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はてなキーワード: 絶対値とは
人は、自らを何らかの属性を持つ集団へ帰属させ、その集団同士で勝ち負けを競い合うことが大好きだ。
肉体的スポーツに限らず、デジタル・アナログ問わないテーブルゲームや手遊び、東西、紅白、善悪正邪。
二元論的対立でなくとも、プロアマ問わない複数チームによる対抗戦、地域、国家、思想、就労組織、親類一族、家、出身校。同じ学校内でさえ学級、学科、部活、委員、学内地域と細分化される。
更には血液型、星座、誕生日、好きな食べ物、フェティッシュの方向性、何のファンか誰が推しか何沼にハマっているかに至るまで、人は己を自らカテゴライズし、そのカテゴリ同士で優劣を決めるのが好きで好きでしかたがない。
自分自身で戦えない場合、時には相手への罵倒すら織り交ぜながら贔屓への応援支援を行う。
味方の勝利は己の勝利。実効的な行為は何一つしていなくとも馬鹿騒ぎし、負けてしまえば最悪の場合は殺人事件にまで発展する。
「争いは嫌だ」と主張する場合でさえ、その主張を巡ってそうでない連中と争うことになる。『「長話はダメだ」という長広舌をふるう』ようなものだ。
なんにしろ、単に個人対個人よりも「所属している集団」「肩入れする集団」同士の抗争が特に好まれる傾向にあると言っていい。
個人で戦うより楽だから、というのも勿論あるだろう。責任は分散しつつ、比較的安全圏から敵を攻撃できるのだから。
本気で対決するわけでもなく、ただ二項対立の状況そのものを面白がる風潮というのもある。
無責任だったり判官贔屓だったり、要するに他人同士の軋轢に首を突っ込み頼まれもしないのに乗っかっていく、むしろ煽っていくというのは、昨今のSNSで誰しも一度は見たことがあるだろう。
例えば、競合する商品やサービスを提供する二社があったとして、そのどちらか一方のみを支持し、もう一方は根絶すべきだという流れを見たことはないだろうか。
本来なら「どちらも買えばいい」「どちらも楽しめばいい」という発想があって然るべきなのに、そうした一般的思考は敢えて排除される。
勿論、中には本気の「アンチ」や「信者」もいるのだろうが、別に両方へ同時に手を出してはいけない法はない。
現実的には、個人の資産や費用の限界による購買制限、つまり「どちらかしか選べない」という事情もあるだろう。
そうであったとしても、選択できなかった側を貶めることで自尊心を保つ行為にしては、少々度が過ぎているように感じる。
つまり、人は好き好んで仲違いし、自らを持ち上げ、相手をこき下ろし、朗報悲報だのと立場によって逆転するニュースへラベリングを施し、延々とマウントを取り合う。
その様を楽しんでいるとしか思えない。別に自陣営へ勧誘したいわけでもなく、ただ互いに罵倒し合うことそのものを愉しんでいる。
詰まるところ、やはり主たる目的は「優劣をつけること」なのだろう。
エコノミックなパイの奪い合いというより、自分が正しく相手が間違っていることの確認、証明、「相手を攻撃できれば何でもいい」という欲求の方が実態に近い。
その「何でもいい」の部分へ、同族集団というものが、もっともらしい大義名分を与えてくれるわけだ。
なにしろ実利とは無関係である。というか、機会損失という意味ではむしろ損をしていることすらある。
まあ、対立状況そのものを面白がる人間は、そもそも外部の野次馬であり、失うものなど最初から持っていない場合も多いのだが。
責任の分散どころか、そんなものは存在しないと思っているからこそ無責任に煽れるのだろう。
優劣をつけることと、勝敗を決することは、似て非なるものだからだ。
誤解なきよう言っておくが、それ自体が悪いと言いたいわけではない。
人間とはどうやらそういう風に出来ている、という説明と解釈である。
元々は生存競争、捕食被食、繁殖のための異性獲得競争など、「勝つこと」が「悦び」であるという根本的反応なのだろう。
知恵によって食物連鎖から仮初めに脱し、生存率も高い水準を保てるようになった人類にとって、その「悦び」を得るための代替行為を欲するのは自然なことだ。
闘争を避けること、つまり逃走が生存維持に繋がるなら、それもまた勝利の一種ではある。
だが、先ほども言ったように、人々にとって勝敗そのものは、実のところそこまで重要ではないらしい。
プレイヤーが気持ちよくなるために都合の良い仮想敵を設定し、それはあくまで倒される前提で存在する。
攻略可能な範囲内で、接待だと気付かれないギリギリの強さで抵抗し、最後には敗北することを運命づけられた存在。
そうしたものを配することで「悦び」を得る疑似戦闘として非常に有用で、率直に言えば、だから人気なのだ。
ただし、対人戦特化型は全く別の話になる。
一人用ゲームでも高難易度特化のものは存在するが、それらはハードルが高く門戸が狭いことによって、「他の奴らには出来ないことを出来る自分」という、より強い優越感を提供する。だから一定数の支持を得る。
誰でも簡単にクリアできる爽快さは、そういう人間にとっては悦びどころか、むしろ無粋でつまらないものですらある。
当然、ストレス発散として結果的な悦びを求める者達にとっては、「悦びを得るために苦行をこなさねばならない」それらは、「ゲームのためにゲームをしている」という本末転倒な思考回路に見えるだろう。
決してそんなことはないのだが、それこそ属する集団が違うということだ。
そして重要なのは、ある集団に属することによって、人は「戦うための大義名分」を得られるだけでなく、「自分が何らかの役に立っている」と思い込める機会を得る、という点だ。
特に、普通のコミュニティへ馴染めない人間にとって、それは非常に蠱惑的である。
現実社会では必要とされない自分が、疑似コミュニティにおいては貢献できる。
敢えて「疑似」と表現したのは、要するに「現実社会と直接には繋がっていない」という意味だ。
そして上に立つ人間は、そうした心情を利用することが多い。
現実では得られなかった役割を与え、達成感という報酬で縛り、更なる貢献――否、献身を自ら進んで行うよう巧妙に仕向ける。
直接的な強制など必要ない。本人に自覚のないまま、都合の良い駒として、一層離れられなくしていく。
無論、普通のコミュニティとて同じ構造を持つ部分はある。だが、マイナスを経験した後に用意された逃げ場としての幸福である以上、同じプラスでも、その絶対値は大きく感じられる。依存が強まるのも無理はない。
実際、オンラインゲームにおける共闘のように、自らの役割が明確で、効果に即時性があり、目に見えて貢献度が分かるパーティプレイは、少なくとも勝っている間は、それはもう愉しい。
自らの貢献、味方との連携。互いを求め、そして求められる関係。作戦立案と実行。
その結果として敵が倒される。自己承認と敵の殲滅が同時に得られるのだから、脳汁が止まらないというやつだ。
つまり、組織だった戦闘とは、「悦び」を最も実感しやすいシチュエーションなのである。
厄介なことに、「物理的集団戦闘行為」は、その悦楽を最も得やすい。
先ほど述べたように、集団を主催する側はそれを利用するし、快楽が強烈であるが故に、強制すら不要となる。
ただ、論戦に関しては、双方がルールに則って戦うことが前提だ。そもそも言葉とは真理ではない。言葉が通じない相手とは、論を戦わせることができない。
ある動物の威嚇行動が、人間から見れば愛らしい仕草に見えるように、概念による戦いは、言語を始めとした共通ルールの存在が大前提である。
逆に言えば、ルール厳守を徹底するならば、言語は極めて強力な武器たり得るということでもある。
普通に暮らしている限り、我々は「言語という呪文」が通じる世界に生きている。
その威力は、人を生かしも殺しもできるほど強い。少なくとも、言葉が通じる場においてなら、戦闘行為は成立する。
そもそも、属性集団の中には、言語によって分けられた集団すら存在する以上、強い悦楽が物理戦闘に限られるわけではない。
だが実際問題、同じ社会にいながら、言葉の通じない相手というのは存外多いものなのだ。
最後になるが、どちらが良いとか悪いとか、そういう話ではない。勿論、優越でもない。
タイトルがもう自慢みたいで嫌なんだが、自慢じゃない。むしろ逆だ。
俺はずっと、自分の頭はどこか壊れてると思って生きてきた。だから検査を受けた。
結果が、132だった。
書く順番を間違えると全部嘘くさくなる気がするから、最初から書く。
俺は34歳、都内の中堅メーカーで営業企画みたいなことをしてる。
仕事ができないわけじゃない。ただ、できる時とできない時の差が異常にデカい。
企画書を書かせると上司が「お前これどこから出てきた発想だよ」と笑うようなアイデアが出る。
一方で、月末の経費精算でレシートの日付を3回連続で打ち間違える。会議の電話番号を聞き取れなくて聞き返す。「先週の議事録のあの件だけど」と言われて、議事録の存在ごと忘れてる。
20代の頃はそれを「ムラっ気」で済ませてきた。
30過ぎたら誤魔化しが効かなくなった。
去年、得意先への請求書を1ヶ月送り忘れて先方の経理を激怒させた。あれは凹んだ。普通こんなミスしないだろ、と自分で思った。
それで精神科に行った。
発達障害の検査をしたい、と言った。受付のお姉さんは、こういう客に慣れた感じで「では初診の予約から」と言った。
「いつから困ってます」「子供の頃の通知表は」「家族に同様の特性は」みたいなことを30分聞かれた。最後に「WAIS-IVを受けてみますか」と言われた。
WAIS-IV。ウェイス・フォー、と読む。世界で一番使われてる大人向けの知能検査だ。
発達障害そのものを判定する検査ではない。「あなたの頭の中の凸凹を見る」検査だ、と医者は説明した。
検査は2週間後に予約された。
費用は保険適用で自己負担1350円程度、と言われた。安い。Netflixの月額より安い。
検査当日のことを書く。
検査室は4畳半くらいの個室で、机を挟んで臨床心理士の女性と向かい合った。30代くらい。終始物腰が柔らかい。
机の上には、検査キットらしき木箱と、何種類もの冊子と、ストップウォッチ。あとティッシュ箱。なぜティッシュなのかは後でわかった。
「これから2時間ほど、いろんな課題をやってもらいます。途中で休憩できます。わからない問題は『わかりません』で大丈夫です。最後までできなくても大丈夫です」
心理士はそう言った。声がやけに優しい。たぶん、緊張してビビってる受検者を山ほど見てきた声だ。
俺は「果物です」と答えた。
「両方とも芸術作品で、人間が制作するもので、視覚を通して鑑賞される表現形式、という意味で似てます」
心理士の手が止まった。一瞬だけ。
これが後でわかったんだが、こういう問題には「採点基準」があって、抽象度の高い回答ほど点が高くつく。「果物」は1点、「植物」は2点、「自然界の生命体」は3点、みたいな構造らしい。
俺はたぶん全部の問題で、聞かれた瞬間に脳が勝手に最上位の抽象を引っ張り出した。これは後で結果を見て知ったことだ。本人としては「普通に答えた」だけだった。
次が「積木模様」。
赤と白に塗り分けられたサイコロみたいな積木が9個渡される。心理士が「この絵と同じ模様を作ってください」と図形を提示する。タイマーが鳴る。
俺は途中で「あ、これ全部の積木の側面パターンが2種類しかないから、必要な面さえ向ければいい」と気づいた。それからは、図形を見た瞬間に必要な「面」だけ脳内で先にレイアウトして、積木は後から面を合わせるだけになった。
心理士のストップウォッチが、何回か0.5秒くらいで止まった。
俺はその時、自分が褒められてるのか変な目で見られてるのかわからなかった。
そのあと「数唱」というのが来た。
3-7-2。簡単。
8-4-9-1-7-3-2。…7個までは行けた。
「次は、逆の順番で言ってください」
9-6-2-4-8-3-1。逆順。…これが、できなかった。
途中で「あれ、4の前なんだっけ」となって脳がフリーズした。同じ問題を3問続けて落とした。心理士が「次の課題に行きますね」と言った。声色は変わらなかったけど、俺はその瞬間「あ、ここは俺の苦手領域だ」と直感した。
「符号」というのが来た。
記号と数字の対応表が上にあって、下にランダムに並んだ数字の下に、対応する記号を書き写していく。120秒。
これも、できなかった。
正確には、できたけど、遅かった。
俺は5番目くらいで「対応表を覚えれば見なくて済む」と思って、対応表を一回見て覚えようとした。覚えきる前にタイマーがガンガン進む。焦って書き写しに戻る。書き写しはできるけど、心が折れてるから手が震える。震えるからケアレスミスが出る。
終わった時、心理士が「お疲れ様でした」と言った。俺は「すいません、これ全然できなかった」と言った。心理士は微笑んで「皆さんそうです」とだけ言った。
休憩を10分挟んで、後半。
4×4くらいのマス目に、ある法則で図形が並んでて、空白の1マスに入る図形を6択から選ぶ。IQテストでよくあるあれだ。
楽しかったというのは語弊がある。脳の中で、何か正しい場所に正しい部品がカチッとハマる感覚があった。プラモデルで一番小さい部品が、迷ってた手のひらの上から正しい場所に吸い込まれる、あの感覚。
全問、考える前に答えが見えていた。
「『遵守』という言葉の意味を説明してください」「日本の首都はどこですか」「人はなぜ法律を守るんでしょうか」
こういうやつ。これも口が勝手に動いた。
特に「理解」の問題は、俺の中で勝手に映画の脚本みたいなのが回り始めて、「法律を守るのは社会契約の維持に必要で、契約を破ることのコストが個人の利益を上回る設計になってるから」みたいなことを言った。心理士が「ありがとうございます」とだけ言ってメモを取った。
検査が終わった時、心理士は「お疲れ様でした、結果は2週間後にドクターから説明があります」と言って、ティッシュ箱から1枚抜いて俺に渡した。
俺は何も泣いてなかった。ただ、汗が顎から落ちる寸前だった。
2週間後、診察室で結果を聞いた。
医者は紙を1枚机に置いた。レーダーチャートがあって、4本の棒グラフがあって、数字が並んでた。
自覚、なかった。
「ない、です」と答えた。
医者は紙を俺の方に向けた。
「これね、VCIとPRIだけ見ると上位0.3%です。MENSAの基準は楽勝で超えてます。でもね、ワーキングメモリと処理速度が、ほぼ平均ど真ん中。この差が、43ポイントある。これはかなり大きい凸凹です」
「あなたが感じてた『仕事ができない』は、本当の意味では『できない』じゃないです。あなたの言語理解と知覚推理が高すぎて、ワーキングメモリと処理速度が、相対的に追いついてない。本人の中で常に『俺の他の能力が、俺の足を引っ張ってる』状態になってる。これはね、しんどいですよ」
俺は医者の言葉を聞きながら、顔の筋肉が固まってくのを感じた。
「自慢ですね、なんかすいません」と俺は言った。
医者は笑った。
「自慢じゃないですよ。自慢じゃない。あなた、たぶん『自分は変だ』って思って生きてきたでしょ。変じゃないんです。ただ、社会の平均的な仕組みが、あなたみたいなプロファイルの人に最適化されてないだけ」
検査結果を聞いた帰りの電車で、俺は新宿駅から自宅最寄りまでの30分間、ずっと自分の人生を再生してた。
小学校の時、全教科の平均点が異常に高いのに、夏休みの宿題のドリルを毎年8月31日にやってた俺。
中学の時、数学の応用問題は10秒で解けるのに、計算問題で連続して符号ミスをして100点を取れなかった俺。
高校の時、現代文が偏差値75あるのに英単語の暗記がどうしても回らなくて、英語は60を切ってた俺。
大学の時、卒論で教授に「お前の文章は構造がきれい」と褒められたのに、卒業要件の単位を1個落としかけて留年スレスレだった俺。
全部、つながってた。
違った。
俺の頭の中には、競走馬みたいに速い領域と、自転車を後ろ向きに漕ぐみたいな領域が、同居してた。
速い方が「自分の標準」だと思って生きてきたから、遅い方の自分が出てくると「なんで俺、こんなこともできないんだ」と毎回殴られた。
殴ってたのは他人じゃなくて、俺自身の中の、速い方の俺だった。
これが、しんどかった理由だ。
自分の中の優秀な方の自分が、自分の中の平均的な方の自分を、毎日殴り続けてた。
たとえ話を、もう一個書かせてくれ。
俺の頭は、エンジンが2000ccのスポーツカーに、軽自動車のタイヤが付いてる状態だった。
エンジンは喜んで吹け上がる。アクセルを踏めばすぐ100キロ出る。
でもタイヤが軽自動車だから、コーナーで踏ん張れない。雨が降ると滑る。長時間走ると焼ける。
ドライバー（俺）は、エンジンの音を聞いて「俺の車は走れる」と思って毎回踏み込む。
そしてコーナーで毎回横に飛んでいく。
何回も飛んだ。何回も「自分の運転が下手だから飛ぶんだ」と思って、運転テクの本を買って勉強した。
違った。タイヤが弱かっただけだった。
コーナーでは諦めて減速する。直線で全部取り返す。それでいい、と医者に言われた。
これは「障害があった」って話じゃない。
俺のWMI（99）とPSI（92）は、世間的には完全に「平均」だ。一般人と同じ。
ただ、俺の他のスペックが上振れすぎて、平均的な部分が「機能不全」に見えるレベルで足を引っ張ってた、というだけだ。
むしろ、平均的な機能を平均的なまま使ってる人のほうが、人生は楽だと思う。
レーダーチャートの紙の右下に、心理士の手書きで一文だけメモが入ってた。
「ご自身の得意な領域を活かしつつ、苦手な領域は外部ツールやサポートで補うことを推奨します」
外部ツール。
俺はこの3文字に、たぶん30秒くらい目が止まった。
「俺の足りない部分は、俺自身で頑張って補わなきゃいけない」と思って34年生きてきた。
違った。
外で補っていい、と国家資格を持った人が文書で公認してくれた。
IQが132だったことより、「Excelに任せていい」「カレンダーアプリに任せていい」「同僚の力を借りていい」と、医療として公式に許可されたこと。これが効いた。
検査の翌週から、俺は会社のメールに自動振り分けルールを20個追加した。
会議は全部録音するようにして、議事録は文字起こしAIに任せた。
請求書は経理に「月末3営業日前にリマインドしてください」と頭を下げて頼んだ。
ミスが、減った。
劇的に減った。当たり前だ。タイヤを4本とも履き替えたんだから。
そして、減ったぶんのリソースで、得意な企画の方をもっと深く考えるようになった。
今期、俺の課の売上が部内トップになった。たぶん、IQ132の本領が、初めて発揮された期だ。
俺と同じように「自分はムラがある」「できる時とできない時の差が大きい」「子供の頃から自分のどこかが壊れてると思ってきた」って人に、たぶんWAIS-IVは効く。
発達障害かどうかを白黒つけるためじゃない。
自分の中の「速い俺」と「遅い俺」を、他人事として眺める視点をくれるから、効く。
受けてから2週間で結果が出る。
精神科に行く勇気が要るのは知ってる。俺も予約電話を3回かけ直した。
それでも、行ったほうがいい。
「自分が自分を殴ってる」状態で生きてる人、世の中に俺が思ってた10倍はいる気がする。
俺はもう、自分を殴ってない。
速い俺と遅い俺、両方が同じ車に乗ってる。それでいい。
タイヤを履き替えれば、そのスポーツカーは、ちゃんと走るから。
追記。
「IQ132で会社員してるの、もったいなくね？」って言われそうなんで先回りして書く。
全検査IQ132って、たぶん同年代の同期100人いたら2〜3人いる程度の数値だ。
珍しくない。普通に会社にいる。あなたの隣の同僚かもしれない。
測らないまま生きていける人は測らなくていい。
最近、少子化の話があちこちで出てるけど、政府とかがいくら補助金出したり、保育園増やしたりしても、根本的な解決にならないと思う。
だって、女性が子供を産むかどうかって、結局のところ「お国のため」みたいな大義名分じゃなくて、純粋に「この人の子を産みたい」って気持ちが大事だよね。
夫が魅力的で、毎日一緒にいてワクワクするような人なら、自然と子供が欲しくなるし、ジャンジャン産みたくなるはず。
学校教育とか、職場環境とか、全部が「仕事ができる人」を作ることに偏ってる。
例えば、ユーモアがあって、優しくて、家事も積極的にやってくれる男性が増えたらどうなる？ きっと、結婚率も出生率も上がるんじゃないかな。
義務教育で「コミュニケーションスキル」や「感情知能」の授業を増やして、男の子たちが自然と魅力的に育つようにする。
デート術とかじゃなくて、相手を尊重する心構えとか、面白い話の仕方とか。
企業も、残業ばっかりじゃなく、ワークライフバランスを本気で推進して、男性が家庭で活躍できるようにする。
体力的にも精神的にも魅力的な男性が増えれば、女性は「この人と家族を作りたい」って思うようになる。
もちろん女性側も魅力的に育つべきだけど、今回のテーマは男性側に焦点を当てる
だって生物学的に見て女性の選択権が強いんだから、そこを狙うのが効率的だと思う。
政府が本気で「魅力的な男性量産プロジェクト」みたいなのを立ち上げるべき。
【追記】
出生率が上がるのに必要なのは「全員が超イケメン・超高収入」になることじゃなくて、「この人と子供を産みたい」と思える男性が大多数になること。
日本や韓国みたいに「魅力的な男性は上位10%だけ」みたいな極端な分布だと、女性の多くが「この人と子供産みたい」と思える相手に出会えず、晩婚・非婚・無子化が進む。
「上位はごく一部のまま」って言う人は、結局「俺は平均以下だからどうせ無理」って諦めモードで、現状維持を正当化してるだけに見える。
・女性の年収を下げて男性に頼らざるを得なくしたらまた子供が増えるのでは？
婚姻率が下がってる主な理由は、経済的に自立できる女性が増えたのに、男性側がパートナーとして魅力的になっていないこと。
自立できるのに、結婚のメリットを感じられない相手しかいないから結婚を先送り・諦めている。
男性の魅力が上がらない限り、女性は「仕方なく結婚」しても、子供は産みたくない（産んでも後悔する）状態になる結果、晩婚・非婚は減っても、無子化・少子化は加速する可能性が高い。
・一夫多妻制の導入
一人の男性に何人も女性が集中するより、魅力的な男性がもっと増えた方が効率的。
一夫多妻だと、上位の超魅力的な男性だけが子供を量産して、下位の男性は完全に取り残される。
一人の男性が多数の妻と子供をちゃんと育てるなんて現実的に不可能。
経済的・時間的・精神的負担が爆増して、結局ほとんどの子供が十分なケアを受けられず、子供の貧困・ネグレクトが激増する。
女性にハードルを下げろと言うのは、結局男性が努力しなくていい言い訳にしかならない。
①「まあこの人ならいいか」レベルの結婚が増える → 後悔・離婚・無子化のリスクが爆増
②女性が「仕方なく」産む子供が増える → 子供の幸福度が下がり、将来的な社会問題になる
③男性が「どうせハードル低いから努力しなくていい」と思考停止 → 魅力の平均値がさらに下がる悪循環
まるで今の日本ですね！
これ本当にそうだよね。
社会保険料は現役世代の負担が重いって言ってる人達は一体どういう理屈で言ってるの？国民年金だけでも無収入でも毎月17,510円も払わなきゃならないんだけど！？
nuara 社会保険は多分、収入との比率で言えば、働いてる間よりも、退職後の方が高いんじゃないか。
https://b.hatena.ne.jp/entry/4782159992578363714/comment/nuara
自分の場合は社会保険完備の職場で働いて給料から厚生年金その他を天引きされてる時は特に気にならなかったけれど、
首になって自分で国民年金や健康保険料を払わなくなってからは物凄く生活が苦しいから
店に入る→席を確保→席にあるモバイルオーダーのQRを読み込んで、ゆっくり注文→呼ばれるので受け取る
店員がなんか若く、かつ能力の高そうな大学生風の奴らばっかりで、ちょっとウッ！となるが、モバイルオーダーだとホント、受け取るだけなんで、そういうディテールにすらほとんど目がいかない
席さえ空いてて、席取りにちょうどいいアイテムが手元にあれば終わりだ
松屋はなんか、食券注文機と会計機が分かれてたり、ちょっと複雑な感じがあるから
スターバックスのハードルが高いというのはマジな話、完全な幻想に過ぎない
「意外と大したことない」とかではなくて、実際に、絶対値としてほんとうに難易度が低い
何を頼みたいかは事前に決めておいたほうがスムーズだろうけど、それはファストフードっつうか、カウンターに並んで頼むタイプの店なら全部同じ
サイズの用語だけ違うので、そこだけ対応する用語を覚えておいたほうがいいかも、というのだけが唯一のポイントだ(つっても、普通に考えてノーマルとか小さいのとかそういう言い方をすれば、相手も思考力のある通常の人間なのでもちろん通るだろう)
つうか、海外資本の全国チェーン店が、入店や注文において問題を抱えているわけがない
ハードルとしてはもっとも低レベル 牛丼屋以下なのに、なんか入りづらいみたいな雰囲気が醸成されているのは、スタバユーザーによるイメージ戦略なんだと思う
俺は丸亀製麺では天ぷら用の皿を取り損ねた状態で列が進んでしまって素うどんみたいなものだけを食うハメになったことがある
スタバにおいて、そのような目にあったことはないし、そのような目にあうような動線も存在しない
全国チェーンの、高級レストランでもない場所で、周りの客のオシャレ度や振る舞いに目を配ってる異常者はいないため、ヨレヨレの服で入ってもいい
普通に地元のオバチャンみたいな人たちがどーでもいい話でギャハギャハやっていたりする
スタバを恐れるな
本当にショボいから
1.001
ー1.001051
って計算したら0.99なんちゃらとかあきらかに間違った数値のなった
符号を無視すれば絶対値は合うだろうと思ってたんだけど繰り下がりが間違ってはないと思うし単純に筆算側が未対応だったのは今更知った
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労働者不足は副次的なもので人口の極端な減少が実際のところやで
小中で人口ピラミッドやったやろ？
あれがどんどん上に上がっていってるんや
具体的に言うと50年で4000万人も人が減って2/3に縮小するって言われてる
ってことはボリュームのある団塊ジュニアとか50代ぐらいが働けてる今はいいけど、じきにこれが全員要介護者になると想像したら簡単やわ
社会保障の費用はかさむけど働く人はおらへんから税金は入ってこない そもそも世話したり医療を提供する人がおらんようなってまう
働いてない人が働けばーってそんな簡単な話でもないんや
圧倒的に絶対値のボリュームが必要やし そもそも現在働けてない人って雇用が足りてないからって1つの事情で全てが片づくわけでもないやろ？ 圧倒的な自殺者数を誇る日本の労働環境が肉体的精神的な健康を阻害してて働けない人を作ってるって問題もあれば、社会が要求する能力の変容によって求められる能力に満たないから働けない人がいるって問題でもあるし、もっと様々な要素を含んだ複雑なもんや
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
==============================================================================
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
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
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