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はてなキーワード:江戸川区とは
おかしいと思ってたんだよ。
まず、夏に炎上したコスプレバーベキューの場所にすごく見覚えがあった。
葛西臨海公園にはいくつかバーベキューエリアがある。その中でもあの場所は最も安く、気楽に使える場所だ。地元のファミリーや若いウェイが利用するところだ。自分も家族や友人一家と使う。
あの写真、状況から察するに夫婦2人でバーベキューしてるよな？それだけでもまあまあ異質に見えただろう。さらに、女のほうは長耳のコスプレしていたわけだ。それ自体で罪に問われることはないが、周囲のファミリーは相当警戒したと思う。カップル利用ならもっと写真映えのいいエリア使えよ、金ないのか。
また、「ディズニーに自転車で行ける距離」って言い回しも、このあたりに住んでいる人間特有のものだ。千葉側であれば自家用車を持っている率が高いので「自転車で行ける」は自慢にならない。何ならちょっと自虐も混ざる。
鹿乃つのは全ての発信が自慢だから、あれが自慢として成り立つ場所…江戸川区のほうに住んでいるのだろうと思った。
そうしたら先日、別垢のスクショが回ってきた。ディズニーキャストのコスプレで選挙に行ったツイートだ。その背景写真に驚いた。見覚えどころじゃない。マジですぐ近くの学校じゃないか。
エリアは近いのだろうと思っていたけれど、まさか学区レベルでかぶっているとまでは思わなかった。生活圏もモロかぶりだ。
あんな狂人がすぐ近くに住んでいる。何なら隣人かもしれない、ということに恐怖した。
江戸川区の海沿いには都営住宅があり、所得が低くても比較的暮らしやすい。住宅も安く、子育てがしやすい、良い街だ。自分も子育てのためにここに引っ越している。
一方で、子どものいない夫婦にはあまり楽しみがない場所だ。なんでこんなとこに住んでるんだ？とも思う。
ただ、ここのところの発狂を見ていると、鹿乃は子どもを産みたかったんじゃないかなと少し思う。32だろ？社会的には終わっているが、人間としてはまだ間に合うもんな。
怖いのは、このまま子無しのまま狂って歳をとって、このあたりの子供に危害を加えるようになるんじゃないかってことだ。
このあたりは地主の力とご近所ネットワークが強く、嫁も謎に地域情報に詳しい。鹿乃の言う因習も多かれ少なかれあるし、地域のコミュニティには入れていないだろう。手下が欲しくて子どもだけで遊んでいる集団に凸ってくる可能性は十分にある。
不審者対策の教育はしているが、主におじさんに気を付けろと言ってきた。これからはおばさんにも気を付けろと教えなきゃならないらしい。
（追記）
この近隣にもうすぐリゾートホテルができる。屋上にプールがあり、川を挟んでディズニーホテルが見える。ナイトプール営業もするらしい。
すっかり飽きられ、ほとんど忘れられた次の初夏あたりに、そこで撮ったコスプレ水着写真をポストするような気がする。その時はこの増田を思い出してくれたら嬉しい。
戦前の東京府が近代的火葬場整備する前に、木村荘八って実業家が都内各所に火葬場つくりまくっちゃったんだよね。 それが、今の東京博善。
民間企業の寡占なので値段が下がらない。
で、気づいたら過密した土地に新しく火葬場を作る余裕などなかった。
２３区内で公営の焼き場は、大田区の埋立地にある臨海斎場と、江戸川区の瑞江葬儀所だけ。
なお木村荘八って人、火葬場作る前は、当時最先端の食べ物だった牛鍋屋の、今でいう“チェーン店”にいち早く乗り出して名をはせた実業家。
『いろは』という牛鍋屋なのだが、支店それぞれの経営は妾にやらせて、いろは48文字コンプリート、つまり妾48人を目指したらしい。実際は22店までだったらしいが。
牛鍋屋に材料を安定供給するためもあって、東京の肉問屋を糾合して東京諸畜売肉商組合を結成、東京家畜市場会社の理事に就任するなどの剛腕を発揮。
かつての日本において“食肉の処理”ってのは、いわゆる被差別部落の話とも結びつく産業だったわけで、まあいろいろあったんだろうとは思われる。
なお、それだけ妾がいれば当然子供も沢山いて、計30人とか。
最初のうちは男は荘蔵、荘太、女の子はのぶ子、りん子、せい子といった具合に名前つけてたのが、面倒くさくなったのか、男は荘五、荘六、荘七から荘十三まで連番、女は十一子から十七子まで連番だっったりする。
「やっぱ東京はすごい」「何でもある」。そう信じて疑わなかった。世帯年収1000万円あれば、東京でそれなりに豊かな生活が送れると思っていた。だが、その幻想は具体的な数字の前に木っ端微塵に砕け散った。
これは、多くの人が囚われている「東京中心の幻想」と、その実態を暴くための記録だ。
俺は以前から、都市の価値はマクロな施設の総量ではなく、個人が日常的にアクセスできる「徒歩圏内の実効密度」で決まる、と考えてきた。
その理論に基づけば、地方中核都市の都心部こそが、人間が豊かに暮らすための「最適解」であるはずだ。
例えば、人口約80万人の高松都雇圏。その中心部、地価最高点に立つ新築マンション（70㎡で約4000万円）を基準にすると、驚くべき事実が浮かび上がる。
日常の買い物から飲食、各種サービスまで、文字通り「何でも揃う」環境がそこにはある。
では、我らが「東京（本物）」ではどうだろうか。世帯年収1000万円という、決して低くはない収入で手に入る現実は、どれほどのものなのか。
東京で世帯年収1000万円の夫婦が70㎡クラスのマンションを買おうとすると、現実的なラインは8000万円前後だろう。その一つの具体例として、江戸川区の船堀駅徒歩7.5分を想定し、その周辺の店舗数を実際に数えてみた。
その結果が、これだ。
| 徒歩4分圏内 | 徒歩9分圏内 | |
| --- | --- | --- |
| 高松（中心部） | 500店舗 | 1000店舗 |
| 東京・船堀 | 20店舗 | 150店舗 |
| 比較 | 25分の1 (4%) | 約7分の1 (15%) |
愕然とした。倍の価格を払って手に入れた東京の住まいの足元は、地方中核都市に比べて豊かさの密度が25分の1しかなかったのだ。これが、東京の現実だ。
「いや、店の数は多ければいいってものじゃない」という反論が聞こえてきそうだ。その通り。人間が享受できるモノや情報、コミュニティには限界がある。
私は、生活に必要な各種別の享受対象（スーパー、コンビニ、飲食店、クリニック、ジムなど）が一通り揃う目安を「飽和水準」と呼んでいる。
この水準を満たせば、徒歩圏内で生活が完結し、多様な選択肢の中から自分に合ったものを選べるようになる。高松中心部はこの基準を2倍以上も上回る、いわばオーバースペックな環境だ。
衝撃的なのは、9分も歩いてようやく駅前にたどり着いても、本来なら4分圏内で満たされるべき飽和水準（200店舗）の75%しか達成できないという事実だ。
つまり、8000万円という大金を投じても、生活の基礎需要すら徒歩圏内で満たせない。足りない25%の豊かさを享受するためには、電車に乗るか、さらに遠くまで歩くしかない。これはもはや「豊かさ」ではなく、日々の「消耗」だ。
高い住居費を払い、満員電車で心身をすり減らし、その結果手に入れるのが、地方都市の半額の住まいにも劣るスカスカの徒歩圏内。
東京の「豊かさ」とは、マスメディアと不動産業者が作り上げた、個人が享受できないモノや情報を在庫として抱えただけの「幻想享受圏」に過ぎない。
これは個人の価値観の問題ではない。都市が人間ではなく、企業や経済の都合で作られた「社会的在庫装置」と化しているという構造問題なのだ。我々は、その構造の不都合さから目を逸らすべきではない。
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
https://anond.hatelabo.jp/20250704054241
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たぶん全国の警察記者クラブが、「積極的に報道するように」となってるんだと思う
小さいニュースでも各社一斉報道してるの、ちょっと気持ち悪い、号令かかってるんだろうな
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7/1 高知、２０代の小学校教諭が小型カメラで女性の着替え盗撮か土佐市
7/3 不同意わいせつ未遂で逮捕した男のスマホに盗撮画像…1年間に複数回にわたり女性の家に侵入し盗撮
7/3 鹿児島、後ろからスカートにスマホ 盗撮しようとした男が気付いた女性と言い合い、従業員が通報
こういうのって結局、毎日何件か発生しているのを「報道するかしないか」だから、何か警察の記者クラブ側でなにか思惑あるんだろうかね
この前10人の教師グループが捕まったみたいな話しあったけど、あれがトリガーか？
京都カーストの本を出すという話でわかるように、土地いじりの悪ノリは結局そういう差別につながる。はてなでも散々「京都人は底意地が悪く嫌味な人種」と直球差別をして、まるでただのネットジョークのように振る舞う人が多かったが。その行き着く先がこれ。
滋賀県民が京都人に「疎水の水止めたろか」等と言う漫画も少し流行ったが、それもこういう流れの一つだ。翔んで埼玉はじめ、群馬漫画であるとかもそう。悪ノリは結局差別に直結する。
東京は部落無かった、今は差別はない、と言ってる人もいるが被差別部落はあったし、はてブでも足立区、江戸川区への差別心を隠さない人はよく見かける。
それと、真顔で「被差別部落のことを学校で教えるのを止めればみんな忘れて差別はなくなる」と言う人はいつもいて、んなわけねーだろ…といつも思う。
人々の記憶を改ざんし、史跡は破壊、歴史からすべての記録を跡形もなく抹消し修正してしまうなら別だが。歴史書にも史跡にも人々の記憶にも残っている以上、もしちゃんとした歴史を教えなければ、中途半端に歴史改竄して「ここはこういう土地だから差別していいんだ」と嘘を付く人が出てきたら反論できなくなる。はてブ見ても分かる通り、人は差別が大好きだから必ずそういう人は出てくる。だから京都カースト本なんて出るんだよ。
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 |
社会人5年目の男。
社会人1年目の入庁２日目から5年目ももうすぐ終わる今日まで毎日頭の中が「仕事行きたくない」で埋まっている。
朝の電車、帰りの電車、週末の飲み会、彼女とのデートや旅行、家族旅行、友人との旅行や遊び…
そのすべての瞬間において「もう仕事いきたくない」が脳内の大半を占めている。
この4年と8ヶ月、有給意外で仕事を休んだことや休職することなく過ごすことができたのは本当に奇跡だと思ってる。
この地獄のような日々を抜け出すべく今まで小さなことから大きなことまで色々とやってきた。
公認会計士の勉強に仕事以外の時間を費やしたこともあった（途中で監査法人に勤務してる間は今と変わらない生活であることに気がつき断念した）。
小説家になるべく純文学もどきの作文を群像や新潮の新人賞に送りつけた。
ライトノベル作家になろうとなろうとカクヨムにテンプレート盛り盛り増し増しのルサンチマン晴らし小説を連載した。
影廊やFNAFに影響されゲーミングPCを購入してアンリアルエンジンとC#を学習しSteamにいくつかの作品をリリースした。
飲食店を開業すべく仕事終わりや休日にラーメン、ハンバーガー、ピザ、スパイスカレーなどをひたすら作り利益率や開業資金など考えたり飲食店開業の本やサイトを読み漁る日々もあった。
鬼滅の刃に影響されワコムの液タブ、イラストや漫画の入門書を買い漁りジャンプ好きの子供がチラシやカレンダーの裏紙に描くような漫画をいくつか書いて出版社に持ち込むという迷惑行為も行った。
YouTubeにGoProで撮影したドライブ動画や歌ってみた動画なども投稿してきた。
定期的に看板猫が有名な江戸川区の某宝くじ売り場まで出かけ宝くじを購入。
しかし、相変わらず俺は毎日毎日役所まで通勤して窓口で市民からごねられ、電話口で語られる支離滅裂な陰謀論に誠実に耳を傾け、国や県から求められる意味のないデータ入力を行い、メンタル休職している心の風邪ひきさんたちの穴を埋め、係長や課長補佐や課長に対してよろしいかよろしいかよろしいかよろしいかよろしいかよろしいかの毎日だ。
わかってるんだ。
勤め先や被雇用者という立場に縛られない生き方ができている人たちは何も毎日の早起きや通勤が嫌でそういう生き方を選んだわけじゃない。
何かやりたいことがあり、実際に行動し、それに対応した才能や資質が備わっていたから電車と職場に縛られない生活ができているのだ。
俺は結局、毎朝の早起き、電車と雑踏、息の詰まる職場、狂った住民、何もしない見ざる言わざる聞かざるの管理職たちから逃避したいだけなのだ。
そんな人間が何かを成し遂げて経済的成功を納めて電車と職場から抜け出せるわけがない。
俺の毎日は変わらない。
苦しい。
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