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はてなキーワード: DFとは
貿易関係の増田が現状をまとめてくれてたので（anond:20260313174445）、自分はもう少し踏み込んで「今後50%くらいの確率で起こりうる最悪の展開」について書いてみる。電力・ガス関係の仕事をしている立場から。
先に言っておくと、これは「確実に起こる」話ではない。ただし「起こってもおかしくない」話だ。
■前提の整理
まず数字の確認から。日本の電源構成のうちLNG火力は約3割。日本のLNG輸入における中東依存度（カタール＋UAE＋オマーン）は約11%。「なんだ、たった11%か」と思った人は少し待ってほしい。
問題は3つある。
1つ目。カタールは世界のLNG輸出の約20%を占めるメガサプライヤーだということ。カタールが止まると「日本のカタール依存5%」の問題ではなく、世界のLNGスポット市場全体が干上がる。3月2日にJKM（日韓向けLNG指標価格）が一時40%近く跳ねたのはそのため。カタールのラアス・ラファーンもメサイードも攻撃を受けて生産停止中で、仮にホルムズ海峡が明日開いても施設が直るまでLNGは出てこない。
2つ目。LNGは石油と違って「備蓄」がほぼ効かないこと。石油は254日分の国家備蓄がある。一方LNGは事業者在庫で約3週間分しかない。なぜかというとLNGは-162℃で保存しなければならず、放っておくと気化する。大量に長期間貯めておくことが物理的に難しい。石油備蓄を放出しても、LNG火力発電所には石油を入れられない。燃やす燃料が違うので、発電設備の代替が利かない。
3つ目。これが一番深刻なんだが、LNGの調達は長期契約がベースになっていて、スポット市場で急に大量に買うことが構造的に難しい。オーストラリアやマレーシアからの長期契約分は今のところ動いているが、カタールが抜けた穴を全世界が同時にスポットで埋めようとするので、価格は青天井になる。欧州もカタールとの長期契約を増やしていた最中だったので、欧州勢との争奪戦になる。
ホルムズ海峡が1ヶ月以上封鎖された場合、まず起こるのはLNGスポット価格の異常な高騰。2022年のウクライナ危機の時にJKMは一時70ドル/MMBtuまで行ったが、今回はカタールの生産設備自体が物理的にダメージを受けている分、もっとタチが悪い。100ドル超えもあり得る。
この価格がどういう意味かというと、電力会社の燃料調達コストが数倍になる。燃料費調整制度があるので、これは数ヶ月遅れで電気料金に反映される。単純計算で家庭の電気代は今の1.5倍〜2倍。産業用はもっと厳しい。
ここまでは「高くなるけどモノはある」フェーズ。
問題は4月以降だ。3週間分のLNG在庫を食い潰しながらスポット調達で凌ぐ状態が続くと、電力会社のLNG調達が物理的に追いつかなくなるポイントが来る。
貿易関係の増田が書いてた「船の燃料（重油）自体が不足する」問題がここで効いてくる。LNGを運ぶ船の燃料は重油で、その重油は中東原油から精製する。つまり原油が入ってこないとLNGを運ぶ船が動けなくなるという、エネルギーのデッドロックが発生する可能性がある。石油備蓄を船舶燃料に回すかどうか、という判断を政府は迫られる。
夏場は冷房需要でピーク電力が跳ね上がる。2024年度の電源構成でLNG火力は約29%を占めていて、しかもLNG火力は需要の変動に対応する「調整電源」として使われている。つまりピーク時にLNGが足りないということは、ベースロード（石炭、原子力）では賄えない部分が丸ごと消えるということ。
現実的に起こりうるのは、まず企業向けの大口電力の使用制限から始まって、段階的に節電要請が強化され、最終的に計画停電に至るパターン。東日本大震災後の2011年夏に経験した「計画停電一歩手前の綱渡り」が、今度は全国規模で起こりうる。
ただし2011年と決定的に違うのは、今回は原発を「再稼働させたくてもそう簡単にはできない」ということ。現在稼働中の原発は限られており、追加再稼働には審査と地元同意が必要で、この危機に間に合う時間軸ではない。
コロナ禍との本質的な違いは、コロナは「人の移動が止まった」危機だったが、今回は「モノの根幹であるエネルギーが止まる」危機だということ。
コロナでは巣ごもりしていれば命は守れた。電気もガスもネットもあった。今回、仮に計画停電が実施されたとして、それはリモートワークも、データセンターも、冷蔵・冷凍のサプライチェーンも、病院のバックアップも全部影響を受けるということ。
都市ガスも連動する。東京ガスや大阪ガスの原料はLNGそのもの。ガスが止まると都市部の給湯・調理だけでなく、ガスコージェネレーションで自家発電している大型商業施設やデータセンターも影響を受ける。
さらに言えば、石油化学のナフサが入ってこなくなることで「プラスチック」が消える。ナフサの在庫は20日分程度しかない。医療用の使い捨て器具、食品包装、自動車部品、電子機器の筐体。プラスチックが作れないということは、ほぼすべての製造業が止まるということ。
コロナ禍では飲食や観光が壊滅的な打撃を受けたが、製造業はなんとか回っていた。今回は製造業の根幹が止まりかねない。GDPへの影響はコロナ以上になる可能性がある。
エネルギー輸入コストが激増すると貿易赤字が一気に膨らむ。エネルギー価格高騰→貿易赤字拡大→円安→輸入コスト増→さらなる貿易赤字、という負のスパイラルに入る。最悪シナリオとして1ドル200円という予測まで出ている。
日銀はインフレ対応で利上げしたいが、利上げすると中小企業が死ぬ。利上げしないと円安が止まらない。財政出動したいが、円安で国債が売られると長期金利が上がる。完全な政策のトリレンマに陥る。
地銀の話をすると、JGB（日本国債）のポートフォリオを大量に抱えている地方銀行は、金利上昇で含み損が一気に拡大する。ここにエネルギーコスト増で疲弊した中小企業の与信悪化が重なると、地銀の財務が急激に悪化する可能性がある。
■希望的な要素
一応、最悪を免れるシナリオも書いておく。
まず中国の仲介。中国もホルムズ海峡封鎖で相当困っているので、イランとの外交ルートで停戦を仲介する強いインセンティブがある。中国は既に独自の協議を始めており、これが機能すれば事態の長期化は避けられるかもしれない。
次に、米国のLNG増産。トランプ政権は化石燃料推進を掲げているので、米国産LNGの緊急増産と日本への優先供給は政治的にもあり得る。ただし米国の液化設備にも処理能力の上限があるので、すぐにカタールの穴を埋められるわけではない。
オーストラリアからの追加供給も期待できる。日本のLNG輸入の約4割はオーストラリアで、こちらはホルムズと無関係。ただしオーストラリアも長期契約ベースで動いているので、契約外の追加分をどれだけ出せるかは未知数。
あとは原発の緊急再稼働。政治的ハードルは極めて高いが、計画停電が現実になれば世論が変わる可能性はある。
■まとめ
今の状況を第一次石油危機と比較する人がいるが、あの時は「石油が高くなった」話だった。今回は「石油もLNGも物理的に入ってこない」状態が起こりつつある。しかもLNGには石油のような大規模備蓄がない。
政府の「直ちに影響はない」は嘘ではない。LNGの事業者在庫3週間分はまだある。石油備蓄254日分もある。ただし「直ちに」の先に何があるかを今のうちに考えておく必要がある。
個人でできることは限られているが、電力需要のピークを避ける行動（夏場の昼間の電力消費を抑えるとか）は意味がある。あとプロパンガスの人は早めに充填しておいたほうがいい。
これが杞憂に終わることを祈っている。
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【3/14 追記】
「LNGを運ぶ船の燃料は重油」という記述に対して「本当に専門家か？」とツッコミをいただいたので訂正する。LNG運搬船は輸送中に自然気化するボイルオフガス（BOG）を燃料に使える設計が主流で、古い蒸気タービン船は昔からそうだし、最近の新造船はDFDE（デュアルフュエル・ディーゼル電気推進）やME-GI/X-DFエンジンを積んでいてLNGと重油の両方で動く。つまりLNG船は自分の積荷を燃やして走れるので、重油が尽きたらLNGが運べなくなるというデッドロックの説明は不正確だった。申し訳ない。
ただし本筋の論点は変わらない。問題はLNG船以外の船だ。原油タンカー、石炭を運ぶバルカー、コンテナ船、これらは依然として重油（VLSFO）が主燃料で、その重油は原油から精製する。原油の供給が細ると、石炭・食料・工業資材を運ぶ船の燃料が不足して海上輸送全体がボトルネックになる。LNGだけ船が動いても、石炭火力用の石炭が来なければ電力の穴は埋まらないし、食料や化学原料の輸入にも支障が出る。エネルギーのデッドロックは「LNG船が止まる」ではなく「LNG以外の海上輸送が止まる」という形で起きる。
指摘してくれた人、ありがとう。
【3/14 追記2】
ブコメで「なぜ日本の事だけで予測をたてるのか。影響範囲はもっと広くて備蓄がない国も沢山ある」という指摘をいただいた。これは完全にそのとおりで、自分の書き方が日本視点に閉じすぎていた。
実際にはこの危機のもっと怖い部分は「日本に届くまでの途中」で起きる。日本向けのLNGや原油は、中東からまっすぐ日本に来るわけではない。マラッカ海峡を通り、シンガポールやマレーシアの沖を経由する。オーストラリア産のLNGだって、インドネシア近海を通る。この「途中の海域」と「中継港」が平常どおり機能する前提で、みんな話をしている。だがその前提が崩れる可能性を考えるべきだ。
ホルムズ海峡封鎖の影響を最初にまともに食らうのは、備蓄が薄い国々だ。パキスタン、バングラデシュ、スリランカあたりはLNG在庫が数日分しかない。これらの国で電力危機が起きると社会不安が一気に高まる。スリランカは2022年に経済危機で政権が倒れたばかりだ。パキスタンも政情が安定しているとは言い難い。こうした国で政府が倒れたり、秩序が崩壊したとき何が起きるか。
まず考えられるのが、中継港での政府による積荷の接収だ。日本向けのLNGタンカーがたまたまある国の港に寄港中、あるいはその国の領海を通過中に、「国家の緊急事態」を理由に拿捕・徴発される可能性だ。国際法上は当然違法だが、自国民が凍えているときに他国向けの燃料を素通りさせる政府がどれだけあるだろうか。2022年のスリランカ危機では港に停泊中の燃料船を事実上差し押さえた前例がある。
次に海賊。ソマリア沖の海賊問題は近年やや沈静化していたが、あれはアデン湾に各国海軍が常駐して護衛していたから成り立っていた話だ。各国の海軍がホルムズ方面に戦力を集中させたら、マラッカ海峡やスールー海、ベンガル湾あたりの警備は手薄になる。エネルギー危機で周辺国の治安が悪化すれば、高価なLNGや原油を積んだタンカーは格好の標的になる。
さらに言えば、日本がスポット市場で買い付けたLNGカーゴが、途中で他国に「横取り」される可能性もある。2021年にはパキスタン向けのLNGカーゴが、より高い価格を提示した欧州のバイヤーに航路上で転売されたケースがあった。売り手市場では契約のモラルが崩壊する。逆に言えば、日本が買ったカーゴが到着前に他のバイヤーに奪われることも理屈上はあり得る。
つまり、日本のLNG在庫が何週間分あるとか、オーストラリアからの長期契約があるとか、そういう計算は「海上輸送路が平常どおり機能する」という前提に立っている。その前提自体が、周辺国の政情不安・海賊・中継港でのトラブルによって崩れるリスクがある。日本の問題を日本だけで考えても意味がない、というのはまさにそういうことだ。
オレオレFCは31日、MF内田が百年構想リーグと、2026／27シーズンのキャプテンに就任すると発表した。静岡県熱海市出身の内田は新人だった昨年はボランチとして20試合に出場した。
19歳での就任はクラブ史上最年少で、昨年まで3年連続で務めた鈴木潤が海外移籍を果たしたため、4年ぶりの後任に注目が集まっていた。クラブを通じ「高卒、プロ2年目で鈴木潤さんが務めていた大役を任された事により一層の責任を感じています。プロとしても、1人の社会人としても、まだまだ未熟な僕ですが、クラブ全体、選手全員、ロイブルファミリアの皆様で支え、背中を押し合い、心を一つにたくましく成長していきたいと思います」と抱負を語った。
今も再販のアバンテは人気だし、いつか組んでみたいわ・・・（結構な金額だけどｗ）
エアロアバンテのラジコンはDF-02シャーシっていう初心者⇒中級者向けの樹脂シャーシラジコンなんで、かなり扱いやすくて楽しいぞ！
走り自体も初代アバンテみたいに複雑で重量のあるマシンじゃないのでかなり軽快！
ただ、結構前のシャーシなので破損した時の部品に関してはRCショップの通販とかでアフターパーツが無いとちょい厳しい・・・。
（自分はいちいちそろえるのがめんどくさかったのでエアロアバンテもう一台買って、ボディはフリマアプリで売るみたいなことをしていた・・・）
ミニ四駆と違ってボディは透明なポリカボディなので塗装にはポリカ用のスプレーが無いといけないのもちょっとハードルかもしれない・・。
サーボや受信機、スピードコントローラーは今は中華製の安いヤツが有るのでそれでそろえてもよし、タミヤのファインスペックセットを買ってもよし。
まるでエンデニルみたい😻
dorawiiより
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おまいうｗ
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日本語の完全パングラムを作ってください。できたら、最後にプログラムで完全パングラムであることを確認してください
あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん
下に検証プログラム（Python）を実行し、各文字が1回ずつ現れることを確認しました。
# 日本語ひらがな46文字の完全パングラムを検証します from collections import Counter import pandas as pd import re # 対象とする文字集合（現代のひらがな46文字：ゐ・ゑは含めない） hiragana46 = list("あいうえお" "かきくけこ" "さしすせそ" "たちつてと" "なにぬねの" "はひふへほ" "まみむめも" "やゆよ" "らりるれろ" "わをん") # 提示する完全パングラム（ひらがな46文字を各1回ずつ） pangram = "あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん" # ひらがなのみを抽出（安全のため） filtered = "".join(re.findall(r"[ぁ-ゖ]", pangram)) # 出現回数をカウント cnt = Counter(filtered) # 検証ロジック is_perfect = ( set(hiragana46) == set(filtered) and # 同じ文字集合か all(cnt[ch] == 1 for ch in hiragana46) and # 各1回ずつか len(filtered) == len(hiragana46) # 文字数一致（=46） ) # 集計表を作成 df = pd.DataFrame({ "かな": hiragana46, "出現回数": [cnt.get(ch, 0) for ch in hiragana46] }) from caas_jupyter_tools import display_dataframe_to_user display_dataframe_to_user("ひらがな46文字の出現回数", df) print("パングラム文字列：", pangram) print("総ひらがな数：", len(filtered)) print("ユニークひらがな数：", len(set(filtered))) print("完全パングラム判定：", "はい ✅" if is_perfect else "いいえ ❌")
総ひらがな数：46
😠💢💢💢💢💢💢💢
ここ数年、ずっと「周りに迷惑をかけたくない」「弱いところを見せたくない」と思って、自分の気持ちを押し込めてきた。家族や友達には笑顔で接しているけれど、心の奥では不安や孤独に押しつぶされそうになることもあった。
でも、ある日ふと気づいた。誰も私のことをそんなに気にしていないし、自分を大切にすることは決してわがままではない、と。
それから少しずつ、小さな勇気を出すことにした。たとえば、昔好きだった趣味を再開したり、やりたかった勉強に少しずつ手をつけたり。最初は恥ずかしかったけど、やってみると心が少しずつ軽くなるのが分かった。
もちろん、まだ不安な日もある。周りの目が気になったり、失敗したらどうしようと悩んだりもする。でも、自分の気持ちに正直になることで、少しずつ前向きになれる。
この日記を読んでくれる人がいるなら、同じように自分を抑えてしまうことがあるなら、ほんの少しでも勇気を出してみてほしい。完璧でなくてもいい、自分に正直でいることが、人生を少しずつ楽にしてくれる気がする。 forms.osagenation-nsn.gov/data/form_81864/files/element_13_b638972caceca0eac98b079b56d3b661-4fd8epvt.pdf.tmp
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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
[三ツ沢球技場] - Jリーグ王者の横浜F・マリノスが、高校サッカー界の強豪・市立船橋高校と対戦。格の違いを見せつけたいマリノスだったが、市立船橋の粘り強い守備と最後まで諦めない姿勢に苦しみ、PK戦までもつれる激戦となった。
試合は序盤からマリノスがボールを支配し、幾度となくチャンスを作るものの、市立船橋のGKを中心とした堅守をなかなか崩せない。前半をスコアレスで折り返すと、後半に入り試合が動く。
後半15分、マリノスはFW〇〇がDFラインの裏に抜け出し、冷静にゴールネットを揺らし先制に成功する。しかし、市立船橋もすぐさま反撃。後半25分、MF〇〇のクロスボールにFW〇〇が頭で合わせ、同点に追いついた。
その後も両チーム一進一退の攻防が続くが、互いに決定機を決めきれず、試合は延長戦へ。延長戦でも決着はつかず、勝負はPK戦に委ねられた。
PK戦では、マリノスのGK〇〇が2本のシュートをストップする活躍を見せ、4-2で辛くも勝利を収めた。
試合後、マリノスの〇〇監督は「市立船橋の粘り強さは想像以上だった。我々も多くの課題が見つかった試合となった」とコメント。一方、市立船橋の〇〇監督は「選手たちは最後まで諦めずに戦ってくれた。この経験を今後に活かしたい」と語った。
ワイ: 以下のようなSQLでデータ取得するとします。さて、アイテムの多様性を計算してね。つまり、類似アイテムばかり送りすぎてないかを調べてね。多様性は、ユニークアイテムやdescriptionの類似度などを活用してね。
ワイ: itemが多すぎるのでmergeは時間がかかります。descriptionの処理は、item_idをキー、descriptionをvalueとした辞書を使って処理しなさい。
ワイ: だからさ、descriptionのデータはdfに入れずに処理しろっていってんの。やり直し
ワイ: あのさ、トーカナイズで重複が発生するでしょ？だからitem_id一つに対して1回だけtokenizeを実行してそれを辞書に入れるようにしてほしいんですよ。
そこから、女子サッカー日本代表も見るし
なんならそれぞれのアンダー世代の日本代表の試合も見るようになったんだよ
今日もu17アジアカップのベスト4かけた試合があったん知ってるか？
まあ、結果として負けたんだけど
負けを受け止められないんだよね
俺が負けたわけでもないのにさ
負け方とかも凄く嫌なんだよ
まず、温存作戦に失敗したんだよ
決勝まで試合するならあと3試合あるから、ベストメンバーを使わない選択肢した
んで、負けてるの
これがお粗末過ぎる
しかも、前までの3戦全部キーパー違うんだけど、一番失点して判断ミスも多かったキーパー使ってるのもしんどかった
失点パターンもほとんど全部同じで、足の速い選手を日本のDFの裏に走らせるっていう超シンプルなやつで失点
4試合7失点じゃそりゃあ勝てないよ
相手が強いとか、スーパーゴール決められちゃうとか、戦術的に対応不可能みたいなパターンがあるなら、相手の勝ちだったで割り切れるんだけど
不貞の証拠を押さえられた中村は3月26日にX氏と面会。自筆の謝罪文を提出した上で、500万円を解決金として支払う示談書を作成したのだった。
《証拠写真多数》「頬に手を添えて引き寄せるように…」広島カープ・中村奨成（24）“車中不倫キス動画” 不倫相手の夫には自筆の謝罪文を提出
https://bunshun.jp/articles/-/66487?page=2
「『週刊新潮』が香川のセクハラ暴走行為を報じたのです。２０１９年７月、彼は知人と訪れた銀座クラブで、横についたホステスのドレスに手を突っ込み、ブラをはぎ取った。はしゃいだ揚げ句、彼女の胸を直に触りキスをしたというもの。そのためＰＴＳＤ（心的外傷後ストレス障害）を患ったという被害女性が、客の乱暴を止められなかったということでクラブのママを相手取り損害賠償請求の訴訟を起こしました」（女性誌デスク）
その後、当事者同士で示談が成立し、被害者女性は訴えを取り下げているため、「リークではめられた」「過去の話」「当事者間で解決済み」「酒の席での失敗」と香川をかばう声がある。しかし今回、香川は事実であったことを認めており、行為の内容に伴い品格が問題視されているようだ。過去の〝パワハラ〟言動も掘り返されている。
【元文春エース記者 竜太郎が見た！】謝罪だけでは許されない香川照之の「乱行」 示談成立も行為の内容で品格が問題視 ＳＮＳ時代の今、もみ消しは通用しない（1/2ページ） - zakzak：夕刊フジ公式サイト
https://www.zakzak.co.jp/article/20220830-2MACY5V47BLC7G3E4LKP6BMFIU/
世間では、「訴訟はすでに取り下げられているのになぜ？」「ホステスはなぜ蒸し返すようなことをしたのか？」などといった疑義も少なくなかった。
「訴訟を取り下げるにあたって、Aさんには示談金が支払われているようです。実際に支払われたのは、330万円以上だったと聞いていますが、香川さんの行為が強制わいせつ罪として刑事事件に発展する可能性もあった点から見れば、妥当な額だと感じますね。
ただ、Aさんとしては示談に応じた時点で『終わった話』だと理解しており、それを今回自ら改めて蒸し返したわけではないようです。ただ、香川さん本人が訴えられたわけではないとしても、著名人が関連した訴訟は、夜の街では話題になりやすいですからね……」
香川照之 3年前のトラブルがなぜいま報じられたのか…銀座の高級クラブ「ホステスたちのウラ事情」（週刊現代） | 現代ビジネス | 講談社（2/3）
https://gendai.media/articles/-/99407?page=2
坂本の所属する読売ジャイアンツに、A子さんへの扱いや妊娠中絶トラブルについての事実確認を行ったところ、以下のような回答があった。
「その女性の方には、坂本本人が『申し訳ない』とお詫びを伝えたうえ、互いの代理人弁護士を通じて●年●月（編集部注：A子さんのプライバシーを鑑み、具体的な時期を伏せています）に示談しました。今年になって女性から複数回、連絡がありましたが、示談後のことだったことから、互いの弁護士の間で再度協議し、本人同士が直接やり取りしないよう申し合わせました」
巨人・坂本勇人選手（33）が“無避妊中絶トラブル”で非情な発言「おろすならおろすで早い方がいいやろ？」「中出しし放題だもん」《証拠音声入手》 | 文春オンライン
https://bunshun.jp/articles/-/57264
「（一度目の妊娠は）相手が自分かどうかわからないので事実と異なる。中絶の詳細は聞かされておりません。（二度目の妊娠・中絶は）そのような事実があったことは聞いております。（「無理」などの発言は）事実と異なります。A子さんとは真摯に交際しており、性交渉や中絶を強制したことはありません。合意した上で決定しております」
サッカー日本代表DF・伊藤洋輝 交際女性が1年で二度の中絶 立会いを拒否〈証拠文書〉 | 文春オンライン
前回
https://anond.hatelabo.jp/20240722123310
こんばんわ。
補足があるから書くよ。
どうも脂質をずっと控え続けるように思ってる人がいるが安心しろ。
15日に1回は、唐揚げやラーメン、ミスタードーナツなど、好きなものを食っても良い。
サッカーを知らない人には申し訳ないが、脂質を抑えてバキバキの体を作った男のロールモデルとしてセルヒオ・ラモス（38歳）がいる。
https://www.instagram.com/p/CCqxHiShEc5/?utm_source=ig_web_copy_link
何にでもマヨネーズをつける男として有名で、特にマクドナルドのハンバーガーにマヨネーズをつけるのが彼のお気に入りだったようだ。
セルヒオ・ラモスはマヨネーズをはじめ、マクドナルドやピザなどが大好きだったが、そのような脂質の多い食品を制限して体をつくりはじめる。
https://www.youtube.com/watch?v=dG8N5M-omGw
この頃は右SBとしてプレイすることが多いから、このようなシャープな体だったが、後にCBにコンバートされると、セルヒオ・ラモスは屈強な体を作ることになる。
https://youtu.be/4ldXtYLkulU?si=KFtZ4EQSJu7i51Gr
脂質を抑えることに加え、より高い負荷のトレーニングを取り入れ、今ではバキバキのバイキングのようなカッコイイ体になったのだ。
近代のラ・リーガ（スペインリーグ）では、速くて強く豊富なスタミナのあるDFが求められる。
セルヒオ・ラモスが184センチと、けして高いわけではない身長でも、世界最高峰のDFとして戦えたのは、この「速さ、強さ、豊富なスタミナ」があったからだ。
ボールがFWに収まる前に、高速でインターセプトしたり、高速タックルで潰せるから味方は高い位置でポジションを取り、有利にゴールを狙えたのだ。
実はセルヒオ・ラモスも脂質制限解除のルールを15日に設定してる。
CBとして屈強な体を作らないといけないわけだが、そんなセルヒオ・ラモスでも15日に1回は友人と好きなものを食べているわけだ。
これを読んでいる、はてなデブーのあなたも、15日ルールを採用してみると良い。
唐揚げやラーメン、ミスタードーナツを控え、刺身や蒸し鶏などの脂質を控えた食事を心がけるのだ。
バターを使うパンを米に変えるなど、日本人らしく米中心の生活をすれば良い。
米の量もこれまで通りで良い。
頑張れるなら「いつもよりも50g減らしてみる」とか、きつくならない範囲内でチャレンジして欲しい。
そして、15日がきたら「唐揚げやラーメン、ミスタードーナツ」など、なんだって良い。
好きなものを食べて、また15日間、脂質を抑えて頑張るのだ。