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はてなキーワード:杉並区とは
桜上水という街に住み始めて5年が経つ。
正確にいうと京王線より北側に住んでいるので住所は杉並区下高井戸なのだが、「東京人は住所よりも使う駅名で居住エリアを語る」というアレである。
その京王線桜上水駅から北上し甲州街道へ行き当たると、すぐそこに「あぶら〜亭」という店がある。火曜定休。外見も汚いし店内も綺麗ではない。
いつ創業なのかは知らないが、いわゆる「油そば」が流行する前からほぼ同様の「あぶら〜めん」というものを名物としていて、ほとんどの客はあぶら〜めんを注文している。
深夜2時半まで営業しているので酒を飲んだ後の〆として大いに活躍する店で、終電直後には待ち行列が発生するくらいには繁盛している。
（桜上水駅近辺は23時ごろに閉店する店が多く、終電後に営業している店がここしかないということも大きく作用しているはずだ）
そんな店だが、自分も先日酒を飲んだ後の〆として入店したところ、座った席の隣に座っていた爺さんが「ラーメン」を食っていた。
嘘だろ。
ここであぶら〜めん以外を注文する客なんて存在したのかよ。
驚愕しながらチャーシューあぶら〜めんを注文し、待っている間に爺さんは食べ終わって退店してしまった。
引っ越してから5年通っているが、あぶら〜めん以外の発注を初めて見た。ダミーメニューかと思っていた。
いつかはラーメン・とんこつラーメンを頼んでみたいと思っているものの、ラーメン食べたい時にこの店に入ろうと思わないんだよな。
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
引用元：2025年東京都議会議員選挙候補者に向けて実施した表現の自由についてのアンケート結果
設問(1)：
A.安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
設問(2)：
補足：
都議会自民党は、都民の負担軽減のため、その一つの手段として減税を訴えてきました。しかし、減税の導入には区市町村のシステム改修やIT人材の慢性的不足、改修・開発コストも考慮しなくてはならない。また、国が取り組むシステム標準化も遅れている。市町村にとっては税収減が懸念される。東京都にとっては、都債発行に国の承認が必要となるなど多くの課題がある。現在、これらの課題解決に全力で取り組んでおり、その間については滞ることなく、給食費・医療費・私学授業料・018サポや水道基本料無償化など、できる限りの負担軽減策を先行して実施している。今後も都民を守るため、減税実現に向けて努力を続けます。
設問の回答は悪くないのですが、補足があまりにも謎だったので取り上げました。他アンケート回答の誤爆とかでしょうか。
設問(1)：
B. 現状のままでよい・わからない
設問(1)の理由：
安易な指定は問題だが、市民社会における表現の自由が守られるように配慮しつつ、児童ポルノ等の子どもたちの人権配慮としての対応をどうしていくかしっかりと検討すべき。
設問(2)：
C. どちらともいえない
補足：
【Q2についての理由】本来は差別禁止法をつくり、それを機能させるしくみが必要です。人権侵害にあたるものを、表現の自由との関係で議論・整理した上で、規制を検討していくべきと考えます。
生活者ネットのテンプレ回答で、他候補2名の回答もほぼ同じ。選択が設問1はB、設問2はCで、一見中庸ですが、補足では「健全育成」とは別に、「差別禁止」を名目とした新たな規制を行えと主張しています。
設問(1)：
A.安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
インターネット時代に紙媒体だけを規制するのは実効性に乏しく、表現の自由を侵害するおそれがある。
補足：
現代はインターネット経由で誰もがあらゆる表現にアクセスできる時代であり、紙の本や店頭販売だけを対象とした図書規制は実効性に乏しく、時代にそぐわないものとなっています。また、曖昧な基準に基づく8条指定図書の制度は、行政による恣意的な運用が可能で、表現の自由を侵害する危険性も孕んでいます。 一方で、マンガ・アニメ・ゲーム業界は、すでに自主規制やレーティング体制を整備しており、創作と社会的責任のバランスが取れた成熟した文化です。公共が介入すべきは制度の強化ではなく、健全なリテラシー教育や創作環境の整備です。表現の自由を前提としつつ、社会と文化が共に成長できる政策が求められます。
補足の内容に非の打ち所がありません。
設問(1)：
A.安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
青少年＝守られる対象という一方通行の保護観の時代から「子ども若者の主体的判断力を育てる」教育重視へ。一律の禁止より「情報にどう向き合うか」自主性自立性を重んじるべき。時代遅れの規制は即刻撤廃すべき。
設問(2)：
現行制度を過度のパターナリズムと断じ、その撤廃を主張されています。「表現の自由を守るための約束」の賛同者です。
設問(1)：
A.安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
青少年健全育成審議会のメンバーや公開など問題が多く、審議会部分についてはそもそも必要なのかも含め議論が必要である。そのための検証なども行われておらず課題が多い。
設問(2)：
補足：
「過激なものも含めた」の「過激」とは何なのか。行政が判断することが危険なことと感じています。 今回の問いは、それぞれの回答者が考えるものであり、私の回答は変わりませんが、違和感を感じます。それから、私も賛同議員ですが、AFEEさんという“ある程度イデオロギーがある”団体のアンケートを選挙ドットコムさんが合同で行うことに違和感を感じます。
石原都政での青少年健全育成条例改正でも、反対派として活動されていた候補です。「表現の自由を守るための約束」の賛同者です。
設問(1)：
B. 現状のままでよい・わからない
設問(1)の理由：
前提として、未成年への配慮などゾーニングが重要で、図書に限らず東京都の対応は不十分です。検閲と規制の境界は曖昧です。行政が恣意的に表現の自由を侵害しないよう、透明で公正な基準づくりが必要です。
補足：
誹謗中傷や人権を侵害するような表現、過度な性表現については、一定の規制が必要だと考えます。 一方で、マンガやアニメは、現実の被害者が生まれるような写真集などとは性質が異なります。憲法で保障された表現の自由や、頭の中での発想の自由という私的自治の原則を踏まえると、行政による規制はできる限り自制的かつ抑制的であるべきです。 そのためにも、ゾーニングを徹底し、表現の領域を明確にすることが重要だと考えます。
ゾーニングの徹底と「過度な性表現」の規制を両方主張しているので、どういう形の規制を念頭に置いているのか、今ひとつ分からなかったのですが、要は「実写は規制、架空創作物も徹底的なゾーニングをせよ」ということでしょうか。ブクマカにも似たような人がいそうです。
設問(1)：
B. 現状のままでよい・わからない
設問(1)の理由：
差別（ヘイトスピーチ）、犯罪を助長・肯定する内容については、しっかりと規制すべきと考えます。包括的差別禁止法が必要。
設問(3)：
補足：
「過激」であるかではなく、「差別・ヘイト助長」、「犯罪誘因」は許されないものです。それを表現の自由の枠内に入れてはいけません。
『ドラゴンクエスト』、犯罪を助長・肯定する内容を含んでいるのでは。民家へ不法侵入して、タンスやツボを勝手に漁っていますし。いやこれは、FC版の1なのかもしれない。
再生は、都議選で都議会第1党の自民党と同数の42人を公認したが、党としての政策はない。石丸氏は13日午前、東京・大手町での街頭演説で「すべての議案に対して各人がそれぞれの価値観、判断基準で賛否を決める。ゆえに党としての政策は掲げていない」と説明した。
その上で石丸氏は公募で選んだ候補者について「仕事ができるかどうか、そこにこだわった。メンバーは全員が一騎当千。それぞれ厚みのあるキャリアをもって、都議選に向かっている」と語った。再生は候補者擁立を巡る方針も独特で、定数6の杉並区選挙区に3人が立候補した。〜
https://news.yahoo.co.jp/articles/ff1ae2f2116313eddf2ef25570602a58b19e53b0
政策がなくて何をするか未定なのに仕事ができるもできないもないじゃん
完全に雰囲気だけの話してるよね…ｗ
何の資料も調べず、頭の中にある知識だけで各都道府県の自治体の人口1位と2位を予想してみた。
なので、以下の表の中には、実際には存在しない市の名前があるかもしれない。
また、地元の人なら常識であろう、人口の多い自治体も、自分が知らないせいで抜け落ちていると思われる。
「桃鉄」は日本地理の勉強にもなると聞いたことがあるけれど、一度も触れたことがないので、かなりの府県で「ここが2位なわけないだろ」みたいなツッコミどころ満載の表になっていると思うが、まあ、そのとんちきさかげんを笑ってほしい。
（ただし、出張で全国を回っているので、都道府県名を思い出すことに苦労はなかった）
想像した市名が本当にあるかどうかは、IMEの入力候補でバレてしまう可能性があると思ったので、自信のない市名、例えば奥州市は、「おく」「しゅう」「し」と入力している。
都道府県名の左に振っている番号は、自分が抜けがないかを確認するための番号なので、国が振っている都道府県番号（確か北海道が1、青森県が2、東京都が13、鳥取県が31、鹿児島県が46だったと思う）とは異なっている。
「確証度」は、SABCの4段階で示した。
A：多分合っている（確証度80％）
| 番号 | 都道府県名 | 人口1位 | 人口2位 | 確証度 | コメント |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北海道 | 札幌市 | 旭川市 | B | 札幌市が1位なのは間違いないが、2位で旭川市、函館市、小樽市と迷った |
| 2 | 青森県 | 青森市 | 八戸市 | B | 青森市、八戸市、弘前市が1～3位だと思うのだけれど、順位が分からない |
| 3 | 岩手県 | 盛岡市 | 奥州市 | C | 盛岡市が1位なのは間違いない。しかし、2位が本当に分からない。確か奥州市とかいう市があったような……（ないかもしれない）。名前がでかいから、2位に |
| 4 | 秋田県 | 秋田市 | 由利本荘市 | C | 1位は秋田市で確定。2位が全く分からない。本荘って、結構大きな都市っぽいので2位に。能代市は小さそうだし |
| 5 | 宮城県 | 仙台市 | 石巻市 | C | 2位は、知っている市の中で一番大きそうという理由。古川市って、あったっけ？あるなら2位かも？ |
| 6 | 山形県 | 山形市 | 米沢市 | B | 酒田市よりは、米沢市の方が大きそうだけれど、米沢市という市があるかは定かでない。きっとあるとは思うが |
| 7 | 福島県 | 郡山市 | 福島市 | B | 福島市よりも郡山市の方が人口が多そう。あと、いわき市も人口が多そうで迷った |
| 8 | 茨城県 | 水戸市 | つくば市 | S | 2025年の国勢調査では、つくば市の人口が水戸市を上回るという話を聞いたことがある。ならば現状で参照できる資料ではこの順序で間違いない |
| 9 | 栃木県 | 宇都宮市 | 小山市 | S | 小山市は野木町との合併に失敗したといっても、さすがに佐野市や足利市よりは多いと思う |
| 10 | 群馬県 | 高崎市 | 前橋市 | A | 高崎市と前橋市が争っていることを鑑みると、前橋市は県庁所在地を、高崎は人口の多さを優位性の根拠にしているのではないかと |
| 11 | 埼玉県 | さいたま市 | 川口市 | S | これで間違いないと思う。一応、2位は戸田市や所沢市も頭によぎった |
| 12 | 千葉県 | 千葉市 | 松戸市 | B | 千葉市が1位なのは間違いないが、2位で松戸市、市川市、船橋市と迷った（当たり前に書いたが、そもそも市川市って、あるのかな） |
| 13 | 東京都 | 特別区(23区） | 町田市 | A | 東京23区を1つの自治体と見なしたけれど、合っているかな？ |
| － | （23区） | 世田谷区 | 足立区 | B | 23区の人口でも順位を考えた。2位で足立区、杉並区、大田区と迷った |
| 14 | 神奈川県 | 横浜市 | 川崎市 | S | これは簡単。自信あり |
| 15 | 静岡県 | 静岡市 | 浜松市 | A | 静岡市と浜松市で人口1・2位だと思う。ただ、どちらが1位か若干自信がない。さすがに静岡市だとは思うが…… |
| 16 | 山梨県 | 甲府市 | 山梨市 | B | 2位が全く分からない。甲州市と迷ったが、山梨市という市があったような気がして、県と同じ名前なら、きっと大きいのではと。他、大月市という市があるなら、大月市が2位かも？ |
| 17 | 新潟県 | 新潟市 | 長岡市 | S | これは間違いないだろう |
| 18 | 長野県 | 長野市 | 松本市 | A | 長野市と松本市って、仲が悪いという印象。きっと人口でも張り合っているだろう |
| 19 | 富山県 | 富山市 | 高岡市 | A | 富山県で大きそうな都市って、富山市と高岡市しか思い浮かばないから、多分合っている |
| 20 | 石川県 | 金沢市 | 珠洲市 | C | 金沢市が1位は間違いないが、2位になりそうな市が全く思い浮かばない |
| 21 | 愛知県 | 名古屋市 | 豊橋市 | B | 2位は豊田市かも |
| 22 | 岐阜県 | 岐阜市 | 多治見市 | B | 2位は多治見市と高山市で迷った。飛騨の中心地と考えると、高山市かも……。そもそも、高山って飛騨市とかいうんだっけ？ |
| 23 | 三重県 | 四日市市 | 津市 | A | 四日市市って、名古屋にも近いし、工業も盛んという印象。2位は県庁所在地で |
| 24 | 福井県 | 福井市 | 敦賀市 | B | 福井県の市は、後は鯖江市ぐらいしか思い浮かばない |
| 25 | 滋賀県 | 大津市 | 近江八幡市 | C | 彦根市って、あるんだっけ？彦根市という市があるなら2位かも。そもそも、近江八幡市ってあるのか？ |
| 26 | 京都府 | 京都市 | 宇治市 | C | 2位が全く分からない。宇治市って、あるよね？宇治山田市だっけ？一応、他に京田辺市と舞鶴市があるのは知っているが、何か宇治市の方が大きそう |
| 27 | 大阪府 | 大阪市 | 堺市 | S | これは間違いない |
| 28 | 奈良県 | 奈良市 | 大和郡山市 | C | 2位が分からない。他に思いついたのは、天理市と木津市（木津市という市があるかどうかは分からない）。大和郡山市という市は、あったはず |
| 29 | 和歌山県 | 和歌山市 | 紀の川市 | C | これも2位が全く分からない。紀の川市とかいう市があったような気がする。他に知っている市がない。白浜市とか新宮市って、あるんだっけ？ |
| 30 | 兵庫県 | 神戸市 | 尼崎市 | B | 2位が分からない。西宮市、明石市、姫路市、加古川市と迷った |
| 31 | 岡山県 | 岡山市 | 倉敷市 | S | 大きな市として思いつくのが、この2つしかなかったが、多分合っている |
| 32 | 広島県 | 広島市 | 福山市 | A | 他に、大きそうな市としては、東広島市っていうのがあった気がして、ちょっと迷った |
| 33 | 鳥取県 | 鳥取市 | 米子市 | A | この2つが1位と2位だとは思うが、鳥取市よりも米子市が大きい可能性があるかも |
| 34 | 島根県 | 松江市 | 出雲市 | B | 1位は松江市だろう。出雲市っていう市は、あるよね？ |
| 35 | 山口県 | 下関市 | 山口市 | C | 全く分からない。何となく下関市の方が、商業の中心のような気がしたので1位にした。他に、萩市、岩国市と迷った |
| 36 | 徳島県 | 徳島市 | 三好市 | C | 徳島県の市って、徳島市しか知らない。三好氏を由来とするだろう三好市っていう市があった気がしたので、一応2位に入れた |
| 37 | 香川県 | 高松市 | さぬき市 | C | 同じく、高松市しか知らない。なんか、ひらがなで「さぬき市」っていう市がいかにもありそうだと思ったので入れてみた。讃岐うどんの県だし |
| 38 | 愛媛県 | 松山市 | 今治市 | S | 知っている市がこの2つぐらいしかないけれど、間違いないだろう。他、八幡浜市とかいう市があった気がするが、あったとしても、2位以内とは思えない |
| 39 | 高知県 | 高知市 | 土佐市 | C | 2位があやしい。こんな市があるのだろうか。南国土佐市とか、南国市とか、そんな名前だった気もするが |
| 40 | 福岡県 | 福岡市 | 北九州市 | S | これは間違いない |
| 41 | 佐賀県 | 佐賀市 | 唐津市 | C | 2位が全く分からない。かつて市長が面倒くさそうな人だった武雄市とか、伊万里市とかの可能性もあるかも |
| 42 | 長崎県 | 長崎市 | 佐世保市 | S | この2市で間違いないと思う |
| 43 | 大分県 | 大分市 | 別府市 | B | 知っている市が、他に宇佐市ぐらいしかない。海岸沿いに大きな市がありそうだけれど。高鍋市っていう市名に記憶があるけれど、大分県だっけ？ |
| 44 | 熊本県 | 熊本市 | 水俣市 | C | 菊池のあたりの産業が盛り上がっているらしいけれど、菊池市という市があるか、自信がなく、知っている市名にした。菊池郡というのはあったと思うが |
| 45 | 宮崎県 | 宮崎市 | 都城市 | B | 2位は、延岡市と迷った |
| 46 | 鹿児島県 | 鹿児島市 | 薩摩川内市 | C | 鹿屋市や阿久根市が2位とは思えず、確かこんな市があった気がしたので挙げてみた |
| 47 | 沖縄県 | 那覇市 | 沖縄市 | B | 沖縄市っていう市があった気がしたので。名護市と迷った |
やってみて思ったのは、1位だろうと思われる自治体名はすぐ出てくるけれど、2位の出てこない府県が多かったこと。
「富士山」に対する「北岳」は、さんざん擦られたネタだけれど、本当にその通りだと実感した。
しかし、全国の地名を思い出しながら、ああでもない、こうでもないと考えるのは、本当に楽しかった。
ちょっとだけ追記：国が公表している資料を調べれば、正解は即分かるのだろうけれど、調べる前に自分なりに考えるのが好きなんだよね。
答え合わせは後日、個人的にしようと思っている。
Permalink |記事への反応(10) | 16:23
例えが変だな？俺はタワマン住みでもないし、貧しくなってる連中は日本人でもないぞ
ちゃんと例えようか
・ウクライナ人 :江東区あたりの住民。杉並区の奴らが勝手に埋立地にゴミを捨てまくって異臭だらけになっている
・ロシア人 :杉並区あたりの住民。自分で焼却炉も建てずに夢の島にゴミを捨てはじめる
・アメリカ人 :都心タワマン住み。江東区と杉並区の仲裁に飽きて勝手にやってろと言いはじめる
・俺 :府中あたりのアパート住み。杉並区の言い分がどう考えてもおかしいので文句言ってる
・お前 : このままだとウクライナ人もゴミまみれになるので諦めて夢の島を明け渡せと言ってる。当然杉並区にもゴミは溜ってる
この状態で「文句言うなら夢の島に住め」みたいに言うお前のセンスがわからん。
ワーカーホリックな弊害（まともにニュース見ない)、したくもない受験勉強で歪んだ弊害ですわね
| 小池ゆりこ 氏 | 石丸伸二 氏 | 蓮舫 氏 | 安野たかひろ 氏 | ひまそらあかね 氏 | 合計(票) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 千代田区 | 13,490 | 8,818 | 5,300 | 1,623 | 781 | 34,128 |
| 中央区 | 36,927 | 24,890 | 12,910 | 4,067 | 1,376 | 90,525 |
| 港区 | 43,787 | 30,863 | 18,725 | 4,715 | 1,495 | 114,269 |
| 新宿区 | 63,036 | 39,072 | 29,762 | 5,242 | 2,945 | 157,290 |
| 文京区 | 49,077 | 28,009 | 23,924 | 5,874 | 2,112 | 123,536 |
| 台東区 | 42,228 | 27,357 | 17,887 | 3,277 | 2,163 | 105,327 |
| 墨田区 | 61,337 | 35,370 | 22,918 | 4,020 | 2,689 | 142,219 |
| 江東区 | 110,457 | 68,192 | 44,724 | 6,973 | 4,158 | 257,770 |
| 品川区 | 83,867 | 55,984 | 35,095 | 6,830 | 3,428 | 204,966 |
| 目黒区 | 50,269 | 37,681 | 28,445 | 4,971 | 1,890 | 138,003 |
| 大田区 | 154,309 | 93,235 | 62,928 | 7,837 | 6,190 | 361,094 |
| 世田谷区 | 180,766 | 134,587 | 98,771 | 13,770 | 6,387 | 478,900 |
| 渋谷区 | 39,959 | 31,430 | 23,738 | 4,452 | 1,827 | 113,806 |
| 中野区 | 64,505 | 39,314 | 34,186 | 4,987 | 3,507 | 167,598 |
| 杉並区 | 113,484 | 76,796 | 66,045 | 8,758 | 5,404 | 300,421 |
| 豊島区 | 58,590 | 32,210 | 23,677 | 4,277 | 2,864 | 137,086 |
| 北区 | 77,799 | 36,453 | 32,304 | 4,294 | 3,340 | 175,743 |
| 荒川区 | 45,373 | 23,530 | 17,136 | 2,411 | 1,781 | 101,705 |
| 板橋区 | 117,802 | 66,658 | 49,982 | 5,429 | 5,116 | 272,665 |
| 練馬区 | 164,174 | 86,758 | 68,655 | 8,096 | 6,474 | 374,595 |
| 足立区 | 148,432 | 70,901 | 51,903 | 4,096 | 5,035 | 309,347 |
| 葛飾区 | 98,479 | 52,929 | 36,746 | 3,214 | 3,461 | 215,313 |
| 江戸川区 | 143,930 | 73,963 | 48,505 | 4,685 | 5,256 | 309,067 |
| 八王子市 | 123,401 | 62,479 | 53,862 | 2,680 | 3,658 | 269,560 |
| 立川市 | 41,566 | 19,021 | 16,719 | 1,190 | 1,350 | 89,510 |
| 武蔵野市 | 29,616 | 20,395 | 18,415 | 2,295 | 1,231 | 79,181 |
| 三鷹市 | 39,009 | 25,695 | 21,794 | 2,401 | 1,571 | 99,438 |
| 青梅市 | 32,556 | 11,908 | 11,348 | 394 | 739 | 62,720 |
| 府中市 | 56,567 | 31,567 | 24,895 | 2,127 | 2,116 | 129,490 |
| 昭島市 | 26,247 | 11,705 | 10,266 | 579 | 781 | 55,182 |
| 調布市 | 51,795 | 32,874 | 24,810 | 2,702 | 2,018 | 125,110 |
| 町田市 | 97,713 | 46,230 | 41,389 | 2,441 | 2,958 | 214,410 |
| 小金井市 | 26,077 | 14,282 | 14,372 | 1,499 | 987 | 64,776 |
| 小平市 | 43,212 | 21,800 | 19,929 | 1,599 | 1,507 | 98,501 |
| 日野市 | 41,940 | 21,877 | 19,377 | 1,247 | 1,504 | 95,943 |
| 東村山市 | 34,410 | 16,009 | 15,433 | 780 | 1,002 | 75,160 |
| 国分寺市 | 28,481 | 16,8016 | 15,028 | 1,517 | 1,046 | 68,922 |
| 国立市 | 16,649 | 9,439 | 9,177 | 802 | 573 | 40,354 |
| 福生市 | 12,488 | 5,197 | 4,393 | 180 | 328 | 25,337 |
| 狛江市 | 18,466 | 10,988 | 9,003 | 785 | 621 | 43,601 |
| 東大和市 | 20,377 | 8,117 | 8,175 | 338 | 519 | 41,670 |
| 清瀬市 | 17,275 | 7,425 | 8,081 | 391 | 490 | 37,679 |
| 東久留米市 | 26,283 | 13,022 | 12,126 | 596 | 708 | 57,645 |
| 武蔵村山市 | 16,012 | 6,109 | 5,482 | 180 | 337 | 30,988 |
| 多摩市 | 33,676 | 14,479 | 17,263 | 1,012 | 1,088 | 76,995 |
| 稲城市 | 21,455 | 12,167 | 8,407 | 703 | 649 | 47,296 |
| 羽村市 | 12,522 | 5,462 | 4,689 | 188 | 339 | 25,505 |
| あきる野市 | 19,995 | 7,537 | 7,059 | 203 | 374 | 38,519 |
| 西東京市 | 45,352 | 24,204 | 21,530 | 1,721 | 1,660 | 105,123 |
| 瑞穂町 | 8,078 | 2,479 | 2,227 | 58 | 172 | 14,451 |
| 日の出町 | 4,467 | 1,425 | 1,437 | 32 | 54 | 8,051 |
| 檜原村 | 731 | 146 | 196 | 2 | 5 | 1,190 |
| 奥多摩町 | 1,758 | 331 | 345 | 8 | 16 | 2,584 |
| 大島町 | 2,065 | 617 | 643 | 25 | 31 | 3,685 |
| 利島村 | 130 | 42 | 23 | 2 | 1 | 209 |
| 新島村 | 979 | 224 | 117 | 4 | 15 | 1,422 |
| 神津島村 | 614 | 133 | 110 | 5 | 9 | 971 |
| 三宅村 | 755 | 213 | 146 | 10 | 12 | 1,228 |
| 御蔵島村 | 82 | 37 | 39 | 1 | 2 | 183 |
| 八丈町 | 2,501 | 540 | 500 | 29 | 24 | 3,874 |
| 青ヶ島村 | 72 | 18 | 9 | 1 | 1 | 103 |
| 小笠原村 | 566 | 338 | 182 | 13 | 21 | 1,301 |
女性声優が結婚するたびに相手が特に有名でなければ"お相手は一般の方で~"という台詞が使われる。
この"一般の方"というのは普通のリーマンとかではなく、エンタメ企業勤めだとかテレビ局だとかその関連会社や出版社といったマスコミ関係がほとんどである。
では、普通のリーマンや学生で芸能界とは無縁な人が芸能人の結婚相手の"一般の方"になるにはどうすればよいか？
かなり時間はかかることになる。
クラスの一人ぐらいは必ず声優になる…かと言われるとそうでもない。
演技の意識が高い人が行くことが多い。短期間が多いため、接触を伴う演技ワークショップや主催が人脈形成を助けてくれるならば相手が異性でもすぐに親しくなれるだろう。
東京の山手線の西側から武蔵野線の内側までの範囲には、エンタメ企業やアニメ制作会社や特撮スタジオといった会社が多く存在する。高円寺や阿佐ヶ谷の飲み屋では政治活動家やバンドマンに混じってアニメ会社の社員が飲んでいたりする。
飲み屋の存在は大事である。杉並区の飲み屋や新宿ゴールデン街といった場所だと、バーテンや他のお客さんが「制作会社の人や芸能人と親しくなれそうな所を教えてくれる」といったこともあるからである。
エンタメ企業に入ればたしかに芸能人との接点は増える。芸能人や業界人に会って紹介してもらうのも手である。
なおエンタメ企業の常識は世間の非常識なので長時間労働は当たり前である。たまにホワイトなところもあるが大人気ゆえ入れないものと思ってよい。
あと「どのエンタメ企業に入るか」が重要である。本業がエンタメ以外の企業(書泉、ソフマップとか、あとは新聞社など)に入ると、エンタメ部署に行けなかったときに間違いなく後悔する。
なおエンタメ企業にいて芸能人や業界人と知り合いになっても"一般の方"になれる保証はない。
一番間近で見守る存在になれば頼られて付き合って…といったこともある。
なお女性芸能人がAV女優の場合はマネージャーと女優の恋愛はご法度であるのでAV事務所のマネージャーは受けないこと。
さいたま市全体 13.55%
西区（田園地帯。ニュータウンあり 地価が安い地域で所得水準はあまり高くない。旧住民は高齢者、新住民は若年層が多い） 10.90%
北区（大宮の工業地帯。工場と物流倉庫が多い 一部高級住宅地を含むが全体としては所得水準も治安も中程度） 13.63%
大宮区（大宮の市街地。高級住宅地と歓楽街の両極端。住民も二極化。地価は高い） 14.90%
見沼区（郊外のニュータウン。安アパートが多く治安もお察し。京アニの青葉が住んでたのがここ。） 11.40%
中央区（旧与野市。福祉の街。さいたま新都心があり、最近の住民は所得水準高め） 14.53%
桜区（浦和の工業地帯。治安・民度ともに浦和というより戸田蕨に近い（悪い）。外国人も多め） 12.85%
浦和区（旧浦和市の中心部。所得水準は杉並区、世田谷区より上 地価は都内並み） 15.33%
南区（旧浦和市南部。ヤンキー地帯と高級住宅地が混在 地価は高め） 15.01%
緑区（浦和の田園地帯。ニュータウンも多い。治安も民度もまぁまぁ 旧住民は埼玉の田舎のＤＱＮ） 14.12%
岩槻区（旧岩槻市。田舎。治安・民度・所得水準ともにさいたま市最悪。高齢化も一番進んでいる。そもそも文化圏が違う） 10.08%
また、住民の平均年齢が低いほど得票率が高い傾向もある。
