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2026-01-01

今年の収入(税前)を2025年の平均為替レートで。

副業は頑張らなかったし来年は下がるだろう。というか、意識しないと使い切れない資産額になってきたので収入はもう割とどうでもいい。

2025-12-27

2025 増田文学300

備考

独断で決めた為おかしいのある前提で

「三大」「教えて」「ネタがすぎるやつ」「挙げてけ」「政治」は除外

増田の皆さま、良いお年を

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182415 昨日の『ブラタモリ』がスルーしたこと
183414 中絶禁止ってそんなにおかしいか?
184414 みんなエンドロール見てるとき何考えてるの?
185414 なんで妻は味噌汁に余計なことするかな
186414 クマ被害を防ぐため過疎地を捨てて都市への集約を進めるべき
187414 いつの間にか子供と夫がいた
188414 夜中に目が覚めた後またすぐに寝る方法
189414 女ってなんでちんぽぶち込むと人格変わるの?
190413 推し活にハマれなくなってきた
191413 人生はじまったかと思ったら、もう終わってた
192412金融資産が一億円を超えた
193412うつ病になってから資産が増え続けている
194411結婚したら人生が決まってしまうのが嫌
195409 改心を認めない風潮が悪いんだよ
196408 生活の厳しさって住宅ローン・賃貸料金だと思うんだが、なんとかならん...
197407 生牡蠣が美味しくない
198407 ラーメン二郎って、本当に旨いのか問題について思うこと
199406東京にこだわる必要、本当にある?
200406地下に映画館を作った話
201405夫の日記を見つけてしまった
202404 暇だからってネットばかり見てるとマジでやばいので粘土を買った
203403娘が何もしない【追記:私です】
204403圧縮←わかる  解凍←???
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206402 家庭環境の良い人間への憎しみが凄くてつらい。
207401 音楽をやれ、人生変わる
208400 飲食店のコスパの悪さ
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210400 三つ子の名前を劉備、関羽、孔明にしようと思うんだけど
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216397 有名すぎないけどいち推しのドラマ(国内)
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219396 まさにこの状況になってる社内情シスなんで笑っちゃった
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222394 雑談の型を学びたい
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233390 モテる方法というか異性とコミュニケーションする方法
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235389 オタクを差別してた人間はどこへ行ったのだろう
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241384 消費税減税ってあんまり意味ないような気がするのワイだけ?
242383 anond:20251001192354祖父母の姿を見てきた
243382 詐欺電話に泣かされそうになって悔しい
244382 中学生だけで外食行かせるのって別に普通だよね?
245382 (追記)助けてーーーーーーーーーーーー
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300363 昔の映画でよく見かける謎のコンピュータ描写あるある

2025-11-23

2015->2025年で変わった景色

スタバコーヒー|300円→394円

コメ5㎏|2500円→3800円

ディズニー|6900円→10900円

iPhone|98000円→194000円

日経平均株価|18000円→50000円

大学初任給|206000円→225000円

国会議員年収|2269万円→2513万円

年収中央値|415万円→405万円


何が起きたんや

2025-09-07

ジャニーズ性加害騒動バッシングに嬉々として参加して事務所解体に加担した低身長おじさんが

日本の女はジャニが好きだから日本の女はチビが好き」というフレーズを使えなくなってから後悔

最近になってまた「日本ではまだまだジャニが人気、K-POP韓国アイドルオワコン」と主張し始めて哀れでしかない

なお解体からとっくに推し活の多様化分散化は進んでおり、中年ですら見なくなった地上波芸能ニュースバラエティジャニを大量に出してるのを見て老人が「ほらやはりジャニは人気なんだ」と自己満足してきた模様

HYBE、売上高7,056億ウォンで「過去最高の第2四半期」を更新

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000581.000045862.html

株式会社HYBE JAPAN

2025年8月6日 16時00分

HYBEは8月6日(水)、2025年第2四半期の決算を発表しました。売上高は7,056億ウォン(約750億円*)となり、第2四半期として最高値を記録した前年同期(6,405ウォン)を10.2%上回り、前四半期比では41%増と大きく上昇しました。営業利益は659億ウォン(約70億円*)で、前年同期比29%増、前四半期比205%増を記録し、営業利益率は7.9%から9.3%へと1.4%ポイント上昇しました。

しまいにはNifty(古)のアンケート根拠に「ジャニ小学生女子に人気」と言い出す

当の小学生アニメゲームVに夢中であり、高齢者に支持されてるSnowManに群がるのはありえない

Threads

https://www.threads.com

シニアSnowManファンって結構いるんだと知れて少しホッとした。 60歳超えてるの ...

シニア

https://seniorad-marketing.com

シニア層が捉えるSnow Manの魅力とそのマーケティング効果

Yahoo!知恵袋

https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp

私の周辺では60〜70代のスノーマン好きが多いです。この度母が... - Yahoo!知恵袋

note · Bunko

30 件以上の高評価 · 10 か月前

還暦推し活のススメ(その1):Snowmanファンになって発見したこと|Bunko

日刊サイゾー

https://www.cyzo.com

羽生結弦ファンから抗議続出? Snow Man目黒ファンは平均50歳…日経エンタ推し ...

Threads

https://www.threads.com

65歳ですスノーマン☃️推します ライブも行きます 誰が決めた ...

nolomaiblog.com

https://nolomaiblog.com

SnowManファンの男女比や年齢層は?50代ファンが多い理由はなぜ?

2025-08-26

anond:20250826182604

海外市場日本含む)でコンサート収益が伸び続けて絶好調韓国アイドル事務所

>>

HYBEは8月6日(水)、2025年第2四半期の決算を発表しました。売上高は7,056億ウォン(約750億円*)となり、第2四半期として最高値を記録した前年同期(6,405ウォン)を10.2%上回り、前四半期比では41%増と大きく上昇しました。営業利益は659億ウォン(約70億円*)で、前年同期比29%増、前四半期比205%増を記録し、営業利益率は7.9%から9.3%へと1.4%ポイント上昇しました。

<<

身長男性がどれだけ恋愛婚活市場から排除されても、「ジャニモテるからチビモテる」を唱え続けて、ジャニ崩壊オワコン化しても後戻りできなくなった50代未婚ホビットおじさんが認めない事実

https://anond.hatelabo.jp/20250826182604

2025-08-11

anond:20250729190938

通信制限かかるとブクマできなくない?

増田は書き込めるけど、はてブCAPTCHAが越えられなくて「405 Method Not Allowed」ってなる

2025-06-15

何故か資産が増えてく

株式投資9年目、2年前とほとんど銘柄は変わってないのに何故か資産が増えてて不思議

評価額含み損含み損益(%)
39,991,60023,704,540145.54
銘柄コード数量取得単価現在損益(%)損益評価額
1321 NF日経22518022,22139,60078.213,128,2207,128,000
1325 NFブラジル2,100167209.725.5789,670440,370
1546 ダウヘッジ無2026,24259,650127.31668,1601,193,000
1579 日経レバレッジダブル3,000189265.140.26228,300795,300
1678 NFインド6,000138340.2146.521,213,2002,041,200
1928 積水ハウス2002,0233,01549.04198,400603,000
4188 三菱ケミカルグループ800716745.54.1223,600596,400
4544 HUグループHD4002,4713,11526.06257,6001,246,000
4689 LINEヤフー300351512.746.0748,510153,810
5401 日本製1001,7222,82964.29110,700282,900
6448 ブラザー2002,1942,391.50939,500478,300
6670 MCJ1,1008081,34566.46590,7001,479,500
7013 IHI2002,57615,315494.532,547,8003,063,000
7201 日産200422359.1-14.91-12,58071,820
7453 良品計画2001,4116,257343.44969,2001,251,400
7867 タカラトミー2001,1353,140176.65401,000628,000
8035 東エレク1204,74723,800401.372,286,3602,856,000
8053 住友2001,5393,567131.77405,600713,400
8473 SBI2002,2344,42598.08438,200885,000
9010 富士急5002,9131,977-32.13-468,000988,500
9101 郵船1003,2635,12056.91185,700512,000
9468 KADOKAWA8006563,818482.012,529,6003,054,400
9503 関西電力2001,2461,631.5030.9477,100326,300
9697 カプコン2,0007284,602532.147,748,0009,204,000

anond:20230503120144

2025-04-05

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2025-03-22

anond:20250220134419

RopeもといBigList+GapBufferでさくさくエディターの置き換え処理をやってみた。

使用したマシンCore i7 14700、メモリー32GB、Intel ARC A750。

100万行×100文字を置き換え。

addバッファーの構築で、0.8秒ぐらいで終わる。

replace1は3文字削除の3文字挿入で、3.5秒ぐらいで終わる。

replace2は3文字削除の4文字挿入で、4.9秒ぐらいで終わる

replace3は4文字削除の3文字挿入で、3.6秒ぐらいで終わる。

enumratotionはNULデバイスへの保存で、1.1秒で終わる。

benchmark start

Allocated GC Memory:60,600bytes

add time:729 ms

Allocated GC Memory:199,388,824bytes

replace 1 time:3490 ms

Allocated GC Memory:199,405,136bytes

replace 2 time:4861 ms

Allocated GC Memory:368,390,560bytes

replace 3 time:3577 ms

Allocated GC Memory:368,390,560bytes

enumratotion time:1086 ms

Allocated GC Memory:368,390,736bytes

clear buffer

Allocated GC Memory:84,360bytes

100万行の行とインデックスの変換テーブルの追加と更新処理はこのくらいで終わる。

変換テーブルの処理は構築が0.2秒、行が増えない更新は0.1秒ぐらいで終わる。

add line time:170 ms

Allocated GC Memory:32,805,312bytes

update line time:110 ms

Allocated GC Memory:32,811,000bytes

clear buffer

Allocated GC Memory:84,616bytes

Finished.Hit Any Key

結論

マシン進化はすごい。

.NET8で、さくさくエディタとほぼ互角になるとは。

以下、ソースコード

https://github.com/rirufa/FooList

2025-02-11

anond:20250211184717

逆に三重は上位40%以上か下位60%以下がやばそう

全体の可処分所得20位(405,089円)

中央世帯可処分所得:2位(416,264円)

中央世帯の方が儲かってやがる…

2025-01-02

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2024-12-05

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2024-11-07

自動車歴史スタンダードな車 10

波が引いたような気がするが、乗ってみる。

スタンダードを作った車、塗り替えた車から選択10選は、選外を含めてそれほど異議はない。

anond:20241028235025

しか自分なりに選べば違う別の10選ができるかも、と思ったが……

選ぶべき「スタンダード」が多すぎて収拾がつかなくなった。

方針転換して、「どんな車がスタンダードなのか」にしたら、若干は絞り込みやすくなった。

知名度生産期間・累計生産台数・派生車種の多彩さを考慮して選考

ライセンス生産車も同じ車種として扱い、シリーズ終了年もそっちの方を採用

もちろん独断偏見だが、ほぼほぼ定番の車ばかりなので、技術的な解説は無し。

順位はつけず、年代順です。

ロールス・ロイスシルヴァゴースト  1906~1925 6,173台

生産台数はそれなりだけど、頑丈で車両寿命が長いので、時代を超えちゃてる。

派生車種に装甲車もある。

このクラスの車は霊柩車採用されることが多い。

英国では、誰でも一生に一度はロールス・ロイスに乗れる」

フォードモデルT  1908~1927  約1,500万台以上

ヘンリー・フォードモデルチェンジを一切認めず、生産設備等をこのモデルに全振り。

生産終了時に次期モデルが用意できず大騒動

シトロエン・トラクシオンアバン  1934~1957  約76万台

長寿車になってしまったのは、第二次大戦後復興期にモデルチェンジが後回しされたため。

とはいえ、外観は古風だが、性能的には最終期まで競争力が有った模様。

エンジントランスミッションはHトラック転用された(物理的にも180度回転させている)

DSの登場で、やっと引退

フォルクスワーゲン タイプ1  1938~2003  約2,153万台

メキシコ1955年ノックダウン生産開始から2003年の最終モデルまで、ずっと作り続けていた。 

同国でも「国民車」

ジープ  1941~

ライバル車は、車オタじゃない一般人にとっては「ベンツジープ」「トヨタジープ」「イギリスジープ」だ。

ライセンス生産最後まで続けていたのは、インドマヒンドラ

自社ブランドマヒンドラ・タールは、外観・装備をラングラーに寄せているが、中身はおそらくそのままだろう。

フォルクスワーゲンタイプ2  1950~2013 

現在売れ筋であるRVミニバンSUVは、そもそも素人お断りな「はたらく車」がルーツ

アメリカだと税金の安さもあってピックアップトラックも含むが、「はたらく車」を「自家用車」的に使う人が多数存在した。

メーカーがそれに気づいて一般向けに再開発した、という歴史があるのでジープと共に選出

公式では、ブラジル生産コンビ(KOMBI)2013年モデル生産終了とされているが、個人的には2006年空冷エンジン廃止で終了な印象

ヒンドゥスタンアンバサダー  1958~2018

ベース1956年英国モーリスオックスフォード シリーズⅢなので、この位置

ロータスセブン  1957~

自動車産業黎明期から人々はレースで競い、「スポーツカー」というジャンルも早々に誕生。 皆が公道最速最強を目指し、開発を続けてきた。

エンジンを大きく、空力ボディ、軽量化効率的駆動方法サスペンションタイヤなどに最新テクノロジーを詰め込んでいくのが定番、と思っていたら…

当時のレーシングカー公道仕様にしたら、究極のスポーツカーになった

フィアット・124  1966~2012  2,300 万台(ドイツ語Wikipedia情報

ライセンス生産した国は ソ連/ロシアインドマレーシアスペインブルガリアトルコ韓国エジプト 

ソ連/ロシアラーダVAZ-2104ステーションワゴンが最終モデルらしい。

あれこれを全部足すと、生産台数はフォードT型を抜いて単独2位

都市伝説だが…

フィアット社がイタリア共産党仲介ソ連ライセンス契約を結んだときソ連産の鉄鋼をイタリアに安く輸入できる契約も同時に結ばれた。 その鉄の質が悪かったため、イタ車は錆びるようになった…

日産ツル 3代目 Nissan Tsuru 1984~2017  300万台以上

メキシコでは、ビートルを継ぐ「国民車」になってしまった模様

正体は7代目サニー(B13)

FF化された5代目サニーメキシコ工場で作ったのが初代ツル。 3代目までは普通にモデルチェンジされてきた。

しかし8代目サニー北米と同じセントラ(Nissan Sentra)を名乗り、4代目ツルにはならなかった。

惜しくも選外

ミニ 1959~2000  530万台以上

2階建てパワートレインラバーコーンサスペンション10インチタイヤは、「スタンダード」とはちょっとちがうのでわ

ルノー 4(キャトル) 1961~1994  800万台以上

プジョー206に抜かれるまでフランス最多生産車。

5ドア、つまり2ボックスハッチバック定番化させた。

プジョー 405  1987~2024  500万台以上

イラン最近まで生産されていたが、昨今の経済制裁の影響で終了した模様(フランスWikipedia情報

プジョー 206  1998~2013  1200万台以上

フランス車史上最も多く生産された

その他の候補

2CVシトロエン・トラクシオンアバンの廉価バージョン

ポルシェビートルスポーツカーバージョン

DS1962年ド・ゴール大統領を救ったエピソードが好き。

トラバント 1957~1990 カルチャーショック

国民車」の実態

ドアが4枚ある車の最大の顧客タクシー業界

インドアンバサダーメキシコのツルは、ほぼタクシー専用車。

都市のなかを目立つ塗装で走り回る姿を日常的に見ることになるので、自国生産されていることもあってこその「国民車」扱い。

モータリゼーションを支えた「自家用車からコスト最優先の「はたらく車」に役割が変わってきてる。

2024-11-03

anond:20241103014912

来週掲載されるのが#405

冨樫10月末に完成報告してるのが#407だから

あと3~4話で休載して単行本1冊分に満たないのでは

https://twitter.com/Un4v5s8bgsVk9Xp/status/1849610698692886537

2024-10-14

「未婚男性の死亡年齢中央値けが異常に低い件」は間違い? ちゃんと調べた その2

前 https://anond.hatelabo.jp/20241014004111

 

未婚男性が死にやすい状況も変わらないようだった

 

区分の死亡した人の平均年齢

※これで論じるのは良くないと思うが、2019年2022年で大きな差はないことを確認するため

 

2022年

性別未婚離別有配偶死別既婚
男性65.372.580.587.681.2
女性75.979.677.190.286.3

 

2019年

性別未婚離別有配偶死別既婚
男性63.57179.586.880.3
女性75.778.47689.685.5

 

以下は計算に使ったデータ

 

2019 男性
年齢区分平均年齢男性総数男性未婚者数既婚者数既婚率死者総数有配偶死者数離別死者数死別死者数既婚死者数未婚者死者数
15~19歳1727816062757418241880.97710000771
2024222948345260239534595011.7143049200691359
25~29歳2730401671979623106054434.913721494511951173
30~34歳3232697471419307185044056.6196137117295521402
35~39歳3736700061179356249065067.928518043491311661680
40~44歳4241584961132809302568772.8488915347872423452522
45~49歳4748224751224888359758774.68802292616556946504129
50~54歳524236233955290328094377.4126464609256414973225293
55~59歳573823872697639312623381.81827476463877304118276394
60~64歳623543716505636303808085.729211141475599801205478594
65~69歳673840239428505341173488.85524030348932725544222912929
70~74歳724156270297154385911692.980580508231193657706852911937
75~79歳772996621105732289088996.5105133732901103212148964708577
80~84歳82208050539046204145998.1128508923477978229551232805152
85~89歳87117375414093115966198.8135395905264351376671325442803
90~94歳92401292306539822799.2884254801216563775687424973
95~99歳97654443906505499.42583395973101571325620203
100歳以上102586280578298.64067808303195403334
合計51014650153424263567222469.925450837053884279866168813912862880275925

 

2019 女性
年齢区分平均年齢女性総数女性未婚者数既婚者数既婚率死者総数有配偶死者数離別死者数死別死者数既婚死者数未婚者死者数
15~19歳1726864882663351231370.94060101405
20242228844122509333375079136123115147565
25~29歳2729490691712877123619241.9683121493173509
30~34歳3231797601063542211621866.610172891194412602
35~39歳373605421815061279036077.416267032389950674
40~44歳424089364759408332995681.4292413744813318881033
45~49歳474768900799360396954083.2522226159419536511567
50~54歳524242467611411363105685.668993697131018451911693
55~59歳573878674415015346365989.391165332161044073821727
60~64歳623675708270342340536692.612934793021311100111611761
65~69歳674120029220144389988594.7242501423638373531216042624
70~74歳724683688208261447542795.6373861995452448832340303325
75~79歳773702406130289357211796.55863526210615422223545874013
80~84歳822840243844362755807979382529420679452310885245254
85~89歳87193547860967187451196.91436152478374091038411360337538
90~94歳928734422242885101497.41570921053666611323191495167492
95~99歳97211826411620771098.1908391475331082436872213583
100歳以上102285974452815298.425016766662354124283722
合計54355972123507864200518677.277959456720971487824697043090262665445087

 

年齢区分の死者数/総数(%)はこち

 

年齢既婚男性(%)未婚男性(%)既婚女性(%)未婚女性(%)男性既婚率(参考)
15~19歳0.00 0.03 0.00 0.02 0.9
20240.02 0.05 0.01 0.02 11.7
25~29歳0.02 0.06 0.01 0.03 34.9
30~34歳0.03 0.100.02 0.06 56.6
35~39歳0.05 0.14 0.03 0.08 67.9
40~44歳0.08 0.22 0.06 0.14 72.8
45~49歳0.13 0.34 0.09 0.2074.6
50~54歳0.22 0.55 0.14 0.2877.4
55~59歳0.38 0.920.21 0.42 81.8
60~64歳0.68 1.70 0.330.65 85.7
65~69歳1.243.02 0.55 1.19 88.8
70~74歳1.78 4.02 0.76 1.60 92.9
75~79歳3.34 8.111.53 3.08 96.5
80~84歳6.04 13.19 3.21 6.22 98.1
85~89歳11.43 19.89 7.26 12.36 98.8
90~94歳21.95 31.75 17.57 33.40 99.2
95~99歳39.38 52.05 41.99 87.05 99.4

 

注目したいのは50代、未婚者が珍しくなくなった世代ですら、死亡率は2倍以上高い

これは「未婚と短命に相関関係がある」を流石に否定できなくなってきた

ただし、念の為言うと女性もその影響は強い

 

継続して、何がそうさせているかを調べていく 10/14 17:00

 

___________

 

調べること

 

データの読み方への疑い

1.若くして亡くなってる人を除いたデータならどうなるか?

2.未婚率が低すぎた世代を除くとどうなるか?

因果関係を考える

3.離別者も早逝してるのか?離別、死別、有配偶も含めて調べる

 

1.若くして亡くなってる人を除いたデータならどうなるか?

・45歳以上で初婚というのが少ない

病死するのは45歳以上が多い(30代死因1位は自殺

ということで、45歳以上のみで比較してみよう

 

区分の死亡者の平均年齢(2019)

 

性別未婚離別有配偶死別既婚
男性67.671.879.886.980.6
女性79.779.276.789.685.6

 

未婚者の年齢が大幅に上がったか、それでも男性13歳差、女性5.9歳差があった(フィルタ前は16.8歳差と、9.8歳差)

 

2.未婚率が低すぎた世代無視するとどうなるか?

2019年時点の50代だと、男性未婚率が20前後女性が13%前後とある程度あるので参考になりそう

 

区分の死亡率

既婚者(%)未婚者(%)比率(未/既)
50代前半男性0.2230.554 2.5
50代後半男性0.378 0.9172.4
50代前半女性0.143 0.277 1.9
50代後半女性0.213 0.416 2.0

 

こうみると、50代ですら未婚者の方が2倍以上死にやすいことが分かる

 

3.離別者も早逝してるのか?離別、死別、有配偶も含めて調べる

45歳以上の死亡者について、各条件がどの年齢で死亡してるかその割合を調べた

なお、人口差や時代差などは加味していないので完全に正確ではない

 

男性

年齢有配偶+死別亡者離別死亡者未婚死亡者
45~49歳0.53 2.74 6.16
50~54歳0.84 4.25 7.90
55~59歳1.41 6.43 9.54
60~64歳2.65 9.2812.82
65~69歳5.83 15.46 19.29
70~74歳10.03 19.79 17.81
75~79歳15.14 18.29 12.80
80~84歳20.44 13.237.69
85~89歳22.72 7.21 4.18
90~94歳15.202.75 1.45
95~99歳4.49 0.51 0.30
100歳以上0.71 0.05 0.05

 

女性

年齢有配偶+死別亡者離別死亡者未婚死亡者
45~49歳0.47 2.04 3.79
50~54歳0.67 2.84 4.10
55~59歳1.00 3.49 4.18
60~64歳1.56 4.63 4.26
65~69歳3.08 8.336.35
70~74歳4.99 11.38 8.05
75~79歳8.39 13.36 9.72
80~84歳14.16 14.75 12.72
85~89歳22.29 16.08 18.25
90~94歳24.75 14.46 18.14
95~99歳14.54 7.19 8.68
100歳以上4.09 1.45 1.75

 

グラフ画像

https://drive.google.com/uc?export=view&id=1BPYmwKwLkWa74jLuVdKzcUj2c-_i3F7R

 

これを見ると

男性離婚しても早逝する可能性がある
女性寿命ボリュームゾーンは変わらないものの、早逝気味になる

という可能性は一定あるように思えた

 

ただし、男性は 未婚者<離婚者<有配偶or死別 なのに対し

女性は 離婚者<未婚者<有配偶or死別 となっている

 

___________

 

まとめ

・これ以上は統計から分かることはあまりなさそう

・元記事は言い過ぎだが、相関はありそう

しか男性場合看過できないほどの差が出る

・元記事では「未婚男性」を煽っていたが、未婚女性も程度の差こそあれ同様

・離別者も同様の現象一定起きる

因果関係はまだ不明なところが多く、今の若い世代に当てはまるかも不明(ただし50代くらいには既に当てはまっている

 

因果関係の仮説や考察

大きく分ければこれって

1.早逝する人は結婚できない傾向にある(=結婚できないような人は早逝する傾向にある)

2.パートナーが居ないと早逝する傾向にある(そしてそれは男性が顕著)

のどちらか、あるいはどちらもなんだけど

離別者でも影響があったので、2は有り得るんじゃないかってあるね

ただし、離婚原因が病気である可能性もあるけど、その場合は原因と結果が逆転する

 

1の原因として、そもそも持病持ちというパターンと、低収入関係しているケースがありそう、収入婚姻率には相関があるので、そうなると医療費をどれだけ払うかとか、老人ホームに入るかとかいうところに相関してくる(頑張れば統計から割り出せそう?)

2の原因として、男女差があることから女房が居ないと食生活乱れると言う可能性がありそう、あとは酒が増えるとか他の生活面が乱れるとか

直接的なところでは治療費が捻出できなくなるとか、倒れた時の発見が遅れるとか、子供存在とかかなあ

もちろん「寂しくて死んじゃう」のような理由も考えうるけど、他を排除しないと何とも言えないね

 

この事実を未婚者はどう受け取ればいいかと言えば

「死亡リスクが高いグループに属している」でいいんじゃないかと思う

 

疲れた、また気になったら調べる

他国統計とか調べたらより精度上がるんだけど、誰かやってくれねーかな

ていうか国にやってほしい、いや実は一番詳しいのは保険屋なんじゃないか

 

____

 

ところで俺は「未婚男性秋田まれ青森育ち・東京在住・働き過ぎ」なんだけど、役満か?遺書を書いておこう

 

____

 

思いついたんだけど、未婚男性/既婚男性に差があって、女性は差がないって、ひょっとして年収の多さでは?

年収婚姻率は男性にのみ強い相関があるから、未婚男性低所得者層なんだよね

収入寿命の相関を調べたら何か出てくるかも?

 

続き https://anond.hatelabo.jp/otihateten3510/

2024-09-26

法定重利、民法405条の規定がある。この規定不法行為の時の遅延利息に組み込めるか気になって調べてみたが、

平成25年3月 ある人が不法行為をした

平成27年6月25日 不法行為に基づく請求時に遅延利息を組み込んで請求した。この際、法定重利で計算した分を含めた

https://esora-law.com/law/civil/r4-1-18/

事例では法定重利ができないと書いてある。

最高裁令和4年1月18日判決によると損害賠償債権金額は確定しておらず、債権者をそこまで保護する必要はないということで、法定重利はできないとなっている。

ということは裁判で確定した後なら、法定重利の規定が使えるんだろうか?

2024-08-05

[]2024年7月滅多にホットエントリを出さなドメインからホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからホットエントリブクマ数順トップ30

ブクマタイトルドメイン
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872スライドデザインdesign-sli.de
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2024-07-10

東京若者のことを考えてばかりいる増田(おっさんおばさん)のために持ってきました

単純に若者の数(64,244もしくは136,614)が多い世田谷区で、いちばん石丸氏の得票が多かったようです

区の平均年齢が若い中央区(ゆうて42.40歳) なども、石丸氏の投票割合がかなり高めです

しかし、そこそこ若者の数が多い足立区(安野氏よりも暇空氏が票を集めた)は、世田谷区ほど得票に差がついてない、石丸氏への投票割合も高くないのは、そうなんだって思いました

すべての区市町村石丸氏の得票が蓮舫氏を上回っていますが、下町風情が残る地域ほど石丸氏への投票割合が低いようです

 

まぁそれはともかく、日本若者はいないので、票の大多数は若者以外ですよね?って思いました

世田谷区
(45.06歳)
中央区
(42.40歳)
千代田区
(42.50歳)
文京区
(43.40歳)
杉並区
(45.18歳)
江戸川区
(44.97歳)
足立区
(46.72歳)
葛飾区
(46.52歳)
補足 石丸氏の得票が
一番多かった
区の平均年齢が若い 区の平均年齢が若い東大学校がいっぱいある
石丸氏と蓮舫氏の差はあまりない
アニメスタジオがある
蓮舫氏の投票割合が高かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
安野氏より暇空氏の
得票の方が多かった
人 口 総 数 898,208 162,292 64,159 216,241 556,769 659,375 657,396 441,328
18~30歳以外の
人口
761,594 141,416 54,208 183,557 466,024 558,265 560,950 378,568
青年期(18~24歳)
人口
64,244 7,304 3,843 13,970 38,587 52,009 47,751 31,200
30歳までは若者
(18~30歳)
人口
136,614 20,876 9,951 32,684 90,745 101,110 96,446 62,760
18歳 6,739 830 403 1,417 3,745 6,422 5,591 3,698
19歳 7,465 797 428 1,582 3,950 6,727 5,959 3,716
20 7,952 854 479 1,744 4,609 6,966 6,182 4,110
21歳 8,882 841 495 1,852 4,968 7,198 6,484 4,145
22歳 10,019 999 537 2,100 5,935 7,607 7,062 4,645
2311,295 1,383 696 2,524 7,378 8,486 8,194 5,479
2411,892 1,600 805 2,751 8,002 8,603 8,279 5,407
25歳 11,896 1,774 899 2,801 8,321 8,616 8,235 5,479
26歳 12,440 2,022 975 3,089 9,144 8,709 8,612 5,638
27歳 11,979 2,221 1,052 3,163 8,607 8,028 8,156 5,157
2812,234 2,337 1,049 3,229 8,846 8,029 8,129 5,146
29歳 11,888 2,624 1,076 3,201 8,844 7,939 7,941 5,180
30歳 11,933 2,594 1,057 3,231 8,396 7,780 7,622 4,960
3111,681 2,727 1,042 3,175 8,189 7,706 7,426 4,993
32歳 12,266 2,814 1,023 3,285 8,626 7,870 7,684 5,129
3312,289 2,840 1,101 3,290 8,691 7,962 7,517 5,110
34歳 12,385 2,988 1,071 3,272 8,557 8,010 7,686 5,373
35歳 12,829 3,096 1,149 3,438 8,684 8,558 7,762 5,442
36歳 13,632 3,359 1,175 3,654 8,966 8,669 8,099 5,455
37歳 13,638 3,264 1,188 3,555 8,857 8,723 8,110 5,563
38歳 13,590 3,212 1,159 3,473 8,818 8,500 7,974 5,624
39歳 13,568 3,114 1,095 3,419 8,643 8,520 8,326 5,709
40歳 14,246 3,148 1,164 3,522 8,714 8,647 8,514 5,709
41歳 14,563 3,274 1,092 3,736 9,018 9,095 8,903 5,884
42歳 15,056 3,358 1,255 3,689 8,931 9,430 8,975 6,332
43歳 15,045 3,302 1,160 3,732 8,892 9,735 9,520 6,248
44歳 15,610 3,284 1,161 3,697 9,03310,103 9,771 6,458
45歳 15,313 3,362 1,125 3,739 8,838 10,536 10,204 6,770
46歳 16,122 3,480 1,213 3,720 9,588 11,530 11,006 7,307
47歳 16,240 3,474 1,174 3,918 9,548 12,043 11,804 7,659
48歳 15,844 3,269 1,136 3,649 9,289 11,969 11,684 7,691
49歳 15,445 3,126 1,072 3,706 9,213 12,298 11,563 7,591
50歳 15,309 3,037 1,008 3,594 9,217 11,81111,250 7,324
51歳 14,938 3,016 996 3,306 8,832 11,761 11,110 7,128
52歳 14,970 2,887 942 3,323 8,705 11,582 10,830 7,031
53歳 15,396 2,814 1,042 3,462 8,848 11,702 11,036 7,356
54歳 11,368 1,957 711 2,394 6,585 8,192 7,894 5,323
55歳 14,495 2,581 878 3,177 8,453 10,474 10,072 6,833
56歳 13,227 2,245 826 2,951 7,721 9,414 9,429 6,420
57歳 12,238 2,054 794 2,716 7,240 8,881 8,465 5,966
58歳 11,228 1,885 763 2,449 6,653 8,176 7,941 5,614
59歳 10,770 1,716 641 2,467 6,276 7,608 7,474 5,267
60歳 10,365 1,538 609 2,246 6,275 7,081 7,316 5,246
61歳 9,941 1,498 591 2,179 5,906 6,584 7,049 5,077
62歳 9,452 1,327 558 2,081 5,811 6,581 7,008 4,834
63歳 8,420 1,192 494 1,976 5,249 5,835 6,237 4,572
64歳 8,427 1,103 456 1,978 5,248 5,903 6,402 4,599
65歳 8,147 1,149 501 1,844 5,205 6,081 6,583 4,726
66歳 7,783 1,097 462 1,893 5,116 6,067 6,534 4,765
67歳 7,695 1,051 467 1,816 4,943 6,159 6,794 4,767
68歳 8,063 1,072 462 1,937 5,218 6,510 7,344 4,941
69歳 8,121 1,140 474 1,968 5,111 6,875 7,708 5,177
70歳 8,693 1,191 511 2,089 5,676 7,288 8,107 5,523
71歳 10,176 1,474 636 2,379 6,465 8,452 9,462 6,361
72歳 10,232 1,471 612 2,439 6,514 8,314 9,136 6,084
73歳 10,441 1,427 621 2,468 6,729 8,378 9,584 6,332
74歳 6,894 982 452 1,606 4,488 5,853 6,532 4,262
75歳 6,172 825 394 1,419 3,969 4,981 5,713 3,657
76歳 7,183 950 455 1,604 4,653 6,272 7,271 4,647
77歳 7,492 1,081 446 1,744 4,855 6,669 7,936 4,962
78歳 7,069 989 459 1,646 4,609 6,492 7,605 4,704
79歳 7,041 951 393 1,688 4,507 6,399 7,588 4,667
80歳 6,222 844 334 1,448 4,060 5,721 6,916 4,241
81歳 5,314 706 320 1,194 3,498 4,786 5,764 3,581
82歳 5,169 661 313 1,159 3,241 4,515 5,362 3,614
83歳 5,657 763 327 1,324 3,581 4,707 5,723 3,721
84歳 5,248 690 305 1,219 3,357 4,332 5,131 3,325
85歳 5,317 721 299 1,269 3,416 4,173 5,094 3,306
86 4,469 568 274 1,016 2,891 3,271 4,018 2,681
87歳 4,197 523249 980 2,794 2,863 3,546 2,558
88歳 3,929 463 221 889 2,521 2,460 3,056 2,190
89歳 3,295 387 186 708 2,128 1,994 2,495 1,817
90歳 2,826 320 186 694 1,931 1,573 2,002 1,465
91歳 2,519 301 147 516 1,652 1,330 1,566 1,192
92 2,066 226129 495 1,506 1,058 1,200 978
93歳 1,774 189 113 379 1,204 800 975 772
94歳 1,428 166 85 314 932 656 716 630
95歳 1,145 129 83 253 777 470 584 461
96歳 781 85 43 189 552 330 394 328
97歳 609 71 38 132 374 228 279 224
98歳 405 48 26 98 296 174 187 148
99歳 308 2320 63 221 122 153 131
100歳 197 13 8 46 148 91 99 63
101歳 118 14 10 38 96 48 46 51
102歳 79 11 4 20 67 24 38 26
103以上 112 1211 16 82 50 55 38

 

参照元

住民基本台帳による東京都世帯人口:毎年

https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2024/jy24q10601.htm

 

関連増田

増田が好きそうな都知事選候補者得票数(市区町村ごと)

https://anond.hatelabo.jp/20240709124731

2024-06-09

012345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697989910010110210310410510610710810911011111211311411511611711811912012112212312412512612712812913013113213313413513613713813914014114214314414514614714814915015115215315415515615715815916016116216316416516616716816917017117217317417517617717817918018118218318418518618718818919019119219319419519619719819920020120220320420520620720820921021121221321421521621721821922022122222322422522622722822923023123223323423523623723823924024124224324424524624724824925025125225325425525625725825926026126226326426526626726826927027127227327427527627727827928028128228328428528628728828929029129229329429529629729829930030130230330430530630730830931031131231331431531631731831932032132232332432532632732832933033133233333433533633733833934034134234334434534634734834935035135235335435535635735835936036136236336436536636736836937037137237337437537637737837938038138238338438538638738838939039139239339439539639739839940040140240340440540640740840941041141241341441541641741841942042142242342442542642742842943043143243343443543643743843944044144244344444544644744844945045145245345445545645745845946046146246346446546646746846947047147247347447547647747847948048148248348448548648748848949049149249349449549649749849950050150250350450550650750850951051151251351451551651751851952052152252352452552652752852953053153253353453553653753853954054154254354454554654754854955055155255355455555655755855956056156256356456556656756856957057157257357457557657757857958058158258358458558658758858959059159259359459559659759859960060160260360460560660760860961061161261361461561661761861962062162262362462562662762862963063163263363463563663763863964064164264364464564664764864965065165265365465565665765865966066166266366466566666766866967067167267367467567667767867968068168268368468568668768868969069169269369469569669769869970070170270370470570670770870971071171271371471571671771871972072172272372472572672772872973073173273373473573673773873974074174274374474574674774874975075175275375475575675775875976076176276376476576676776876977077177277377477577677777877978078178278378478578678778878979079179279379479579679779879980080180280380480580680780880981081181281381481581681781881982082182282382482582682782882983083183283383483583683783883984084184284384484584684784884985085185285385485585685785885986086186286386486586686786886987087187287387487587687787887988088188288388488588688788888989089189289389489589689789889990090190290390490590690790890991091191291391491591691791891992092192292392492592692792892993093193293393493593693793893994094194294394494594694794894995095195295395495595695795895996096196296396496596696796896997097197297397497597697797897998098198298398498598698798898999099199299399499599699799899910001001100210031004100510061007100810091010101110121013101410151016101710181019102010211022102310241025102610271028102910301031103210331034103510361037103810391040104110421043104410451046104710481049105010511052105310541055105610571058105910601061106210631064106510661067106810691070107110721073107410751076107710781079108010811082108310841085108610871088108910901091109210931094109510961097109810991100110111021103110411051106110711081109111011111112111311141115111611171118111911201121112211231124112511261127112811291130113111321133113411351136113711381139114011411142114311441145114611471148114911501151115211531154115511561157115811591160116111621163116411651166116711681169117011711172117311741175117611771178117911801181118211831184118511861187118811891190119111921193119411951196119711981199120012011202120312041205120612071208120912101211121212131214121512161217121812191220122112221223122412251226122712281229123012311232123312341235123612371238123912401241124212431244124512461247124812491250125112521253125412551256125712581259126012611262126312641265126612671268126912701271127212731274127512761277127812791280128112821283128412851286128712881289 Permalink | 記事への反応(0) | 09:03

2024-06-03

国内VPS価格から国内サービスを使うインセンティブ価格調査

さくらVPS最安プラン1年支払い7078円 590円

amazon lightsail 最安プラン(IPv6only) 3.5USD

valtr 最安プラン (IPv6only) 2.5USD

1ドル170円を超えたあたりからポツポツと国内利用のほうがお得になる場面も出てくるかもしれない。

国内サービス使うのがお得。ってレベルになるには200円超える必要がありそう。

Exchange Rate (JPY/USD) Lightsail Cost (JPY) Vultr Cost (JPY)
-------------------- ------------------- ---------------
159 556.5 397.5
160 560.0 400.0
161 563.5 402.5
162 567.0 405.0
163 570.5 407.5
164 574.0 410.0
165 577.5 412.5
166 581.0 415.0
167 584.5 417.5
168 588.0 420.0
169 591.5 422.5
170 595.0 425.0
171 598.5 427.5
172 602.0 430.0
173 605.5 432.5
174 609.0 435.0
175 612.5 437.5
176 616.0 440.0
177 619.5 442.5
178 623.0 445.0
179 626.5 447.5
180 630.0 450.0
181 633.5 452.5
182 637.0 455.0
183 640.5 457.5
184 644.0 460.0
185 647.5 462.5
186 651.0 465.0
187 654.5 467.5
188 658.0 470.0
189 661.5 472.5
190 665.0 475.0
191 668.5 477.5
192 672.0 480.0
193 675.5 482.5
194 679.0 485.0
195 682.5 487.5
196 686.0 490.0
197 689.5 492.5
198 693.0 495.0
199 696.5 497.5
200 700.0 500.0
201 703.5 502.5
202 707.0 505.0
203 710.5 507.5
204 714.0 510.0
205 717.5 512.5
206 721.0 515.0
207 724.5 517.5
208 728.0 520.0
209 731.5 522.5
210 735.0 525.0
211 738.5 527.5
212 742.0 530.0
213 745.5 532.5
214 749.0 535.0
215 752.5 537.5
216 756.0 540.0
217 759.5 542.5
218 763.0 545.0
219 766.5 547.5
220 770.0 550.0
221 773.5 552.5
222 777.0 555.0
223 780.5 557.5
224 784.0 560.0
225 787.5 562.5
226 791.0 565.0
227 794.5 567.5
228 798.0 570.0
229 801.5 572.5
230 805.0 575.0
231 808.5 577.5
232 812.0 580.0
233 815.5 582.5
234 819.0 585.0
235 822.5 587.5
236 826.0 590.0

2024-05-27

アベノミクス10年における労働者にとってのファクト

2024年5月26日時点において、以下の全ての項目が手に入るようになる2005年鳩山民主党政権発足(ただし年末のため実質的には稼働の前年)の2009年安倍自民党政権発足(ただし同様に実質的には稼働の前年)の2012年、最新のデータが取れる2022年、の労働賃金に関わるファクトは以下のようになる。2012年2022年を比べることで、丁度きりのいいアベノミクス10年の動きを見ることができる。なおデータを取った期間において諸指標に大きな影響を与えた出来事として、2008年リーマン・ショック(暦年GDPとしては2009年分に一番大きな影響があった)と、2020年新型コロナウイルス感染拡大を受けたロックダウンがある。

2005年 2009年 2012年 2022年 
実質GDP 511.9兆 490.6兆 517.9兆 548.4兆 
就業者数 6553万人 6565万人 6490万人 6831万人 
平均労働時間 1819時間 1754時間 1781時間 1653時間 
労働生産性 4296 4261 4480 4856 

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022fcm1rn_jp.xlsx

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022s3_jp.xlsx

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/hours-worked/tables/2022hw_jp.xlsx

労働生産性=実質GDP÷(就業者数×平均労働時間

2005年 2009年 2012年 2022年 
受取雇用者報酬 
(うち賃金・俸給) 
260.6兆円
(226.4兆円) 
253.8兆円
(219.3兆円) 
251.7兆円
(215.1兆円) 
295.4兆円
(249.9兆円) 
国民所得 390.7兆円 349.0兆円 359.2兆円 403.2兆円 
労働分配率 66.7% 72.7% 70.1% 73.3% 

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022i12_jp.xlsx

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022a2_jp.xlsx

労働分配率=受取雇用者報酬÷国民所得

2005年 2009年 2012年 2022年 
民間平均年間給与  
(中央値) 
436.8万円 
(372.0万円) 
405.9万円 
(344.6万円) 
408.0万円 
(349.9万円) 
457.6万円 
(392.8万円) 
平均労働時間 
(一般政府非営利団体を除く被雇用者) 
1839時間 1762時間 1776時間 1662時間 
時間当たり賃金 2375円 2303円 2303円 2754円 
最低賃金 668円 713円 749円 961円 
平均年間給与中央値レシオ 1.174 1.178 1.166 1.165 
平均賃金最低賃金レシオ 3.791 3.426 3.264 2.790 
消費者物価指数 
(持家の帰属家賃を除く総合) 
93.8 94.3 93.2 102.7 
実質賃金 2532円 2443円 2471円 2681円 

https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/jikeiretsu/xls02/m03.xlsx

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022s3_jp.xlsx

https://www.mhlw.go.jp/stf/wp/hakusyo/roudou/23/backdata/02-03-25.html

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200573&tstat=000001150147

民間年間給与中央値線形補完による

実質賃金2020年時間当たり賃金実質賃金が一致するように基準

ファクト

2012年から2022年にかけて労働生産性は8.4%上昇した。(4480→4856)

また、労働分配率は3.2pp上昇した。(70.1%→73.3%)

労働者が技術獲得を怠り労働生産性が停滞する様子も、企業けがその果実を手にして労働者への分配が行われないという様子も見られない。

平均労働時間の減少が顕著である

最低賃金28.3%と大幅に上昇した。(749円→961円)

格差の大きさを表す指標である、平均年間給与中央値の何倍あるかという値はほぼ変わらず。(1.166→1.165)

また同じく格差の大きさを表す、平均賃金最低賃金の何倍あるかという値が低下。(3.264→2.790)

考察ファクトを基に、評価等も加えたもの

労働生産性と労働分配率が共に高まったのに平均給与の伸びが弱い理由として、平均労働時間の減少が大きいことがあると考えられる。主たる生計維持者でない者や定年後の短時間労働者の増加により、シンプソンのパラドクスが強く表れているのではないか

週5の8時間労働を続けているような、労働時間が変わらない人では実質で1割(+定昇分)ほど増えている可能性が高い。

アベノミクストリクルダウンに重点を置いたものだとそもそも思わないが、労働生産性上昇での富が労働分配率上昇で滴り落ちる、ということは起きていたのではないか

GDPの速報値から2023年労働分配率は70%程度への低下が見込まれる。これは不況でない時としては依然低い数字ではない。

anond:20240526091021

2024-03-24

メルカリに「アメ車 3個セット 売り切り!」なる出品がある。405万円。

https://jp.mercari.com/item/m53565112603?utm_medium=share&utm_source=ios&source_location=share

これ、なんかヤバそうな匂いするけど

なんですかね

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