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はてなキーワード: 江戸川区とは

2026-01-12

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。

看板理念もない。

ただ、常連が顔を合わせるだけの喫茶店飲み屋

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

プライベートイベント

勉強会

シェアハウス

ボードゲーム

ZINE制作コミュニティ

銭湯

DJVJ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、人間関係希薄だとか言われがちだが、実感としては逆だ。

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

港区港区盆踊り大会

新宿区新宿区盆踊り大会

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

練馬区練馬区盆踊り

足立区足立花火連動盆踊り

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評価している

2025-12-16

[] 都会の人って「今日移動スーパーとくし丸で買おう」なんて日はどうしているの?

杖ついて歩くの辛い、歩行器を使っても辛い、って人はどうやって買い物してるの?

歩ける範囲生活完結させろ、って健常者前提の話だよね。

とくし丸なら自宅すぐそばまで来てくれるんだけど。

ネットスーパー

爺婆、いや高齢者スマホ発注させるの?

都会の人って「ホームセンタードラッグストア行って、スーパー食料品シャトレーゼアイス買おう」なんて日はどうしているの? - Togetter

togetter.com/li/2638694

と書いてみたが、移動スーパーとくし丸東京都下どころか23区内の江戸川区墨田区荒川区葛飾区杉並区世田谷区中野区練馬区足立区 で展開されてるのね。

コモディイイダ | 移動スーパーとくし丸」のご案内

www.comodi-iida.co.jp/store/tokushimaru/

移動スーパーとくし丸 | スーパーマーケット いなげや

www.inageya.co.jp/tokushimaru/

ベニースーパー | 移動スーパーとくし丸

nittoh-e.co.jp/service/supermarket/tokushimaru/

2025-11-11

11月2週LINEオープンチャットはてなブックマーカー」1週間のまとめ

これは何?

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の1週間分の要約を、さらAI使用し、試験的にまとめまています

要約内容

🍜 食・日常話題

---

💼 仕事経済効率

---

🧵 趣味文化エンタメ

---

💰 投資テクノロジー・時事

---

🧍‍♀️ 社会人間関係教育

---

🏕️ 健康・体調・気候生活環境

---

🦌 地域ニュース環境

---

📆 1週間分の総括

この1週間のオープンチャットは、

現実趣味」「効率癒し」「懐古とアップデート絶妙交錯する内容だった。

全体として、忙しく不安日常の中で、食・音楽雑談を通じて小さな共感と笑いを交わす、

情報癒しの混在空間として機能していた一週間であった。

関連記事

https://anond.hatelabo.jp/20240722084249

オープンチャットの参加URL

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の参加はこちから

https://line.me/ti/g2/MFSXhTJoO_pLfrfds1LpyJ0OlBgcPJSqHoRbBg?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default

2025-10-09

[]anond:20251009224111

鹿乃つのガチ近所に住んでいて怖い

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場所にすごく見覚えがあった。

葛西臨海公園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。地元ファミリー若いウェイが利用するところだ。自分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コスプレ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。

2025-09-26

東京火葬料金が高いわけ

戦前東京府近代火葬場整備する前に、木村荘八って実業家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、大田区埋立地にある臨海斎場と、江戸川区瑞江葬儀所だけ。

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、東京家畜市場会社理事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。

東京の食肉と火葬支配して、このパワフルさ。

明治の男は、令和の物差しでは測れない。

そんな男の遺産がいまは中華資本ってのも、また令和っぽいといえば令和っぽいかも。

2025-09-25

江戸川区催涙スプレー事件

被害者には失礼だが、考えて犯行を実行してるなと思った

前だったら被害者抵抗されたら、暴力使うか殺して金品を奪ってた

今回は、被害者抵抗されたら、催涙スプレー掛けて真っ先に逃走

捕まった際に刑をどれだけ軽くするかを考えてる

今回の犯人が捕まったら、重くて強盗未遂+傷害罪、軽かったら暴行罪で済む

それにあっさり諦めてるのも、仮に匿流だとして上から逃げることを優先しろと指示されてるのかもしれない

2025-08-16

悲報東京年収1000万の現実徒歩圏内の店、高松の「25分の1」だ

「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。

きっかけ:地方中核都市との比較

俺は以前から都市価値マクロ施設の総量ではなく、個人日常的にアクセスできる徒歩圏内実効密度で決まる、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。

検証船堀駅徒歩7.5分、8000万円の現実

東京世帯年収1000万円の夫婦が70㎡クラスマンションを買おうとすると、現実的なライン8000万円前後だろう。その一つの具体例として、江戸川区船堀駅徒歩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。



高松比較してみよう。

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、東京現実だ。

「飽和水準」という残酷物差し

「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、生活必要な各種別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環境だ。


では、船堀8000万円の住まいはどうだろうか。



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。

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徒歩圏内

東京の「豊かさ」とは、マスメディア不動産業者が作り上げた、個人享受できないモノや情報在庫として抱えただけの幻想享受圏」に過ぎない。

これは個人価値観の問題ではない。都市人間ではなく、企業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、その構造不都合から目を逸らすべきではない。

2025-07-21

軽い気持ち東京選挙区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、東京都人口統計国勢調査(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。

都内市区町村のうち、データが揃ってる27地域対象にした(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、大学院卒業割合役員割合情報通信業割合)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。

でこの4変数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. 役員割合(+0.87)
  3. 平均年齢(-0.57)
  4. 情報通信業割合(-0.54)

4つの変数関係を見てみると、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割合情報通信業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、役員割合は正の係数を持っていた。

得票率と予測値の表
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月大学院卒業割合(令和2年国勢調査役員割合(令和2年国勢調査情報通信業割合(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1010.1 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109.7 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1010.4 46.52 0.02 0.061 0.083
江戸川区1110.7 45.09 0.021 0.062 0.085
八王子10.1 9.7 48.31 0.029 0.054 0.054
町田109.5 48.16 0.031 0.058 0.068
調布 8.6 9.4 45.66 0.035 0.06 0.113
西東京9.1 9.5 46.9 0.028 0.055 0.102

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。


変数

使用した11個の変数はこんな感じ。


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

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
従業上の地位役員割合 1.39
従業上の地位自営業主割合 0.09
産業区分情報通信業割合 -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割合(令和2年国勢調査従業上の地位自営業主割合(令和2年国勢調査産業区分情報通信業割合(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 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 

  


  

2025-07-13

どこの政党を支持しますかチェック表

あなた反日である日本中国領になってほしい

海外マフィアみたいなもの

日本ファースト反社カルトがいい

保守のフリをした日系マフィア安倍みたいなもの

上記いずれでもない

消去法で日本保守党かチーム未来

日本人の大好きな消去法。

消去法でスパイ防止法案を頑なに拒否ってる自民ってのは無しなwww


無所属無所属のフリした自民公認いるから気をつけてな

こういうことするのは100%反社から。以下が悪い例。

2025-07-05

7/5

とりあえず荒川氾濫して江戸川区カラーギャング達が流れてくれればそれでいいや

続:盗撮ニュース異常に多くない?

前:やっぱ何か、性犯罪系のニュース異常に多くない?

https://anond.hatelabo.jp/20250704054241

 

6/30 福岡 春日 校内で女子生徒盗撮した疑いで県立高校教諭逮捕

7/1 盗撮江戸川区職員懲戒免職

7/1 福岡、着替え中の女子高校生を「盗撮」で逮捕

7/1 熊本教室内で女児盗撮 小学校教諭懲戒免職

7/1 高知、20代の小学校教諭が小型カメラ女性の着替え盗撮土佐市

7/2 埼玉県所沢市教師

7/2 横浜市が校内に不審物がないか点検

7/2 兵庫県尼崎市盗撮犯を逮捕

7/2 群馬高崎病院内で盗撮看護師懲戒処分

7/2 東京銭湯男の子盗撮会社員逮捕

7/3 奈良枚方寝屋川消防組合消防隊員の男を逮捕

7/3 不同意わいせつ未遂逮捕した男のスマホ盗撮画像…1年間に複数回わたり女性の家に侵入盗撮

7/3 鹿児島、後ろからスカートスマホ 盗撮しようとした男が気付いた女性と言い合い、従業員通報

7/3 阿賀野市役所女子トイレ盗撮の30代男性市職員新発田区検略式起訴

7/3 駅エスカレーターで前にいた女性スカート盗撮疑い 大阪消防士長を逮捕

7/4 インスタ写真撮影用の部屋に小型カメラ隠し…盗撮しようとしたか

7/4 盗撮被害、言えなかった高校生の異変に気付く 19歳専門学生摘発に貢献 八千代署が感謝

7/4 道教委盗撮カメラ有無の緊急点検へ 小中高1400校対象 名古屋教諭女児盗撮事件受け

7/4 盗撮高校講師有罪判決岐阜

たぶん全国の警察記者クラブが、「積極的報道するように」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

ちなみに記者クラブというシステム日本特有らしい、普通警察普通に発表する

2025-07-04

やっぱ何か、性犯罪系のニュース異常に多くない?

6/30 福岡 春日 校内で女子生徒盗撮した疑いで県立高校教諭逮捕

7/1 盗撮江戸川区職員懲戒免職

7/1 福岡、着替え中の女子高校生を「盗撮」で逮捕

7/1 熊本教室内で女児盗撮 小学校教諭懲戒免職

7/1 高知、20代の小学校教諭が小型カメラ女性の着替え盗撮土佐市

7/2 埼玉県所沢市教師

7/2 横浜市が校内に不審物がないか点検

7/2 兵庫県尼崎市盗撮犯を逮捕

7/2 群馬高崎病院内で盗撮看護師懲戒処分

7/2 東京銭湯男の子盗撮会社員逮捕

7/3 奈良枚方寝屋川消防組合消防隊員の男を逮捕

7/3 不同意わいせつ未遂逮捕した男のスマホ盗撮画像…1年間に複数回わたり女性の家に侵入盗撮

7/3 鹿児島、後ろからスカートスマホ 盗撮しようとした男が気付いた女性と言い合い、従業員通報

 

体感だけど、こんなにあったか??

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?

 

それか平和すぎてニュースで報じることがそろそろ無いのか

土地いじりから始まる差別

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。

人々の記憶改ざんし、史跡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、中途半端歴史改竄して「ここはこういう土地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。

2025-05-14

おかしい奴を放し飼いにするなよ

夕方東西線に頭おかし20代くらいのを連れた母親がいたんだけど、

社畜がーとか変な歌歌い続けたり、警察呼ばれちゃうーとか永遠叫んでるのに、隣に居る親は放置してるのな

葛西で降りてったけど、江戸川区ってキチガイ多すぎない?

ガソリンスタンドのドラ息子が、首都高暴走して人殺したのも江戸川区出身だったし

2025-03-18

anond:20250318133322

そのエリアもっと東、木場とか亀戸あたり(つまり江東区)の話をしたいのかなあと思った。

世田谷区住民であるからすると、それより更に東、荒川超えて江戸川区葛飾区まで行くとぶっちゃけもう同じ東京都って感じがしない。ほぼ千葉県に近い。遠足ってレベルじゃねえ。小旅行だ。

父が葛飾区出身から子供の頃はたまにおばあちゃんが住んでる葛飾区まで車で行ってたけど、まあ遠いのなんのって。別世界って思い出だよ正直言って。

anond:20250318115216

東側って江戸川区千葉みたいなもんでなにもないし江東区は海だしあっても豊洲台場ちょっと商業施設

墨田区スカイツリーが出来たのでそこぐらいじゃね

2025-01-07

anond:20250107224452

地図見る前に現地行ってみろよ。車で。

クチンの大好きなデンチャとかバスダメだぞ

南の方はトラックステーションだし、あそこらへん車社会アリオ葛西行くのもチャリか車みたいな地方と同じ文化圏だぞ。江戸川区って。

東京って以外と上京者と貧民以外はマイルドヤンキー車社会だし。

2024-12-07

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事実投票しがちだったのにどうすんの?

ワーカーホリック弊害(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得票数(市区町村ごと)

小池ゆりこ 氏石丸伸二 氏蓮舫安野たかひろ 氏ひまそらあかね合計(票)
  千代田区13,490 8,8185,300 1,623781 34,128
  中央区36,927 24,89012,9104,067 1,376 90,525
  港区43,787 30,86318,725 4,715 1,495 114,269
  新宿区63,036 39,07229,762 5,242 2,945 157,290
  文京区49,077 28,00923,9245,874 2,112 123,536
  台東区42,22827,35717,887 3,277 2,163 105,327
  墨田区61,337 35,37022,918 4,0202,689 142,219
  江東区110,457 68,19244,7246,973 4,158 257,770
  品川区83,867 55,98435,095 6,830 3,428204,966
  目黒区50,269 37,68128,445 4,971 1,890 138,003
  大田区154,309 93,23562,9287,837 6,190 361,094
  世田谷区180,766 134,58798,771 13,770 6,387 478,900
  渋谷区39,959 31,43023,738 4,452 1,827 113,806
  中野区64,505 39,31434,1864,987 3,507 167,598
  杉並区113,484 76,796 66,045 8,758 5,404 300,421
  豊島区58,590 32,21023,677 4,277 2,864 137,086
  北区77,799 36,45332,304 4,294 3,340 175,743
  荒川区45,373 23,53017,136 2,4111,781 101,705
  板橋区117,80266,65849,982 5,429 5,116 272,665
  練馬区164,174 86,75868,655 8,096 6,474 374,595
  足立区148,43270,90151,9034,096 5,035 309,347
  葛飾区98,479 52,92936,746 3,214 3,461 215,313
  江戸川区143,930 73,96348,505 4,685 5,256 309,067
  八王子市123,401 62,47953,862 2,680 3,658 269,560
  立川市41,56619,02116,719 1,190 1,350 89,510
  武蔵野市29,616 20,39518,415 2,295 1,231 79,181
  三鷹市39,009 25,69521,794 2,401 1,571 99,438
  青梅市32,556 11,90811,348 394 739 62,720
  府中市56,567 31,56724,895 2,127 2,116 129,490
  昭島市26,247 11,70510,266 579 781 55,182
  調布市51,795 32,87424,8102,702 2,018 125,110
  町田市97,713 46,23041,389 2,441 2,958 214,410
  小金井市26,077 14,28214,372 1,499 987 64,776
  小平市43,21221,80019,929 1,599 1,507 98,501
  日野市41,940 21,87719,377 1,247 1,504 95,943
  東村山市34,41016,00915,433780 1,002 75,160
  国分寺市28,481 16,8016 15,0281,5171,046 68,922
  国立市16,649 9,4399,177 802573 40,354
  福生市12,488 5,1974,393 180 32825,337
  狛江市18,466 10,9889,003 785 621 43,601
  東大和市20,377 8,1178,175 338 519 41,670
  清瀬市17,275 7,4258,081 391 490 37,679
  東久留米市26,283 13,02212,126 596 708 57,645
  武蔵村山市16,0126,1095,482 180 337 30,988
  多摩市33,676 14,47917,263 1,0121,088 76,995
  稲城市21,455 12,1678,407 703 649 47,296
  羽村市12,522 5,4624,689 188 339 25,505
  あきる野市19,995 7,5377,059 203 374 38,519
  西東京市45,352 24,20421,530 1,721 1,660 105,123
  瑞穂町8,078 2,4792,227 58 172 14,451
  日の出町4,467 1,4251,437 32 54 8,051
  檜原村731146196 2 5 1,190
  奥多摩町1,758 3313458 16 2,584
   大島町2,065 617643 25 313,685
   利島村130 42 232 1 209
   新島村979 224117 4 15 1,422
   神津島村614 133110 5 9 971
   三宅村755213 146 10121,228
   御蔵島村82 37 39 1 2 183
   八丈町2,501540500 29 243,874
   青ヶ島村72 18 9 1 1 103
   小笠原村566338182 13 21 1,301

anond:20241119183211

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