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2025-01-04

[]2024年12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

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2025-01-02

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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事実投票しがちだったのにどうすんの?

ワーカーホリック弊害(まともにニュース見ない)、したくもない受験勉強で歪んだ弊害ですわね

増田が好きそうな都知事選候補者得票数(市区町村ごと)

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

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2024-11-28

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2024-07-25

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常用労働者10人以上の事業所に勤めている人。役員自営業者は除く。

職業年齢おおよそ
の月収
ボーナス
おおよそ
年収
労働者
航空機操縦士43.1138123 1,779 4,970
医師41.69763 1,227 77,920
(男女合計)管理職業従事50.247522 1,086 6,720
大学教授高専含む)★58.066275 1,067 59,530
法務従事49.968176 992 21,150
大学准教授高専含む)★48.955207867 39,880
歯科医師40.56042 762 15,090
その他の経営金融保険専門職従事39.346156 708 16,000
大学講師助教高専含む)★41.649108 696 56,890
高等学校教員43.143163 679 69,200
研究者★39.842156 660 118,450
輸送機器技術者40.141159 651 191,480
小・中学校教員40.342146 650 31,200
システムコンサルタント設計者❓40.44697 649 78,730
電気電子電気通信技術者通信ネットワーク技術者を除く)❓41.841154 646 285,830
鉄道運転従事41.942129 633 32,230
不詳42.741137 629 5,580
公認会計士税理士38.042117 621 11,800
企画事務員40.438139 595 296,400
船内・沿岸荷役従事41.741103 595 44,870
獣医師35.64369 585 4,530
その他の機械整備・修理従事40.934173 581 50,190
機械器具通信システム営業職業従事者(自動車を除く)39.438122 578 186,800
建築技術者40.739106 574 270,020
機械技術者39.837124 568 321,200
土木技術者42.838108 564 176,570
車掌37.937120 564 18,990
クレーンウインチ運転従事48.64172 564 21,680
助産師39.63988 556 14,800
化学技術者38.836115 547 78,960
薬剤師39.14067 547 89,680
金融営業職業従事35.135126 546 116,510
航空機客室乗務員33.53869 525 5,360
販売類似職業従事37.735101 521 75,150
その他の営業職業従事39.43598 518 695,990
製銑・製鋼・非鉄金属製錬従事41.334109 517116,700
ソフトウェア作成者37.13683 515 572,000
金属技術者40.133116 51217,160
著述家記者編集者41.33676 508 55,790
電気工事従事39.83498 506 149,580
その他の情報処理通信技術者38.33496 504 188,610
自動車組立従事39.93581501 217,140
発電員,変電員42.53492 500 23,290
自動車営業職業従事38.83491 499 90,820
他に分類されない技術者41.233101 497 108,240
診療放射線技師38.23487 495 41,010
音楽家舞台芸術35.73572 492 16,910
配管従事43.23571 491 62,960
美術家写真家映像撮影36.53570 490 18,890
看護師40.53480 488 728,420
デザイナー37.53566 486 72,860
営業用大型貨物自動車運転50.63739 483 420,250
その他の商品販売従事40.33385 481 108,200
化学製品製造従事40.33296 480 176,700
臨床検査技師39.13375 471 69,550
はん用・生産用・業務機械器具電気機械器具整備・修理従事40.63287 471 147,130
他に分類されない専門的職業従事39.63373 469 107,970
鋳物製造・鍛造従事41.93372 468 65,920
その他の教員44.03370 466 65,650
宗教家43.93276 460 6,110
営業販売事務従事40.93187 459 729,590
建設・さく井機械運転従事52.13451 459 31,120
はん用・生産用・業務機械器具組立従事41.73186 458 94,190
機械検査従事41.23185 457 60,720
総合事務員43.13184 456 956,170
自動車整備・修理従事38.53183 455 156,280
秘書40.23179 451 17,810
生産関連事務従事43.03091 451 402,770
運輸・郵便事務従事45.83179 451 155,880
ダムトンネル掘削従事者,採掘従事48.33354 450 4,360
庶務・人事事務員43.63088 448 567,450
バス運転53.93264 448 101,030
金属工作機械作業従事42.13175 447 210,960
保健師38.13173 445 12,990
その他の保健医従事39.23172 444 60,850
大工40.93347 443 14,680
保険営業職業従事46.83257 441 209,560
鉄工,製缶従事40.83167 439 54,020
その他の一般事務従事42.73078 438 859,400
他に分類されない輸送従事45.03164 436 60,590
その他の製品製造・加工処理従事者(金属製品42.13073 433 211,550
営業貨物自動車運転者(大型車を除く)44.63335 431 579,760
画工,塗装・看板制作従事42.43158 430 38,340
その他の建設従事43.53244 428 67,830
歯科技工士43.33155 427 11,120
会計事務従事41.72979 427 427,170
その他の定置・建設機械運転従事47.83063 423102,960
タクシー運転59.73413 421 163,780
建設躯体工事従事40.83237 421 87,920
測量技術者40.62972 420 15,990
その他の自動車運転従事51.73148 420 13,520
金属溶接・溶断従事41.12969 417 91,000
金属彫刻・表面処理従事42.32968 416 32,880
窯業・土石製品製造従事45.92968 416 74,810
理学療法士作業療法士,言語聴覚士視能訓練士34.62967 415 226,680
板金従事40.92965 413 30,450
ゴムプラスチック製品製造従事41.62965 413 240,080
印刷製本従事43.52959 407 98,330
製図その他生産関連・生産類似作業従事40.62955403 84,080
土木従事者,鉄道線路工事従事45.53040 400 175,080
自家用貨物自動車運転49.43039 399 72,710
准看護師51.22862 398 131,770
その他の機械組立従事41.92773 397 67,280
介護支援専門員ケアマネージャー52.62859 395 71,720
歯科衛生士37.32946 394 43,380
個人教師36.82946 394 30,730
外勤事務従事51.82857 393 6,310
その他の社会福祉専門職従事44.02768 392 189,940
電気機械器具組立従事42.62768 392313,570
製品検査従事者(金属製品42.92766 390 83,580
金属プレス従事41.32764 388 77,090
幼稚園教員,保育教諭36.32674 386 157,310
その他の製品製造・加工処理従事者(金属製品を除く)42.62761 385 113,270
木・紙製品製造従事43.32758 382 142,930
その他の運搬従事46.22845 381 581,160
保育士37.22668 380 254,210
栄養士37.12665 377 93,610
製品検査従事者(金属製品を除く)43.32662 374 95,410
訪問介護従事48.62748 372 69,270
清掃員(ビル建物を除く),廃棄物処理従事48.52746 370 136,020
介護職員医療福祉施設等)44.32652 364 1,116,080
その他のサービス職業従事40.72740 364 263,980
警備員51.92734 358 175,310
農林漁業従事者46.92646 358 31,170
電話応接事務員42.52733 357 170,880
居住施設ビル管理54.62543 343 52,640
理容・美容師30.5286 342 31,840
飲食物調理従事43.92628 340 355,770
その他の保安職業従事52.12626338 45,850
事務機器操作49.22713337 202,710
販売店員41.72532332 1,230,080
乗用自動車運転者(タクシー運転者を除く)59.72531331 23,880
娯楽場等接客39.12526326 158,490
他に分類されない運搬・清掃・包装等従事49.12433321122,510
食料品飲料たばこ製造従事42.92431319 800,550
(男女合計)看護助手47.82251315 96,760
美容サービス・浴場従事者(美容師を除く)33.32513313 21,320
その他の保健医サービス職業従事40.72334310 44,810
受付・案内事務員39.52332 308 91,880
身の回り世話従事41.22419 307 69,500
飲食物給仕従事40.32415 303 202,520
包装従事45.52227 291 60,870
紡織・衣服・繊維製品製造従事43.62130282 124,520
クリーニング職,洗張職46.32117 269 42,430
ビル建物清掃員53.52117 269 124,510

賃金構造基本統計調査 / 令和5年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種

 

関連増田(労働人口順) 販売店員人口が最も多い。ついで介護https://anond.hatelabo.jp/20240725223126

 

参考にしてください

anond:20240729190247

販売店員人口が最も多い。ついで介護士

販売店員介護士ファースト政策出したら良いんじゃいかなっておもいました。

あと、IT屋さんは知らぬ間に結構いました。自動車工場の人よりはなんか多そうな印象です

 

常用労働者10人以上の事業所に勤めている人。役員自営業者は除く。

職業年齢 おおよそ
の月収
ボーナス
おおよそ
年収
労働者
販売店員41.72532332 1,230,080
介護職員医療福祉施設等)44.32652 364 1,116,080
総合事務員43.13184 456 956,170
その他の一般事務従事42.73078 438 859,400
食料品飲料たばこ製造従事42.92431319 800,550
営業販売事務従事40.93187 459 729,590
看護師40.53480 488 728,420
その他の営業職業従事39.43598 518 695,990
その他の運搬従事46.22845 381 581,160
営業貨物自動車運転者大型車を除く)44.63335 431 579,760
ソフトウェア作成者37.13683 515 572,000
庶務・人事事務員43.63088 448 567,450
会計事務従事41.72979 427 427,170
営業用大型貨物自動車運転者50.63739 483 420,250
生産関連事務従事43.03091 451 402,770
飲食物調理従事43.92628 340 355,770
機械技術者39.837124 568 321,200
電気機械器具組立従事42.62768 392313,570
企画事務員40.438139 595 296,400
電気電子電気通信技術者通信ネットワーク技術者を除く)❓41.841154 646 285,830
建築技術者40.739106 574 270,020
その他のサービス職業従事40.72740 364 263,980
保育士37.22668 380 254,210
ゴムプラスチック製品製造従事41.62965 413 240,080
理学療法士作業療法士言語聴覚士視能訓練士34.62967 415 226,680
自動車組立従事39.93581501 217,140
その他の製品製造・加工処理従事者(金属製品)42.13073 433 211,550
金属工作機械作業従事42.13175 447 210,960
保険営業職業従事46.83257 441 209,560
事務機器操作49.22713337 202,710
飲食物給仕従事40.32415 303 202,520
輸送機器技術者40.141159 651 191,480
その他の社会福祉専門職従事44.02768 392 189,940
その他の情報処理通信技術者38.33496 504 188,610
機械器具通信システム営業職業従事者(自動車を除く)39.438122 578 186,800
化学製品製造従事40.33296 480 176,700
土木技術者42.838108 564 176,570
警備員51.92734 358 175,310
土木従事者,鉄道線路工事従事45.53040 400 175,080
電話応接事務員42.52733 357 170,880
タクシー運転者59.73413 421 163,780
娯楽場等接客39.12526326 158,490
幼稚園教員,保育教諭36.32674 386 157,310
自動車整備・修理従事38.53183 455 156,280
運輸・郵便事務従事45.83179 451 155,880
電気工事従事39.83498 506 149,580
はん用・生産用・業務機械器具電気機械器具整備・修理従事40.63287 471 147,130
木・紙製品製造従事43.32758 382 142,930
清掃員(ビル建物を除く),廃棄物処理従事48.52746 370 136,020
准看護師51.22862 398 131,770
紡織・衣服・繊維製品製造従事43.62130282 124,520
ビル建物清掃員53.52117 269 124,510
他に分類されない運搬・清掃・包装等従事49.12433321122,510
研究者39.842156 660 118,450
製銑・製鋼・非鉄金属製錬従事41.334109 517116,700
金融営業職業従事35.135126 546 116,510
その他の製品製造・加工処理従事者(金属製品を除く)42.62761 385 113,270
他に分類されない技術者41.233101 497 108,240
その他の商品販売従事40.33385 481 108,200
他に分類されない専門的職業従事39.63373 469 107,970
その他の定置・建設機械運転従事47.83063 423102,960
バス運転者53.93264 448 101,030
印刷製本従事43.52959 407 98,330
(男女合計)看護助手47.82251315 96,760
製品検査従事者(金属製品を除く)43.32662 374 95,410
はん用・生産用・業務機械器具組立従事41.73186 458 94,190
栄養士37.12665 377 93,610
受付・案内事務員39.52332 308 91,880
金属溶接・溶断従事41.12969 417 91,000
自動車営業職業従事38.83491 499 90,820
薬剤師39.14067 547 89,680
建設躯体工事従事40.83237 421 87,920
製図その他生産関連・生産類似作業従事40.62955403 84,080
製品検査従事者(金属製品)42.92766 390 83,580
化学技術者38.836115 547 78,960
システムコンサルタント設計者❓40.44697 649 78,730
医師41.69763 1,227 77,920
金属プレス従事41.32764 388 77,090
販売類似職業従事37.735101 521 75,150
窯業・土石製品製造従事45.92968 416 74,810
デザイナー37.53566 486 72,860
自家用貨物自動車運転者49.43039 399 72,710
介護支援専門員(ケアマネージャー52.62859 395 71,720
臨床検査技師39.13375 471 69,550
身の回り世話従事41.22419 307 69,500
訪問介護従事48.62748 372 69,270
高等学校教員43.143163 679 69,200
その他の建設従事43.53244 428 67,830
その他の機械組立従事41.92773 397 67,280
鋳物製造・鍛造従事41.93372 468 65,920
その他の教員44.03370 466 65,650
配管従事43.23571 491 62,960
包装従事45.52227 291 60,870
その他の保健医従事39.23172 444 60,850
機械検査従事41.23185 457 60,720
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大学教授高専含む)★58.066275 1,067 59,530
大学講師助教高専含む)★41.649108 696 56,890
著述家記者編集者41.33676 508 55,790
鉄工,製缶従事40.83167 439 54,020
居住施設ビル管理人54.62543 343 52,640
その他の機械整備・修理従事40.934173 581 50,190
その他の保安職業従事52.12626338 45,850
船内・沿岸荷役従事41.741103 595 44,870
その他の保健医サービス職業従事40.72334310 44,810
歯科衛生士37.32946 394 43,380
クリーニング職,洗張職46.32117 269 42,430
診療放射線技師38.23487 495 41,010
大学准教授高専含む)★48.955207867 39,880
画工,塗装・看板制作従事42.43158 430 38,340
金属彫刻・表面処理従事42.32968 416 32,880
鉄道運転従事41.942129 633 32,230
理容・美容師30.5286 342 31,840
小・中学校教員40.342146 650 31,200
農林漁業従事者46.92646 358 31,170
建設・さく井機械運転従事52.13451 459 31,120
個人教師36.82946 394 30,730
板金従事40.92965 413 30,450
乗用自動車運転者タクシー運転者を除く)59.72531331 23,880
発電員,変電員42.53492 500 23,290
クレーンウインチ運転従事48.64172 564 21,680
美容サービス・浴場従事者(美容師を除く)33.32513313 21,320
法務従事49.968176 992 21,150
車掌37.937120 564 18,990
美術家写真家映像撮影36.53570 490 18,890
秘書40.23179 451 17,810
金属技術者40.133116 51217,160
音楽家舞台芸術35.73572 492 16,910
その他の経営金融保険専門職従事39.346156 708 16,000
測量技術者40.62972 420 15,990
歯科医師40.56042 762 15,090
助産師39.63988 556 14,800
大工40.93347 443 14,680
その他の自動車運転従事51.73148 420 13,520
保健師38.13173 445 12,990
公認会計士税理士38.042117 621 11,800
歯科技工士43.33155 427 11,120
(男女合計)管理職業従事50.247522 1,086 6,720
外勤事務従事51.82857 393 6,310
宗教家43.93276 460 6,110
不詳42.741137 629 5,580
航空機客室乗務員33.53869 525 5,360
航空機操縦士43.1138123 1,779 4,970
獣医師35.64369 585 4,530
ダムトンネル掘削従事者,採掘従事48.33354 450 4,360

賃金構造基本統計調査 / 令和5年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種

 

関連増田(年収順)パイロット年収が最も高い。ついで医者管理職、大学教授 https://anond.hatelabo.jp/20240725225843

 

 

参考にしてください

anond:20240729190247

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

2024-07-09

anond:20240709114008

参考にしてください

 

増田が好きそうな都知事選候補者得票数(市区町村ごと)

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

 

参照元

東京都-令和6年東京都知事選挙投開票速報

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/

 ↓

候補者得票数(全候補)| 出力時刻 7月8日 4時16分

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/ippan/r06chi_kai_033.pdf

 

 

都知事選候補者得票数(市区町村ごと)の感想

文京の町、文京区では、石丸氏(28,009)と蓮舫氏(23,924)が割と接戦だったのは感慨深い

他はもっと票に差がついている(ちな、アニメスタジオのある杉並区割合としては意外と高かった)

文京区とは?

東大本郷キャンパス弥生キャンパス)や お茶の水女子大学附属高等学校筑波大学附属高等学校桜蔭高等学校中央大学高等学校などがあるところ

 

人口が多めで、アニメスタジオがあるわけでも無い、足立区葛飾区江戸川区八王子市で、

暇空氏が安野氏よりも票を集めたのは感慨深い

小池ゆりこ 氏石丸伸二 氏蓮舫安野たかひろ 氏ひまそらあかね合計(票)
  文京区49,077 28,00923,9245,874 2,112 123,536
  杉並区アニメスタジオがある113,484 76,796 66,045⭐️8,758 5,404 300,421
  練馬区アニメスタジオがある 164,174 86,75868,655 8,096 6,474 374,595
  足立区148,43270,90151,9034,096 5,035⭐️309,347
  葛飾区98,479 52,92936,746 3,214 3,461 ⭐️215,313
  江戸川区143,930 73,96348,505 4,685 5,256⭐️309,067
  八王子市123,401 62,47953,862 2,680 3,658⭐️269,560

増田が好きそうな都知事選候補者得票数(区市町村ごと)

小池ゆりこ 氏石丸伸二 氏蓮舫安野たかひろ 氏ひまそらあかね合計(票)
  千代田区13,490 8,8185,300 1,623781 34,128
  中央区36,927 24,89012,9104,067 1,376 90,525
  港区43,787 30,86318,725 4,715 1,495 114,269
  新宿区63,036 39,07229,762 5,242 2,945 157,290
  文京区49,077 28,00923,9245,874 2,112 123,536
  台東区42,22827,35717,887 3,277 2,163 105,327
  墨田区61,337 35,37022,918 4,0202,689 142,219
  江東区110,457 68,19244,7246,973 4,158 257,770
  品川区83,867 55,98435,095 6,830 3,428204,966
  目黒区50,269 37,68128,445 4,971 1,890 138,003
  大田区154,309 93,23562,9287,837 6,190 361,094
  世田谷区180,766 134,58798,771 13,770 6,387 478,900
  渋谷区39,959 31,43023,738 4,452 1,827 113,806
  中野区64,505 39,31434,1864,987 3,507 167,598
  杉並区113,484 76,796 66,045 8,758 5,404 300,421
  豊島区58,590 32,21023,677 4,277 2,864 137,086
  北区77,799 36,45332,304 4,294 3,340 175,743
  荒川区45,373 23,53017,136 2,4111,781 101,705
  板橋区117,80266,65849,982 5,429 5,116 272,665
  練馬区164,174 86,75868,655 8,096 6,474 374,595
  足立区148,43270,90151,9034,096 5,035 309,347
  葛飾区98,479 52,92936,746 3,214 3,461 215,313
  江戸川区143,930 73,96348,505 4,685 5,256 309,067
  八王子市123,401 62,47953,862 2,680 3,658 269,560
  立川市41,56619,02116,719 1,190 1,350 89,510
  武蔵野市29,616 20,39518,415 2,295 1,231 79,181
  三鷹市39,009 25,69521,794 2,401 1,571 99,438
  青梅市32,556 11,90811,348 394 739 62,720
  府中市56,567 31,56724,895 2,127 2,116 129,490
  昭島市26,247 11,7054 10,266 579 781 55,182
  調布市51,795 32,87424,8102,702 2,018 125,110
  町田市97,713 46,23041,389 2,441 2,958 214,410
  小金井市26,077 14,28214,372 1,499 987 64,776
  小平市43,21221,80019,929 1,599 1,507 98,501
  日野市41,940 21,87719,377 1,247 1,504 95,943
  東村山市34,41016,00915,433780 1,002 75,160
  国分寺市28,481 16,8016 15,0281,5171,046 68,922
  国立市16,649 9,4399,177 802573 40,354
  福生市12,488 5,1974,393 180 32825,337
  狛江市18,466 10,9889,003 785 621 43,601
  東大和市20,377 8,1178,175 338 519 41,670
  清瀬市17,275 7,4258,081 391 490 37,679
  東久留米市26,283 13,02212,126 596 708 57,645
  武蔵村山市16,0126,1095,482 180 337 30,988
  多摩市33,676 14,47917,263 1,0121,088 76,995
  稲城市21,455 12,1678,407 703 649 47,296
  羽村市12,522 5,4624,689 188 339 25,505
  あきる野市19,995 7,5377,059 203 374 38,519
  西東京市45,352 24,20421,530 1,721 1,660 105,123
  瑞穂町8,078 2,4792,227 58 172 14,451
  日の出町4,467 1,4251,437 32 54 8,051
  檜原村731146196 2 5 1,190
  奥多摩町1,758 3313458 16 2,584
   大島町2,065 617643 25 313,685
   利島村130 42 232 1 209
   新島村979 224117 4 15 1,422
   神津島村614 133110 5 9 971
   三宅村755213 146 10121,228
   御蔵島村82 37 39 1 2 183
   八丈町2,501540500 29 243,874
   青ヶ島村72 18 9 1 1 103
   小笠原村566338182 13 21 1,301

 

参照元

東京都-令和6年東京都知事選挙投開票速報

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/

 ↓

候補者得票数(全候補)| 出力時刻 7月8日 4時16分

https://www.r6tochijisen2.metro.tokyo.lg.jp/ippan/r06chi_kai_033.pdf

 

 

都知事選候補者得票数(市区町村ごと)の感想

文京の町、文京区では、石丸氏(28,009)と蓮舫氏(23,924)が割と接戦だったのは感慨深い

他はもっと票に差がついている(ちな、アニメスタジオのある杉並区割合としては意外と高かった)

文京区とは?

東大本郷キャンパス弥生キャンパス)や お茶の水女子大学附属高等学校筑波大学附属高等学校桜蔭高等学校中央大学高等学校などがあるところ

 

人口が多めで、アニメスタジオがあるわけでも無い、足立区葛飾区江戸川区八王子市で、

暇空氏が安野氏よりも票を集めたのは感慨深い

小池ゆりこ 氏石丸伸二 氏蓮舫安野たかひろ 氏ひまそらあかね合計(票)
  文京区49,077 28,00923,9245,874 2,112 123,536
  杉並区アニメスタジオがある113,484 76,796 66,045⭐️8,758 5,404 300,421
  練馬区アニメスタジオがある 164,174 86,75868,655 8,096 6,474 374,595
  足立区148,43270,90151,9034,096 5,035⭐️309,347
  葛飾区98,479 52,92936,746 3,214 3,461 ⭐️215,313
  江戸川区143,930 73,96348,505 4,685 5,256⭐️309,067
  八王子市123,401 62,47953,862 2,680 3,658⭐️269,560

2024-06-09

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

2024-01-15

日本安全保障上の理由災害対策能力を失った

丁度いいので室崎先生解説日本軍事面から補足します。

結論から言うと、日本兵器調達政策の失敗により防災能力が半減しました。

「初動に人災」「阪神の教訓ゼロ」 能登入りした防災学者告白

https://www.asahi.com/articles/ASS1G2P91S1CUTFL01Y.html



---

RF-4Eという偵察機の退役

かつて日本にはRF-4Eという偵察機存在していました(2020年全廃)

兵器の代わりに撮影装置(偵察ポッド)を搭載し、マッハ2で飛行しながら地上を網羅するように撮影します。

その膨大な観測データ501戦術偵察飛行隊に持ち帰り、専門教育を受けた士官情報分析します。

過去震災でもこの両輪は大いに機能し、地上の自衛隊警察消防そして政府の舵取りに寄与しました。

しかしこのRF-4E、素体導入から40年、設計で言えば60年のお年寄りなので引退することに。

グローバルホーク無人偵察機)とF-35に後を託し2020年に退役します(F-15ではないことに注目)

501SQも同時に解散しました(重要

後任たち、その1(無人偵察機

後任のグローバルホーク(以下RQ-4B)が到着し、新たな偵察航空隊2022年組織されます

空白の期間はどうされてたんですか?

RQ-4Bは速度がマッハ0.5以下とRF-4Eに比べて遅く、写真撮影システム簡素です。

アメリカ軍では既に時代遅れの扱いで2022年に半数以上が退役、2027年までに全廃を予定しています

後任たち、その2(F-35

日本F-35戦闘機33機ほど保有しています

世界最初F-35を墜落させたのは日本2018年)なので、ニュース存在を知った人もいるでしょう。

さてこのF-35、偵察ポッドが積めません(2024年1月現在

2027年更新完了予定のブロック4※導入まで載せられないのです。

現在航空機は飛ばすだけでもコンピュータ制御必要で、リアルタイムで動かすためのコード更新し続けています

(余談ですが墜落の多かった737MAXは制御状態でないと飛行できず、異常時に定位置に戻したらそのまま墜落しました。2機:対策済み)

日本安全保障戦略2023年12月閣議決定)でも偵察の部分は空白です。

(正確には昔はこんな装備があって、こんな部隊が居ましたって報告だけ載ってる。さみしいね

偵察ポッドの今

ところでRF-4Eに積んでいた偵察ポッド、実は今でも使われています

戦闘機に積むにはシビアなのですが、ヘリコプターにぶら下げればギリギリ使えると判明し、今回も飛行しています

しかしRF-4Eに比べて速度は1/8以下です。機能的な代替には至っていません。

そして採取したデータ分析していた501飛行隊ももうありません。

データを集める速度も、それを分析する能力も著しく低下しました。

日本安全保障は失敗した

アメリカで退役の進みつつあるグローバルホーク、そして作戦能力が十分にあるとは言えない現行F-35

その他様々な兵器日本アメリカから購入しました。そしてその結果、日本作戦能力は大きく損じています

能登半島での対応の遅れはただただ情報収集能力の低下により発生したと言っても過言ではないでしょう。

全域の情報を速やかに収集し、必要なところに必要リソースを送り込む。そうしたストラテジックな采配はしばらく行えそうにありません。

そして純軍事的に見ても離島防衛など十分に行えない状況です。

刻一刻と変化する状況を観測すための目が無いのですからいくら護衛艦オスプレイがあろうが戦場の霧に無策で突っ込むことになります

最低でも2027年までは日本はいかなる有事にも対応が困難と言えます

もはや台湾有事などお手上げ侍なので、しばらく大人しくしていることをお勧めします。

2023-10-29

現実都民より年収の高い、市区町村がある

都民の平均的な稼ぎ(所得)

下記は 「所得」。各種の社会保険や控除などがあるため実際の総年収としては、この「所得」数値よりも多い。

順位市町村都道府県平均所得
1位港区東京都1471万3000円
3位千代田区東京都1076万7000円
4位渋谷区東京都1000万円
5位中央区東京都760万8000
8位目黒区東京都684万2000円
9位文京区東京都667万8000
10世田谷区東京都603万円
11新宿区東京都599万円
13位武蔵野市東京都561万9000円
14位品川区東京都551万4000円
17杉並区東京都5011000円
20豊島区東京都484万9000円
21位江東区東京都481万8000
23三鷹市東京都476万8000
25位台東区東京都473万3000円
27位国立市東京都466万8000
28中野区東京都463万4000円
30位国分寺市東京都460万4000円
31大田区東京都452万1000円
33小金井市東京都451万2000円
35位調布市東京都443万9000円
36位練馬区東京都442万3000円
46位稲城市東京都424万2000円
48位小笠原村東京都422万2000円
50位狛江市東京都417万5000円
52位墨田区東京都4171000円
56位小平市東京都408万9000円
57位西東京市東京都408万8000
58位北区東京都408万4000円
59位府中市東京都408万3000円
63位町田市東京都406万5000円
66位荒川区東京都404万7000円
67位立川市東京都404万4000円
78位青ヶ島村東京都396万8000
81位江戸川区東京都393万2000円
86板橋区東京都390万6000円
89位日野市東京都387万4000円
97位多摩市東京都383万5000円
111位東久留米市東京都376万9000円
124位葛飾区東京都371万5000円
129位八王子市東京都370万円
136位東村山市東京都367万4000円
140位足立区東京都366万9000円

↑ 全国市区町村 所得(年収)ランキング

https://www.nenshuu.net/prefecture/shotoku/in_shotoku_city.php

 

 

じゃあ、23最下位足立区に住めばいいんじゃね?

【一例】

 

ぶっちゃけ年収400万どころか300万でも住もうと思えば東京に住めますけど、

駅近のRC借りようと思ったら所得23最下位足立区ですら8〜10万はするので、

年収400万台だとまぁまぁ家賃にしめる割合シンドイと思います

 

ただ働くだけで、ただ地元から離れるだけで、人生の最高値更新する人以外はあんまりお勧めはしません

anond:20231029214042 

2023-09-26

50万筆の署名

インボイス反対で50万筆の署名が集まりました!ってあったけど、そもそも50万の署名って言われても多いのか少ないのかよくわからないので、

2022参院選比例代表得票数比較してみた。

自民 18,256,245

維新 7,845,995

立民 6,771,945

公明 6,181,431

共産 3,618,342

国民 3,159,625

れいわ 2,319,156

参政 1,768,385

社民 1,258,501

N党 1,253,872

ごぼう 193,724

幸福 148,020

第一 109,045

くに 77,861

新風 65,107

https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/00/hsm12.html

同じワンイシューであるN党の半分の数って考えると、何とも言えん数かなと思いました。

2023-08-12

No名前球速コンスタ対ピン対左打強ノビクイ変化球特能緑特能
1河野556157S90A74DECDE3球種/総変12カットボール4スローカーブ2-サークルチェンジ6-重い球/奪三振/リリース○/打球反応○/球持ち○/緩急○/ゴロピ速球中心
2大和田493157A80C67CBCCC3球種/総変12-スローカーブ1フォーク7サークルチェンジ4-キレ○/重い球/尻上がり/緩急○-
3田中481150B79A76DCDDD3球種/総変12-カーブ3フォーク7-シュート2内角攻め/対ランナー○/ナチュラルシュート-
No名前球速コンスタ対ピン対左打強ノビクイ変化球特能緑特能
1高橋361145B70D56ECCDC4球種/総変11シュート1シンカー1フォーク2-スライダー7リリース○/クロスファイヤー投球位置
2坂口381154B70C63ECCCD3球種/総変8Hシュート2-Vスライダー3-スライダー3奪三振/打球反応○-
3石川339145B72D53DBBCC3球種/総変10Hシュート1-フォーク7ナックルカーブ2-要所○/守備職人-
  • オーダー
打順位置名前打席チャ対左キャ青特赤特緑特能
1武藤3813B77D53A81B70D59C61CD-DECアベヒ/固め打ち/内野安打○/初球○-選球眼/慎重盗
2森本4494C62S90C61C63A81C65DB-DECパワヒ/固め打ち/初球○/対エース-選球眼/強振多用
3内藤5013A85A85B71C64B76D55BC-EEC流し打ち/固め打ち/粘り打ち/初球○/威圧感/守備職人/高速チャージ/ムード○/ヘッスラ併殺選球眼
4岩本4294A83D55A82B73D53C64CB-ECE広角打法/固め打ち/内野安打○/初球○/カット打ち-選球眼
5吉原4203B79A80C62E48B73C62CA-EEC固め打ち/初球○/満塁男/ハイヒ/決勝打-選球眼
6河野3943A81D52A81C68D57C64CCACEE固め打ち/初球○/ダメ押し-選球眼/積極打法/チームプレイ×
7小林3742B74E43A84C61B72B70BE-CCCアベヒ/固め打ち/バント○/初球○/対スト○-選球眼
8-------------------
9加藤3883A81E49A81D57C66B70EE-CCDアベヒ/広角打法/固め打ち/初球○/満塁男/いぶし銀-選球眼

2023-07-06

anond:20230706110249

そのまま枚数で、ざっくり累計枚数の目安はこんなもん(と言われている)

もちろん初動と累計は別な。

0~500:大爆死

501~1,000:爆死

1001~2,000:空気

2,001~3,000:まなびライン話題の割に売れなかったとされるライン

3,001~5,000:採算ライン深夜アニメとして制作費回収ができると言われるライン

5,001~10,000:続編ライン(二期等の可能性が出るライン

10,001~30,000:万超え(上位数%)

40,000~100,000:社会現象

100,001~:神

2023-05-30

累進課税は賛成だけど1つにしろ

年収が増えるに従ってどれぐらいの税負担になってるのかさっぱりわからない

普通に所得税を増やせばいい

所得税全然累進度が低いと思っていて4千万頭打ちなのは意味わからん

そもそもから所得税割合が変化してないのっておかし

年功序列所得が増えて年代人口構成が変わってるなら所得税割合も変えるべきだろう

せめて1億まで伸ばして50%しろ

そんで全ての所得制限撤廃しろ

税金で作られた保育園に通わせるのに所得制限されるのは何故?

所得に応じて図書館が有料になるか?

所得に応じて警察呼ぶのが有料になるのか?

なぜ税金で作られたモノを利用するのに税金を払った額で制限されなければならないのか?

高所得者もっと高価なサービス私立保育園等)を使うべき」

かいう主張もあると思う

もちろん高所得者は本を買うし、警備会社契約してるだろう

かといって図書館警察の利用を所得制限するのはおかしくないか

一番意味不明なのは手当関連

所得制限でいきなりゼロ円になる

年収500万以下となっていた場合、500万なら10万円貰えるが501万なら0円、みたいなのがいっぱいある

そうなると509万までは貰わない方が得、みたいになるしめちゃくちゃ不公平

役所お金を配る時に年収に応じて線形に支払額を変える、みたいな運用不可能なのは良く分かる

そりゃ人によって金額変わってその額の個別対応なんてとてもできないだろう

なのでこういう手当系が一律の金額になるのは分かるんだが、だったら所得制限すんな、と

そんで高所得者の税負担所得税にかけろ

手当は地方自治体であることが多いからどっちかというと住民税の方が良いだろう

そんで軽減税率かい意味不明なこともすぐにやめろ

2023-03-24

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2023-02-18

王道スニーカー

adidas

スタンスミス言わずもがな ABCモデルに差をつけろ

スーパースター:同上

BW ARMY:発売が不定期だけどデザイン王道 ドイツ会社が作ったジャーマンなんだから「本物」に違いない

サンバ:BWよりもadidas感を出したいならこっち

カントリーコルテッツに逆張れ

キャンパススエードだしチャリ乗ったりスケシューにするのに向いてる

NIKE

AF1:言わずもがな ミーハーとも言わせないほどの王道

AJ1:スニオタ感が出なければ上級者!

ダンク:ややブーム過ぎ BY YOUは相変わらず人気なのかな

エアマックス95:横から見たシルエットがかっこいい!上からは……

インターナショナリスト:NB574のNロゴが嫌なNIKE狂にはこれ!

・NewBalance

574:プアマンズ996

992:501とイッセイのハイネックでジョブズになれ!

996最近のシュッとした900番代で忘れがちなNBらしいNB こういうのでいいんだよこういうので

2002R:最近流行ってる!プアマンズ992

Reebok

クラブC:マルジェラともちょいちょいコラボしてる名作 影薄し

ポンプフューリー最近あんま見ない シュコシュコやってみたい!

Converse

CT70:ヘイト企業伊○忠を許すな

2023-02-09

[]日本の格付けランキングが「韓国より下」に…「MMT幻想」の終焉に直面した日本不安な先行き

目立つ企業格下げ

日本経済新聞1月18日電子版)の「世界格下げ2割増、22年501社 米金利上昇響く」を興味深く読んだ。

記事は《世界企業の信用力回復が鈍ってきた。2022年社債の格付けが下がった企業金融除く)は501社と21年に比べ2割増えた。米国を中心とした金利上昇で債務不履行デフォルトリスクが高まり、低格付け企業格下げが目立った》に始まり、米格付け会社S&Pグローバルレーティングによる社債発行企業の格付けリストが紹介されている。

生活雑貨の米ベッド・バス・アンド・ビヨンドは22年7月シングルBプラスからシングルBマイナスになり、11月選択デフォルトSD)になった。ドラッグストアの米ライトエイドも1年でシングルBマイナスからSDに下がった。ちなみにウクライナ鉄道トリプルCプラスからダブルCとなった。世界格下げ社数は2年ぶりに増加した。

一方で格上げ企業もある。高級ブランドコングロマリットの仏LVMHモエヘネシールイヴィトンシングルAプラスからダブルAマイナス大手ホテルチェーンの米マリオット・インターナショナルトリプルBマイナスからトリプルB、半導体の米エヌビディアシングルAマイナスからシングル Aにそれぞれ格上げされている。

ウクライナ鉄道格下げとなったが、ロシアによる軍事侵攻に晒されているウクライナソブリン債国債政府機関債)はどうなったのか。やはりシングルBからトリプルCプラス格下げとなった。

韓国を下回った

では国別のソブリン債格付けはどうなのか。実は筆者の手元に昨年12月現在の主要格付け会社による一覧表がある。以下、紹介する。

S&P社格付け=トリプルA:ドイツカナダダブルAプラス米国ダブルA:英国フランス韓国シングルAプラス日本中国ダブルBプラスギリシャダブルC:ロシアムーディーズ社格付け=トリプルA:米国ドイツカナダダブルA2:フランス韓国ダブルA3英国シングルA1日本中国アイルランドトリプルB1:スペイントリプルB3:イタリアダブルC:ロシアである

見落としてはならないのは、我が国が両社格付けランキングで共に韓国を下回っていることだ。

次に格付け調査から除外された金融業界の現状を見てみよう。先週末の1月13日までに米金融大手各社の22年1012月決算が明らかになった。米銀最大手JPモルガン・チェース12月決算純利益が前の期比22%減の376億ドル(約4兆8000億円)だった。バンク・オブ・アメリカが前の期比14%減の275億ドルシティグループも32%減の148億ドルだ。資産運用会社大手ブラックロック純利益が前年同期比23%減の12億5900万ドル(約1600億円)であった。

各社軒並みに大幅減益であるさら17日には22年1012月決算純利益の前の期比48%減112ドル(約1兆4000億円)を発表した米投資銀行大手ゴールドマン・サックスGS)が3200人の大規模人員削減を決定した。米連邦準備理事会FRB)の金融引き締め方針の堅持と今年後半期の米景気後退懸念が高まったことで、世界に冠たるGS消費者向け金融ビジネスを大幅に縮小することを余儀なくされたのだ。

投資銀行の一方の覇者であるモルガン・スタンレーもまた純利益が27%減の110ドルとなった。同社も昨年12月に約1800人の人員削減を発表している。

こうして見てみると、「MMT現代貨幣理論幻想」の終焉に直面した日本の先行きは一体どうなるのか、心配が募るのは筆者だけではあるまい

https://gendai.media/articles/-/105027

2023-01-21

リーバイス

買い物がめんどくさいか

サイズもわかるリーバイス501を買うようにしてる。

大昔はメイドインUSAだったのが

つの頃かフィリピン製になって

ここ最近中国製になってる

タグ中国語韓国語表記があって

なんかジーンズって

もうアメリカじゃなくなったんだなと思った。

コカコーラCMウサギが出てて

なんでウサギ?なんだろと思ったら

そうか今年の干支だったのか、とか。

コカコーラアメリカじゃなくなってて

リーバイス履いてハーレーに乗って

コカコーラ飲んでりゃ簡単アメリカ人になれた時代

もう終わったんだなぁと思った。

2023-01-10

日本人が見ようとしないアバター続編が世界興収歴代7位にランクイン


1 アバター $2,922,917,914 2009

2 アベンジャーズ/エンドゲーム $2,797,501,328 2019

3 タイタニック $2,201,647,264 1997

4 スター・ウォーズ/フォース覚醒 $2,069,521,700 2015

5 アベンジャーズ/インフィニティ・ウォー $2,048,359,754 2018

6 スパイダーマン:ノー・ウェイ・ホーム $1,916,306,995 2021

7 アバター:ウェイ・オブ・ウォーター $1,713,093,812 2022

8 ジュラシック・ワールド $1,671,537,444 2015

9 ライオン・キング $1,663,250,487 2019

10 アベンジャーズ $1,518,815,515 2012

2023-01-05

コブラ🐍チャレンジ 2

目視確認しているらしいので頑張ってね

番号で答えてね

ちなみに『コブラ🐍チャレンジ 1』( anond:20230104233346 )では「解答なし」が正解です(並びが昇順だから簡単だったね)


1[aoobcl]2[cobaol]3[blooac]4[laoboc]5[aloboc]6[caobol]7[loacbo]8[oaolcb]9[oblaco]10[laoocb]
11[lobcoa]12[obloac]13[bocalo]14[abolco]15[oolcab]16[alcoob]17[aoocbl]18[albcoo]19[balooc]20[ocoalb]
21[ocbalo]22[acoblo]23[ocoalb]24[oclabo]25[cbaool]26[ocolab]27[oblcao]28[cloabo]29[lacobo]30[cboalo]
31[lcaobo]32[ocoabl]33[boaloc]34[looacb]35[ooalbc]36[oloacb]37[lcobao]38[aobclo]39[caolbo]40[bcaool]
41[olboca]42[acolob]43[ooaclb]44[ocobal]45[baocol]46[ocalob]47[olocba]48[ooblca]49[colbao]50[oacolb]
51[loocba]52[ocloba]53[bocalo]54[bcoalo]55[aloocb]56[ooablc]57[lbacoo]58[loobac]59[obaloc]60[loboca]
61[oalocb]62[oabocl]63[cooalb]64[oalobc]65[ooblac]66[abloco]67[acoblo]68[acolbo]69[ocaobl]70[aoolcb]
71[baolco]72[cbloao]73[caoblo]74[aboclo]75[ocbloa]76[ocbalo]77[alocbo]78[cbolao]79[bcolao]80[baolco]
81[coloba]82[cboola]83[clboao]84[obocla]85[albooc]86[olcoab]87[bcaool]88[lobcao]89[cloboa]90[oblaco]
91[ooalcb]92[aloobc]93[oaolcb]94[baoloc]95[lbcaoo]96[acbool]97[lobaoc]98[bolcoa]99[olcabo]100[aclboo]
101[aocobl]102[aclobo]103[coalob]104[oaobcl]105[boolca]106[bolaco]107[cbaloo]108[coalbo]109[boalco]110[oaoblc]
111[bcloao]112[caloob]113[loocab]114[olbaco]115[bclaoo]116[laoobc]117[oblcao]118[baloco]119[locboa]120[oolbca]
121[oolacb]122[cboaol]123[coablo]124[cbloao]125[bolaoc]126[oolcba]127[abocol]128[blcooa]129[caolob]130[lbaooc]
131[oalboc]132[booalc]133[ocabol]134[olobca]135[ooacbl]136[caoolb]137[caoblo]138[laboco]139[aboocl]140[acloob]
141[locboa]142[boolca]143[oolabc]144[obocal]145[caolbo]146[obaloc]147[olobac]148[lcoaob]149[lcaobo]150[laoocb]
151[clooba]152[loacob]153[lcoabo]154[oboacl]155[lbacoo]156[bcoaol]157[acbool]158[laoobc]159[abcolo]160[oloacb]
161[olocab]162[clobao]163[bclaoo]164[lcbaoo]165[ocalbo]166[acoolb]167[abocol]168[lbooca]169[clbaoo]170[alobco]
171[ocblao]172[caloob]173[bcooal]174[looacb]175[aocbol]176[balcoo]177[aloboc]178[oocabl]179[acobol]180[aocbol]
181[bcoaol]182[oaobcl]183[cobola]184[loocab]185[booacl]186[alcboo]187[claoob]188[boalco]189[obcola]190[bloaoc]
191[acoobl]192[olbcoa]193[obloca]194[oaclbo]195[loaboc]196[oabcol]197[oobalc]198[loacob]199[cblooa]200[bcolao]
201[oblcoa]202[alocob]203[oabclo]204[coabol]205[aobcol]206[boloca]207[lcoboa]208[caoolb]209[locoba]210[caobol]
211[blocoa]212[aocblo]213[aolcob]214[calboo]215[colabo]216[baoocl]217[loaocb]218[oloabc]219[blcoao]220[oclboa]
221[aobloc]222[clooab]223[oacobl]224[boaclo]225[bcoalo]226[obolac]227[bcaolo]228[cloboa]229[lobaco]230[bclooa]
231[ocboal]232[bolaoc]233[ocaobl]234[bacolo]235[aobolc]236[obolca]237[oobcal]238[booacl]239[cobalo]240[oclboa]
241[olcoba]242[cabool]243[abcool]244[olbaco]245[blaooc]246[oacbol]247[olaboc]248[cabloo]249[coablo]250[ooblca]
251[loobca]252[claobo]253[oocabl]254[ocbaol]255[alcboo]256[laocob]257[oocalb]258[coolab]259[blaooc]260[aoblco]
261[ocolba]262[ooabcl]263[lcooba]264[balcoo]265[olbcao]266[ocboal]267[blcaoo]268[alocbo]269[boaolc]270[ocblao]
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341[coblao]342[cboloa]343[oolbac]344[alobco]345[obaolc]346[aolboc]347[olcbao]348[olacob]349[coabol]350[obcaol]
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491[bocloa]492[acolbo]493[ocbola]494[oboacl]495[cblaoo]496[oobcal]497[lbcooa]498[bclooa]499[lcobao]500[colboa]
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531[boaolc]532[clooab]533[aloocb]534[cobola]535[aolboc]536[oclbao]537[lbcaoo]538[aolcbo]539[boolac]540[aooclb]
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591[acbloo]592[claboo]593[blcoao]594[lcooab]595[blaoco]596[clobao]597[alboco]598[oocalb]599[lbooca]600[coaolb]
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671[clbooa]672[olbaoc]673[acoolb]674[alocob]675[lcoabo]676[olacbo]677[oacobl]678[obolca]679[olabco]680[obocla]
681[olbcao]682[bolcao]683[laobco]684[looabc]685[locaob]686[ocoabl]687[oobcla]688[cbaolo]689[albcoo]690[oolacb]
691[ocobla]692[oaocbl]693[loaobc]694[lacboo]695[oobacl]696[oalbco]697[ocaolb]698[oaclbo]699[aoclob]700[laocbo]
701[alcoob]702[aboolc]703[aloobc]704[aboloc]705[coolba]706[colabo]707[baoolc]708[bacloo]709[labooc]710[coolab]

2022-12-21

URL追記

屋外ではマスク不要だと思ってるよ。

ただ屋外でも人混みだとしたらそれは例外だな。

飛沫感染を防ぐ方法としてのマスク着用なんだから理解しろよとしか言いようがない。

ウイルス拡散しないためにマスクしろウイルス感染しないためにマスクしろ、ただそれだけなんだよ。


https://www.niid.go.jp/niid/ja/2019-ncov/2484-idsc/11053-covid19-78.html#:~:text=%E3%81%9D%E3%81%AE%E7%B5%8C%E8%B7%AF%E3%81%AF%E4%B8%BB%E3%81%AB,%E3%81%82%E3%82%8B%5B1%2C2%5D%E3%80%82


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新型コロナウイルスSARS-CoV-2)の感染経路について

国立感染症研究所

掲載日:2022年3月28日


人は、咳、くしゃみ、会話、歌、呼吸などの際に、鼻や口からさまざまな大きさや性状をもった粒子を空中に放出する[1-5]。粒子はその大きさや含まれる液体の量によって空中での振る舞いが異なる。液体を含んだ大きな粒子は、放出されてから数秒から数分以内に落下するが、小さな粒子や乾燥した粒子は、空中に数分から時間にわたって浮遊する[2-5]。従来、これらの粒子については大きさや性状に応じて飛沫やエアロゾルと呼ばれてきた [4,5]。


SARS-CoV-2は、感染者の鼻や口から放出される感染ウイルスを含む粒子に、感受性者が曝露されることで感染する。その経路は主に3つあり、①空中に浮遊するウイルスを含むエアロゾルを吸い込むこと(エアロゾル感染)、②ウイルスを含む飛沫が口、鼻、目などの露出した粘膜に付着すること(飛沫感染)、③ウイルスを含む飛沫を直接触たかウイルスが付着したものの表面を触った手指で露出した粘膜を触ること(接触感染)、である[1,2]。


実際にどの経路で感染するのかは、感染から放出される感染ウイルスを含む粒子の量や環境条件によって決まり、必ずしも1つであるとは限らない。感染者が呼吸をすると粒子が放出され、大きな声を出したり、歌ったりすると、放出される粒子の量が増える[6-8]。また感染者との距離が近いほど(概ね1-2メートル以内)感染する可能性が高く、距離が遠いほど(概ね1-2メートル以上)感染する可能性は低くなる[1,2]。特に換気が悪い環境や密集した室内では、感染から放出された感染ウイルスを含む粒子が空中に漂う時間が長く、また距離も長くなる。こうした環境感染者が一定時間滞在することで、感染者との距離が遠いにもかかわらず感染が発生した事例が国内外で報告されている[9-12]。


このようなSARS-CoV-2の感染が起こりやす環境条件をわかりやす説明したものが、「3つの密」と呼ばれる概念である[1,13,14]。


密閉:換気の悪い閉じられた環境

密集:狭い空間に多くの人が集まっている環境

密接:お互いの距離が近く、特に会話をしている環境


3つの条件に1つでも当てはまる環境感染者と感受性者が滞在すると、感染が成立する可能性は高くなり、さらに3つの条件がそろうとより高くなる[1]。


なお、呼吸器感染症の感染経路については国際的研究が進められており、これらの知見は今後更新される可能性がある。


参考文献

World Health Organization (WHO), “Coronavirus disease (COVID-19): How is it transmitted?” (2021); who.int/news-room/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19-how-is-it-transmitted.

S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC), “Scientific brief: SARS-CoV-2 transmission” (2021); www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/science/science-briefs/sars-cov-2-transmission.html.

Gesellschaft für Aerosolforschung, “GAeF position paper on understanding the role of aerosol particles in SARS-CoV-2 infection” (2020); https://ae00780f-bbdd-47b2-aa10-e1dc2cdeb6dd.filesusr.com/ugd/fab12b_0b691414cfb344fe96d4b44e6f44a5ab.pdf

Jones RM, et al. Aerosol transmission of infectious disease. J Occup Environ Med. 2015 May;57(5):501-8.

Wang CC, et al. Airborne transmission of respiratory viruses. Science. 2021 Aug 27;373(6558):eabd9149.

Stadnytskyi V, et al. The airborne lifetime of small speech droplets and their potential importance in SARS-CoV-2 transmission. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020 Jun 2;117(22):11875-7.

Alsved M, et al. Exhaled respiratory particles during singing and talking. Aerosol Sci Technol. 2020;54:1245–8.

Alsved M, et al. SARS-CoV-2 in exhaled aerosol particles from covid-19 cases and its association to household transmission. Clin Infect Dis. 2022 Mar 10:ciac202.

Jang S, et al. Cluster of Coronavirus Disease Associated with Fitness Dance Classes, South Korea. Emerg Infect Dis. Aug 2020;26(8):1917-20.

Cai J, et al. Indirect Virus Transmission in Cluster of COVID-19 Cases, Wenzhou, China, 2020. Emerg Infect Dis. 2020 Jun;26(6):1343-5.

Katelaris AL, et al. Epidemiologic Evidence for Airborne Transmission of SARS-CoV-2 during Church Singing, Australia, 2020. Emerg Infect Dis. 2021 Jun;27(6):1677-80.

Toyokawa T, et al. Transmission of SARS-CoV-2 during a 2-h domestic flight to Okinawa, Japan, March 2020. Influenza Other Respir Viruses. 2021 Oct 3.

Furuse Y, et al. Clusters of Coronavirus Disease in Communities, Japan, January-April 2020. Emerg Infect Dis. 2020 Sep;26(9):2176–9.

Furuse Y, et al. COVID-19 case-clusters and transmission chains in the communities in Japan. J Infect. 2021 Aug 11:S0163-4453(21)00399-6.


Copyright 1998 National Institute of Infectious Diseases, Japan

2022-07-31

anond:20220731181955

↓てな具合なのでそういうプログラムが作れるだけでも社会の平均?中央値から見れば立派立派

500動け動けウゴウゴ5ちゃんねる2020/06/14(日) 12:57:52.17ID:6qfdYEVd0>>501

>>499

規制有効BBSスマホからアクセスするとsmartphone_idなるjava存在する。

仕組みはよくわからん有用らしい。

501動け動けウゴウゴ5ちゃんねる2020/06/14(日) 20:35:49.18ID:gDZ1+EG90>>505

>>500

https://www.applican.com/tutorial/p11/index.html

こういうのね

JavaScriptなんでユーザ適当操作出来る点で

偽装もし放題なんだが

505動け動けウゴウゴ5ちゃんねる2020/06/16(火) 21:36:47.88ID:KpWEJQvH0

>>501

そこまでできる連中が今時どれだけいると思う?。スマホ連中じゃほぼ皆無だろ。(笑)

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