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はてなキーワード:東京23区とは
自慰をする、あるいは単に射精をすることを、俗に「抜く」という。
この「抜く」という表現の語源について、「扱く（しごく）」の誤読である、という説がある。
たとえば「陰茎を扱く（しごく）」と書いたのを「抜く」と見間違えたというのである。
この語源説の信憑性を判断するために、今回は「抜く」の古い用例を確かめてみたい。
まず、それらしいワードで検索してみると、戦前ではフロイト心理学の引用が引っかかる。
フロイトは「歯を抜く」ことが射精と関連していると主張していた。
そのくだりで「とある方言では自慰のことを『引き抜く』と表現する」ことを引き合いに出しているのである。
「sich einen ausreißen」などと言うらしい。
1957年『歯科時報』の「口腔歯牙の性心理と性生理」という連載において、このフロイトの主張が引用されつつ、こう述べられている。
フロイドは自慰を行うという意味の俗語として、「一本抜く」という言葉がドイツ語にあることを指摘したが、フエレンツイは同様の俗語がハンガリアでもしばしば用いられており、しかもハンガリア人は、フロイドが指摘したドイツ語を全然知っていないと述べ、さらに、ハンガリア語には、ほかに自慰をあらわす俗語はないことを強調している。そして、ドイツ語やハンガリア語を知らない日本人も、昔から同様の俗語を用いて来ていることは、前にわたくしが指摘したとおりである。ただし日本語の「一本抜く」は、性交の意味にも用いられるのであるが。
としている。
ただ、実際に「一本抜く」がそのような表現として使われていると思しき例は一つしか見つけられなかった。
1951年に出版された『女の平和』において、男性がセックス・ストライキを嘆く場面が以下のように翻訳されている。
1970年代ごろからは（その時期に初出というわけではないが）「精を抜く」「精液を抜く」という表現が増えたようだ。
※ ただ「精を抜く」はもともと「重要な部分を抜き出す（抜粋などと同義）」という意味で使われることのほうが多かった
※ また「精を抜かれる」のような言い回しだと「精気」の意味であることが多いので判断が難しい
今の若い船員を見ていると、本当に気の毒である。一カ月も鉄の箱にとじこめられて、おかに着いて息をするにも、精を抜くにも、一日や二日の停泊で、ムードたっぷり女をくどくひまなく、飲みに行かねば女に当らない。
jerk offというと「ぐいぐいとしごいて精液を抜く」こと。
さらに1980年代の半ばからは、少しニュアンスの違った「一本抜く」が広まっていった。
実利というのは、射精させてくれることである。業界用語で「一本抜く」という。新生ノーパン喫茶の個室では、ノーパン嬢たちがせっせと一本抜いている。一本抜けない風俗営業の店は、どんどんつぶれていった。今はノーパン喫茶でも、覗き部屋でも、ストリップ劇場でも、必ず一本抜いてくれるのである。
1987年『診男法』。
「一本抜いてくる」と平気で風俗業界へくり出し、1年も車内の掃除をしていないようなきたないスカイラインで、RX7を見ると異常な闘志を見せたりします。
このように「一本抜く」という言葉が性風俗の業界用語として、一気に人口に膾炙していった様子が窺える。
もちろん同時期に「一本扱く」という表現は見当たらなかった。
流れとしては、
といったところだろうか。
そもそもの話をすると、「抜く」の語源が気にされるのは、一見すると「自慰」と「抜く」が繋がらないからだろう。
そこで「抜く」と「扱く」の字形が似ていることから連想して「抜く＝扱くの誤読」説が考案されたのではないか。
しかし「動物の血を抜く」「プールから水を抜く」などのように「溜まっている液体を抜く」という用法は自然なものである。
「どの程度、どの頻度で性暴力が起きていたのか」。
これは資料が限られていますが、警察記録・GHQの軍法会議記録・被害者証言からある程度のイメージはできます。
警察の統計（公表されず内部資料に残ったもの）によると、1945年8月〜1946年末で、全国で確認された強姦事件は1,000件強。
ただしこれは氷山の一角で、研究者の推計では実数は数千〜数万件規模 に上るとされています。
理由：届け出が難しかった（家族の名誉、報復への恐怖）、報道検閲があった、警察も対応をためらった。
進駐初期に事件が多発。
栃木県では「進駐直後、ほぼ毎夜どこかの村で被害が出た」という証言もある。
福島や山形など東北農村でも、進駐軍駐屯地の周辺で住民が恐怖の生活を送った記録が残っている。
「毎日必ず隣町で誰かが」というほど全国一律ではありません。
しかし進駐初期（1945年8〜9月頃）は、各地で“連日のように”事件が起きていた地域もあったことは証言されています。
たとえば：
栃木県足利では、1945年秋に「一夜に数件の強姦事件」が記録されている。
山形県の農村では「夜になると女たちが山に避難した」との証言。
東京や大阪では「暗くなると女性は一人で外を歩けなかった」と回想されています。
被害の恐怖から、女学生が頭を丸刈りにしたり、女性が男装したりするケースも報告されています。
家族や地域ぐるみで「女性を守る防衛体制」を敷いた村もありました。
しかし 進駐初期の特定の地域（特に地方）では、“ほぼ毎日のように事件が起きていた” と言える。
大都市ではRAA設置後に沈静化したが、地方・農村ではしばらく恐怖が続いた。
1945年9月：警視庁の記録によれば、東京23区内だけで 80件以上の強姦事件 が発生。
新宿・池袋・上野など繁華街では、夜間の路上や民家への侵入が多発。
当時の新聞記事（検閲前の内部版）には「夕暮れ以降、女性は一人で出歩けぬほど」と記録されている。
1945年9月〜12月：大阪府警は 120件以上の事件 を確認。
その後RAAが整備され、1946年以降は公式統計上の件数は減少したが、民間への散発的被害は続いた。
1945年10月：京都市内で米兵2名が民家に押し入り、主婦を暴行。住民が通報し、米軍憲兵が逮捕。
京都府警の報告によると、1945年秋〜冬に「数十件」の事件が確認されている。
市街地はRAAが早期に設置されたため、件数は東京・大阪より少ない。
1945年9月〜10月：足利市周辺で「連夜にわたって米兵が村に侵入し、女性が襲われる」事件が多発。
住民は夜になると女性を山へ避難させ、家には男だけが残る体制をとった。
1945年末：米兵が農家に侵入し、娘を暴行。父親が鎌で抵抗したが撃たれて死亡、という証言が残る。
こうした事件は報道されず、警察の非公開文書や戦後の聞き取りで判明。
1945年6月以降（戦闘終結直後）：住民の証言によれば、村落単位で多数の女性が被害を受けた。
沖縄戦後の米軍統治下でも、性暴力は継続的に発生し、1950年代以降も基地周辺で問題化。
米軍は兵士の規律維持のため、重大事件については軍法会議にかけています。
1945〜1946年の記録には、強姦・殺人で有罪となり死刑に処された米兵も複数存在。
ただし、すべての事件が裁かれたわけではなく、軽微な場合は処罰が甘い傾向にありました。
東京・大阪など都市部：進駐直後に多発 →RAA設置後に減少。
地方農村：RAAがなく、むしろ被害が深刻 → 夜間避難や男装などで防衛。
沖縄：戦闘直後から大規模な被害 →占領後も長期にわたり続いた。
米軍の対応：一部の加害兵は軍法会議で処刑されたが、多くの事件は闇に葬られた。
占領期直後の日本（特に1945～1946年）では、米軍による性暴力やレイプ事件は「数日に一度どころか、地域によってはほぼ毎日のように発生した」と言えるほどの高頻度でした。
利用を考えた時、誰もが気になるのが「バレないか」ということ。
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詰んでる理由
首都圏 2600万人くらい（日本の一都三県と同じくらいの広さ、日本は3700万人）
日本に例えるなら、23区に2300万人住んでて、一都三県に6000万人住んでる感じ
家を借りる時は購入になる（チョンセ）
色々詰んでいるし、マンション高騰を後押ししている
６．いい学校に入らなければ、いい大学に入れなくて、いい大学に入れなければいい会社に入れない
８．ついでに男女の仲が悪い
９．全部の結果、少子化になっている
ここ1,2年で韓国の解像度上がったんだけど（Youtubeとか見て）
これ徹底的に詰んでるな
試算してみると日本よりヤバい、倍くらいヤバい（日本もヤバいんだよ実は、今が労働力はピーク）
2000年 3300万人
2010年 3500万人
2020年 3700万人
2025年 3580万人←いまここ
2030年 3400万人
2035年 3150万人
2040年 2860万人（ここまで既に確定！）
絶望だろ？
ちなみに日本では労働生産人口のピークが1995年にピークを打ってるんだけど
その時ってシニアと女性が働いてなかったから、それらを総動員して誤魔化せたんだよね（2020年代まで）
ただ、韓国は女性の社会進出が既に進んでるし、シニアの労働参加率はOECDでトップクラスだ
絶望だろ？
さすがに可愛そうレベル
## 要旨
2日前の増田に「札幌の徒歩圏マンションは“集まってる企業的に相応”だから市川より遥かに安く、適正は1000万円」という主張があった。けれど、それって企業の立場が擬人化されて書いてない？ もし札幌・中心徒歩圏＝1000万円が本当に適正なら、「じゃあなぜ片道60分の移動を続けるの？」という問いに自動で突き当たる。
通勤時間をゼロ評価（＝自分の片道30〜60分を無視）したまま、「総生産量」「やりがい」「資産形成」だけで語ると、生活者の幸福が抜け落ちる。
この記事は生活者の視点で「適正額」を試算する。キーワードは時間家賃（じかん-やちん）――家の値段＝立地＋広さ＋“毎日むしられる時間”だ。
参考に、東京の新築分譲マンション平均価格はいま1億円超（首都圏新築・2024年平均は1億485万円）で、23区の中古70㎡も直近で1億円台に乗る局面が出ている。これが生活者にとって“適正”なのかを、時間と代替地（高松・札幌）で測り直す。
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## 前作のダイジェスト
人口移動の足元：2024年の東京は依然として転入超過だが、伸びは鈍化。23区の転入超過は回復したものの、年齢階層ではムラが目立つ。
年齢構造の変化：20代は流入が続く一方、30代は2024年10月以降転出超過が指摘される（統計局の資料）。家族形成期が“中心で暮らす難度”を物語る。
通勤の現実：東京圏の鉄道定期利用者の平均片道所要は67.7分。時間消費が生活水準を直撃している。
企業はどこへ？：「本社移転」は2019年までは東京転入超過の年もあるが、機能分散（地方に研究・製造・BPO）が同時進行。2020年以降は一貫して東京都～関東からの転出超過で、“本社＝東京集中”の一枚絵では語れない段階。
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元増田のロジックは「企業視点での総生産性最大化」だ。東京(本物)は取引密度が高く、希少な専門職の面接効率も良い。企業が払う地代なら説明がつく。
でも生活者にとっては違う。時間＝寿命を燃やす通勤は毎日課金。東京の高い貨幣地価は、時間地価（言い換え：タイム地価）で割って再評価すべきだ。
＞命題：家の“適正額”＝「代替都市で同等生活を得るコスト」＋「東京で失う/得る時間価値」の現在価値。
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### ①データの杭
高松市の公営（県/市）住宅の家賃帯は1.6万〜4.3万円台（間取り3K/3DK含む）。中心至近ではない(磨屋町2.0km, 家to目的地28分)が、市内要所へのバス移動で日常機能が完結する価格帯が現実に存在する。
東京の新築分譲平均は1億485万円（2024年）。23区の中古70㎡は2025年5月に1億88万円の局面。
家賃2.5万円/月（年30万円）を表面利回り6%で割り戻すと、約500万円の資産価値（30万円÷0.06=500万円）。都雇圏人口50万人以上では享受対象は飽和している故,機能“到達”が28分程度で満たせる.「28分生活」の最低ラインの再取得コストはこの桁になる。
＞ ここでの500万円は**“生活機能の再取得コスト”の目安であり、「分譲クオリティの広さ/築年」ではなく“暮らせる導線”の最低ラインを可視化するための共通スケール**。
東京で家→目的地28分のファミリー住戸は、1億円級に普通にぶつかる。同じ“到達時間”を買うためのコスト差は桁違いだ。
生活機能28分を買うコスト：500万円（公営最廉価相当スケール）vs 1億円級（東京の市場取引）
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「札幌・中心徒歩圏＝1000万円が適正」は、市場実勢と乖離している。直近の市況では、札幌市の中古70㎡相場は数千万円帯が実務レンジ。中心区でも1000万円フラットは築年・立地条件が強く制約された例外的ピン点で、“徒歩圏の標準像”とは言い難い。1000万円を普遍の“適正”と言い切るのは危うい。
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東京(本物)の平均的な通勤：片道67.7分（鉄道定期利用者平均） → 差=52.7分
年間の“失う時間価値”＝252h×1,500円=378,000円/年
＞ つまり、同じ暮らしを得るために、東京は追加で1,260万円の**“時間家賃”を払っているのと同じ**。
本来ならその分だけ“家の適正価格”は下がる――生活者の適正は、企業の適正より軽くなる。
（注）平均通勤時間は地域・職種で大きくブレるため、自分の通勤実測でNPVを差し替えてほしい。
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結論：賃金プレミアムは1〜2割台が実務レンジ。“時間家賃”のNPV（上の例で約1,260万円）を相殺するには弱い。住宅価格の倍率20倍を正当化できる材料にはならない。
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# じゃあ、**東京(本物)の“適正額”**はいくら？（生活者版の答え）
## ケースA：中心“徒歩4分圏”の70㎡
代替地（高松中心）新築70㎡で4,000万円級が十分に成立するマーケット（市内中心の機能密度で暮らしが完結）。
東京プレミアム（雇用機会・エンタメ“在庫”）を2割上乗せしても、4,800〜6,000万円が、東京(本物)の中心徒歩4分圏(銀座,上野,新宿等徒歩4分内)の生活者の適正レンジ。
実勢（新築平均1.6億円、23区中古70㎡1億円局面）との差：+10,000〜+11,200万円。
高松公営家賃2.5万円→利回り6%で500万円（**“生活機能再取得”**の最低スケール）。
私募REバリュエーションに寄せれば、同等導線の分譲クオリティでも1,500〜3,500万円が東京(本物)の片道28分生活者目線の妥当帯。
実勢（1.2億円級）との差：+8,500万〜+10,500万円。
## 総括
＞ 総括：企業の最適（在庫密度）で決まるのが東京の“市場価格”。
生活者の最適（時間×導線）で決めると、“適正額”は“市場”の半額以下に沈む。
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## 「間をとる」が適正？ → **そんなことない。上限“2割増”**まで
企業の“在庫経済”と生活者の“時間経済”の半々で折衷したくなる。
しかし、時間家賃のNPVは日々確定的に出費される損失だ。一方、企業の在庫密度は個人の享受上限（1日0.5GB仮説のような情報処理限界）で逓減する。だから、折衷ではなく生活者重みで決めるべき。**“上限2割プレミア”**がまだ良心的だ。
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## 実際に“減っている30代”のシグナル
統計局自身の資料で、20代は転入、30代は転出超過が明記される。家族形成期の住居コストと時間家賃が臨界を超えると、転出が起きる――“生活者の適正”に市場価格が合ってないシグナルだ。
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1.札幌1000万円は市場の中央値でも生活者の適正でもなく、例外ピンの一般化。
2.高松の公営家賃(磨屋町2.0km家to目的地片道28分)は**“28分生活”の最低再取得コストを見える化する良い定規**。
3.東京(本物)の1億円は、企業の在庫密度の影で時間家賃のNPVを踏みつけにしている。
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東京(本物)の“市場価格”は立派だ。けれど生活者の適正額は**“時間”を入れた瞬間に半額以下に落ちる。札幌1000万円論も、高松500万円スケールも、東京1億円も、同じ定規（時間家賃）で測ろう。
家の値段は寿命の使い方**で決まる――それだけの話だ。
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## 参考データ・出典
首都圏新築分譲マンション平均価格（2024年1億485万円）：不動産経済研究所まとめ記事。
東京23区中古70㎡が1億円局面：野村不動産アーバンネット（東京カンテイ提供データ）。
高松の公営住宅家賃帯（1.6万〜4.3万円台）：香川県/高松市資料、MLIT資料。
平均年収：doda。最低賃金：厚労省／労働局（東京1,163円・香川970円）。
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徒歩4分＝約320m半径、面積は約0.32km²。自治体レベルでは住居密度2万人/km²が限界だが、部分的にはもっと詰め込める。特に二階建てアパートメインで2万人／k㎡を達成していた中野区と違い、2020年以降は都雇圏50万人でも中心は15階前後マンション林立だ。つまり密度7倍(14万人／㎡)。故に“徒歩4分内6万人”。徒歩圏の議論は半径×密度で都度計算を。（この項は一般式の説明であり、具体都市の密度は用途地域で大きく変わります）
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## まとめ一行
“時間家賃”をチョキっと足して引けば、東京(本物)の住居の適正額は――
ある日、コネ入社ではと密かにウワサされていた職場の後輩が無遠慮な先輩から
「なあ、お前ってお坊ちゃんなん？」
といきなりぶっ込まれていた。
後輩が慌てて否定するも
「出たよ絶対うそ！！！ていうかお前の大学からうちの会社入るの5年振りやぞ」
と先輩はしつこい
(ちなみに、後輩はやはりコネ入社してきたお金持ちで父親が某巨大グローバルメーカーの広報部長であられた。)。
後輩が苦笑いしながら
「いやぁ……お金持ちの親ならわざわざ神奈川県に家なんて買わないですよ」
と返すと、
先輩はまるで憑き物が取れたかのように
「あっ……確かにそうだな」
と完璧に納得して一発で引き下がった。
このやり取りを傍らで見ていて、生まれも育ちも千葉県船橋市の俺は衝撃を受けた。
という論理式をイキリとかではなく物の道理としてすんなり呑み込める階層の人間がこの世に存在することに衝撃を受けた。
この先輩は生まれも育ちも日本橋で幼稚舎から慶応である。祖父、叔父、両親、兄弟全員が慶応幼稚舎出身だと言っていた。
さて、
ガキ使メンバーがドライブをしながら車内から見える看板や店などの光景を手掛かりにひたすらトリビアを披露し合ってその数を競うという企画だったのだが、多摩川大橋を渡って大田区から川崎市に突入するときに
「おっ、これ渡ったら神奈川県や」
「これだんだん難しくなりますよ～何も無くなって来ますからねえ」
と気合を入れ直してたのを見て俺は大変な衝撃を受けた。
いや、五反田や戸越とかならともかく、もう中延とか二葉になると川崎市幸区なんかと国道沿いの風景や賑わいは全然変わらないから。
ましてや馬込や池上や矢口なんかだと反町とか本牧以下まである。
今思い出した。
目黒で生まれ育った友達と会話してたらふとしたときに露悪ではなく真顔で
とまるでこっちにファクト面での誤謬があったかのような感じでツッコミを入れられたこともある。
船橋とかどう思われてんだろ。
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、軽い気持ちで回帰分析してみた。
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、「役員の割合」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。
使ったデータは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、東京都の人口統計と国勢調査（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。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（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。
まず、説明変数を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、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）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。
4つの変数の関係を見てみると、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・役員の割合・情報通信業の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、情報通信業の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、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 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） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 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 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 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 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 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 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
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==============================================================================
| 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：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -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：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 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 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 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 | 9.4 | 9.0 | 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 | 10.0 | 10.3 | 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 | 10.1 | 10.1 | 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 | 9.0 | 9.2 | 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 | 9.0 | 9.3 | 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 | 9.9 | 9.7 | 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 | 9.9 | 9.3 | 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 | 10.0 | 9.9 | 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 | 9.5 | 9.5 | 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 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 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 | 9.4 | 9.6 | 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 | 9.9 | 10.0 | 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 | 10.3 | 9.6 | 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 | 10.5 | 10.6 | 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 | 10.0 | 10.5 | 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 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 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
タイトル通り。
特に毒親とかではないと思う素晴らしい両親と同居して都心から遠い以外は問題なかったが、父がコロナにかかって衛生観念が違いすぎることをきっかけに一人暮らしを検討し始めた。
思ったより物件探しって大変なんだね
以下条件
①食にこだわりがある
②聴覚過敏
冷蔵庫の音に耐えられないから台所とキッチンの間にドアがほしい（ウィークリーマンションやホテル滞在を経て耐えらえないと知った）
③人の気配が怖い
渋谷まで急行で40分、ド郊外目の前公園THE閑静な住宅地の戸建だったのでマンションの上下左右に人がいる状態が怖い。滞在したウィークリーマンションだと足音・くしゃみ・廊下の音・窓の外の音に驚いた。浜松町近辺に住む友達のちょっといいメゾネットマンションにお邪魔した時も電車の音が四六時中聞こえてびっくりした。一言で言えば慣れだろうけどうっすら人間が全体的に気持ち悪いので不安
④東京23区が好き
これが条件として本当にきつい。でもそうなのだから仕方ない。中高で遊んだ街なので愛着がある。
なに甘えとるんじゃ現実見ろ！我慢せえ！もっと稼げ！予算に応じて場所変えろ！なんだろうけどいまの障害者雇用は都内外国系で人間関係もよく理解があるありがたすぎる職場＆自分の専門性を活かせてるので転職して手取りを増やすのはすぐできるかというと難しい。
しかし同時に23区、特に真ん中ゾーンで10万未満の部屋を望む方がもちろん気が狂っている。ただ郊外住み→都内私立中高と大学に通学し続けた歴史を持っており、移動時間が長すぎなことが半分「恨み」に変わってきてるから都内一人暮らしで成仏させたい。
⑤日当たり
というより蛍光灯・シーリングライトが苦手。感覚過敏の一種だと思うが目、というより身体中が痛くなる感じに近い。できれば日中は電気をつけたくない
確かに自分は握力が10kgいかないので、何かあったら終わり。
⑦洗濯
汚い話で申し訳ないが究極に汚れるまで着て洗濯の仕方がわからなくて捨てたことが何度もある。
洗い終わったのに干すの忘れちゃって腐らせたこともある。オキシ漬け？も1週間放置した前科がある
多分乾燥機？つきのを買わないといけないんだけど予算的に難しいのでは？
⑧ゴミ捨て
これもよくわかっていない
24時間が絶対いいらしいというのは知ってるが、そもそも分別の基準がよくわからない
缶は洗うのか？ビンカンと書いてあるが明らかに違う物質を同じ袋に入れていいのか？この辺は学習できると思うけど、うっかり不注意が多く、怒られる未来しか見えなくてもう怖い（うっかりって気づかないし未然にチェックなどは膨大なエネルギーがかかるからまじ怖い）
⑨完全遮光
アイマスクすればいいと最近気づいたけど感触に慣れないからどうなんだろうね？
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以上なんとなく寝れなくてだらだらまとめただけだから読みにくくてごめん（ここまで読んでくれた人いるのかもわからんが）
キモい感覚持ちに生まれたらそれ満足させるためにお金要る→しかしキモい感覚持ちなのでお金稼ぎにくい のハメ技やめて欲しいよ〜〜😭
こんな感じで探せたら奇跡よな、多分妥協していくんだろうけど（ゆうて最上階・南向き・駅近・光ファイバーなどは初期の段階で捨ててこれ）
まあASDとか耳目を集める属性タイトルにした（卑しいね）けど、みんな大なり小なり家探しは大変だよねー こんな条件で見つかるのかな？笑って感じだけどやってみるわ
いい家みつかればいいなー進捗あったらまた書くね
寝れない夜の駄文でした
https://anond.hatelabo.jp/20250717031838
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20250717031838
たぶん今まだ不動産屋に直接出向いてないし内見もせずに頭の中だけでごちゃごちゃ考えてる状態だと思うので、とりあえず内見の数をこなして現実を見るところから始めてください。
初めての一人暮らしのときは誰しもがあなたのようなファンタジーを空想するものです。経験がないのだからそれは仕方がないこと。
あなたと主治医の間で一人暮らしと障害年金更新についてどういう話し合いが行われているのか知りませんが、働けている上に特に理由のない一人暮らしの開始は等級落ち（年金打ち切り）の可能性があります。障害年金が無くなった場合、生活費はどうするのかは最低限考えておいたほうがいいと思います。
①食にこだわりがある
23区内RC造であなたの予算内の家賃だと、2口コンロを置ける物件はそこそこあるものの、まな板を置いて調理するスペースがない物件が圧倒的に多いです。今まで通りの調理はできないと思ったほうがいいです。今まで通りを貫き通したいなら場所を妥協するか家賃の予算を上げるか、都営住宅に住むかでしょう。
オーガニックのブロッコリーなんて23区内ならGreenBeansなどのネットスーパーで買えますし、成城石井なんてAmazonネットスーパーで利用できます。
②聴覚過敏
私も聴覚過敏と光線過敏があるけど木造アパートでモルデックスの耳栓で乗り切ってます。ノイキャンイヤホンか耳栓しろ。ていうかRC造なら音しないとか幻想。木造より圧倒的にマシだが普通に音はする。
③人の気配が怖い
なら戸建てしか選択肢ないじゃん。人の気配が苦手なのに23区中心部にこだわるの矛盾してない？東京都下が一番合ってるんじゃない？ それか都営住宅も選択肢に入れたら？
④東京23区が好き
⑤日当たり
まず内見してください。行動。
オートロックはいいとしても安心安全重視において階数にはこだわりないわけ？ 1階は家賃が安いけど洗濯物盗まれたりとかするし危ないよ。
⑦洗濯
一人暮らししたこと無くて洗濯する機会が無かったんだから知識がないのは当たり前では？
これから身につけていくべきことでしょ。
それとあなたの条件のワンルームだとドラム式洗濯機はたぶんサイズ的に入らないのではないかと思う。
大型冷蔵庫の件もそうだけど、まず自分が欲しい洗濯機や冷蔵庫のサイズを計ってメモしておいて、内見のときにそれが置けるスペースがあるのかを把握する必要がある。つまり、まず行動。
⑧ゴミ捨て
だから一人暮らししたことないんだから誰でも最初は分かんねーよ。
分別の基準は区によって違う。厳しい区とそうでもない区がある。どの区が厳しいのかはネットで調べれば分かるので事前にチェックしておいたほうがいい。
分別の仕方は自治体から配られる（一人暮らし開始と同時にポストに投函される）ゴミ出し曜日カレンダーという冊子に書いてある。ネットでも自治体HPに載ってるから検索すればすぐ分かる。それでも分からないようなものは清掃事務所に電話して聞いてくださいって冊子に親切に書かれてる。
・缶は洗うのか？（当たり前だろ！）
・ビンカンと書いてあるが明らかに違う物質を同じ袋に入れていいのか？（お前は資源ゴミの回収日に黄色や青の箱が道に並んでるのを見たことないのか？）
分別をうっかり間違えることは誰にでもある。怒られたら同じことを繰り返さないように学べばいいだけ。
⑨完全遮光
普通、2つのカーテンレールはレースカーテンと普通のカーテンを重ねて使うと思うが、私の場合は完全遮光カーテンを2枚に重ねている。隙間から光が洩れるのが嫌なので2枚組のカーテンは使わずに、2枚分の幅の1枚のカーテンをオーダーした。これでも上から光が少し洩れるが、それが気になるならカーテンカバーやカーテンボックスをつけてください。
共働き率は2022年に逆転し,23区の方が全国平均より高くなってるhttps://www.tokyo-np.co.jp/article/295820 にも関わらず,知識が2021年でカットオフされてるブクマカが多いのか, 古い情報がブコメに並んでるのでここで指摘しておく.
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なお,Chatgpt4oに聞いたら,ちゃんと맞는情報を返してきたのでAIの方が맞는 것도 issseubnida.
🤖🤖🤖
はい、これはよくある「東京は日本一専業主婦率が低い」という話と混同されがちなテーマですね。
結論からいうと、「東京は専業主婦率が日本一高い」というのは間違いです。むしろ「東京23区を含む首都圏は専業主婦率が全国で最も低い水準」にあるのが一般的な統計的事実です。
国勢調査や就業構造基本調査などを見ると、全国平均よりも東京圏（特に23区）は共働き率が高く、専業主婦世帯比率が低い傾向にあります。
理由は、地価や家賃が高いために世帯収入を確保する必要が大きいこと、都市部の女性の就業機会が多いこと、保育サービスが整備されていることなどです。
逆に専業主婦率が高いのは、地方の中堅規模以下の都市や郊外住宅地で、男性雇用が比較的安定的で地価が安く、生活費を抑えられる地域に多い傾向があります。
例えば、総務省「就業構造基本調査（2022年）」などを参照すると、東京都は全国平均より共働き率が高く、専業主婦率は下位に位置します。
まとめると：
正直、突発的な理性の欠如や、理由のわからない嘲笑が蔓延っているのには少し怖さを感じる。それこそ数年前まで考えられなかった、ヨーロッパの黒人混合種やジャングルで育ったインド人猿のような存在が、東京のど真ん中にいる。
「ゴミ焼却場だ！」
草 勝手にヒトや猿を廃棄するな。
「北区」という名称の区は、日本のいくつかの都市に存在します。それぞれの「北区」は自治体によって異なる特徴や文化があります。以下に主な「北区」をピックアップして紹介します。
特徴：
飛鳥山公園などの緑地も多く、桜の名所として有名。
特徴：
特徴：
主な駅：北大路駅など
特徴：
特徴：
岡山市北区（おかやまし きたく）
位置：岡山県岡山市の中心部に位置し、岡山市の行政・商業・文化の中心地です。
特徴：
岡山駅：新幹線や在来線の主要駅があり、交通の要所となっています。
岡山城・後楽園：日本三名園の一つである後楽園や、岡山城などの観光名所があります。
商業施設：表町商店街やイオンモール岡山など、多くのショッピングスポットがあります。
教育機関：岡山大学などの高等教育機関が所在し、学生の街としても知られています。
新潟市北区（にいがたし きたく）
位置：新潟県新潟市の北東部に位置し、阿賀野川を挟んで新発田市と隣接しています。
特徴：
自然環境：福島潟や阿賀野川など、豊かな自然環境が広がっています。
農業：トマトやナスなどの農産物の生産が盛んで、特にトマトは県内でもトップクラスの生産量を誇ります。
伝統工芸：豊栄仏壇など、伝統的な工芸品の生産地としても知られています。
交通：JR白新線や新潟東港など、交通の要所となる施設があります。
観光地：福島潟自然文化祭や阿賀野川ござれや花火など、地域の祭りやイベントが豊富です。
