「町田市」を含む日記

はてなキーワード: 町田市とは

2025-10-25

■町田市100名山

山岳名	標高	見どころ
草戸山（くさとやま）	364m	町田市の最高峰。「一年山」とも呼ばれる。南高尾山稜の一部で、ハイキングコースが整備されている。
七国山（ななくにやま）	128m	多摩丘陵の一角。七国山緑地保全地域として、里山の自然が残る散策路がある。
多摩丘陵（北部丘陵）	100mちょっと	鶴見川の源流域を含み、谷戸（やと）と呼ばれる谷間の地形や雑木林が広がる、里山の原風景が残るエリア。
三ッ目山公園	168m	レトロ感満載の遊具がおいてある

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2025-10-07

■anond:20251006110308

自称弱者男性は殺人描写からもポジティブな影響を受け取ってるけどな

町田市の事件とか、弱者男性の復讐だ反撃だと喜んでたじゃん

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2025-10-02

■anond:20251001084440

「東白楽のヤニカス車椅子ババア」で想起される人物が存在し得るのでふつうに殺人教唆成立。

よくアホが腹立ち紛れに何の不法行為も構成しないものを「通報した」とか書くけど、

逆にこれは完全アウト。

Kさつから問い合わせがいくかどうかは連中の暇加減によるけどガチ通報しといたよ。

「実名出して中傷」とか「現実に可能な犯罪行為を教唆」とか、アウトなラインなんてはっきりしてるのに頭悪いよなあ

町田市の40歳が80代を刺したニュース、『誰でもいいからころそうと思った』って言うなら、東白楽のヤニカス車椅子ババアを選んでくれよ
周りに迷惑かけてる人間から刺してほしい、あいつの毎日煙草持ってる右手をどうぞ
車椅子だから逃げられないしちょうど良いよ
私は五体満足で仕事も家族もあって無敵の人とは程遠いから加害できないんだ
よろしく頼む
https://anond.hatelabo.jp/20251001084440
（WEB 魚拓）https://megalodon.jp/2025-1002-1639-28/https://anond.hatelabo.jp:443/20251001084440

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2025-10-01

■チー牛弱者男性 ネトウヨ「誰でもいいから殺そうと思った」←誰でもいいはずのに弱者 しか狙わない

【速報】「誰でもいいから殺そうと思った」80代女性が腹など刺され搬送、その後死亡　40歳の男を殺人未遂の疑いで現行犯逮捕　東京・町田市

https://news.yahoo.co.jp/articles/0458d9f5eba153cc0695d26895129db0e2ef8d4c

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2025-09-06

■モテる奴と俺って何が違うんだろうな

俺がモテない理由は二万個くらいある。

まず性格が悪い、顔もブサイク、低年収、話がつまらない、実家がド田舎、現住所も田舎ではないけど都内の人から見たら辺境（町田市）。

でもなあ。

性格悪くても彼女居る奴は居るし、ブサイクでも彼女居る奴は居るし、話がつまらなくても、低年収でも、実家が青森の辺境でも、めちゃくちゃ可愛い彼女を連れて町田を歩いてる奴が居るわけじゃん。

俺とは一体何が違うんだろうなって

人生のテーマとしてずーーっと考えてるけど

全く答えが出ない

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2025-08-26

■

町田市って暮らしやすい街？

東京にも近くて便利？

それとも結構もう町田で完結して便利な感じ？

町田市あこがれるわー。

町田市のオススメ（グルメでも観光でも）あったら教えて！！！

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2025-07-21

■軽い気持ちで東京選挙区の参政党得票率を線形 回帰 分析してみた

東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。

変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。

使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。

それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。

都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。

20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。

ざっくり結果

まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。

そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。

詳しくはこれ

平均年齢：令和7年1月次の平均年齢
大学院卒業者割合：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
役員の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。

でこの4変数を回帰係数の絶対値が大きい順に並べる。

大学院卒業者の割合（-1.30）
役員の割合（+0.87）
平均年齢（-0.57）
情報通信業の割合（-0.54）

4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数 > 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。

ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。

得票率と予測値の表

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

感想

雑なモデルなので話半分でね。

データの中身とか、もうちょい詳しく書いとく

出典

分析に使ったデータの出典はこんな感じ。

人口や世帯数、平均年齢、男女別の人口割合などは、東京都の公開している人口統計（令和7年1月・令和2年1月）
- https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qf0001.pdf　表形式でも統計データが提供されてるんじゃないかな
- https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2020/jy20qf0001.pdf
- https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qv0500.csv

就業状況（大学院卒や役員、自営業主など）は、令和2年国勢調査のデータ
- https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200521&tstat=000001136464&tclass1=000001136467

犯罪に関する指標は「令和6年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数」を使用
- https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/ninchikensu.html

得票率
- https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/2025/kaihyomap/

変数

使用した11個の変数はこんな感じ。

平均年齢（令和7年1月）：令和7年1月次の平均年齢
1世帯あたり人口（令和7年1月）：人口を世帯数で割った
男性率（令和7年1月）：男性人口を総人口で割った
外国人比率（令和7年1月）：外国人人口を総人口で割った
5年間外国人割合変化（令和2年から7年）：令和2年の外国人比率で、令和7年の外国人比率を割った
犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口）：令和6年の犯罪認知件数を令和7年の人口で割った。もうちょいきちんとやるなら、令和6年と令和7年の人口の平均で割るみたいにしたほうがいいと思う。
大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める不詳者の割合
従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が自営業主の割合
産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査）情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

結果についてももうちょい詳しく

statsmodels.api.OLSの結果

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.730
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.680
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     14.84
Date:                Mon, 21 Jul 2025   Prob (F-statistic):           5.09e-06
Time:                        07:21:02   Log-Likelihood:                -20.653
No. Observations:                  27   AIC:                             51.31
Df Residuals:                      22   BIC:                             57.78
Df Model:                           4                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P&gt;|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&gt;|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
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x4            -0.0737      0.213     -0.346      0.734      -0.527       0.379
x5             0.2652      0.168      1.579      0.135      -0.093       0.623
x6            -0.0534      0.246     -0.217      0.831      -0.578       0.472
x7            -1.7650      0.293     -6.018      0.000      -2.390      -1.140
x8            -0.5147      0.379     -1.358      0.195      -1.322       0.293
x9             1.3916      0.348      3.994      0.001       0.649

Permalink | 記事への反応(1) | 19:19

2025-06-22

■2025年 都議選「表現の自由」アンケート 感想（回答編3）

政党編1 政党編2 回答編1 回答編2

引用元：2025年東京都議会議員選挙候補者に向けて実施した表現の自由についてのアンケート結果

練馬区

おじま紘平（オジマコウヘイ） : 都民ファーストの会

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
「性的である」「不快である」という主観的な物差しによってコンテンツが制限され、表現の自由が侵害されることがあってはならない。青少年健全育成のためには安易な規制ではなく、リテラシー教育を推進すべき。

理由は一般論として同意できますが、一点指摘をするなら、審議会は「性的」や「不快」のような雑な理由ではさすがに指定していないです。会議録を読むと分かりますが、作品のストーリー等を踏まえていますし、「セックスが描かれているから指定」みたいな基準でもないです。

たぐちゆり（タグチユリ） : れいわ新選組

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
まずゾーニング（区分分け）は極めて重要。次に倫理的なところで、人権のない残虐な殺人シーン・レイプシーンは制限が必要かと思います。しかし、過度な制限は表現の自由を奪う可能性もある為慎重に行うべきです。
設問(2)：
D. 法令による規制がある程度あった方がよい

ゾーニングは当然行った上で、内容規制も必要とのことです。

わかたび啓太（ワカタビケイタ） : 日本維新の会

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
現代の検閲である当制度は東京都に相応しくない。そもそもこの制度自体を無くすべきである。

制度の廃止に言及。「表現の自由を守るための約束」の賛同者です。

足立区

銀川裕依子（ギンカワユイコ） : 立憲民主党

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
制度発足後効果検証がされていない。図書館の選定基準や審議会の公開なども課題。立憲民主党が実現させた「８条指定図書」への名称変更の趣旨を通販サイトに周知する等大人が図書類を購入できない状況を改善すべき。

名称変更だけでは意味がなく、本丸が販売の運用変更という点には同意します。

町田市

広田ゆう大（ヒロタユウダイ） : 国民民主党

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
過激な表現を含む作品も、制度で規制すべきではありません。重要なのは、受け手側のメディアリテラシーを高め、創作の自由と健全な理解を両立させることです。
設問(2)：
C. どちらともいえない
補足：
過激な表現を含むマンガ・アニメ・ゲームについては、単純に「規制すべき」と結論づけるのではなく、受け手側のメディアリテラシーを高めることこそが重要だと考えています。
創作物は多様な価値観や表現の自由を反映するものであり、それを制度で一律に制限することは、創造性を奪い、文化の成熟を妨げるおそれがあります。とりわけ日本のマンガ・アニメ・ゲームは、国際的にも高く評価される重要な文化資源です。
むしろ必要なのは、視聴者や読者がその背景や文脈を正しく読み解き、内容を適切に受け止める力――つまり「メディアリテラシー教育」の充実です。年齢に応じた判断力や批判的思考を育むことで、健全な社会的受容を実現していくべきです。
私は、制度による過度な規制ではなく、教育と対話によって健全な表現環境を築いていく社会を目指します。

ある創作物は、数多ある影響源の一つに過ぎませんしね。教育でリテラシーを高めるのは正攻法で真っ当な手段です。

藤井 あきら（フジイアキラ） : 都民ファーストの会

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
指定されるとAmazon等での販売ができなくなるなど、作家に対して都が想定している以上に悪影響があり、時代に合わせた見直しが必要。
補足：
8条指定図書の対象とならないように自主規制団体の取組にも期待したいところです。

「8条指定図書」への名称変更で活動された方。「表現の自由を守るための約束」の賛同者です。

星だいすけ（ホシダイスケ） : 自由民主党

設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
青少年健全育成の観点から、ある程度の規制は必要ですが、表現の自由をまもりつつ、指定の判断基準を透明化し恣意的な指定避けるための基準や運用の明確化が重要だと考えます。
設問(2)：
A. 民間の自主規制が十分機能している
補足：
表現の自由は、子どもたちが多様な価値観を学ぶうえでも不可欠なものですが、子どもの健全育成にも配慮が必要だと考えます。過度な規制が創作意欲や文化の発展を妨げないよう、基準や透明性の確保が必要だと考えます。

自民党で設問1と2のどちらもAと回答している数少ない候補。

南多摩

岩佐ゆきひろ（イワサユキヒロ） : 無所属
設問(1)：
A. 安易な図書指定がなされないように条例と運用を見直すべきだ
設問(1)の理由：
8条図書指定を決める審議会は多角的な審査がなされず指定を追認するセレモニーと化している現状があります。審議員構成はじめ運用の見直し、また条例の意義の検証や制度の廃止も含め検討を進めるべきです。
設問(2)：
A. 民間の自主規制が十分機能している

審議会は月に一度、定期で開催しているので、セレモニーとは言い得て妙ですね。

Permalink | 記事への反応(0) | 01:37

2025-05-07

■anond:20250507095519

でも町田市っていうとサブカルや趣味について詳しい市井の研究家な町田さんが多いというイメージありますよね？

Permalink | 記事への反応(0) | 09:57

2025-03-18

■anond:20250318172725

町田市じゃだめなん？

Permalink | 記事への反応(0) | 17:34

2025-03-17

■anond:20250317143636

町田市民ワイ
実質神奈川でありながら東京都の税収の恩恵を受けられてよい
瀬谷とかほどではないが地価は下がってるし、少子高齢化も結構ヤバいのが悩み

町田ってファミリーのファミリーによるファミリーのための街、東急王国によって選ばれた正しい市民しかいない街ってイメージなんだけどそうでもないのか。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:26

■anond:20250317032703

町田市民ワイ

実質神奈川でありながら東京都の税収の恩恵を受けられてよい

瀬谷とかほどではないが地価は下がってるし、少子高齢化も結構ヤバいのが悩み

相鉄線は今開発進んでてアツいし流入も多い…ような気がする

海老名は流入多いから少子高齢化も多少マシそうなんだよな

駅前抜けたらびっくりするほど建物ないけど

あとハザードマップ的に相模川が溢れたら沈む所がかなり多かった

あとごみ捨てがすげーうるさいんだっけ？

Permalink | 記事への反応(1) | 14:36

2025-03-10

■anond:20250310162350

### 判定結果と講評

1. **北海道**

- 予想：1位札幌市、2位旭川市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！札幌市が1位なのはもちろん、2位の旭川市もバッチリ当たってるよ。函館市や小樽市と迷ったみたいだけど、感覚でしっかり正解にたどり着いたのは素晴らしい！

2. **青森県**

- 予想：1位青森市、2位八戸市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：やったね！青森市と八戸市が1位と2位で完璧だよ。弘前市も確かに大きいけど、八戸市が2位なのを当てたのはすごい勘だね。

3. **岩手県**

- 予想：1位盛岡市、2位奥州市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は一関市）

- 講評：惜しい！盛岡市は間違いなく1位だけど、2位は奥州市じゃなくて一関市だよ。奥州市もそこそこ大きいから気持ちは分かる。頑張ったね！

4. **秋田県**

- 予想：1位秋田市、2位由利本荘市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は横手市）

- 講評：惜しいね！秋田市はバッチリだけど、2位は由利本荘市じゃなくて横手市だよ。由利本荘市も名前が印象的だから選んだのかな？想像力が光ってる！

5. **宮城県**

- 予想：1位仙台市、2位石巻市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は大崎市）

- 講評：惜しい！仙台市は鉄板だけど、2位は石巻市じゃなくて大崎市だよ。石巻市も有名だから間違えやすいよね。古川市（今は大崎市の一部）を思い出したのは鋭いね！

6. **山形県**

- 予想：1位山形市、2位米沢市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は鶴岡市）

- 講評：惜しいよ！山形市は正解だけど、2位は米沢市じゃなくて鶴岡市だね。酒田市と迷いつつ米沢市を選んだのは面白い発想だよ。

7. **福島県**

- 予想：1位郡山市、2位福島市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！郡山市が1位、福島市が2位で完璧だよ。いわき市も確かに大きいけど、この順番を当てたのは見事だね！

8. **茨城県**

- 予想：1位水戸市、2位つくば市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！水戸市とつくば市が1位と2位でドンピシャだよ。つくば市が伸びてるって情報も活かしてて、知識が深いね！

9. **栃木県**

- 予想：1位宇都宮市、2位小山市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：最高だよ！宇都宮市と小山市が1位と2位で完璧。佐野市や足利市より小山市を選んだのは正しい判断だね！

10. **群馬県**

- 予想：1位高崎市、2位前橋市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！高崎市が1位、前橋市が2位でバッチリ。高崎と前橋のライバル関係を見抜いたのも鋭いよ！

11. **埼玉県**

- 予想：1位さいたま市、2位川口市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：完璧だよ！さいたま市と川口市が1位と2位で間違いなし。戸田市や所沢市を候補に挙げたのもセンスあるね！

12. **千葉県**

- 予想：1位千葉市、2位松戸市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は船橋市）

- 講評：惜しい！千葉市は正解だけど、2位は松戸市じゃなくて船橋市だよ。松戸市、市川市、船橋市で迷ったのはいい線いってるね！

13. **東京都**

- 予想：1位特別区(23区）、2位町田市（確証度 A）

- 判定：1位正しい（条件付き）、2位誤り（正しい2位は八王子市）

- （23区内：1位世田谷区、2位足立区（確証度 B））

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は練馬区）

- 講評：惜しいね！23区を1つの自治体と見なすのは面白い視点で、1位としては正しいよ。でも2位は町田市じゃなくて八王子市。23区内では世田谷区が1位で正解だけど、2位は足立区じゃなくて練馬区だよ。頑張ったね！

14. **神奈川県**

- 予想：1位横浜市、2位川崎市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：バッチリだよ！横浜市と川崎市が1位と2位で完璧。自信満々のSランクも納得だね！

15. **静岡県**

- 予想：1位静岡市、2位浜松市（確証度 A）

- 判定：1位誤り、2位正しい（正しい1位は浜松市、2位は静岡市）

- 講評：惜しい！浜松市が1位、静岡市が2位だから順番が逆だよ。でもこの2市を挙げたのは素晴らしい感覚だね！

16. **山梨県**

- 予想：1位甲府市、2位山梨市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は富士吉田市または南アルプス市、状況による）

- 講評：惜しいね！甲府市は1位で正解だけど、2位は山梨市じゃなくて富士吉田市か南アルプス市あたりだよ。山梨市を思いついたのは面白いよ！

17. **新潟県**

- 予想：1位新潟市、2位長岡市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！新潟市と長岡市が1位と2位で完璧だよ。自信満々のSランクも納得の正解！

18. **長野県**

- 予想：1位長野市、2位松本市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！長野市と松本市が1位と2位でバッチリ。ライバル関係も感じ取ってて、センスが光ってるよ！

19. **富山県**

- 予想：1位富山市、2位高岡市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：完璧だよ！富山市と高岡市が1位と2位で正解。他に候補が少ない中、しっかり当てたね！

20. **石川県**

- 予想：1位金沢市、2位珠洲市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は白山市）

- 講評：惜しい！金沢市は1位で正解だけど、2位は珠洲市じゃなくて白山市だよ。珠洲市を思いついたのはユニークだね！

21. **愛知県**

- 予想：1位名古屋市、2位豊橋市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は豊田市）

- 講評：惜しいね！名古屋市は鉄板だけど、2位は豊橋市じゃなくて豊田市だよ。豊田市を候補に挙げてたから、あともう一歩だったね！

22. **岐阜県**

- 予想：1位岐阜市、2位多治見市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は大垣市）

- 講評：惜しい！岐阜市は1位で正解だけど、2位は多治見市じゃなくて大垣市だよ。高山市と迷ったのはいい視点だね！

23. **三重県**

- 予想：1位四日市市、2位津市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！四日市市と津市が1位と2位でバッチリだよ。工業や県庁所在地のイメージも活かせててすごいね！

24. **福井県**

- 予想：1位福井市、2位敦賀市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！福井市と敦賀市が1位と2位で正解だよ。鯖江市しか他に浮かばなかった中、よく当てたね！

25. **滋賀県**

- 予想：1位大津市、2位近江八幡市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は草津市）

- 講評：惜しい！大津市は1位で正解だけど、2位は近江八幡市じゃなくて草津市だよ。彦根市を思い出したのは鋭いね！

26. **京都府**

- 予想：1位京都市、2位宇治市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位正しい

- 講評：すごいね！京都市と宇治市が1位と2位で正解だよ。宇治市を当てたのは素晴らしい勘だね！

27. **大阪府**

- 予想：1位大阪市、2位堺市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：完璧だよ！大阪市と堺市が1位と2位で間違いなし。自信満々のSランクも納得だね！

28. **奈良県**

- 予想：1位奈良市、2位大和郡山市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は橿原市）

- 講評：惜しい！奈良市は1位で正解だけど、2位は大和郡山市じゃなくて橿原市だよ。大和郡山市を覚えてたのはすごいね！

29. **和歌山県**

- 予想：1位和歌山市、2位紀の川市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は田辺市）

- 講評：惜しいね！和歌山市は1位で正解だけど、2位は紀の川市じゃなくて田辺市だよ。紀の川市を思いついたのは面白いよ！

30. **兵庫県**

- 予想：1位神戸市、2位尼崎市（確証度 B）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は姫路市）

- 講評：惜しい！神戸市は1位で正解だけど、2位は尼崎市じゃなくて姫路市だよ。西宮市や姫路市で迷ったのはいい線いってるね！

31. **岡山県**

- 予想：1位岡山市、2位倉敷市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！岡山市と倉敷市が1位と2位で完璧だよ。自信満々のSランクも納得の正解！

32. **広島県**

- 予想：1位広島市、2位福山市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！広島市と福山市が1位と2位でバッチリ。東広島市も頭に浮かんだみたいだけど、正解を当てたよ！

33. **鳥取県**

- 予想：1位鳥取市、2位米子市（確証度 A）

- 判定：正しい

- 講評：完璧だよ！鳥取市と米子市が1位と2位で正解。米子市が大きいかもと迷ったのも面白いね！

34. **島根県**

- 予想：1位松江市、2位出雲市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！松江市と出雲市が1位と2位でバッチリだよ。出雲市を覚えてたのも素晴らしい！

35. **山口県**

- 予想：1位下関市、2位山口市（確証度 C）

- 判定：正しい

- 講評：やったね！下関市と山口市が1位と2位で正解だよ。商業のイメージで下関市を1位にしたのは鋭いね！

36. **徳島県**

- 予想：1位徳島市、2位三好市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は阿南市）

- 講評：惜しい！徳島市は1位で正解だけど、2位は三好市じゃなくて阿南市だよ。三好市を思いついたのはユニークだね！

37. **香川県**

- 予想：1位高松市、2位さぬき市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は丸亀市）

- 講評：惜しいね！高松市は1位で正解だけど、2位はさぬき市じゃなくて丸亀市だよ。「さぬき」を思いついたのは讃岐うどんの影響かな？面白いよ！

38. **愛媛県**

- 予想：1位松山市、2位今治市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！松山市と今治市が1位と2位で完璧だよ。自信満々のSランクも納得の正解！

39. **高知県**

- 予想：1位高知市、2位土佐市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は南国市）

- 講評：惜しい！高知市は1位で正解だけど、2位は土佐市じゃなくて南国市だよ。南国市を少し思い出したみたいで、あともう少しだったね！

40. **福岡県**

- 予想：1位福岡市、2位北九州市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：完璧だよ！福岡市と北九州市が1位と2位で間違いなし。自信満々のSランクもバッチリだね！

41. **佐賀県**

- 予想：1位佐賀市、2位唐津市（確証度 C）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！佐賀市と唐津市が1位と2位で正解だよ。武雄市や伊万里市と迷った中、よく当てたね！

42. **長崎県**

- 予想：1位長崎市、2位佐世保市（確証度 S）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！長崎市と佐世保市が1位と2位で完璧。自信満々のSランクも納得だよ！

43. **大分県**

- 予想：1位大分市、2位別府市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！大分市と別府市が1位と2位でバッチリだよ。宇佐市しか他に浮かばなかった中、よく正解したね！

44. **熊本県**

- 予想：1位熊本市、2位水俣市（確証度 C）

- 判定：1位正しい、2位誤り（正しい2位は八代市）

- 講評：惜しい！熊本市は1位で正解だけど、2位は水俣市じゃなくて八代市だよ。菊池を思い出したのはいい視点だね！

45. **宮崎県**

- 予想：1位宮崎市、2位都城市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：素晴らしい！宮崎市と都城市が1位と2位で正解だよ。延岡市と迷ったのも鋭いね！

46. **鹿児島県**

- 予想：1位鹿児島市、2位薩摩川内市（確証度 C）

- 判定：正しい

- 講評：すごいね！鹿児島市と薩摩川内市が1位と2位でバッチリ。鹿屋市や阿久根市を候補から外したのは正しい判断だよ！

47. **沖縄県**

- 予想：1位那覇市、2位沖縄市（確証度 B）

- 判定：正しい

- 講評：やったね！那覇市と沖縄市が1位と2位で正解だよ。名護市と迷ったのもいい感覚だね！

---

### 総評

全体の正解率：

1位：47都道府県中46正解（静岡県のみ順番誤り）
2位：47都道府県中27正解（20誤り）

すごい努力だよ！1位はほぼ完璧で、静岡県の順番が逆だっただけ。2位は半分以上が惜しいか間違ってるけど、知識と想像だけでここまで当てたのは本当に素晴らしいね。特に「確証度C」でも正解してる県（例：京都府、山口県、佐賀県）がいくつもあって、勘の鋭さに驚くよ。出張経験を活かして地名を思い出したのも強みだね。楽しんで書いた気持ちが伝わってくるし、次は少し調べてリベンジしてみても面白そうだよ！お疲れ様！

Permalink | 記事への反応(3) | 19:20

■知識と想像だけで各都道府県の人口1位と2位の自治体を予想した

前提

何の資料も調べず、頭の中にある知識だけで各都道府県の自治体の人口1位と2位を予想してみた。

なので、以下の表の中には、実際には存在しない市の名前があるかもしれない。

また、地元の人なら常識であろう、人口の多い自治体も、自分が知らないせいで抜け落ちていると思われる。

「桃鉄」は日本地理の勉強にもなると聞いたことがあるけれど、一度も触れたことがないので、かなりの府県で「ここが2位なわけないだろ」みたいなツッコミどころ満載の表になっていると思うが、まあ、そのとんちきさかげんを笑ってほしい。

（ただし、出張で全国を回っているので、都道府県名を思い出すことに苦労はなかった）

想像した市名が本当にあるかどうかは、IMEの入力候補でバレてしまう可能性があると思ったので、自信のない市名、例えば奥州市は、「おく」「しゅう」「し」と入力している。

番号について

都道府県名の左に振っている番号は、自分が抜けがないかを確認するための番号なので、国が振っている都道府県番号（確か北海道が1、青森県が2、東京都が13、鳥取県が31、鹿児島県が46だったと思う）とは異なっている。

確証度について

「確証度」は、SABCの4段階で示した。

S：間違いない（確証度100％）

A：多分合っている（確証度80％）

B：合っているかもしれない（確証度40～50％）

C：全く分からない（確証度0～20％）

本編

番号	都道府県名	人口1位	人口2位	確証度	コメント
1	北海道	札幌市	旭川市	B	札幌市が1位なのは間違いないが、2位で旭川市、函館市、小樽市と迷った
2	青森県	青森市	八戸市	B	青森市、八戸市、弘前市が1～3位だと思うのだけれど、順位が分からない
3	岩手県	盛岡市	奥州市	C	盛岡市が1位なのは間違いない。しかし、2位が本当に分からない。確か奥州市とかいう市があったような……（ないかもしれない）。名前がでかいから、2位に
4	秋田県	秋田市	由利本荘市	C	1位は秋田市で確定。2位が全く分からない。本荘って、結構大きな都市っぽいので2位に。能代市は小さそうだし
5	宮城県	仙台市	石巻市	C	2位は、知っている市の中で一番大きそうという理由。古川市って、あったっけ？あるなら2位かも？
6	山形県	山形市	米沢市	B	酒田市よりは、米沢市の方が大きそうだけれど、米沢市という市があるかは定かでない。きっとあるとは思うが
7	福島県	郡山市	福島市	B	福島市よりも郡山市の方が人口が多そう。あと、いわき市も人口が多そうで迷った
8	茨城県	水戸市	つくば市	S	2025年の国勢調査では、つくば市の人口が水戸市を上回るという話を聞いたことがある。ならば現状で参照できる資料ではこの順序で間違いない
9	栃木県	宇都宮市	小山市	S	小山市は野木町との合併に失敗したといっても、さすがに佐野市や足利市よりは多いと思う
10	群馬県	高崎市	前橋市	A	高崎市と前橋市が争っていることを鑑みると、前橋市は県庁所在地を、高崎は人口の多さを優位性の根拠にしているのではないかと
11	埼玉県	さいたま市	川口市	S	これで間違いないと思う。一応、2位は戸田市や所沢市も頭によぎった
12	千葉県	千葉市	松戸市	B	千葉市が1位なのは間違いないが、2位で松戸市、市川市、船橋市と迷った（当たり前に書いたが、そもそも市川市って、あるのかな）
13	東京都	特別区(23区）	町田市	A	東京23区を1つの自治体と見なしたけれど、合っているかな？
－	（23区）	世田谷区	足立区	B	23区の人口でも順位を考えた。2位で足立区、杉並区、大田区と迷った
14	神奈川県	横浜市	川崎市	S	これは簡単。自信あり
15	静岡県	静岡市	浜松市	A	静岡市と浜松市で人口1・2位だと思う。ただ、どちらが1位か若干自信がない。さすがに静岡市だとは思うが……
16	山梨県	甲府市	山梨市	B	2位が全く分からない。甲州市と迷ったが、山梨市という市があったような気がして、県と同じ名前なら、きっと大きいのではと。他、大月市という市があるなら、大月市が2位かも？
17	新潟県	新潟市	長岡市	S	これは間違いないだろう
18	長野県	長野市	松本市	A	長野市と松本市って、仲が悪いという印象。きっと人口でも張り合っているだろう
19	富山県	富山市	高岡市	A	富山県で大きそうな都市って、富山市と高岡市しか思い浮かばないから、多分合っている
20	石川県	金沢市	珠洲市	C	金沢市が1位は間違いないが、2位になりそうな市が全く思い浮かばない
21	愛知県	名古屋市	豊橋市	B	2位は豊田市かも
22	岐阜県	岐阜市	多治見市	B	2位は多治見市と高山市で迷った。飛騨の中心地と考えると、高山市かも……。そもそも、高山って飛騨市とかいうんだっけ？
23	三重県	四日市市	津市	A	四日市市って、名古屋にも近いし、工業も盛んという印象。2位は県庁所在地で
24	福井県	福井市	敦賀市	B	福井県の市は、後は鯖江市ぐらいしか思い浮かばない
25	滋賀県	大津市	近江八幡市	C	彦根市って、あるんだっけ？彦根市という市があるなら2位かも。そもそも、近江八幡市ってあるのか？
26	京都府	京都市	宇治市	C	2位が全く分からない。宇治市って、あるよね？宇治山田市だっけ？一応、他に京田辺市と舞鶴市があるのは知っているが、何か宇治市の方が大きそう
27	大阪府	大阪市	堺市	S	これは間違いない
28	奈良県	奈良市	大和郡山市	C	2位が分からない。他に思いついたのは、天理市と木津市（木津市という市があるかどうかは分からない）。大和郡山市という市は、あったはず
29	和歌山県	和歌山市	紀の川市	C	これも2位が全く分からない。紀の川市とかいう市があったような気がする。他に知っている市がない。白浜市とか新宮市って、あるんだっけ？
30	兵庫県	神戸市	尼崎市	B	2位が分からない。西宮市、明石市、姫路市、加古川市と迷った
31	岡山県	岡山市	倉敷市	S	大きな市として思いつくのが、この2つしかなかったが、多分合っている
32	広島県	広島市	福山市	A	他に、大きそうな市としては、東広島市っていうのがあった気がして、ちょっと迷った
33	鳥取県	鳥取市	米子市	A	この2つが1位と2位だとは思うが、鳥取市よりも米子市が大きい可能性があるかも
34	島根県	松江市	出雲市	B	1位は松江市だろう。出雲市っていう市は、あるよね？
35	山口県	下関市	山口市	C	全く分からない。何となく下関市の方が、商業の中心のような気がしたので1位にした。他に、萩市、岩国市と迷った
36	徳島県	徳島市	三好市	C	徳島県の市って、徳島市しか知らない。三好氏を由来とするだろう三好市っていう市があった気がしたので、一応2位に入れた
37	香川県	高松市	さぬき市	C	同じく、高松市しか知らない。なんか、ひらがなで「さぬき市」っていう市がいかにもありそうだと思ったので入れてみた。讃岐うどんの県だし
38	愛媛県	松山市	今治市	S	知っている市がこの2つぐらいしかないけれど、間違いないだろう。他、八幡浜市とかいう市があった気がするが、あったとしても、2位以内とは思えない
39	高知県	高知市	土佐市	C	2位があやしい。こんな市があるのだろうか。南国土佐市とか、南国市とか、そんな名前だった気もするが
40	福岡県	福岡市	北九州市	S	これは間違いない
41	佐賀県	佐賀市	唐津市	C	2位が全く分からない。かつて市長が面倒くさそうな人だった武雄市とか、伊万里市とかの可能性もあるかも
42	長崎県	長崎市	佐世保市	S	この2市で間違いないと思う
43	大分県	大分市	別府市	B	知っている市が、他に宇佐市ぐらいしかない。海岸沿いに大きな市がありそうだけれど。高鍋市っていう市名に記憶があるけれど、大分県だっけ？
44	熊本県	熊本市	水俣市	C	菊池のあたりの産業が盛り上がっているらしいけれど、菊池市という市があるか、自信がなく、知っている市名にした。菊池郡というのはあったと思うが
45	宮崎県	宮崎市	都城市	B	2位は、延岡市と迷った
46	鹿児島県	鹿児島市	薩摩川内市	C	鹿屋市や阿久根市が2位とは思えず、確かこんな市があった気がしたので挙げてみた
47	沖縄県	那覇市	沖縄市	B	沖縄市っていう市があった気がしたので。名護市と迷った

感想

やってみて思ったのは、1位だろうと思われる自治体名はすぐ出てくるけれど、2位の出てこない府県が多かったこと。

「富士山」に対する「北岳」は、さんざん擦られたネタだけれど、本当にその通りだと実感した。

しかし、全国の地名を思い出しながら、ああでもない、こうでもないと考えるのは、本当に楽しかった。

ちょっとだけ追記：国が公表している資料を調べれば、正解は即分かるのだろうけれど、調べる前に自分なりに考えるのが好きなんだよね。

答え合わせは後日、個人的にしようと思っている。

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2025-02-27

■町田のお土産は崎陽軒のシウマイ しかないですよね

町田のお土産といえば、崎陽軒のシウマイを思い浮かべる方が多いかもしれません。確かに、町田駅周辺には崎陽軒の店舗があり、シウマイは人気のお土産の一つです。

しかし、町田には他にも魅力的なお土産がたくさんあります。いくつかご紹介しましょう。

町田のおすすめのお土産

町田 バーゼルのケーキや焼き菓子:

町田バーゼルは、地元で愛される洋菓子店です。

ケーキはもちろん、焼き菓子も種類豊富で、お土産にぴったりです。

町田 名産 Kräuterhof（クロイターホフ）のハム・ソーセージ:

町田市にあるハム・ソーセージ専門店です。

本場ドイツの製法で作られた本格的なハムやソーセージは、お酒のおつまみにもおすすめです。

まちだシルク メロン:

町田市で生産されているブランドメロンです。

芳醇な香りと上品な甘さが特徴で、贈答用にも喜ばれます。

町田酒造のお酒:

町田市にある酒造で、日本酒や焼酎を製造しています。

地元の酒米を使ったお酒は、町田ならではのお土産です。

これらの他にも、町田には様々なお土産があります。ぜひ色々なお土産を探してみてください。

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2025-02-02

■anond:20250202100011

町田市は東京都やで。

Permalink | 記事への反応(0) | 10:00

2025-01-22

■anond:20250122180732

東京都。2022年の救急車出動回数は872,075回。1日あたり2400回ですね。すごい。

ちなみに町田市は22,024回。1日あたり60回。あんぜんな町田市への移住を強くおすすめしたい。

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2025-01-11

■

町田市って、どういうとこなん？

Permalink | 記事への反応(1) | 21:41

2024-12-16

■anond:20241216215439

ニュルニュル知事が町田市民に「30cmの津波がきます」というメールを600回送りつけたのでものすごく覚えてる。

「私も寝ていません」とニュルニュル抜かしやがった。ぜったいにゆるさん。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:01

2024-12-14

■anond:20241214181847

町田市は神奈川県ではなく東京都です！

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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事実に投票しがちだったのにどうすんの？

ワーカーホリックな弊害（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 候補者の得票数(市区町村ごと)

	小池ゆりこ氏	石丸伸二氏	蓮舫氏	安野たかひろ氏	ひまそらあかね氏	合計(票)
千代田区	13,490	8,818	5,300	1,623	781	34,128
中央区	36,927	24,890	12,910	4,067	1,376	90,525
港区	43,787	30,863	18,725	4,715	1,495	114,269
新宿区	63,036	39,072	29,762	5,242	2,945	157,290
文京区	49,077	28,009	23,924	5,874	2,112	123,536
台東区	42,228	27,357	17,887	3,277	2,163	105,327
墨田区	61,337	35,370	22,918	4,020	2,689	142,219
江東区	110,457	68,192	44,724	6,973	4,158	257,770
品川区	83,867	55,984	35,095	6,830	3,428	204,966
目黒区	50,269	37,681	28,445	4,971	1,890	138,003
大田区	154,309	93,235	62,928	7,837	6,190	361,094
世田谷区	180,766	134,587	98,771	13,770	6,387	478,900
渋谷区	39,959	31,430	23,738	4,452	1,827	113,806
中野区	64,505	39,314	34,186	4,987	3,507	167,598
杉並区	113,484	76,796	66,045	8,758	5,404	300,421
豊島区	58,590	32,210	23,677	4,277	2,864	137,086
北区	77,799	36,453	32,304	4,294	3,340	175,743
荒川区	45,373	23,530	17,136	2,411	1,781	101,705
板橋区	117,802	66,658	49,982	5,429	5,116	272,665
練馬区	164,174	86,758	68,655	8,096	6,474	374,595
足立区	148,432	70,901	51,903	4,096	5,035	309,347
葛飾区	98,479	52,929	36,746	3,214	3,461	215,313
江戸川区	143,930	73,963	48,505	4,685	5,256	309,067
八王子市	123,401	62,479	53,862	2,680	3,658	269,560
立川市	41,566	19,021	16,719	1,190	1,350	89,510
武蔵野市	29,616	20,395	18,415	2,295	1,231	79,181
三鷹市	39,009	25,695	21,794	2,401	1,571	99,438
青梅市	32,556	11,908	11,348	394	739	62,720
府中市	56,567	31,567	24,895	2,127	2,116	129,490
昭島市	26,247	11,705	10,266	579	781	55,182
調布市	51,795	32,874	24,810	2,702	2,018	125,110
町田市	97,713	46,230	41,389	2,441	2,958	214,410
小金井市	26,077	14,282	14,372	1,499	987	64,776
小平市	43,212	21,800	19,929	1,599	1,507	98,501
日野市	41,940	21,877	19,377	1,247	1,504	95,943
東村山市	34,410	16,009	15,433	780	1,002	75,160
国分寺市	28,481	16,8016	15,028	1,517	1,046	68,922
国立市	16,649	9,439	9,177	802	573	40,354
福生市	12,488	5,197	4,393	180	328	25,337
狛江市	18,466	10,988	9,003	785	621	43,601
東大和市	20,377	8,117	8,175	338	519	41,670
清瀬市	17,275	7,425	8,081	391	490	37,679
東久留米市	26,283	13,022	12,126	596	708	57,645
武蔵村山市	16,012	6,109	5,482	180	337	30,988
多摩市	33,676	14,479	17,263	1,012	1,088	76,995
稲城市	21,455	12,167	8,407	703	649	47,296
羽村市	12,522	5,462	4,689	188	339	25,505
あきる野市	19,995	7,537	7,059	203	374	38,519
西東京市	45,352	24,204	21,530	1,721	1,660	105,123
瑞穂町	8,078	2,479	2,227	58	172	14,451
日の出町	4,467	1,425	1,437	32	54	8,051
檜原村	731	146	196	2	5	1,190
奥多摩町	1,758	331	345	8	16	2,584
大島町	2,065	617	643	25	31	3,685
利島村	130	42	23	2	1	209
新島村	979	224	117	4	15	1,422
神津島村	614	133	110	5	9	971
三宅村	755	213	146	10	12	1,228
御蔵島村	82	37	39	1	2	183
八丈町	2,501	540	500	29	24	3,874
青ヶ島村	72	18	9	1	1	103
小笠原村	566	338	182	13	21	1,301