「豊島区」を含む日記

■【朗報】 旭川市、意外と治安がいい

• ｢人口当たり刑法犯罪｣が多い区市ランキング800 首位は千人当たり14.13件､最下位0.23件と格差60倍 | ライフ | 東洋経済オンライン
  https://toyokeizai.net/articles/-/765388

によれば、旭川市の人口当たり刑法犯罪率は4.05であり、全国812市町村のうち334位。静岡市とつくばみらい市に挟まれている

なお札幌市は4.92で188位

人口当たり警報犯罪率で見ると、トップ10の新宿区、渋谷区、台東区、大阪市、豊島区、門真市、尼崎市、八潮市、東大阪市、守口市は旭川市の2倍以上にのぼることになる

ちなみに800位以下の13市町村のうち実に10市町村が熊本県内の自治体である

• 令和６年の犯罪情勢 令 和 ７ 年 ２ 月 警察庁長官官房
  https://www.npa.go.jp/publications/statistics/kikakubunseki/r6_jyosei.pdf

によれば、日本の刑法犯の認知件数は令和に入ってから4.5～5.9の間を推移しており、旭川市の4.05は全国平均より随分低いということがわかる

つまり、旭川市は日本全体の中では比較的に治安の良い、安全な街なのだ

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■なぜお前らは“東京ノース”を嫌うのか

昨日NHKでやってたんだが

板橋区、北区、練馬区、豊島区のあたりを“東京ノース”と言うらしい

確かに住みよく住宅費も他のエリアに比べれば割安だ

にも関わらずなぜお前らは見下すのか

だいたい東京の住宅が高いとかいう話の時は東京ノースは言外に除外されている

23区にこだわるやつも東京ノースは眼中にないって感じで語る

なんなんだ

東京ノースは交通の便もいいぞ

Permalink | 記事への反応(0) | 05:10

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■東京の中身は田舎より田舎

東京には、名前のないコミュニティが無数にある。

看板も理念もない。

ただ、常連が顔を合わせるだけの喫茶店や飲み屋。

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。

読書会

飲み屋

プライベートなイベント

勉強会

シェアハウス

ボードゲーム会

ZINE制作コミュニティ

銭湯

DJ／VJコミュニティ

ライトニングトークをやるバー

学生同士の美術展示

こういうものが、東京の至るところに点在している。

これがあるから、東京は面白い。

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。

むしろ、距離が近い。

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。

東京には、祭りも多い

東京は、伝統がなくて、夏祭りも大切にしない都会。

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。

東京には地方よりもたくさん祭りがある。

• 中野駅前大盆踊り大会（中野）

• 高円寺阿波おどり（※盆踊りではないが夏祭り代表）

• 六本木ヒルズ盆踊り

• 東京高円寺純情商店街盆踊り

• 麻布十番納涼祭り（盆踊り要素あり）

• 靖国神社みたままつり（盆踊り＋屋台）

• 新宿エイサーまつり（周辺で盆踊り併催）

• 千代田区：千代田のさくらまつり盆踊り

• 中央区：大江戸まつり盆踊り大会

• 港区：港区民盆踊り大会

• 新宿区：新宿区民盆踊り大会

• 文京区：文京朝顔・ほおずき市盆踊り

• 台東区：浅草寺・隅田公園盆踊り

• 墨田区：すみだ錦糸町河内音頭

• 江東区：深川八幡祭り盆踊り

• 品川区：しながわ宿場まつり盆踊り

• 大田区：平和島盆踊り大会

• 世田谷区：世田谷区民盆踊り

• 渋谷区：渋谷盆踊り（代々木周辺）

• 豊島区：池袋盆踊り

• 北区：赤羽盆踊り

• 板橋区：板橋区民まつり盆踊り

• 練馬区：練馬区民盆踊り

• 足立区：足立の花火連動盆踊り

• 葛飾区：柴又帝釈天盆踊り

• 江戸川区：江戸川区民盆踊り

• 立川：立川諏訪神社盆踊り

• 八王子：八王子まつり盆踊り

• 吉祥寺：武蔵野盆踊り

• 調布：調布市民盆踊り

• 町田：町田盆踊り大会

• 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

• 大國魂神社（府中）

　　・ 高島平団地盆踊り

• 光が丘団地盆踊り

• 晴海・豊洲エリア盆踊り

• 下北沢盆踊り

• 三軒茶屋商店街盆踊り

• 谷中銀座盆踊り

• 戸越銀座盆踊り

ざっと挙げただけでこれだけある。

実際には、もっと小さな祭りが山ほどある。

夏になると、夕方にはどこかの駅から祭囃子が聞こえてくる。

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。

地方にいた頃、盆踊りに「参加する」ことはほとんどなかった。

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。

日常の延長線上に、祭りがある。

地方からたまに東京に遊びに来るような人は、これを知らないで東京を評価している

Permalink | 記事への反応(0) | 19:34

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■

新宿区と豊島区の20〜24歳の外国人って何でこんなに多いんだ？留学生か？

Permalink | 記事への反応(1) | 19:53

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■チー牛「女は20代前半のうちに子供産め！」

東京・豊島区で出産したばかりの赤ちゃんを殺害したとして、２２歳の母親が殺人の疑いで逮捕されました。

警視庁が詳しいいきさつを調べています。

逮捕されたのは、東京・豊島区のアルバイト、三枝珠莉亜容疑者（２２）です。

和歌山市の自宅アパートで2歳の長女に食事を与えないなどの虐待の末、必要な治療を受けさせずに死亡させたとして保護責任者遺棄致死容疑で逮捕された平晴流（26）と妻の菜々美（26）両容疑者が、4ヶ月健診を最後に長女に乳幼児健診を受けさせていなかったことがわかった。夫婦は「虐待がバレると思って病院に連れていかなかった」と容疑を認めており、和歌山県警は虐待行為を強めていった経緯などを追及している。

チギュアアアはもちろん擁護するんだよな？

Permalink | 記事への反応(2) | 12:28

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■出産直後の赤ちゃんを殺害容疑 ２２歳の母親を逮捕 警視庁

東京・豊島区で出産したばかりの赤ちゃんを殺害したとして、２２歳の母親が殺人の疑いで逮捕されました。

警視庁が詳しいいきさつを調べています。

逮捕されたのは、東京・豊島区のアルバイト、三枝珠莉亜容疑者（２２）です。

警視庁によりますと、今月２２日、豊島区西池袋にあるアルバイト先の飲食店のトイレで出産したばかりの女の子の赤ちゃんに暴行を加えて殺害した疑いがもたれています。

https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20250928/1000122201.html

寿司女さんこれ何？

Permalink | 記事への反応(1) | 13:55

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■anond:20250925083727

豊島区が消滅とか言われたところでよそから来るやろとしか思えんのだよな

アメちゃんみたいにガチで中心街がスラム化するとかならともかく

Permalink | 記事への反応(0) | 09:02

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■これは寝過ごした男子中学生が悪いし、謝るのは親⇒バス会社だろ・・・JKJC

事案は12日夕に発生。都交通局によると、路線バスの男性運転手が、池袋駅東口（豊島区）を出発し、

午後6時ごろに終点の西新井駅前（足立区）に到着した際、車内後方の座席で頭を伏せて寝ていた男子中学生に気づかず、回送としてバスを発車させ、北自動車営業所（北区）に向かったという。

本来なら運転手は終着点で車両の後方まで歩いて乗客の取り残しがないか確認すべきところ、この運転手は途中で歩みを止め、目視のみで後方を確認したために中学生を見落としたとみられる。

都交通局によると、バスが回送として約15分間走行した時点で、中学生が自ら目覚め、運転手に話しかけたことで、運転手は初めて車内への乗客取り残しに気づいたという。

その際、中学生が西新井駅方面に戻りたいと話した。運転手は、最寄りのバス停付近で中学生を降ろし、帰宅させた。その後、事情を知った中学生の保護者が営業所に連絡。担当者が謝罪した。

Permalink | 記事への反応(1) | 10:05

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■

o2k-ken1

2025/7/15〜

【速報】池袋のポケモンセンターで女性店員が男に刺され死亡　男も自ら首を刺し死亡　東京・豊島区のサンシャインシティ | TBS NEWS DIG

https://b.hatena.ne.jp/entry/4785051454815211874/comment/o2k-ken1

https://anond.hatelabo.jp/search?word=%22o2k-ken1%22

Permalink | 記事への反応(0) | 22:49

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■日本東京、大阪 清酒デリヘル

日本東京、大阪 清酒デリヘル

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Permalink | 記事への反応(0) | 23:07

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■軽い気持ちで東京選挙区の参政党得票率を線形回帰分析してみた

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。

ざっくり結果

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

• 平均年齢：令和7年1月次の平均年齢
• 大学院卒業者割合：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 役員の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

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。

でこの4変数を回帰係数の絶対値が大きい順に並べる。

1. 大学院卒業者の割合（-1.30）
2. 役員の割合（+0.87）
3. 平均年齢（-0.57）
4. 情報通信業の割合（-0.54）

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。

得票率と予測値の表

感想

雑なモデルなので話半分でね。

データの中身とか、もうちょい詳しく書いとく

出典

分析に使ったデータの出典はこんな感じ。

• 人口や世帯数、平均年齢、男女別の人口割合などは、東京都の公開している人口統計（令和7年1月・令和2年1月）
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qf0001.pdf　表形式でも統計データが提供されてるんじゃないかな
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2020/jy20qf0001.pdf
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qv0500.csv

• 就業状況（大学院卒や役員、自営業主など）は、令和2年国勢調査のデータ
  • https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200521&tstat=000001136464&tclass1=000001136467

• 犯罪に関する指標は「令和6年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数」を使用
  • https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/ninchikensu.html

• 得票率
  • https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/2025/kaihyomap/

変数

使用した11個の変数はこんな感じ。

• 平均年齢（令和7年1月）：令和7年1月次の平均年齢
• 1世帯あたり人口（令和7年1月）：人口を世帯数で割った
• 男性率（令和7年1月）：男性人口を総人口で割った
• 外国人比率（令和7年1月）：外国人人口を総人口で割った
• 5年間外国人割合変化（令和2年から7年）：令和2年の外国人比率で、令和7年の外国人比率を割った
• 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口）：令和6年の犯罪認知件数を令和7年の人口で割った。もうちょいきちんとやるなら、令和6年と令和7年の人口の平均で割るみたいにしたほうがいいと思う。
• 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める不詳者の割合
• 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が自営業主の割合
• 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査）情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

結果についてももうちょい詳しく

statsmodels.api.OLSの結果

                            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
==============================================================================

説明変数11個でのデータと結果

                            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 

  


  

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■anond:20250701123005

警視庁によりますと、１日午前１１時５０分ごろ、東京・豊島区東池袋の高層ビル、「サンシャイン６０」の３１階にある「アディーレ法律事務所」から「従業員が刺された」と通報がありました。

事件のあと、近くにある交番に刃物を所持した５０歳くらいの男が出頭し、警視庁は殺人未遂の疑いで緊急逮捕しました。

男は当初、「刺したことは覚えていない。気がついたら刺していた」などと話していたということです。

容疑者も法律事務所の従業員だという情報があり、警視庁が、現在、警察署に身柄を移して詳しい状況を調べています。

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■

石丸ボロ負けかと思いきや

豊島区とか墨田区は意外に接戦じゃん

なんかあったらまた勝つのかな？

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■anond:20250519184654

池袋じゃなくて「豊島区」な、消滅危機は。

俺はもう30年住んでるけど、オススメしない。

隣の新宿区の方が手当はいいぞ。福祉担当のコミュニケーションうんこだけど、結果は隣の練馬区の方がいいぞ。多分中野区の方が更に良いだろう。文京区はマジの金持ちしか住めないと思うので、オススメしないが福祉は最高だよな。羨ましい。

ともかく「公は金を払わん！民と組んだら施設だけ貸してやる！金は出さん！」っていうスタンスで高野の独裁政権が続いたせいで、マジで住みにくいし、福祉担当はマジで水際＆強制執行大好きだからな。

ただ住みにくさのお陰で、不動産は「こんな場所なのにこの値段なの？」っていうぐらいは安い。都心・都会のど真ん中なのに20万超える物件は「住みやすい」豊島区片鱗にあるが、幹線道路沿いは同じぐらい安くなる。

（環境最強は目白3丁目、目白4丁目。賃貸はほぼない。何故なら「土着の本物の金持ち」が住んでいるエリア。六本木のタワマンチンピラヤクザの金持ち共とは違う、ヤバい冥さのある金持ち雰囲気がある、マジで怖い）

街のど真ん中で10万切るからな、学生向けワンルーム。立教大学の裏とか７万以下でも風呂付き物件あるし。池袋西口方面は安い。

あと「チャイナに乗っ取られる！」とか言ってるけど、アイツラはもう北口から動いてない。ついでに住んでない。アイツラもバカじゃない。ここが住心地が悪いことは分かってるので、乗っ取りとかしてない。価値が低いから。

金のあるチャイナじゃなくて、地元で15年以上、中華タウンやってる連中しか真っ当に残ってない。アイツラの仲間（出身地）が飯を食いに来るだけだから。

金のあるチャイナは新宿、原宿、渋谷、六本木の普通に金のあるところに行っている。

池袋に来ているのは「金と度胸のない、新宿原宿渋谷六本木デビューできないカッペ」だけだから。ほんと、新入生シーズンが鬱陶しい。雑魚。なんでストリートファッションで池袋来てるんだよカッペ。すぐに分かるぞカッペ。

あと、埼玉民の植民地（笑）とか言って揶揄ってるけど、池袋住民的には「はぁ、そうですか」って感じだぞ。住んでない奴の間の抜けた戯言でしかないからな、カッペ。

ともかく池袋は住みにくいし、春先の臆病のイキリカッペがウロウロするうんこゾーンだからオマエラにはマジで薦めない。来るな。

Permalink | 記事への反応(0) | 12:41

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■anond:20250318115216

北区の良さは近隣住民だけが知ってれば良い。

足立、隅田、江戸川、江東に代表するガチ東東京の土着民の柄の悪さはあまり無いけど、リーズナブルな地価でなおかつ交通の便も良い。

武蔵野台地の境界故の赤羽・東十条近辺から十条への移動がダルい以外に欠点の無い楽園だ。

コスパ重視で本質を好む人間は豊島区、北区（場所によっては板橋区も）を選ぶ。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:09

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■anond:20250203165201

埼玉県さいたま市東京都豊島区

Permalink | 記事への反応(0) | 16:53

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■anond:20250203164917

東京・豊島区って埼玉の区だぞ？

Permalink | 記事への反応(1) | 16:52

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■韓国（ソウル）の少子化って大丈夫なん？

東京の合計特殊出生率 0.99くらい

一番少ない豊島区で0.89くらい

ソウルの合計特殊出生率0.55くらい

単純計算だけど

ソウルと23区はどちらも人口1000万人弱だが

世代が一巡すると、23区は500万人になる頃、ソウルは275万人くらいになる

Permalink | 記事への反応(1) | 19:56

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■都知事選、東大がある区を除いて、高所得な区ほどネットde事実に投票しがちだったのにどうすんの？

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

増田が好きそうな都知事選候補者の得票数(市区町村ごと)

anond:20241119183211

Permalink | 記事への反応(2) | 11:59

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■anond:20241006092147

数年前に買っていた人です。

豊島区大塚駅徒歩3分、2LDK、新築7000万円。最高。

Permalink | 記事への反応(0) | 14:37

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■東京 豊島区 職員84人が通勤手当を不正受給 総額989万円余り

東京 豊島区は職員84人が届け出ていた手段や経路と異なる方法で通勤し、不正に手当を受給していたと発表しました。総額は980万円にのぼり、区では再発防止に向けて確認方法を見直すことになりました。

懲戒免職にしろ！

せめて返金させろ！

見直すだけで終わりとか無いわ

Permalink | 記事への反応(1) | 09:58

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■豊島区北区文京区のTKBエリア

駒込周辺が中心だ

Permalink | 記事への反応(0) | 17:37

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■anond:20240709114008

参考にしてください

増田が好きそうな都知事選候補者の得票数(市区町村ごと)

参照元

東京都-令和６年東京都知事選挙投開票速報

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/

　↓

候補者別得票数（全候補）｜ 出力時刻 7月8日 4時16分

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/ippan/r06chi_kai_033.pdf

都知事選候補者の得票数(市区町村ごと)の感想

文京の町、文京区では、石丸氏(28,009)と蓮舫氏(23,924)が割と接戦だったのは感慨深い

他はもっと票に差がついている（ちな、アニメスタジオのある杉並区は割合としては意外と高かった)

文京区とは？

東大（本郷キャンパス、弥生キャンパス）や お茶の水女子大学附属高等学校、筑波大学附属高等学校、桜蔭高等学校、中央大学高等学校などがあるところ

人口が多めで、アニメスタジオがあるわけでも無い、足立区、葛飾区、江戸川区 、八王子市で、

暇空氏が安野氏よりも票を集めたのは感慨深い

Permalink | 記事への反応(1) | 16:22

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■増田が好きそうな都知事選候補者の得票数(区市町村ごと)

参照元

東京都-令和６年東京都知事選挙投開票速報

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/

　↓

候補者別得票数（全候補）｜ 出力時刻 7月8日 4時16分

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/ippan/r06chi_kai_033.pdf

都知事選候補者の得票数(市区町村ごと)の感想

文京の町、文京区では、石丸氏(28,009)と蓮舫氏(23,924)が割と接戦だったのは感慨深い

他はもっと票に差がついている（ちな、アニメスタジオのある杉並区は割合としては意外と高かった)

文京区とは？

東大（本郷キャンパス、弥生キャンパス）や お茶の水女子大学附属高等学校、筑波大学附属高等学校、桜蔭高等学校、中央大学高等学校などがあるところ

人口が多めで、アニメスタジオがあるわけでも無い、足立区、葛飾区、江戸川区 、八王子市で、

暇空氏が安野氏よりも票を集めたのは感慨深い

Permalink | 記事への反応(3) | 12:47

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■パパ活女子、おぢの財布から金を抜くのがバレたので殺して奪い取るも、懲役6年で済むwww

　東京・池袋のラブホテルで男性（当時82）をカッターナイフで刺して死なせたなどとして、傷害致死罪などに問われた無職藤井遥被告（26）に対する裁判員裁判の判決が20日、東京地裁であった。坂田威一郎裁判長は、懲役6年（求刑懲役9年）を言い渡した。

　判決によると、藤井被告は2022年1月、路上で出会った男性と東京都豊島区のラブホテルに入った。客室内で財布から現金約3万円を盗んだことをとがめられ、持っていたカッターナイフで男性の胸と太ももを刺して、大腿（だいたい）動脈切断による出血性ショックで死なせた。被告は起訴内容を認め、刑事責任能力も争わなかった。

https://www.asahi.com/sp/articles/ASS2M4SD6S2LUTIL005.html

Permalink | 記事への反応(0) | 18:15

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