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2025-10-20

10代の若者が「標的」にされている

世界各国のたばこ規制の取り組みのおかげで、何百万人もの人々が喫煙をやめ、あるいはやめている」と彼は述べた。

「この大きな進歩に対し、たばこ業界は新たなニコチン製品で反撃し、若者積極的ターゲットにしている。各国政府は、実績のあるたばこ規制政策をより迅速かつ強力に実施する必要がある」と彼は付け加えた。

電子タバコ使用に関する数字推定値であり、一部の国(合計109カ国、特にアフリカ東南アジアの国々)はデータ収集していない。

報告書によると、今年2月時点で少なくとも8,600万人の電子タバコ使用者が成人であり、そのほとんどは高所得国に居住している。

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2025-08-27

anond:20250825104544

高崎前橋ロケ映画ということで、具体的にはどういう関与したのか不明だが、エンドロール109シネマズ高崎が載ってるんだよね。

で、109シネマズ高崎がことし2025年8月閉館。 あと一か月公開が遅いか閉館が早ければなかった 高崎109でのさよなら上映が実現。

2025-08-24

お前ら世界の中で自分がどれぐらい恵まれているか知っ(ry

どうもごきげんよう元増田マネ

便乗増田です。

anond:20250823232313

この増田への反応に、世界比較すれば上位4%である、と言うネタがありました。それに対して物価も違うんだからそんな数字意味ねえよ、と言う話もありました。

もはや元増田とは関係がありませんが、実はOECD統計購買力平価を使って物価補正をした、平均年収データがあります

これをみることで、世界における日本労働者ポジションも知っとくといいかもですね。

ランキング

平均年収 (米ドル基準購買力平価) ←円換算(1ドル146円として)
- - - -
1 ルクセンブルク 94,447 1379
2 アイスランド 89,947 1313
3 スイス 87,468 1277
4 アメリカ合衆国 82,9331211
5 ベルギー 76,1091111
6 オーストリア 75,767 1106
7 オランダ 75,370 1100
8 ノルウェー 74,864 1093
9 デンマーク 74,022 1081
10オーストラリア 70,763 1033
11ドイツ 69,4331014
12カナダ 69,4171013
13 イギリス 63,691 930
14 ニュージーランド 62,437 912
15 スロベニア 61,776 902
16 フランス 60,608 885
17アイルランド 60,431 882
18 フィンランド 59,597 870
19 スウェーデン 59,058 862
20イスラエル 54,736 799
21 スペイン 54,564 797
22 リトアニア 52,898 772
23イタリア 51,019 745
24韓国 50,947 744
25 日本 49,446 722
26 ラトビア 45,567 665
27 ポーランド 44,211 645
28ポルトガル 40,002 584
29 エストニア 38,975 569
30 チェコ 38,489 562
31スロバキア 36,105 527
32 ハンガリー 34,996 511
33ギリシャ 32,257 471
34 メキシコ20,433 298
チリデータ無し
コロンビアデータ無し
コスタリカデータ無し
トルコデータ無し

これは何か

購買力平価というのは、「同じ商品サービスを買うのに必要お金が各国でどれくらいか」を基準にして通貨を換算したもの。つまり物価の違いを単純な為替ではなく、物価によって換算したもの

それを使って米ドル基準をそろえ、平均賃金を出してみた。

ただ、性質インフレ真っ最中にある国は過大評価される。

日本円はイメージやすくするためのもの数字のもの意味はないと思ってください。

感想

日本労働者は安いんだなあ。

2025-08-22

転職するつもりなんだけど、内定が出てからいろいろ不安になってきてあああ~

今の職場仕事がクソだが、会社としては安定している。仕事内容はほんとにだめだが。休みの日に電話かかってくるし。しか休みが多く給料もそこそこ。

転職先は休み電話絶対ないのが魅力だが、しか休み給料が少し減る。あと小さい会社だ。

本当に仕事内容と休日電話以外はいいんだよなあ今の会社上司が嫌味っぽいけど。仕事が嫌だけど。

この仕事をやり始めてから、ため息と愚痴がめちゃめちゃ有意に増えたけど。休みは多い。

電話掛かってくるからあん関係いか

ああ~給料休みを減らしてまで通常業務を楽にしたいか?したい。

耐えられるのか?年休109日に。残業なければいけるか……。残業はないと聞いている。信じていいのか?信じたい気持ちが強くて冷静な判断ができん。そもそも会社やめてぇ~!の気持ちが強すぎる時点で冷静もクソもないんだが。

この仕事内容で、安定したでかい会社だったらよかったのになー。無い物ねだりばかりだ。

2025-08-19

「ヤニねこ」の獣人アパートの部屋割りがふと気になった

「ヤニねこ」というヤンマガで連載中のケモ耳美少女動物園漫画がある。

この漫画を読む上でまっっっっったく理解しておく必要の無い情報だが、キャラクターが住んでいる獣人アパートの何号室に誰が住んでいるのがふと気になってしまった。

しかも、この漫画複数の作者による作品のため、割と背景や部屋の位置関係内装が怪しくなることがあって、なんとか辻褄合わせて答えを出してみた。

獣人アパートの造り

2階 [06][07][08][09][0A]
1階階段[01][02][03][04][05]

1巻

1巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:不明][07:入居][08:入居][09:入居][0A:不明] 2階にヤクねこ・ヤニねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:入居][05:不明]

2巻

2巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:不明][07:入居][08:ヤクねこ][09:ヤニねこ][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:入居][05:カンサイ]

3巻

3巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:不明][07:入居][08:ヤクねこ][09:ヤニねこ][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:入居][05:カンサイ] 1階に大家

4巻

4巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:タツロー][07:入居][08:ヤクねこ][09:ヤニねこ][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:入居][05:カンサイ] 1階に大家

5巻

5巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:タツロー][07:入居][08:ヤクねこ][09:ヤニねこ][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:アルねこ][05:カンサイ] 1階に大家

6巻

  • p.22 ヤニねこベランダから飛び出したシーン。ヤニねこの部屋から左に2部屋あるので、ヤニねこの部屋は08 となるので、これまでの予想(09)と変わる。
  • p.28 大家がヤクねこの部屋を訪ねるシーン。ヤクねこの部屋の右に少なくとも一部屋ある
  • p.34 大家の部屋のドアを押さえるシーン。少なくとも右に2部屋あるので、大家の部屋は02, 03 のいずれか。
  • p.62 大家が部屋から出た直後と思われるシーン。部屋の位置的には01。
  • p.89 妹子たちがヤニねこの部屋の前にいるシーン。ヤニねこの部屋の右は0A の角部屋となっているため、ヤニねこの部屋は09 となる。
6巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:タツロー][07:入居][08:ヤクねこ][09:ヤニねこ][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:不明][04:アルねこ][05:カンサイ] 1階に大家

7巻

これらを満たすとこうなる。

2階 [06:タツロー][07:ヤクねこ][08:ヤニねこ][09:入居][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:不明][02:不明][03:大家][04:アルねこ][05:カンサイ]

そうなるとデブねこ大家に用があって大家の部屋の前にいたとかで、デブねこの部屋は01, 02 のいずれかということになる。

7巻終了時点での部屋割り予想
2階 [06:タツロー][07:ヤクねこ][08:ヤニねこ][09:入居][0A:不明] 2階にハメねこ
1階階段[01:ヒキねこ][02:不明][03:大家][04:アルねこ][05:カンサイ] 1階にデブねこ

8巻

  • 8巻は部屋割りに係る情報無し

9巻

9巻終了時点での部屋割り予想

デブねこが1階っぽいので残った部屋に割り当てて、ハメねこは初期に入居者がいることが示された二階の部屋として

この巻で入居したゾクねこは残りの部屋ということでこんな感じで満室御礼?

2階 [06:タツロー][07:ヤクねこ][08:ヤニねこ][09:ハメねこ][0A:ゾクねこ]
1階階段[01:ヒキねこ][02:デブねこ][03:大家][04:アルねこ][05:カンサイ]

ヤニねこ大家の部屋がなんか不安定だったが、ヤニねこの下が大家という位置関係が確定したのが大きかった気がする。

……これで、実は2棟あったとかだったらどうしよう。謎の階段もそれで説明つきはするんだよね。

2025-08-17

糖尿病専門医カイセツ! ドカ食いダイスキもちづきさん を糖尿病患者が読んだ感想

これな。

https://togetter.com/li/2590658

https://www.dlsite.com/home/work/=/product_id/RJ01435633.html

3行で感想

といいながら、奥付にある一文を載せておく。

本文中にはかなり衝撃的な内容も一部含まれます
何を見ても大丈夫な方以外の閲覧はこ遠慮ください。
本文で不快になった場合責任は一切お取りしませんので
こ了承ください。

ワイのスペック

正直、結構糖尿病には詳しいと思いますが、素人感想以上でも以下でもない事にきをつけてね☆

0章 生活習慣病について

生活習慣病に関する基本のき。たぶん健康診断で引っかかるとパンフレットとかで保健師からいわれるやつだと思う。病院にもよく置いてあるよね。(最近中身がどうなってんのかな?は知らんけどたぶん変わってないと思う)

ただ、ここで「生活習慣病になった人が100%悪いわけではない と言うことが強調されているのが遺伝要因が強いワイとしてはありがたいなあ。

二型糖尿病場合アメリカ人対象にした遺伝糖尿病患者の推計だと、白人で3割から7割、黒人で2割から4割が遺伝的要因が強く影響しているとされている。で、実はアジア系ではよりこの率が高いと言われているが、欧米人に比べるとアジア系はその全体が二型糖尿病高リスク群になる遺伝子を持っていると言われているため、推計ができないくらいになっていると言う話もある。

一方で、生活習慣によらないイメージが強い1型糖尿病は、実は遺伝的要因はあまり関係が無いと言われている。実は原因がはっきりしている場合の方が珍しい。

そして、完全に遺伝因子の影響があると言われる糖尿病があり、MODYと言う名前区別される。ただ非常にまれ


そう言った遺伝とは別に、親が子どもに与える生活習慣についても触れられているのは、糖尿病本や生活習慣本では結構珍しい気がする。

また、一生薬を飲み続けるのか?と言う質問に明確にそうだ、といっているのも珍しいかも。他の本では、ちゃん治療すれば薬をやめられる場合もあります、とだけ言って誤魔化しているものはあるけど、早いかいかだけだよね。

そんで、生活習慣病糖尿病歴史の長い病気。なので、長期に渡って副作用が小さい薬というものが既にわかっており、薬価もめちゃくちゃ安いので(血圧が、血糖値が気になる方へ、などというサプリよりよほど安い)正直、減薬はともかく休薬は目指さず、素直にお医者相談して基礎的な薬は飲んでるのがよい、ってのがワイの意見だけど、それにも一致してる。

第1章, 第2章

ここは実際のシーンを呼び出しながら、キャラとP(筆者)が対談方式カイセツしているところで、たぶんこの本を買う人が最も期待している部分かと。

ワイも単行本と見比べながら楽しく読みました。

ドカ食いに定義があることとか、血糖値スパイクの話とか、なんで生活習慣病クラスタが騒いでいたかということが分かりやすく読めると思うよ。

また、書いてある事も王道的な解釈をきちんと沿っていて、低糖質ダイエットとかそう言う話は出てこないのもバランスが取れていると思う。

あと、帰宅してから寝る前の深夜に飯を食うより、遅くなるなら帰宅前に食べてたほうがいい、と言う話とか、お酒はいいわけけないとか。

第3章、第4章

そして、ここら辺から段々とガチ雰囲気が流れ始める。

対談方式記述が減って、段々とマジモンに。健康診断の項目解説は、マジ分かりやすくて、世の中こええぐらい分かりやすかいてありゃいいのになあと思いました。なんで引っかかったら受診すべきなのかが明確で若いりゃすい。

また、もちづきさんの例は若干太り始めているので、テーマとは話になってるけど、ここでちゃんと、日本人糖尿病肥満を伴わない例の方が多いと言うことも書かれている。

もちづきさんは暴飲暴食でなる話をテーマにしているけど、日本人は暴飲暴食など関係なく糖尿病になる人が「大半」という表現になってて、個人的にもここは強調したいと思った。

気になってるのはもちづきさん、ご家族肥満の人がいないんだよね。太るというのは才能だとよく言われるけど、これは何故かというと太る前に内蔵がやられて太れなくなるから

著者も触れているけど「インスリンが足りなくなると、細胞栄養が届かなくなって痩せる」ので、もちづきさんはドカ食いを繰り返している割には急激に太っていかない、ある程度のラインから太らないのは、既に糖代謝異常が始まっているからではないかとおびえている。

まぁ漫画的な都合だろは思うが。

なので、太ってないか糖尿病と縁がない、と思うのは危ないんだよね。ちゃんと検診受けて、自分の体に敏感になってほしい。

あと、ありがちなのは、糖尿病デブがなる病気だと思ってそれを前提に糖尿病患者に何も考えず「痩せろ」とか言うのもちょっと待ってほしい。むしろ太れなくて、筋肉がつかなくて悩んでる人の方が多いのだ。ワイもそっちのほう。最近特に


そして、高血圧。俺は糖尿病患者ではあって、高血圧モニタリングしてるけど薬は飲んでないのであんまりチェックしてなかったけど、塩分量の話もキッチリ出ててすごい。

漫画の誇張表現マジで検証しつつ、どれぐらいの問題になるかを検証しているけど、そこにさらっとベーコン2枚で塩1gとかヤバイ数字があって、もっとちゃんと気をつけようと思いました。

それから個別化医療ことなどにも触れられていて、すげえなあと。


そして、なんだけど…

たぶん先生糖尿病関係で、他の病院では手の施しようがなくなった重症患者対応するギリギリのところで活躍されているガチ臨床医なんだろうなと言うことが分かる話がこのあとゴロゴロ出てくる。

なんかやたらと糖尿病を煽った健康本を出しまくって、プレ○デントとか東洋○済とかおっさんむけ週刊誌に出てくる暇な開業医とは違って、現役バリバリ、今にも三途の川渡りそうな人をがっちり引張り上げて、こうやって暮らせば今後も楽しい事あるよたとえばアイマスとか、ってやってる人なんだろうな。論文とかウォッチしてるとこう言う人が日本にも多くいて、活躍してくださっていることはよく分かるんだけど、一般向け(?)で出す本をこう言う人が書いていることはたぶん結構珍しくて。

たとえば、腎不全で呼吸がおかしくなってから受診するケースがあるとか、もうそういう話はたぶん、最後最後、押し戻せるか戻せないかギリギリラインを頑張る先生からこそ接している事例だと思う。

それだけでも読む価値あるよこれ。

糖尿病になると寿命が延びる?

特に気になったコラムがこれ。

これね、n=1だけど、ワイの体験談でもそうなんだよ。親戚で40代糖尿病診断うけたおばあちゃん、そのあとずっと真面目に糖尿病治療を続けて、109歳で老衰で亡くなった。

ありとあらゆる病気デパートで色々な細かい病気を沢山たくさんやったけど、いずれも早期発見ができていて、治療は大変だったけど103歳で約35年前に膝に入れた人工関節が寿命で壊れるまでは自分の事は自分でできていた。

無病息災の時代じゃなくて1病息災の時代。これだけ予防医療が発達した今、一定の年齢になって一個も持病もってないやつ、俺は病院なんていったことないぜ!っていやつは逆にヤバイと思う。どんなに本人の自認が健康でも、健康診断は嘘つかないから。

ちゃんとやっていくことはマジ大事だよなと。

第5章 もちづくさんの今後の展開予想

エグい。

たぶん、この本の真骨頂がこれ。

これね、非医療関係者向けの患者本じゃ絶対に、絶対にこんな風に書かれないほどエグい。

そして、残念ながら、これまじでほっとくとこうなるんだよね。「よくある」と書いてあるのは、先生がこういう事例を扱う先生からよくあると言う事なんだと思うけど、

これはランダムにこうなる「よくある」じゃなくて、ほっとくと確実にこうなって、たまにほっとく人がいるから「よくある」と言う話だという事を認識して読むと言いと思うよ。つまりね、しっかり読んで正しく怯えることが大事だってこと。

あとね、編集者フィルタはいってないので「これは医療者として非常に許せない行為です。」とかズバリバリバリ書いてあって、これがちょっと凄みを感じる。

そして、121ページ…。これな。これな。

実際にはもちづきさんの世界人間はこの世界人間と同じ体の構造をしているかどうかは分からないとしても、漫画日常が描かれている上で地続きにかかれているのでヤバイ

あとさらっとブラック企業の害も出ててヤバイ

なお、糖尿病ありとなっているのは最初だけで、残りは糖尿病以外の病気であるのにも意図を感じる。ワイは糖尿病患者だけど、それだけじゃねーぞって話である

まとめ

ネタのつもりで読み始めて、最後健康診断ちゃんと受けよう、治療は中断しないようにちゃんとやろう、って思える本だと思います

筆者や関係者の皆様に感謝を申し上げ、増田を閉じます

ただ、一つだけ要望があります

ページ番号、付けてください。おながいします

2025-08-06

毎年同じ内容を投稿しているが、甲子園が開幕したので再投稿

日本高校野球の歪さとして、酷暑の開催と過密日程はよく言われるところだが、もっとも深刻なのは私学強豪校の過剰な部員であると思う。開幕試合勝利した創成館は104人、いま悪い意味話題広陵は164人、優勝候補筆頭の健大高崎109人で、大多数が通学圏外の「野球留学」の選手である。いうまでもなく野球は9人で行うゲームであり、ベンチ入りメンバー20である。ざっくり言えば、毎年一学年で20人ほどは公式戦にほとんど出ないまま3年間を終えることになる計算である

周知のように現在は超少子化時代で、子供におけるスポーツとしての野球に対する人気も、サッカーバスケはるか後塵を拝するようになっている。にもかかわらず、甲子園に出ている私学強豪校は、現在でも100人を超える部員を通学圏外からかき集めるという、子供の数が多くてスポーツといえば野球王様だった時代にかろうじて許されたやり方を、最近にもなってもむしろ加速させている。

その結果として何が起こっているか想像の通り。地元では有名だった中学生野球選手が、通学圏外の部員100人超えの強豪校に進学して3年間公式戦に出ることもなく、補欠やスタンド応援要員のまま(最悪の場合中退である一方、その選手地元公立校部員数の不足に悩まされ、弱体化に拍車がかかって連合チームになったりしている、という風景が広がるようになっている。かつては甲子園常連だった名門公立校も、部員100人超えの新興私学に太刀打ちできなくなっている。

こういう話をすると、「選手自由だ」という反論が返ってくる。しかし、試合に出て活躍することよりも、補欠やスタンド応援でも甲子園常連校に在籍していたことのステータス選択する自由とは、一体何なのだろうか。そんな選択そもそもおかしいのではないか、と親や教師アドバイスしなければダメだろう。そして、私学強豪で3年間補欠だった選手が、卒業後に大学企業チームで活躍している例は残念ながらほぼない。選手の実力を成長させるのは、練習以上に試合経験なのである

甲子園出場経験のない地元高校活躍し、注目されて上のレベルに進む例の方がまだ多い。例えば阪神大山佐藤は、それぞれつくば秀英仁川学院という甲子園未出場の地元高校に進学し、そこで目立つことで野球の強い大学に進学することができた。部員100人超えの私学に進んでいたら、試合に出る機会すらなかなか恵まれなかった可能性が高い。

野球留学の内容にも変化が生まれている。かつては、例えば大阪など少年野球が盛んな地区中学生が、激戦地区を避けて、甲子園出場機会を求めて地方私立に進学するというパターンが多かった。現在は、激戦地区ではなく地方出身者が、激戦地区の都会の私立に進学するパターン普通に多くなっている。少年野球の強豪チームの選手とその親が、どの高校がいいのか「品定め」しながら全国の高校選択するのが普通になっている。部員100人超えの私学が減らない原因の一つである

2010年代以降、予選の参加校数も減少の一途をたどっている。にもかかわらず、現在でも部員100人超えの私学が減っているように見えない。私立高校エゴイスティック経営戦略のために、日本全体の野球文化が掘り崩されていると言っても過言ではない。

2025-08-04

日本映画ではアニメが圧倒って言うとるけど書籍もそうやからなぁ・・・

一般書籍2024年の最大のヒット作って「変な家2」やけどこれが大体74万部

 

で、漫画はこうなっとるから

1位『ONE PIECE 108巻』: 推定 155万部

2位『呪術廻戦 25巻』: 推定 154万部

3位『ONE PIECE 109巻』: 推定 146万部

4位『呪術廻戦 26巻』: 推定 141万部

5位『呪術廻戦 27巻』: 推定 119万部

6位『ONE PIECE 110巻』: 推定 112万部

7位『SPY×FAMILY 13巻』: 推定 104万部

8位『呪術廻戦 28巻』: 推定 98万部

9位『SPY×FAMILY 14巻』: 推定 81万部

10位『HUNTER×HUNTER 38巻』: 推定 73万部

 

もろちん価格問題はあるやろうけど市場の大きさが全然違う感じはしとる

ちなみにアメリカでは別ランキングになってるから比べるのは難しいんやが

その年の書籍販売部数のランキング作ってTOP10コミックス(グラフィックノベル)が入ってくることはまずない

2025-07-27

2024年自民党総裁選挙(1回目)
合計党員国会議員
高市 早苗18172109
石破 茂1544610

長老1「高市人気すごいな」

長老2「そうだなあ。でもあいつ嫌いなんだよね」

長老3「そうなんだよなあ。朝日新聞高市叩きひどいし」

長老4「そうそう。高市はだめだよ。選挙が強い石破だよ。ぜったいに石破」

長老5「そうですな。選挙に強い石破に票をまわしましょう」

2024年自民党総裁選挙(2回目)
合計国会議員都道府県県連票
石破 茂 21518926
高市 早苗19417321

長老1「よし勝ったな」

長老2「選挙に強い石破なら選挙に勝てる」

2024年衆議院選挙 → 石破自民党惨敗

長老1「うわああ」

長老2「うわああ」

長老3「うわああ」

長老4「うわああ」

長老5「うわああ」

2025年都議会議員選挙 → 石破自民党惨敗

長老1「うわああ」

長老2「うわああ」

長老3「うわああ」

長老4「うわああ」

長老5「うわああ」

2025年参議院議員選挙 → 石破自民党惨敗

石破「私心持たず国の将来のために自分を滅してやる」

長老1「バカ死ね

長老2「バカ死ね

長老3「バカ死ね

石破「辞任の話はなかった」

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 


  

2025-07-04

ONNX -> TFLite, TensorFlow, Keras, TFJS, CoreML 変換

ONNX -> TFLite, TensorFlow, Keras, TFJS, CoreML 変換

自作ツール onnx2tf

実装している機能が多すぎるので、この記事表現していない変換オプションはREADMEを参照。TransformerやSTTやTTSやその他もろもろの一発変換に対応したつもり。onnx-tensorflow より推論効率が高いモデルを生成できる。また、onnx-tensorflowよりも対応しているオペレーションの種類が多い。

コントリビューター

コード量(code = 行)

cloc .

419 text files.

414 unique files.

174 files ignored.

----------------------------------------

Language files blank comment code

----------------------------------------

Python 300 4820 6637 37182

JSON 27 109 0 3107

Markdown 5 343 0 2061

YAML 7 42 79 586

Dockerfile 1 6 3 38

----------------------------------------

SUM: 340 5320 6719 42974

----------------------------------------

2. 使用方法

onnx==1.13.1

onnxruntime==1.13.1

onnx-simplifier==0.4.17

onnx_graphsurgeon

simple_onnx_processing_tools

tensorflow==2.13.0rc0

2-1. インストールサンプルモデルダウンロード

docker

docker run --rm -it \

  • v `pwd`:/workdir \
  • w /workdir \

ghcr.io/pinto0309/onnx2tf:latest

pip

pip install onnx2tf -U

モデル

wget https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/0.0.2/resnet18-v1-7.onnx

2-2. 基本の「き」

TFLite を出力。

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx

2-3. 基本の「ほ」

TFLite変換 + 完全体の saved_model を出力。

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -osd

2-4. 基本の「ん」

TFLite変換 + 全OPの精度チェック。

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -cotof

2-5. Keras

.h5 はイロイロと問題があるので、現状最新のフォーマット keras_v3 フォーマットで出力。

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -okv3

.h5 を生成するとき

https://www.imdb.com/es/list/ls599679681/

https://www.imdb.com/es/list/ls599679681/copy/

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -oh5

2-6. TFLite の入出力名を魔改造

# Custom flatc binary for Ubuntu 20.04+

# https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/issues/196

wget https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/1.7.3/flatc.tar.gz \

&& tar -zxvf flatc.tar.gz \

&& sudo chmod +x flatc \

&& sudo mv flatc /usr/bin/

# Custom flatc binary for Windows

# Set the environment variable paths appropriately on your own.

# https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/issues/196

https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/1.7.3/flatc.exe

onnx2tf -i resnet18-v1-7.onnx -coion

https://www.imdb.com/es/list/ls599679368/

https://www.imdb.com/es/list/ls599679368/copy/

2025-06-19

タグ

すべて

ああ勘違い (427)

バカ勢ぞろい (302)

バカみほん (279)

時代精神 (161)

グローバリズム (132)

マヌケ (116)

基本ができてない (109)

バカ丸だし (91)

世界Twitter同時革命 (89)

ポイントがズレてる (81)

2025-06-05

赤ちゃん密度ランキング

赤ちゃん密度2024年出生数÷面積

順位都道府県面積(㎢)出生数(人)赤ちゃん密度(人/㎢)
1東京22008420538.276
2大阪19055335128.001
3神奈川24175132621.239
4埼玉37983995510.521
5愛知5173455158.798
6千葉5156337646.548
7福岡4988322806.472
8沖縄2282117535.150
9兵庫8401305353.635
10京都4612129232.802
11香川187750592.695
12茨城6098139762.292
13静岡7777174392.242
14滋賀401787942.189
15佐賀244148241.977
16広島8478157651.859
17奈良369166971.814
18長崎413170001.694
19宮城7282112421.544
20三重577488961.541
21岡山7114109261.536
22群馬636293341.467
23石川418660781.452
24栃木640892611.445
25熊本7409103371.395
26富山424850781.196
27愛媛567665571.155
28山口611367771.109
29福井419143831.046
30鹿児島918689390.973
31和歌山472544570.943
32大分634159570.939
33山梨446541530.930
34岐阜1062198310.926
35鳥取350730920.882
36徳島414735470.855
37新潟1258499410.790
38宮崎773460000.776
39長野13562105120.775
40福島1378482160.596
41島根670836220.540
42青森964550990.529
43山形932346990.504
44高知710231080.438
45岩手1527548960.321
46秋田1163832820.282
47北海道83422226580.272

2025-05-15

2018年以降の曲

2018年

88. 曲名: Sign

リリース年: 2018年

歌手: 米倉千尋

89. 曲名: 桜爛ロマンシア

リリース年: 2018年

歌手: Ceui

90. 曲名: MAGICAL∞SHOWTIME!!

リリース年: 2018年

歌手: ななひら

91. 曲名: 雨露とビードロ

リリース年: 2018年

歌手: Duca

92. 曲名: Lasting moment

リリース年: 2018年

歌手: 鈴木このみ

2019年

93. 曲名: ひとひらのだいすきを

リリース年: 2019年

歌手: はな

94. 曲名: With Tomorrow

リリース年: 2019年

歌手: Duca

95. 曲名: 永遠に咲く花

リリース年: 2019年

歌手: 夢乃ゆき

96. 曲名: study§steady day!

リリース年: 2019年

歌手: 佐倉紗織

2020年

97. 曲名: ドーナドーナの歌

リリース年: 2020年

歌手: 月乃

98. 曲名: 新世界のα

リリース年: 2020年

歌手: AiRI

99. 曲名: Memoria (アマカノ2+ OP)

リリース年: 2020年

歌手: Duca

100. 曲名: 淡雪

リリース年: 2020年

歌手: 橋本みゆき

2021年

101. 曲名: 空。 (みにくい文字禍の子 ED)

リリース年: 2021年

歌手: 鈴湯

102. 曲名: Rained Tonight

リリース年: 2021年

歌手: 美郷あき

103. 曲名: ギフト

リリース年: 2021年

歌手: 霜月はるか

104. 曲名: 葬送の旋律

リリース年: 2021年

歌手: 中恵光城

105. 曲名: ハナムケ

リリース年: 2021年

歌手: Ceui

106. 曲名: Innocent Desire

リリース年: 2021年

歌手: Duca

2022年

107. 曲名: あまいろ*TeaParty

リリース年: 2022年

歌手: 茶太伏見RIKA、月城花梨

2023年

108. 曲名: 哀しみリフレイン

リリース年: 2023年

歌手: Rin'ca

109. 曲名: めぐり逢えたね

リリース年: 2023年

歌手: 瑞花 (CV: 加藤あつこ)

リリース不明

110. 曲名: 寄る辺なきこの世界

リリース年: 不明

歌手: 不明

111. 曲名: happy birthday to...

リリース年: 不明

歌手: 不明

112. 曲名: Dream of Love

リリース年: 不明

歌手: 不明

113. 曲名: 未来

リリース年: 不明

歌手: 不明

2025-04-27

久々に109に行った

昔みたいなギャル要素減ったなーと思ったけど1つだけ怖いフロアあってブランドも服も店員さんもギラギラ109だ!ってなった

本当に久々に行ったけど楽しかった

INGNIとか場所変わってなくて感動

量産型フロアがあってもはやロリータフロアか?ぐらいピンクになってて面白かった

安い雑貨屋あったからノリでかわいいヘアピン雑貨買った

109なのでとても安い、安いのにかわいい最高


てか渋谷楽しい

今日パルコヒカリエも行った

渋谷満喫しすぎていた

GW初日大成功

2025-04-10

ID:bm2ND1iP0(2)

0112 名無しさん名無しさん 2022/08/13(土) 01:04:11.35

>>109 107だけど生え抜きが重い作風やりたがるからラブコメは外部作家頼みってとこが多い

あとこれは体感なんだけど「男&男向けを好む女に読まれたい」って思う時は男向けはやめた方が良いか

作家無意識に抱えた「自分を認めなかった女への恨み」を漫画に滲ませないことが難しいんだよね

大人女性向けだと女に認められなかった女の恨みは漫画の華になるけど

男向けでは嫌がられてそれを才能のなさと誤解して漫画辞めちゃう結構いるのが勿体ないので

ID:bm2ND1iP0(1/2)

2025-04-01

[]2025年3月増田

記事文字数文字数平均文字数中央値
012694294610109.442
022585336688130.247
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102895346340119.648
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1月875229179202104.942

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2025-03-14

いまは円安なのか?(検証

ドルユーロもでかい政策で動きすぎなんだよ

 

ドル

コロナ前 108円付近

2010年代 75円〜125円

円安ピーク 162円弱

去年の底 139円

いま 148円

 

ユロ円

コロナ前 125円付近

2010年代 94円〜150円

円安ピーク 175.5円

去年の底 154円

いま 162円

 

ポン円

コロナ前 142円付近

2010年代 116円〜196円

円安ピーク 208円

去年の底 180円

いま 192円

 

豪ドル

コロナ前 78円付近

2010年代 56〜105円

円安ピーク 109

去年の底 90円 

今 94円

 

カナダドル

コロナ前 82円付近

2010年代 68〜〜106円

円安ピーク 118円

去年の底 101円

いま 103円

 

 

どう?少しは戻ってる?

でも動いてる量で言えば案外変わらないか

コロナから比べて、ユーロポンドドルあんま変わってないんだよね

これかなり偶然的だと思うんだけど(例えばユーロドルなんて、この前ドイツが動いたから今1割動いたわけで)

豪ドルカナダドルは少し安くなってる

2025-03-01

[]2025年2月増田

記事文字数文字数平均文字数中央値
01252224135495.743
022335300565128.742
032587260690100.838
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152606270520103.839
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28289828424498.144
1月772788477041109.743

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赤いきつねアニメCM、「ポルノみたい」「セクハラCM」と女性がキレて炎上してるけど何が問題なのかわからない /20250216170337(89), ■ /20250215204922(77), ■女はカードゲームができない /20250211020245(63), ■たばこってすぐに辞められるものなんでしょうか /20250202151522(62), ■結婚やら何やらに付随するもの気持ち悪すぎる /20250223213300(60), ■セクハラ疑惑かけられて泣いた /20250204092352(59), ■女が生理前にイライラしてるのが許されてるのはなんでなの? /20250226072741(59), ■セックスレス女性事情には共通点があった /20250223071053(57), ■某cm騒動馬鹿女が壊したフェミニズム /20250220135200(56), ■実際弱者男性恋愛の仕方や考え方って独特な気持ち悪さがあるんだよ /20250203103838(56), ■東京にこだわる必要、本当にある? /20250210191228(56), ■トランスジェンダー女子スポーツ参加が禁止になって喜んでるの /20250206162226(55), ■好きな女に200万円貸してブロックされた。頂き女子ではない /20250222192748(52), ■みんな何でスピリチュアル嫌いなん? /20250213205218(52), ■あと4か月で41歳になるのに妊娠した /20250214212724(51), ■アンフェチー牛は女性冤罪をきせましたよね? /20250227202163(51), ■自称弱者男性」と、「弱者男性」を馬鹿にする女たちに告ぐ /20250203190631(50), ■ナイキやばすぎ /20250220140543(49), ■恋愛って自己研鑽してないとできないものなの? /20250213185758(49), ■弱者男性相手人格否定を楽しむブコメたち /20250212171408(48), ■新世紀エヴァンゲリオン第一話が放送されたときって、どんな感じだった? /20250224162742(48), ■30〜40代になってからハマったもの /20250226115227(47), ■【追記あり新生児がかわいくない /20250207062729(47), ■「強い女」論争と弱者女性、そしてインターネットぶつかりおばさん /20250217182021(47), ■男性非モテの苦しみは女性労働問題と同質 /20250222175444(46), ■非モテ男性が救われない理由 /20250226232638(46), ■同棲中の彼氏めっちゃ喧嘩している /20250204125816(46), ■卒論指導してるんだが、色々ともう難しいかもしれない /20250203224000(46), ■公立中学校先生を今でも許せない /20250204221509(43), ■ /20250228025318(43), ■弱者男性告白されるのは殺害予告されるのと同じ /20250202140509(42), ■三大動物名前が入ってる食べ物(実際にその肉が入ってるのは無効) /20250212123152(41), ■三大タイトル地名が入ってる曲 /20250208223543(41), ■チョコ買ってきて溶かして固めるのがなんで手作りなの? /20250217012602(41), ■性被害が大した事ないと思うわけ /20250204161900(40), ■恋人借金 /20250217202848(40), ■不老不死ってデメリットなければみんななりたいよな /20250202152312(40), ■皆様が映画館で何度もリピートして見てしまった映画を知りたい。 /20250202165855(40), ■ツイフェミが許されるのは大学生までだと思うよ /20250220105113(40), ■マッチングアプリやったら死にたくなった /20250211201949(40), ■トランス女性はだめで、黒人はなんでスポーツ参加出来るのか /20250211183705(40), ■もう香川帰省したくない /20250201095349(39), ■あなたが一番美味しいと思っている食べ物を教えてください /20250207125302(39), ■スーツってかなりの社会悪だと思うけど何で反対しないの? /20250206132931(39), ■ツイフェミさんへ。レイプポルノを愛好しているのは他ならぬ女性だよ /20250227150620(39), ■ /20250211165413(38), ■化粧ってかなりの社会悪だと思うけど何で反対しないの? /20250206122139(38), ■ /20250209224314(38), ■アメリカフェミニストの間で男児堕胎することを目的妊娠するのがブームになっている /20250209132625(38), ■【追記2】親が陰謀論系に傾倒してる助けて /20250219152228(37), ■お前たちはiPhone 6sでいい /20250210122618(37), ■常にフルネームで呼ばれるキャラクター /20250219141155(37)

2025-02-14

anond:20250214145718

北海道がぶっちぎりみたい。

順位 都道

府県 アイススケート場数 偏差値

 総 数  人口10万人

あたり

並替 北 南 ↓ ↑ ↓ ↑ ↓ ↑

1 北海道 85ヶ所 1.58ヶ所 109.01

2 青森 7ヶ所 0.54ヶ所 66.63

3 長野 10ヶ所 0.48ヶ所 64.23

4 岩手 5ヶ所 0.39ヶ所 60.78

5 島根 2ヶ所 0.29ヶ所 56.60

6 栃木 5ヶ所 0.25ヶ所 55.18

6 群馬 5ヶ所 0.25ヶ所 55.18

8 福島 4ヶ所 0.21ヶ所 53.40

9 山形 2ヶ所 0.18ヶ所 52.14

10 新潟 3ヶ所 0.13ヶ所 50.19

11 福井 1ヶ所 0.13ヶ所 50.07

12 山梨 1ヶ所 0.12ヶ所 49.78

13 熊本 2ヶ所 0.11ヶ所 49.46

14 香川 1ヶ所 0.10ヶ所 49.05

15 秋田 1ヶ所 0.10ヶ所 48.89

16 富山 1ヶ所 0.09ヶ所 48.73

17 宮崎 1ヶ所 0.09ヶ所 48.61

18 兵庫 4ヶ所 0.07ヶ所 47.83

18 愛媛 1ヶ所 0.07ヶ所 47.83

20 滋賀 1ヶ所 0.07ヶ所 47.79

20 山口 1ヶ所 0.07ヶ所 47.79

22 沖縄 1ヶ所 0.07ヶ所 47.75

23 大阪 6ヶ所 0.07ヶ所 47.67

24 福岡 3ヶ所 0.06ヶ所 47.31

25 愛知 4ヶ所 0.05ヶ所 47.06

26 岡山 1ヶ所 0.05ヶ所 47.02

27 岐阜 1ヶ所 0.05ヶ所 46.90

28 京都 1ヶ所 0.04ヶ所 46.45

29 広島 1ヶ所 0.04ヶ所 46.33

30 茨城 1ヶ所 0.03ヶ所 46.29

31 千葉 2ヶ所 0.03ヶ所 46.21

32 東京 4ヶ所 0.03ヶ所 46.13

33 埼玉 2ヶ所 0.03ヶ所 46.05

34 神奈川 2ヶ所 0.02ヶ所 45.80

全国 172ヶ所 0.14ヶ所

単位人口人口10万人あたり (2015)

2025-02-03

子供が男だったか中絶したい

こんな事誰にも言えないからさ。

子供は既に2人いて両方男の子

絶対女の子が惜しかたから頑張って子作りしたのにこの間の検診したら男の子だった。

男3人とかマジでいらない、というか無理。

街で男の子3人の家族見ると「あー女の子欲しくて頑張ったんだろうなー」って思っちゃう

男3人育てたい人間かいないだろ。

まれ子供性別選べるなら殆どの人が男1女1にするでしょ。

何で男の子の服はあんなに可愛く無いうえにバリエーション無いんだよ。

子供ピアノとかバレエとか習わせたかった。

大きくなったら一緒に109行って買い物したかった。

登園前に可愛い編み込みとかしたかった。

何でまた男なんだよ。

Switch3台とか買いたくない。

くだらない喧嘩毎日しんどい

年頃になって3人分の大量シコティッシュ片付けるのキツすぎる。

子供男3人育ててる家はどんなモチベーション子供育ててるの。

私は女の子が欲しかった。

[]2025年1月増田

記事文字数文字数平均文字数中央値
012563264727103.337
022209288507130.640
032292277385121.043
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062320299295129.041
072547259821102.041
082590271530104.839
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112326381554164.050
121777248387139.844
132585338475130.941
142429292957120.640
15242822060190.937
162234238471106.743
17217121280198.037
182706276400102.141
192483265982107.144
204028423801105.248
213307344309104.144
22314829028192.242
233080320100103.940
24338832388695.638
252210247438112.042
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27323130877295.640
282866354113123.642
293234325231100.639
302857296949103.942
313075336084109.342
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2025-01-24

コイツなんや

y_noz 僕の知るFIRE は、その専門性社会還元する、経済的あるいは単に情報知識という面で欠乏してる人たちのために時間を使うボランタリー思想なんだけど、なんか本邦ではそこがスルッと抜け落ちてるよなあ

2025/01/23 リンク 🌟109🌟

なんや109ファッションデパートかよ🤔

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