってしま賃貸になる理由もわかる。

状況別の最適解は何か?

これがとても難しいところである

普通賃借契約可能場合

まず、普通賃借で望ましい物件があれば賃貸でよいのではないだろうか。資産形成にはならないが、定期的に転居しなければいけないというリスクがない。

定期借家契約場合

ある程度引っ越すリスクは許容できる、賃料が上がるリスクが許容できる、不動産会社が貸し出しをしているマンションである、などの条件が必要だろう。最後の、不動産会社が貸し出ししているマンションに関しては(有名なものだとラ・トゥールシリーズなどである)賃料が上がり続けることは確実だが、引っ越しリスクはほぼないと思われる。金さえ払えば何とかなる。

そしてどちらの賃貸場合も社宅として借り上げることで、半分は損金に算入できる。

購入に向いている人のパターン

さて、購入はどんな人に向いているのか。基本的には3つのパターンの人が購入に向いていると考えられる。

一定以上の資産を持っている人

一定以上の資産(3億以上程度か?)の人は購入の方が向いているケースが多い。さほど給与所得はなくとも、資産背景があるだけで銀行の扱いは変わってくる。 こういったケースは、それほど安い金利は期待できないが頭金なしのフルローンで数億単位融資がおりたりする。

例えば3億の自宅をフルローンで購入したとしよう。 3億で金利1%で35年ローンをフルで組んだとすると、月々の支払いが85万円程度となる。 そして3億をリスク低めの投資商品債券など)で回すと、4%程度の利回りは期待できる。結果として、税引きとでも3億の資産運用の利回りだけで3億の不動産を購入することができる。

ただ、これはかなり限られた人だけが実施可能方法だ。実際、利回りが出る金融商品に3億回せる人は、少なくとも総資産で5億以上の人だろう。所謂、「超富裕層」のみが取ることができる戦略である

購入をして、任意タイミングで住み替え続ける人

恐らく、都心億ション購入者の多くの人が狙っているのはこのパターンだ。しかしながら、これができるのは資産価値が下がらないことを前提として流動性のあるマンションだけであるリスクとしては、買い先行・売り先行どちらもかなり面倒である。こういった手間を惜しまない人ができる手法だ。

永住することを前提として、資産価値としての側面は強く意識しない人

そして、昔ながらの自宅購入者はこのパターンであろう。注文住宅郊外の建て売りがまさにそうだ。 購入したらそこに住み続け子供もそこで育つ。とても思い出にはなるし、注文住宅であれば自分の夢の邸宅をつくることだってできる。 ただし、売却における住み替えはそれなりに困難である。終の住処として考えるか、十分な予算を持っている人向きな選択だと思われる。松濤なんかにたっているバカかい邸宅はまさに「十分な予算の人」である

まとめ

これが現時点での私の整理であるあくまで正解はなく、自分自身のライフスタイル資産状況に合わせて選択すべきだ。 だからこそ、賃貸vs持ち家のようなシンプルな構図で争うのではなく、きちんと向き合って考えるべきである

Permalink |記事への反応(0) | 17:48

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2025-08-30

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Permalink |記事への反応(0) | 23:07

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2025-08-24

anond:20250823232313

どこに住んでいるかで変わりそうだけどな。

手取り850万円でも港区千代田区中央区に住んでいたら、まず家などの生活にかかるお金ですごいことになって、生活厳しいだろうなって思う。

子供が3人と書いたらなお苦しいだろうな。高額支払いが必要障害を持った子供がいたら、補助金から外れてつらぽよなのも目に見える。

でも、どちらかが緊急呼び出しがあるような仕事だったり、職住接近の必然性があったりするなら、都心から離れるわけにはいかないだろうし。

逆に、地方中核都市手取り850万円で、子供いなかったら、周囲からの風当たりは強そうだけれど、左うちわ生活ができそう。

というわけで、お金のものだけ語っても仕方なくない?って思う。

850万円は公的補助から外れる収入だけれど、補助が必要子供が何人かいると途端につらくなりそうだからな。

生活費安いところに住んでいて、補助が必要子供もいなかったら、元のtogetterのひとの思うとおりなのかもしれんが。

Permalink |記事への反応(2) | 07:08

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2025-08-15

慰霊の形をめぐる考え方

今日8月15日終戦記念日である。全国各地で戦没者の追悼行事が行われ、首相閣僚靖国神社参拝が話題になる年も多い。靖国神社戦争で亡くなった軍人軍属を祀る神社だが、戦争指導者とされたA級戦犯合祀されているため、国内外賛否が分かれる。一方、東京都千代田区にある千鳥ヶ淵戦没者墓苑は、身元不明戦没者宗教色を抑えて慰霊する国立施設であり、海外要人も訪れやすいとされる。そのため、「千鳥ヶ淵での全体慰霊で十分」という意見存在する。

来月、9月1日防災の日であり、同時に1923年関東大震災から数えて102年にあたる日でもある。東京都慰霊堂では地震火災などによる犠牲者を広く悼む大法要が行われるが、その一方で、震災の混乱期に発生した朝鮮人虐殺社会運動家殺害犠牲者を追悼する集まりも毎年開かれている。ここでも「全体を対象とすれば個別不要」とする立場と、「歴史的事実を風化させないために個別慰霊必要」とする立場があり、意見は分かれている。

靖国千鳥ヶ淵関東大震災の大法要朝鮮人犠牲者慰霊という二つの事例は、ともに「全体慰霊個別慰霊関係」という構図を持つ。しかし、対象歴史的背景や社会的認知度、国際的評価の違いによって、同じ論理構造であっても結論評価が逆になる場合がある。

―――――

ChatGPTに書いてもらった。全体と一部という構図が似てるのではというのは、こちから示唆した。

Permalink |記事への反応(0) | 19:23

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2025-08-13

1人あたり地方税収額

3位とか5位とか8位とかが意外

1港区37.1万円
2千代田区33.1万円
3武蔵野市29.2万円
4豊田市29.1万円
5熱海市28.8万円
6大阪市28.7万円
7みよし市27.7万円
8田原市27.3万円
9渋谷区26.7万円
10名古屋市26.6万円
11東海市26.3万円
12成田市26.2万円
13碧南市25.4万円
14芦屋市25.3万円
15川崎市24.8万円
16刈谷市24.0万円
17浦安市24.0万円
18四日市市23.3万円
19横浜市23.1万円
20神栖市23.1万円
21御前崎市22.9万円
22袖ケ浦市22.8万円
23福岡市22.7万円
24京都市22.5万円
25小牧市22.4万円
26立川市22.4万円
27松浦市22.1万円
28君津市22.0万円
29韮崎市22.0万円
30安城市21.6万円

1人あたり所得収額で見たら順位がこれとはまた大きく変わってくる。そっちだと富豪が住んでいるらしい小さな村がランク入りしてたりしていよいよ予想がつかない。

Permalink |記事への反応(0) | 03:58

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千代田区フォーエバー税区に変えないと駄目だ

名は体を表す

日本から納税力の高い個人法人が一堂に会する

その場所日本一の税金

より税の集積地としてふさわしく

Permalink |記事への反応(0) | 03:20

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2025-07-21

軽い気持ち東京選挙区参政党得票率を線形回帰分析してみた

東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ち回帰分析してみた。

変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。

使ったデータNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。

それに、東京都人口統計国勢調査(令和2年の)などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。

都内市区町村のうち、データが揃ってる27地域対象にした(23区町田八王子調布西東京)。

20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。

ざっくり結果

まず、説明変数11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83(調整済み決定係数は0.71)だった。何を使ったかは後で。

そこから影響が特に大きそうな4変数(平均年齢、大学院卒業割合役員割合情報通信業割合)に絞って分析し直すと、決定係数は0.73(調整済み決定係数は0.68)になった。

詳しくはこれ

国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。

でこの4変数回帰係数の絶対値が大きい順に並べる。

  1. 大学院卒業者の割合(-1.30)
  2. 役員割合(+0.87)
  3. 平均年齢(-0.57)
  4. 情報通信業割合(-0.54)

4つの変数関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数大学院卒、役員情報通信業)と負の相関を持っていた(相関係数 < -0.69)。一方、大学院卒業者の割合役員割合情報通信業割合は互いに中程度以上の正の相関(相関係数> 0.5)を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった(いずれもピアソン相関)。

ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員割合は正の係数を持っていた。

得票率と予測値の表
市区町村参政党得票率(NHK予測値_参政党得票率 平均年齢(令和7年1月大学院卒業割合(令和2年国勢調査役員割合(令和2年国勢調査情報通信業割合(令和2年国勢調査
千代田区9.49.6 42.69 0.088 0.162 0.115
中央区9.89.3 42.17 0.075 0.126 0.135
港区10.110.4 43.48 0.065 0.171 0.131
新宿区9.49.5 44.08 0.052 0.097 0.129
文京区 7.4 7.6 43.35 0.097 0.098 0.118
台東区1010.1 45.59 0.041 0.109 0.112
墨田区10.19.8 44.88 0.035 0.073 0.115
江東区 99.4 44.82 0.041 0.069 0.12
品川区 9 8.6 44.34 0.056 0.077 0.143
目黒区 99.4 44.88 0.05 0.109 0.137
大田区9.99.5 45.67 0.039 0.069 0.105
世田谷区9.99.4 45.19 0.047 0.097 0.128
渋谷区109.7 44.8 0.054 0.142 0.152
中野区9.59.3 44.57 0.038 0.072 0.141
杉並区 8.5 8.9 45.23 0.047 0.076 0.136
豊島区9.69.5 44.05 0.044 0.081 0.132
北区9.29.4 45.74 0.036 0.058 0.107
荒川区9.49.9 46.23 0.032 0.071 0.096
板橋区9.910.0 45.73 0.027 0.059 0.099
練馬区10.39.6 45.5 0.034 0.068 0.113
足立区10.510.7 46.74 0.017 0.063 0.073
葛飾区1010.4 46.52 0.02 0.061 0.083
江戸川区1110.7 45.09 0.021 0.062 0.085
八王子10.19.7 48.31 0.029 0.054 0.054
町田109.5 48.16 0.031 0.058 0.068
調布 8.69.4 45.66 0.035 0.06 0.113
西東京9.19.5 46.9 0.028 0.055 0.102

感想

雑なモデルなので話半分でね。

データの中身とか、もうちょい詳しく書いとく


出典

分析に使ったデータの出典はこんな感じ。


変数

使用した11個の変数はこんな感じ。


結果についてももうちょい詳しく

statsmodels.api.OLSの結果

OLS Regression Results                            ==============================================================================Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.730Model:OLS   Adj. R-squared:                  0.680Method:                 Least Squares   F-statistic:                     14.84Date:                Mon, 21 Jul2025   Prob (F-statistic):           5.09e-06Time:                        07:21:02Log-Likelihood:                -20.653No. Observations:                  27AIC:                             51.31Df Residuals:                      22BIC:                             57.78DfModel:                           4                                         Covariance Type:            nonrobust                                         ==============================================================================                 coefstd err          tP>|t|      [0.025      0.975]------------------------------------------------------------------------------const       1.277e-15      0.111   1.15e-14      1.000      -0.230       0.230x1            -0.5743      0.230     -2.493      0.021      -1.052      -0.096x2            -1.3278      0.204     -6.512      0.000      -1.751      -0.905x3             0.8670      0.174      4.973      0.000       0.505       1.229x4            -0.5382      0.169     -3.184      0.004      -0.889      -0.188==============================================================================Omnibus:                        2.233   Durbin-Watson:                   2.170Prob(Omnibus):                  0.327   Jarque-Bera (JB):                1.169Skew:                          -0.035   Prob(JB):                        0.557Kurtosis:                       1.983   Cond. No.                         4.48==============================================================================
説明変数11個でのデータと結果

変数回帰係数
平均年齢(令和7年1月 -0.78
1世帯あたり人口 -0.31
男性率(令和7年1月 0.07
外国人比率(令和7年1月 -0.07
5年間外国人割合変化 0.27
犯罪認知割合 -0.05
大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査 -1.77
不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査 -0.51
従業上の地位役員割合 1.39
従業上の地位自営業主割合 0.09
産業区分情報通信業割合 -0.53
地域参政党得票率(NHK予測値_参政党得票率 平均年齢(令和7年1月1世帯あたり人口男性率(令和7年1月外国人比率(令和7年1月 5年間外国人割合変化(令和2年から7年)犯罪認知割合(令和6年件数/令和7年人口大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査 不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査従業上の地位役員割合(令和2年国勢調査従業上の地位自営業主割合(令和2年国勢調査産業区分情報通信業割合(令和2年国勢調査
千代田区9.49.5 42.69 1.75 0.50 0.06 1.22 0.04 0.09 0.36 0.16 0.09 0.12
中央区9.89.8 42.17 1.76 0.48 0.07 1.33 0.01 0.08 0.28 0.13 0.08 0.14
港区10.110.0 43.48 1.74 0.47 0.08 1.08 0.01 0.07 0.42 0.17 0.10 0.13
新宿区9.49.0 44.08 1.52 0.50 0.14 1.12 0.02 0.05 0.39 0.10 0.09 0.13
文京区 7.4 7.5 43.35 1.80 0.48 0.07 1.32 0.01 0.10 0.25 0.10 0.08 0.12
台東区10.010.3 45.59 1.58 0.51 0.09 1.21 0.01 0.04 0.36 0.11 0.09 0.11
墨田区10.110.1 44.88 1.69 0.49 0.06 1.25 0.01 0.04 0.28 0.07 0.07 0.12
江東区9.09.2 44.82 1.84 0.49 0.07 1.23 0.01 0.04 0.27 0.07 0.06 0.12
品川区9.0 8.6 44.34 1.73 0.49 0.04 1.19 0.01 0.06 0.24 0.08 0.07 0.14
目黒区9.09.3 44.88 1.74 0.47 0.04 1.19 0.01 0.05 0.35 0.11 0.10 0.14
大田区9.99.7 45.67 1.77 0.50 0.04 1.26 0.01 0.04 0.23 0.07 0.07 0.11
世田谷区9.99.3 45.19 1.84 0.47 0.03 1.22 0.01 0.05 0.30 0.10 0.10 0.13
渋谷区10.09.9 44.80 1.61 0.48 0.06 1.12 0.02 0.05 0.34 0.14 0.12 0.15
中野区9.59.5 44.57 1.57 0.51 0.07 1.20 0.01 0.04 0.33 0.07 0.09 0.14
杉並区 8.5 8.9 45.23 1.73 0.48 0.04 1.19 0.00 0.05 0.26 0.08 0.09 0.14
豊島区9.69.5 44.05 1.57 0.50 0.12 1.21 0.01 0.04 0.34 0.08 0.09 0.13
北区9.29.2 45.74 1.71 0.50 0.09 1.31 0.01 0.04 0.31 0.06 0.07 0.11
荒川区9.49.6 46.23 1.77 0.50 0.11 1.19 0.01 0.03 0.29 0.07 0.08 0.10
板橋区9.910.0 45.73 1.73 0.49 0.07 1.29 0.01 0.03 0.30 0.06 0.07 0.10
練馬区10.39.6 45.50 1.89 0.48 0.04 1.22 0.01 0.03 0.25 0.07 0.08 0.11
足立区10.510.6 46.74 1.84 0.50 0.06 1.28 0.01 0.02 0.31 0.06 0.08 0.07
葛飾区10.010.5 46.52 1.86 0.50 0.06 1.27 0.01 0.02 0.27 0.06 0.08 0.08
江戸川区11.010.8 45.09 1.93 0.50 0.07 1.27 0.01 0.02 0.26 0.06 0.07 0.09
八王子10.19.7 48.31 1.96 0.50 0.03 1.28 0.01 0.03 0.21 0.05 0.07 0.05
町田10.010.0 48.162.06 0.49 0.02 1.44 0.01 0.03 0.17 0.06 0.08 0.07
調布 8.69.1 45.66 1.92 0.49 0.02 1.14 0.01 0.04 0.23 0.06 0.08 0.11
西東京9.19.2 46.902.00 0.49 0.03 1.15 0.01 0.03 0.20 0.06 0.08 0.10


OLS Regression Results                          ==============================================================================Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.833Model:OLS   Adj. R-squared:                  0.711Method:                 Least Squares   F-statistic:                     6.803Date:                Mon, 21 Jul2025   Prob (F-statistic):           0.000472Time:                        06:53:14Log-Likelihood:                -14.148No. Observations:                  27AIC:                             52.30Df Residuals:                      15BIC:                             67.85DfModel:11                                      Covariance Type:            nonrobust                                      ==============================================================================                 coefstd err          tP>|t|      [0.025      0.975]------------------------------------------------------------------------------const      -5.405e-15      0.106  -5.12e-14      1.000      -0.225       0.225x1            -0.7820      0.361     -2.165      0.047      -1.552      -0.012x2            -0.3056      0.355     -0.860      0.403      -1.063       0.452x3             0.0671      0.270      0.248      0.807      -0.509       0.643x4            -0.0737      0.213     -0.346      0.734      -0.527       0.379x5             0.2652      0.168      1.579      0.135      -0.093       0.623x6            -0.0534      0.246     -0.217      0.831      -0.578       0.472x7            -1.7650      0.293     -6.018      0.000      -2.390      -1.140x8            -0.5147      0.379     -1.358      0.195      -1.322       0.293x9             1.3916      0.348      3.994      0.001       0.649

Permalink |記事への反応(1) | 19:19

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2025-07-20

参政党には入れなかったが正直参政党に入れる気持ちもわかる

俺は五十手前の地方出身東京在住の氷河期世代である選挙区国民民主、比例はみらいに入れた。はてなに多そうなタイプである参政党には入れなかったが、参政党に入れる奴の気持ち何となくわかる。

30年以上言われ続けているが、自民党による政治の閉塞感が半端ない東京だと立候補している自民党候補者が、いかにもな高齢者ターゲットの現職と、客寄せパンダ的な元スポーツ選手でこりゃないと思ってた。

都知事選の際の石丸伸二や、少し前だがガーシーの件も個人的には記憶にある。既存の「奴ら」の側でない候補者に大量に票が入ることによって、世代別の投票行動分析を慌てて始めるマスメディアの愚かさを嗤いたい気持ちがあった。市区町村別の得票率がそのうち出てくると思うが、以前の選挙記憶にあるのが、千代田区中央区あたりでのガーシーの得票率の高さである東京の現役世代は、真面目に自民と立憲民主の戦いに対しては冷めていて、突発的な祭り規制の仕組みがひっくり返ってしまうのもよしと思っているのかもしれない。

石丸やN国がなにも起こせなかったのと同じように参政党もどうせ何もできないだろうとは思う。だが、既存の奴らがあたふたするところを見てやろうという破れかぶれの気持ちも分かる。

Permalink |記事への反応(0) | 22:24

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2025-07-18

anond:20250718181132

千代田区散歩のついでに

神田明神に参拝

あとは定点巡回

Permalink |記事への反応(0) | 18:17

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東京都千代田区マンション転売5年制限へ 事業者条項導入を要請

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC17A510X10C25A7000000/

まず無理

特約でのお願いベースで入れたとしても破ったところで何もペナルティは課せない

法的根拠が無いし財産権侵害になりうる

離婚リストラ等でやむなく手放さざるを得ないケースも相当数あるし

Permalink |記事への反応(0) | 17:10

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2025-07-17

千代田区 フォーエバ田んぼ

農林水産省があるから

米で税金を納めていた頃の名残でしょうな

Permalink |記事への反応(0) | 21:49

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2025-07-06

俺の父親千代田区小学校から開成を経て東大に進学。

国家公務員試験司法試験合格して法学部卒業国家公務員になった。

俺は慶應幼稚舎から慶應義塾大学経済学部を経て財閥総合商社入社

親父と俺のように二代続けて優秀な親子もいる。

一方で、京都大学卒業した上司の息子は駅弁大学工学部に行き、院まで修了したのに今は地方工場勤務。

これもある意味教育格差だよな。

Permalink |記事への反応(0) | 14:40

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2025-07-03

anond:20250703120644

あかん

カフェ当てはまってた

ちな千代田区

Permalink |記事への反応(0) | 12:13

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2025-05-17

東京科学大の女子大生が60歳のおっさんパパ活キメセクする時代

東京科学大学2年生の小西木菜(こにし・もな)容疑者(21)は2024年6月東京千代田区ホテルで、覚醒剤コカインを所持した疑いがもたれています

この事件をめぐっては「レーサム」の元会長田中剛(たけし)容疑者(60)と奥本美穂容疑者(32)が覚せい剤を所持した疑いで5月12日逮捕されていて、小西容疑者は当時、2人と同じホテルの部屋にいました。

3人がホテル滞在している際、小西容疑者の知人の男性が部屋に乗り込むトラブルが起き警察官が駆け付けていて、その後、ホテルから覚せい剤コカインが見つかっていたということです。警視庁が入手経路などを調べています

https://news.yahoo.co.jp/articles/b8ce7d51213b8b954862c57e8e77c9481b49ee76

Permalink |記事への反応(1) | 14:30

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2025-05-14

anond:20250513105636

関係ないけど仕事千代田区歩いてたら

GUCCI着てる子供いて「フゥー!」ってなった

Permalink |記事への反応(0) | 14:02

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2025-05-11

シングルマザー補助金だけで生活できて千代田区港区で暮らせますとなれば少子化解決

仕事果たしている女性に豊かな自治体が頑張って欲しい

Permalink |記事への反応(0) | 21:47

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2025-03-31

3月4週LINEオープンチャットはてなブックマーカー」1週間のまとめ

これは何?

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の1週間分の要約を、さらAI使用し、試験的にまとめまています

要約内容

🍜飲食食文化

ラーメン特にマルタイ棒ラーメン)に関する話題

浜松餃子や恩賜肉まんなどの特定食べ物店舗情報の共有。

ファミリーマートプライベートブランドチョコレートが好評。

キューバサンドの美味しさが話題に。

大阪予算2,000円以内で食べられる夕食(主に麺類)が紹介された。

病院レストラン食事が意外と美味しいという経験談

🌸 季節・気象自然現象

桜の開花状況や、公園での散歩を楽しむ話題

春の植物の開花が寒暖差で遅れていることへの懸念

黄砂花粉症への対処法や影響についての情報交換。

宮崎岡山山火事に関するニュースが共有された。

宮崎西都市3月に30℃超の真夏日観測される異常気象話題

💬SNSネット文化

SNSで知り合った友達を親に説明する難しさ、SNSによる人間関係の変化を回想。

ニコニコ動画チャリティー募金詐欺記憶について話題があった。

LINEAPI技術的な話題深層学習API可能性など)が議論された。

💼仕事職場環境キャリア

チーム内の役割の偏りやMBTI(性格診断)の影響に関する議論

職場での昇進や給与部署横断プロジェクト問題点への不安

副業経由のマッチング入社が実際に存在することが話題に。

リモート勤務が地方でも可能かについての意見交換

日本企業採用文化SPI適性検査コンピテンシー評価)への批判的な議論

💡ユニークアイデア冗談提案

国民本籍千代田区富士山頂、北方領土に設定するアイデア提案される。

天皇が住む場所本籍に」「デスゲームによる本籍登録」などユーモラスな発想。

住民税本籍基準徴収するというユニーク提案

米を通貨単位として導入するという、農業社会への回帰的な冗談

万博で赤青のタピオカドリンク提供するという新商品案。

🏥健康怪我医療

骨折治療について情報共有(手術回避できる可能性への安心感)。

病院での検診(特にバリウム検査)の体験談不快感が共有された。

黄砂インフルエンザによる健康被害への懸念情報交換。

🎌社会問題・政治教育

マンション総会でのエレベーター保守業者の変更をめぐる意見対立話題

同和教育に関する各々の理解の難しさや過去経験談の共有。

アイドル文化現代恋愛観に与える影響や、現代人の恋愛回避傾向の考察

ミャンマーでのビル崩壊医療崩壊政治状況への深刻な懸念

💻テクノロジーAI

ChatGPTやAI技術特にイラスト生成や音声対応)の進化実用性についての意見交換

AI進化陰謀論の普及が現代社会信頼性低下を招いているとの議論

🏢広告ビジネスマーケティング

不祥事リスク広告業界や芸能人アーティストの起用に与える影響について議論

CMPR番組に関するステマ疑惑広告費の透明性についての疑問が示された。

Vtuberが近い将来、車のCMに起用される可能性が高いという予測

🎮ゲームエンターテイメント

新作ゲームPokémonLEGENDS Z-A』の映像公開が話題となった。

ビールを飲みながらスポーツ試合を観戦する楽しみが共有された。

🏨ホテル旅行交通

ホテル代の高騰に関する話題と、安価(5000円程度)なホテル存在に関する情報交換。

グリーン車不快人物に連日遭遇したという珍しい体験が共有された。

新卒社員地方カード利用できず、タクシー現金不足に陥ったエピソードが語られた。

📚文学文化表現

ポエム短歌の違いや、ポエムイメージ悪化を指摘する議論

村上春樹文体についての考察特定の音を避ける手法について)。

文学フリマでお酒お茶振る舞う企画についての話題

💰経済税金不動産

建物の高さ制限固定資産税引き上げについての大胆な意見(低層建築への重税など)。

物件の売れ行きが早いことや引越し希望物件探しの苦労が共有された。

🗣管理運営

チャット管理者としてモフモフ社長創始者)と、たかふさん(副管)の権限確認

管理権限特定人物付与する提案

全体として、多岐にわたるテーマについて自由で活発な意見交換が行われ、ユニークアイデア時事問題から日常的な話題まで幅広く語られました。

関連記事

https://anond.hatelabo.jp/20240722084249

オープンチャットの参加URL

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の参加はこちから

https://line.me/ti/g2/MFSXhTJoO_pLfrfds1LpyJ0OlBgcPJSqHoRbBg?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default

Permalink |記事への反応(0) | 12:04

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2025-03-29

東京23区から1つ減らすならどこ?

俺は千代田区

皇居だけ独立させようぜ

Permalink |記事への反応(0) | 19:34

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2025-03-24

結婚メリット

本籍千代田区千代田1番(皇居)に置ける。

Permalink |記事への反応(0) | 13:35

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