「東京選挙区」を含む日記

■「玉木内閣」の閣僚候補一覧を考察 (ChatGPT Deep Research)

玉木雄一郎を総理とした場合の主要閣僚候補一覧

官房長官

財務大臣

総務大臣

法務大臣

外務大臣

文部科学大臣

厚生労働大臣

経済産業大臣

国土交通大臣

環境大臣

防衛大臣

情報は2025年10月時点の公開情報に基づきます。

anond:20251010204933

Permalink | 記事への反応(3) | 15:03

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■【悲報】須藤元気さん、自説を全て捨てて国民民主から立候補したのに

まあ参政党のここまでの風は読めなかったよな

参政党だったら確実に当選できたのに

れいわ東京選挙区って選択もあったのにな

せめて自説を曲げなければ今後参政党って選択肢もあったがそれも無理で政治人生終わったよ

江東区議会議員ならまだトップ当選できると思うけど

Permalink | 記事への反応(0) | 12:16

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■リベラルが参政党のさやを叩いたから女性は参政党支持に傾いたんじゃないか

以前は参政党支持は男性に大きく偏っているとされ、実際世論調査でもそういう結果が出ていたが、いざ投票をしてみるとそうではなかった。

https://digital.asahi.com/articles/AST7N2VKCT7NUZPS002M.html

この出口調査では比例で参政党に入れた男女比は6:4で、以前の調査からは大きく女性の割合が増加している。

https://x.com/migurumi_a/status/1947620934770467060

NHKなどの出口調査ではその割合差は更に縮まっており、55:45程度にまでなっている。

選挙戦が始まる前の調査と、出口調査の結果で大きく男女比が女性側に傾いているということは、選挙戦を通じて女性が参政党を支持するきっかけがあったんじゃないかと思う。

要因は複数あるだろうが、やはり思い出されるのは、東京選挙区のさや候補に対するリベラルの執拗な攻撃だ。

あの攻撃は本当に執拗で、またカウンターとかいう連中の男性が陣営に突っかかっていた動画も見たが、非常に不愉快になるものだった。

実際フェミニストの北原みのりも、あれをみて参政党支持者に対するシンパシーを表明するに至っている。

いずれにせよ、もはや参政党は男性支持に偏ったミソジニーの党ではなく、広い層から支持を得ている党だということを認識する必要があるんじゃないか。

Permalink | 記事への反応(1) | 08:22

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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 

  


  

Permalink | 記事への反応(1) | 19:19

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■

米山　隆一 @RyuichiYoneyama

言いたくないですが、6人区の東京選挙区で知名度の高い牛田氏と併せて無名の奥村祥大よしひろ氏を擁立は、立憲の奥村政佳まさよし候補と混同させる目的ではないかと思わざるを得ません。「兎も角選挙に勝てばいい」の候補者使い捨て擁立は、維新を彷彿とさせ、辟易とします

https://x.com/RyuichiYoneyama/status/1915158814841806851

↓

奥村祥大よしひろ 国民 585,948票 当

奥村政佳まさよし 立憲 368,067票

https://www.asahi.com/senkyo/saninsen/koho/B13.html

↓

米山　隆一 @RyuichiYoneyama

確かに外しましたし、口が過ぎましたね。失礼しました。そう言う事もあります。人間だもの。

https://x.com/ryuichiyoneyama/status/1947063021916045782

Permalink | 記事への反応(1) | 12:13

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■anond:20250721110240

保育士の奥村はもともと全国比例だったし、蓮舫とか森裕子とかで枠がパンパンななかでまた比例でってのもまた難しかったのでは……

かといって現職に立候補断念させるのも、だし、蓮舫が東京選挙区から比例へ行った代わりで動かす格好になったのは多少仕方ないとも思える

Permalink | 記事への反応(0) | 11:05

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■

当方、東京選挙区民。

武見を落としたくて、ひらがなで「おくむら」って入れたでござる。

Permalink | 記事への反応(0) | 07:26

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■

東京の文化資本はやっぱりすごいよな

参院選東京選挙区の結果みてたら思い知らされるわ

Permalink | 記事への反応(1) | 07:09

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■兵庫県知事選と参院選東京選挙区の違い

32人から7人選ぶ難しさを考えてほしい。

しかも自民/立民/国民からは2人、参政からは1人だけ。

半数以上が県知事支持の兵庫県民と、10%が参政支持の都民を一緒にしないでほしい。

Permalink | 記事への反応(0) | 01:26

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■東京選挙区の供託金没収ラインがアツい

今回の東京は7人区なので没収ラインは1.8%くらい(たぶん。本来の6人で計算なら2%くらい？)

自民現職はダブルスコアでクリア、さすがにね。

そこから保守、れいわ、みらいと現時点3%台が続いて、開票終わってないけどまあ没収はなさそうだねのライン。各党、比例では没収確定だろうしみらい以外はだいぶ取られるが。

そしてこの次、ギリ3%でまさかの供託金没収回避濃厚の無所属のひとりカルト。この人こんなに票あんのかい。

続くは没収ラインにギリ届かなさそうな石丸新党。去年の都知事選はマジでなんだったんだ。でもここはまだ開票終わってないしギリ回避もありうるライン。でもここも比例だけで5000万以上没収されそう。

そしてギリ回避の望みも薄そうな山尾志桜里。

そんな山尾を尻目に国民民主はなんだかんだ東京で2席取ってるのがまた哀愁。

Permalink | 記事への反応(0) | 00:53

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■自分の中では東京選挙区は2勝1敗

さやが当選しちゃったのは仕方ないが、武見と音喜多が落ちたのはめでたいので。

Permalink | 記事への反応(0) | 23:09

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■

参政党は東京選挙区に候補者を３人立てたほうがよかったな。

Permalink | 記事への反応(1) | 21:06

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■東京選挙区

候補者みたらロクなのいなくてワロタ(笑えない

Permalink | 記事への反応(1) | 13:18

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■たかまつななと音喜多駿どっち支持するか問題

たかまつななが年金部会で厚労省の犬として若者代表を語りあれだけ炎上したのに、そのアンチテーゼともいうべき音喜多駿がなぜ東京選挙区で燻っているのか。

音喜多駿が負けるということはたかまつななを肯定し、その主張に味方することだぞ。

音喜多が負けたらますます若者代表づらして世間で語り出すぞ。

本当にそれでいいのか、東京の労働者たち。

Permalink | 記事への反応(0) | 08:25

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■参院選東京選挙区、面白いことになってんな

定数7で、7位〜9位が

• 自民　武見敬三
• 立憲　奥村政佳
• 国民　奥村祥大

という状況らしい（まあ各自確認してくれ）

これの何が面白いかというと、この状況で自民以外に投票したい場合、按分票を入れる戦略が使えるんだよね。

公職選挙法第68条の2第2項・第3項

「名称又は略称が同一である衆議院名簿届出政党等（又は参議院名簿届出政党等）が2以上ある場合において、その名称又は略称のみを記載した投票は有効とする」

同法第68条の2第4項・第5項

「有効投票は、開票区ごとに、当該候補者、又は当該衆議院名簿届出政党等（又は参議院名簿届出政党等）のその他の有効投票数（当該参議院名簿届出政党等に係る各参議院名簿登載者の有効投票数を含まないもの）に応じて按分し、それぞれこれに加えるものとする」

ざっくり言うと、「奥村」とだけ書くと二人の奥村にそれぞれ約0.5票が入る。0.5票入れられるなら入れたいと思ってる奴は今回がチャンスだ。

Permalink | 記事への反応(0) | 08:17

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■anond:20250718011338

参政党が東京選挙区から来るの困るっちゃ困るんだけど、都議選世田谷からもう都議出しちゃったし、なんなら再生の道とチームみらいとか無所属連合に議席与えないで済むなら及第点くらいに思うしかない

Permalink | 記事への反応(1) | 01:19

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■

参院選、東京選挙区では参政党候補が当選確実な情勢になっているが、都知事選で石丸に投票した層とどの程度被っているのか気になる。

というか再生の道も東京選挙区で立候補しているのに完全に空気。

Permalink | 記事への反応(1) | 01:13

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■参政党の地盤トンキンｗｗｗｗｗ

参政党、比例区で勢い　東京選挙区ではトップ　朝日終盤情勢調査：朝日新聞

https://www.asahi.com/articles/AST7G3K6ZT7GUZPS00CM.html

民度が高くてよろしおすなあ

Permalink | 記事への反応(2) | 09:42

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■文化資本がある人は参政党を支持している

文化資本のある東京で支持される参政党

参政党、比例区で勢い　東京選挙区ではトップ　朝日終盤情勢調査 [参院選（参議院選挙）2025]：朝日新聞

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■

今週末期日前投票に行くつもり

今度の参院選は東京選挙区武見の比例山田太郎にするわ

Permalink | 記事への反応(0) | 19:06

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■チャンネル桜視聴者から見た参政党躍進の理由

はてな民でも知っているチャンネル桜とかいうネトウヨ育成番組があるが俺はその視聴者であり、はてなの左右論争も見てきた人間なのではてなの無知どもにも分かりやすく説明してやるよ。

はてなだとオーガニックだの反ワクチンばかり騒がれているが、今回の参政党躍進の理由の一つにチャンネル桜界隈の人間が育ててきた政治勢力を結集させたところにあると思っている。

まず、東京選挙区のさやは元々チャンネル桜のキャスターであるし、あんどう裕は元自民党衆院議員で桜によく出ていて単独の番組も持っていた。

経済政策と移民政策的な面から、ここ10年ほどの自民党に対する不満は桜の出演者及び視聴者の中でも大きく、恐らく視聴者層が被っているであろう西田昌司の一部の動画のコメントなんかは荒れることも多かった。

はてな民でも名前は知っているであろう三橋貴明という経済評論家がいるが元々はネトウヨ向けの韓国叩きビジネスをやっていたような人物なのに（※これ自体は後に本人も認めて反省しているようではある）彼の自民党に対する叩きは凄まじく、経済政策的な面から山本太郎を応援する対談動画すら出しておりこれは現時点で169万再生ある。

（ちなみに三橋のYoutubeの影響は恐らく大きくほとんどが経済の話、しかも20分ほどの解説動画が毎日のように投稿されるのに10万〜30万再生は珍しくない。上記のさやはこちらのキャスターになっており、そのへんのごたごたはあんま知らんし割愛するが、桜の視聴者も集めつつ新規層も開拓している感じがある。積極財政や財務省叩きもほとんど三橋が広めているレベルで常に動画を出し続けている）

そんな中で桜が「新党くにもり」という政党を立ち上げ、上記のあんどうも出馬したがあまりにも空気すぎて何の影響もないことは誰が見ても明らかであり、どちらかと言うとれいわ新撰組に票が流れていた印象がある。

そんなこんなで自民党に対する不満が溜まりに溜まっていたなかで出てきたのが参政党である。

参政党の前史は他の解説があるし、ぶっちゃけよく知らんので書けないが、以前に出てきたときは草の根的な活動はしていても弱小政党感は拭えなかった。

しかしながら今回は上記のような勢力が合流しており、三橋も応援に出ているため草の根以外のネット・SNSな力も加わり影響が増したためこうなっているように見える。

以上はあくまで一部のネットでしか流れを追っていない人間からの視点であるが、ネットの影響が大きい昨今では無視できないだろうと思い書いた。

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■参政党から東京選挙区で出馬してる“さや”って人

2014年に田母神俊雄か知事選でたときにいた応援部隊の「田母神ガールズ」の1人だったんだそうで。

なんというか、自分の中で納得感が凄い。

久しぶり“なるほど”とつぶやきながら膝叩きそうになった。

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■国民民主党 東京選挙区 牛田まゆ候補は演説回数が少ない、余裕か？

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■

国民民主党、東京選挙区やっぱ2人たてたの失敗だったんじゃって思うんだけど

なぜ2人にしたのかよくわからん

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■anond:20250701212900

2022年も2024年も200万にも届いてないから得票数が倍増したところで比例と東京選挙区くらいしか取れないし片手で数えれるくらいの議席にしかならない

それでも共産党より多くなるとブクマカは大騒ぎしそうだが

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