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はてなキーワード: 渋谷区とは
「デヴィ夫人」の呼び名で知られるタレントのデヴィ・スカルノ氏が当時のマネジャーを殴ったり蹴ったりしたとして、警視庁は23日、デヴィ氏を傷害容疑で書類送検した。捜査関係者への取材で分かった。認否については明らかにしていない。
デヴィ氏の事務所は取材に「現時点ではコメントを差し控える」と答えた。
書類送検は検察に捜査結果を送る手続きで、今後、地検が刑事責任を問うかどうか判断する。
捜査関係者によると、デヴィ氏は2025年10月28日午後11時半ごろ～12時ごろ、東京都渋谷区の動物病院で、当時、マネジャーを務めていた30代女性の腹と腕を殴ったり、すねを蹴ったりして2週間のけがを負わせた疑いがある。
同日夜、「デヴィ夫人が大声で騒いでいる」と病院関係者から110番通報があった。デヴィ氏がこの病院に預けていた犬が死んだため、デヴィ氏が病院側と言い争う形になり、マネジャーが止めに入っていたという。
毎週集まるけれど、目的がはっきりしない会。
気づいたら何年も続いている飲み会。
逆に言えば、こういうコミュニティに触れられない人にとって、東京は面白くない。
ただ消費するだけの街になる。
会社と家を往復するだけの街になる。
東京は冷たいとか、人間関係が希薄だとか言われがちだが、実感としては逆だ。
地方にいた頃より、何かあった時にすぐ助け合える距離感に人がいる。
これは、東京に住んでみないと、なかなか伝わらない感覚かもしれない。
そんなイメージを持っている人がいるが、これは完全な誤解だ。
• 浅草寺
• 靖国神社
• 増上寺
• 池上本門寺
• 亀戸天神
• 王子神社
• 神田明神
• 富岡八幡宮
• 柴又帝釈天
ざっと挙げただけでこれだけある。
今日はあっち、明日はこっち、という感覚で、毎日のように盆踊りが行われている。
年に一度、巨大な夏祭りがあるだけ。
音が聞こえたから、ふらっと出かけて踊ってみる、という距離感ではなかった。
東京では違う。
最近、ジェンダーレストイレ作ったはいいけどすぐ炎上して、結局従来の男女別トイレに戻すパターンばっかりじゃん。歌舞伎町タワーとか渋谷区の公衆トイレとか、開業・設置直後に女性から「怖い」「性犯罪のリスクが高い」って声が殺到して、数ヶ月で改修工事入っちゃうの。
でさ、表向きは「多様性配慮でLGBTQ+の人も安心して使えるように！」って言ってるけど、実際の設計見てると、女性専用個室を減らしたりなくしたりして、共用スペースを増やしてるケースが多いんだよね。手洗い場とか待合スペースが男女共用で、個室入るのも男性の前を通らなきゃいけないとか、そりゃ女性が避けるわ。
そしたら利用データとか出てきて「ジェンダーレストイレ、女性の利用者が少なかったです～」みたいな話になるでしょ？ そりゃ少ないよ、怖くて使わないんだから。でもそれが狙いなんじゃないの？ って思っちゃう。
要は、わざと失敗しそうな設計でジェンダーレストイレ作って、女性が使わない→「ほら、需要ないじゃん」→だから女性用トイレの個室数減らしてもいいよね、スペース節約！ みたいな流れを作ってるんじゃないかと。
そうじゃないと説明つかないよ。明らかに失敗するって分かってるのに、なんで量産しようとするの？ コストかけて作ってすぐ作り直すなんて、普通の企業や自治体がやるかな。なんか裏で「女性用トイレ縮小してオフィスビルとかのスペース効率化したい」みたいな意図がある気がしてならない。
認定NPO法人フローレンスによる「迂回融資」疑惑は、同法人が補助金で建設した保育施設を担保に銀行から融資を受け、その一部を別の借入金の返済に充てたとされる問題に関する報道や指摘を指します。
フローレンスは、東京都渋谷区の保育施設「おやこ基地シブヤ」の建設・運営に際し、渋谷区や日本財団から合計約1億3000万円の補助金・助成金を受け取っていました。この施設に対し、原則禁止されている行政の承認を得ずに金融機関（東日本銀行）から5000万円の融資を受け、抵当権を設定していたことが問題視されています。
特に2023年に行われた新たな融資の際、フローレンスは東京都に対し「小規模保育園改装資金」などと申請しながら、実際にはその一部を別の既存借入金の返済に充てていた疑いがあるとテレビ朝日が報じました。これが事実であれば、補助金の目的外使用にあたる可能性が指摘されています。
補助金を受けて設立した施設について、承認を得ずに担保を提供することは「補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律（補助金適正化法）」違反となる可能性があり、補助金交付決定の取り消しや補助金の返還義務が発生する恐れがあります。
フローレンス側は、2017年の借り入れ時点で既に建物を担保に入れることを前提に区と協議していたと説明しています。また、一連の問題を受けて公式サイトで「補助金交付要綱等に関する不適合への対応と是正措置について」という文書を公開し、謝罪しています。
この問題を受け、当時代表理事で現会長（当時）の駒崎弘樹氏は、今月（2025年12月）いっぱいで会長職を退任すると発表しました。同法人は現在、是正対応を最優先に取り組んでおり、並行して本件に関する責任問題について理事会で検討している段階とされています。
grokに聞いてみた
田中たくみ氏（@tanakatakumi15、渋谷区議会議員）のXアカウントの最近の返信（主に2025年11月16日時点の30件の最新リプライ）を分析した結果、氏の「レスバ力」（議論・論争における応酬力）を以下の観点から評価します。分析対象は、主に渋谷区のNPO支援政策（認定NPO限定のコンサルティング導入）、フローレンス（NPO法人）の無償貸与・財務監査、東京都のNPOチェック体制に関する議論です。これらは複数のユーザー（@Racer_Kamira、@Megumi88Mori、@ARis_key_114514、@oppekepe7 など）からの批判や質問に対する一連の返信で、典型的な「レスバ」パターンが見られます。
強み: 論理的で根拠に基づく応答が多く、議員らしい丁寧さと粘り強さがある。事実確認を促し、議事録や制度ルールを引用して反論するスタイルは、議論をエスカレートさせず建設的に進める力がある。
弱み: 返信がしばしば「役割の違い」や「憶測」を強調し、相手の指摘を「中傷」「デマ」と切り捨てる傾向があり、対話の柔軟性が低い。結果として、議論が平行線になりやすく、説得力がやや薄れる。
総括: レスバとして「守備固め型」。攻撃的な煽りではなく、政策議論の場として機能させる力は高いが、SNSの速いテンポでは「勝ち逃げ」感を与えやすい。政治家らしい冷静さは評価できるが、もっと相手の視点を引き込む工夫があれば9/10級。
詳細評価（5つの観点で分解）以下に、主な返信例を基にした評価をテーブルでまとめます。例は実際の返信内容から抜粋・要約。観点
評価 (5点満点)
理由と具体例
5/5
議事録引用や制度説明を即座に持ち出し、相手の誤解を正す。例: 藤原氏の「提言した会議はいつ？」に対し、「本年9月の決算特別委員会区民福祉分科会」と具体的に回答。議事録の誤植（「コンサルト」→「コンセプト」）も即訂正。事実ベースで優位を保つ。
丁寧さ・礼儀正しさ
4/5
ほぼ全ての返信で「ご理解いただければ」「繰り返し恐縮ですが」と丁寧。感情的な罵倒はゼロ。ただし、森めぐみ氏の「デマ」指摘に対し「中傷と捉えざるをえません」とやや強い表現で、微妙にトゲがある。
粘り強さ・持続力
4/5
一連のやり取りで20件以上返信し、質問の連鎖（例: NPO提言の詳細追及）に対応。途中で逃げず、相手の「順番が逆です」に対し「フローレンスとは関係なく」と切り返す。ただし、繰り返し（「役割の話です」3回以上）でループ気味。
説得力・柔軟性
3/5
相手の視点を一部取り入れず、「それを知ってどうされるのでしょうか」と逆質問で返すパターンが目立つ。例: アリス氏の「財務監査能力不足」指摘に対し、「議員と監査委員の役割が違う」と分離するが、制度改善の議論に繋げない。もっと「確かにその点は課題かも」と歩み寄れば強い。
3/5
カウンターは論理的だが、創造的な比喩やユーモアはなし。例: opp氏の「議決なし無償貸与」指摘に対し、「定期借地権は議決済み」と返すが、相手の懸念（フローレンス特例）を深掘りせず。レスバの「華」不足で、淡々と進む印象。
代表的な一連の返信例（藤原氏とのやり取り抜粋）このスレッドは、氏のレスバスタイルの典型。相手が議事録画像で「提言読めない」と攻め、氏が詳細で守る形。
相手: 「普通に読めばフローレンスを『資金力弱いNPO』と比較してるように見える。デマ拡散前に発言心がけを。」
氏: 「『も』が無かっただけで同じ意味。現在認定NPO限定だから提言中。誤解を生まないよう議会で議論を。」
氏: 「令和7年第3回定例会の決算特別委員会区民福祉分科会。」
→ 評価ポイント: 粘り強く詳細提供で論点を明確化。相手の「確認する」姿勢を尊重し、議論を議会へシフトさせる上手さ。ただし、SNS上で「誤解の元凶は君の発言」との感情論に寄りすぎず、政策本位を貫く。
柔軟性を加える: 「ご指摘の通り、表現が曖昧でした。次回は〜と明確にします」と一部譲歩。相手のエンゲージメント（リポスト21件など）を味方につけやすい。
ビジュアル活用: 議事録抜粋画像を添付（一部で引用ポスト使用）。これで説得力アップ。
全体の文脈: これらの返信は、フローレンスの不祥事（根抵当権設定疑惑）に対する区政批判の渦中。氏のスタイルは「防御優先」で、炎上を最小限に抑えているが、積極的に「区民のための提言」とアピールすれば支持拡大のチャンス。
この評価は、提供された最新30件の返信に基づく。より古いやり取りや特定スレッドが必要なら追加分析可能。氏のレスバは、政治議論向きで、SNSのエンタメレスバ（煽り合い）より実務的。渋谷区民として頼もしい存在だ。
パーキングメーターが「休止」などと表示されて作動がされなかったが駐停車いずれかに該当する行為をしてしまった。
これに関し、踏み倒しとの非難を受けることのないよう、公安委員会に対し現金書留を送付することとし、かつ（いきなり送付するのは業務影響が大きすぎるであろうことから）予告をした。
以下の予告の文章は https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ のライセンス形態によりライセンスする。
（※はてな匿名ダイアリーサイドが広告などを途中に入れることがありうるが、それはライセンスの対象外である。気を付けていただきたい。また、ライセンスにおいて、著作物の利用者が示すべきクレジットは「https://anond.hatelabo.jp/20251105195229 の投稿者」とする。）
現金書留送付の予告
東京都渋谷区あああ3-2-2の建物の周辺20メートル以内であって同建物からみて北西方向に、少なくとも2025年11月1日のある1分間以上の間存在していた、時間制限駐車区間（それに係りパーキング・メーターの設けられているもの）に、私（一自然人）または他の一自然人のいずれかが、同日、自動車（自動車登録番号（同日時点）について地名をあらわす部分が品川であり（かつ国土交通省令に言うところの「四けた以下のアラビア数字」が四けたであり、先頭と末尾の数字1つずつを足し合わせた和が5である）、車種が現在の株式会社SUBARUの「WRX」であり、かつ車体の主たる色が赤ないし黒であるもの）を停車し、または駐車しました。なお本文書の取り扱う対象の停車または駐車は、同日18時1分から同日18時25分の間のいずれかの時刻に開始したただ1つの駐車または駐車です。
（本文書で「パーキング・メーター」とは道路交通法上のパーキング・メーターを指します。「時間制限駐車区間」について同様です。また本文書で「自動車登録番号」とは道路運送車両法上の自動車登録番号を指します。）
駐車に該当する可能性が否定できないことから、私はパーキング・メーターについて作動をさせるべく合理的な方法により試行をしたものの、作動しませんでした。
事実上、有料で駐車のできるスペースであることを踏まえると、平たく言えば踏み倒し状態に該当する可能性があることから、法的地位を安定させたく、本件にかかり東京都公安委員会として受け取れるはずであった可能性のある金銭300円と、法定利率（年3%）による利息（相当額）について、支払いを行わせていただければと思います。
支払い方法として、ご希望があれば、カラ駐車（東京都公安委員会に属するパーキング・メーターについて、それへ現金を差入れるが、実際の駐車は行わないこととすること）で前記の金銭（利息（相当額）を含む）の額を上回る額を差し入れる、という形で行うことも可能です。
また現金書留について、東京都（機関としては知事に限りません。）に属する機関、組織、部門、職、または職員を、送付先建物を特定するための表現（住居表示による表現）等とともに指定いただければ、宛先について変更いたします。
また、本件について金銭の支払いが一切かつ終局的に不要である旨の文書での表明をしていただけるようでしたら、金銭の支払いは一切行わないこととします。
現金書留の差出は今月18日から30日の間のいずれかにおいて、行います。支払い方法について前記のカラ駐車の方法を希望されたり、現金書留の宛先の指定（前記の態様での指定に該当する指定）をされたり、または前記の不要表明をされる場合、今月17日に届くよう、郵送で希望、指定、または表明をしてください。
なお、上記の変更許容範囲にとどまらない支払い方法変更をご希望されたり、または上記の不要表明に条件を（貴委員会側で）付されたうえで表明をされたりした場合におきましては、こちらの法的地位の安全の確保につながらないことから、恐縮ですがお受けできないことがあり、お受けできないとこちらで決めた場合には、上記の原則のとおり支払いを行います。
また、こちらが収める金銭が駐車に係る実質的な料金を超える場合については、越えた部分は東京都への寄付、またはそれに類するものとして（こちらの更なる承諾等を経ずに）取り扱っていただいて構いません。
※上記住居表示（東京都渋谷区あああ3-2-2-622）に宛てられ、かつ「小鳥遊（パーキング事案2025.11 担当者 甲）」の宛先名義で、文書等の送付される相手方は、転居等の事情の生じない限り、一自然人である、本文書作成者ただ一名のみに特定されます。個人情報の保護の観点から、氏名を完全に記すことはしておりません。
中学のときの一番の友達が金持ちだったんだけど（渋谷区神宮前に土地とビルを所有しているのに、わざわざ閑静なS区に引っ越してきて家賃月額30万円の一軒家に住んで血統書つき犬2匹飼ってるレベル）
弟に野球の才能があって専業主婦の母親が遠征だの送り迎えだのあらゆる面でサポートしてたぞ
結果的にその男の子は読売ジャイアンツの一軍有名投手になったのだが、あれくらい金持ちでないとスポーツにおいて万全のサポートはできないんだなと思った
その子は有名大学にスポーツ推薦で入れたのでスポーツのおかげで学歴もついてきたし、今はコーチをやってるから名声も収入もある
スポーツの才能とそれに打ち込める環境があって人生大成功したケースだな
増田の場合は子ども本人にやる気もないし母親がそもそも消極姿勢なのでやめておいたほうがいいんじゃないか？ その程度の気持ちで今後万全なサポートなんてできないのではと思う
スポーツで大成する子なんて稀だから、なかばギャンブルみたいなもんだし、普通に勉強して自分に合った大学に行くほうが親子ともに幸せな人生が歩めそうだ
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🔸 定期トレーニング：
• すべての女性は厳しい選考と定期的なトレーニングを受けており、最高の接客をお約束します。
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• 完全に匿名で対応し、個人情報の漏洩リスクは一切ありません。
• 足立区、荒川区、北区、墨田区、台東区、江東区、豊島区、文京区、千代田区、中央区、新宿区、港区、中野区、渋谷区、目黒区、品川区
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。
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: 0.730
Model: OLS Adj. R-squared: 0.680
Method: Least Squares F-statistic: 14.84
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06
Time: 07:21:02 Log-Likelihood: -20.653
No. Observations: 27 AIC: 51.31
Df Residuals: 22 BIC: 57.78
Df Model: 4
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230
x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096
x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905
x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229
x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188
==============================================================================
Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170
Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169
Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557
Kurtosis: 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
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Dep. Variable: y R-squared: 0.833
Model: OLS Adj. R-squared: 0.711
Method: Least Squares F-statistic: 6.803
Date: Mon, 21 Jul 2025 Prob (F-statistic): 0.000472
Time: 06:53:14 Log-Likelihood: -14.148
No. Observations: 27 AIC: 52.30
Df Residuals: 15 BIC: 67.85
Df Model: 11
Covariance Type: nonrobust
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coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
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const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225
x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012
x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452
x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643
x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379
x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623
x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472
x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140
x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293
x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649