はてなキーワード: 青森とは
人口統計から1995年~2023年で各々の都道府県でどれくらい人口が変動したかランキング付け。
日本全体だとこの間の人口変動は-1%。2022年までだと-3%だったので1年で2%増えた。
1位 東京都 男女総合 19.6% 男性 17.3%(1位) 女性 22.0%(1位)
2位 沖縄県 男女総合 15.3% 男性 15.7%(2位) 女性 14.8%(3位)
3位 神奈川県 男女総合 11.9% 男性 8.7%(4位) 女性 15.2%(2位)
4位 滋賀県 男女総合 9.3% 男性 9.4%(3位) 女性 9.2%(7位)
5位 愛知県 男女総合 8.9% 男性 8.3%(5位) 女性 9.4%(6位)
6位 埼玉県 男女総合 8.5% 男性 6.5%(6位) 女性 10.5%(4位)
7位 千葉県 男女総合 7.9% 男性 6.0%(7位) 女性 9.9%(5位)
8位 福岡県 男女総合 3.4% 男性 2.5%(8位) 女性 4.2%(8位)
9位 大阪府 男女総合 -0.4% 男性 -3.0%(10位) 女性 2.1%(9位)
10位 兵庫県 男女総合 -0.6% 男性 -2.3%(9位) 女性 1.0%(10位)
1位 秋田県 男女総合 -24.7% 男性 -25.3%(1位) 女性 -24.2%(1位)
2位 青森県 男女総合 -20.1% 男性 -20.6%(2位) 女性 -19.4%(2位)
3位 高知県 男女総合 -18.5% 男性 -17.7%(6位) 女性 -18.7%(4位)
4位 山形県 男女総合 -18.4% 男性 -18.0%(4位) 女性 -18.8%(3位)
5位 岩手県 男女総合 -18.1% 男性 -17.6%(7位) 女性 -18.4%(5位)
6位 長崎県 男女総合 -18.0% 男性 -17.7%(5位) 女性 -18.1%(7位)
7位 和歌山県 男女総合 -17.4% 男性 -18.1%(3位) 女性 -16.9%(10位)
8位 福島県 男女総合 -17.2% 男性 -16.2%(8位) 女性 -18.1%(6位)
9位 山口県 男女総合 -16.6% 男性 -16.1%(10位) 女性 -17.0%(8位)
10位 徳島県 男女総合 -16.5% 男性 -16.2%(9位) 女性 -16.9%(9位)
傾向
・大阪は男性が減って女性が増えている点で特殊、和歌山も男性の減りに対して女性の減り方が小さい。
男性が流出するような要因が大阪和歌山にはあったのかもしれない。その分滋賀の男性が増えているようにも見える。
その他雑感
・東北地域の状況から考えると、東日本と西日本出身では地方を語るときに噛み合わないのではないだろうか。私は西日本の地方住みなのでそう感じることが多い。
https://anond.hatelabo.jp/20241213195210
12/24追記 この話題で参考になるんじゃないかとリンクを貼る
↑12/14追記の誤記 お詫びに地域エリア毎のデータも載せる
1位 沖縄 男女総合 15.3% 男性 15.7%(1位) 女性 14.8%(2位) 男女差 0.9%
2位 南関東 男女総合 13.3% 男性 10.9%(2位) 女性 15.8%(1位) 男女差 -4.7%
3位 東海 男女総合 1.0% 男性 0.9%(3位) 女性 1.0%(3位) 男女差 -0.1%
4位 近畿 男女総合 -1.8% 男性 -3.7%(4位) 女性 0.0%(4位) 男女差 -3.7%
5位 北関東 男女総合 -5.9% 男性 -5.7%(5位) 女性 -6.2%(5位) 男女差 0.5%
6位 九州 男女総合 -6.4% 男性 -6.5%(6位) 女性 -6.4%(6位) 男女差 0.1%
7位 中国 男女総合 -9.1% 男性 -8.8%(7位) 女性 -9.3%(8位) 男女差 0.5%
8位 北海道 男女総合 -10.5% 男性 -12.1%(9位) 女性 -9.0%(7位) 男女差 -3.1%
9位 北陸 男女総合 -11.2% 男性 -10.9%(8位) 女性 -11.6%(9位) 男女差 0.7%
10位 四国 男女総合 -14.5% 男性 -13.9%(10位) 女性 -14.9%(10位) 男女差 1.0%
11位 東北 男女総合 -15.4% 男性 -15.3%(11位) 女性 -15.4%(11位) 男女差 0.1%
南関東>近畿>北海道>|女性流入の壁|>(東海>九州>東北)>|女性流出の壁|>北関東>中国>北陸>沖縄>四国
東海・九州・東北では人口変動に性差は小さく、人口変動には性差以外の要因が大きそう。
年 | 曲目 | 回数 |
---|---|---|
2007 | 津軽海峡・冬景色 | 5 |
2008 | 天城越え | 6 |
2009 | 津軽海峡・冬景色 | 6 |
2010 | 天城越え | 7 |
2011 | 津軽海峡・冬景色 | 7 |
2012 | 天城越え | 8 |
2013 | 津軽海峡・冬景色 | 8 |
2014 | 天城越え | 9 |
2015 | 津軽海峡・冬景色 | 9 |
2016 | 天城越え | 10 |
2017 | 津軽海峡・冬景色 | 10 |
2018 | 天城越え | 11 |
2019 | 津軽海峡・冬景色 | 11 |
2020 | 天城越え | 12 |
2021 | 津軽海峡・冬景色 | 12 |
2022 | 天城越え | 13 |
2023 | 津軽海峡・冬景色 | 13 |
2024 | ??? | ??? |
曲目 | 回数 | ご当地 | オッズ |
---|---|---|---|
津軽海峡・冬景色 | 13 | 青森 | 742.8 |
天城越え | 13 | 静岡 | 9.2 |
夫婦善哉 | 2 | 大阪 | 342.1 |
風の盆恋歌 | 2 | 富山 | 5.9 |
能登半島 | 1 | 石川 | 2.4 |
火の国へ | 1 | 熊本 | 209.5 |
東京めぐり愛 | 1 | 東京 | 387.4 |
その他 | - | - | 138.0 |
2024年11月10日 VOLA&THE ORIENTAL MACHINE/Lilles and Remains 「PLAY VOL.58」@池下CLUB UPSET
VOLAのライブを観るのは2019年にHINTOと下北で2マンやった時以来なので5年振り?リリーズと対バンなのめちゃくちゃ楽しみにしてた!名古屋と言う人入りがあまり良くない土地でライブしてくれる事に感謝。人もそこそこ入ってて良かった。
背が低いので段差上から観る事に。UPSETの規模とハコ的に何処で観ても観やすい·音も良い·入場もちゃんとしてるしで、名古屋で一番好きなハコ。唯一の難点は自分の好きなバンドは滅多にUPSETでやる事はないと言う事だけ…。
リリーズでも中畑さんが叩くとの事でより楽しみにしてたけど、期待以上の演奏でテンション上がる〜!!演奏上手〜!!!聴きたい曲も懐かしめの曲も沢山聴けて嬉しい。リリーズってMC全くない印象あって、でも普通に一杯喋ってたから私の記憶違いかと思ってたけど、やっぱり昔はカッコつけなきゃとかそっちの方が良いんじゃないかって思ってたからMCしてなかったってKENTさんが話してたから記憶は間違ってなかった。カッコつけるの無理、喋りたいとの事笑 と言うか普通にMC上手くて面白かった笑 バシバシ演奏していくので思ってたより沢山曲数聴けたし手数が多い系のドラムを叩く中畑さんを味わえて最高。
K「55分ぐらいまでだっけ?(演奏して良いリミット)」中「ちょっとくらい良いんじゃない?笑 先輩には俺から言っとくよぉ」K「それが怖いんですよ…笑」のやり取り面白かった。
K「ドラム2連チャンって中々ないので(中畑さんは)大変だと思う」中「大丈夫!…多分大丈夫!笑」K「手数多い曲選んどいたんで笑」中「笑」
メンバー紹介でsyrup16gとVOLA&THE ORIENTAL MACHINEの中畑さんって紹介があって何か嬉しい…。未だにシロップが再結成したと言う実感をこう言う所で味わっている…。
中村さんが終始ガチの真顔ですごいと思った笑 メンバー紹介あるまでずっとサングラスかけてたから表情読み取れないのかと思ったけど外しても真顔だった笑 中村さんとナツキさん、両方共めちゃくちゃ存在感あって素晴らしかったなぁ。また是非共ライブ観たい。
ぶっちゃけ書いちゃうとVOLAのライブに行かなくなった理由は楽曲云々もあるけど一番はギターが青木さんじゃなくなったってのが大きくて、アヒトさんがそんなにギタースキル高くない分青木さんのギターがあってこその世界観だったり音楽性が表現出来ると感じていたので…。久しぶりに観るボラは大前提に前見た時よりアヒトさんが元気そうで良かったなと思ったし、気合い入ってるのがす伝わってきた。新しい曲から古い曲まで満遍ないセットリストで、Mexico Pubの始まりはいつ聴いてもカッコ良い。あと中畑さんのLOVEが観れたの良き。昔は嫌悪感しかなかったけど…笑 コミケと夢診断も久しぶりに聴いたかも。でも昔の曲聴くとやっぱギター物足りんのよなぁ…申し訳ないけど…。
Dead or Danceの1.2.3.4をやる中畑さんも久しぶりに観れて嬉しい!昔は(ry 今はもう可愛いな〜としか思わなくなった笑 この曲でアヒトさんがフロアに降りてきてびっくりした。近くで観るアヒトさん、めちゃくちゃ痩せてたし顔小さかった笑
·アヒトさんがチューニングするから喋っててとの事で笑 残りのメンバーでMC。名古屋でボラが演奏するのが10年振りとの事。2014年の伏見JIMMIN'振りらしい。楢崎さんが物を無くしたって話とアヒトさんのギターか壊された話で中畑さんからアポロシアターと言う言葉が出で驚く。無くなっちゃったのかな?って話してて地方のライブハウスなのに詳しいし、中畑さん記憶力良すぎる…。個人的にはボラのライブって言ったらアポロシアターだったので懐かしい気持ちになった。
·アヒトさんが酔っ払って打ち上げの味仙で蛙の唐揚げをポケットに入れたまま帰宅し次の日めちゃくちゃ驚いたって話もしてた笑
·アヒトさんからのリクエストでビールで乾杯する。メンバーリクエストの銘柄なのか分からないけど、有江さんと中畑さんが交換してた笑(有江さんがアサヒスーパードライ、中畑さんが札幌黒ラベル?飲んでた)中畑さんもライブ中に缶ビール1杯ぐらいなら普通に飲める感じになったんだなぁ。(飲めるの)嬉し〜って喜んでた笑
·アヒトさんが3回目か4回目の人生でビール造りとかしてみたいって話から何て(名前の)ビールにします?って中畑さんが聞いて即答で「キチネコビール!」と答えるアヒトさん笑 こぶしの効いた和っぽいCM曲?みたいのを即興で歌った下りからテレビの話になり中畑さんが住んでた頃の青森は2局しか映らなかった(日テレとTBS)、高校生の頃にテレ朝が映るようになって初めてミュージックステーション見た(!?)と言う話に笑 信じられん…。
·お知らせがありまーすってアヒトさんが言ったら中畑さんが「なになにぃ〜?」って相槌打ってて可愛かった笑 来年大阪でonion Nightが開催されるとの事。歓喜の悲鳴上がってた笑 中畑さんが「是非来て〜」って言ってて拍手?起こってた。
·めちゃくちゃ楽しそうな中畑さん。偶に有江さんと目合わせて笑い合ってるのとても良い。有江さんは菩薩の笑みでフロアを見てた笑
·鯔のMC、中畑さんがめちゃくちゃ喋るのとアヒトさんの絶妙につまんない話(失礼過ぎる)と有江さんの高スキルMC力で軌道修正する感じがそうそうこんな感じだったなぁと思うなど。
·ただの悪口になっちゃうが、昔から感じてた気持ちを思い出したと言うかやっぱフロントマンのアヒトさんのテンション、割と苦手な部分もあり…。ボラのライブ観にいっといてなんだけど…。まぁアヒトさんが元気そうで、それだけで良かったなと思ったけど…。1月もVOLA予定してるのでその時観たらまた違う感想持てるかも…。
·Lilles and Remains
1.Like The Way We Were
2.Muted
3.Superior
4.Pass Me By
5.Body
6.The Fake
8.Some Girls
10.Moralist S.S.
12.Grind
·VOLA&THE ORIENTAL MACHINE
1.EMPIRE OF THE V O L A
2.THANK YOU MY FORCE
3.MAC-ROY
4.A communication refusal desire
5.夢診断
6.Fatal Incident
7.comeback in darkness
8.Mexico Pub
9.S.E.〜Self-Defense
E.N
昔の職場が派手に爆発四散したので思い出を語ってみる。
とっくの昔に退職したから、今回の件の内部事情は全然知らない。
期待して開いた人はごめんね。
募 集 要 項 に 書 い て あ っ た ん で す け ど ?
大学の推薦で受けてるから無碍に扱う事も出来ず、真面目に選考受けつつも落ちる事を祈っていた。
無 事 採 用 。
リーマンショックの影響が色濃い時代だったので、内定出ただけマシかって事で入社。
本社で入社式と新人研修だけ受けて、そこからは中国工場に3か月間放り込まれる。
F井電機は「FPS」と言われる生産方式を採用していて、カンバン方式とカイゼンによる効率化が特徴。
要は昔えらい人たちがトヨタの工場で研修を受けて「すげぇ!」ってなったトヨタ生産方式(TPS)をまんまなぞってるだけ。
「FPSで無限の改善」とか言ってたけど「無限ではねぇだろ」といつも思ってた。
このFPSを学ぶために新人は中国工場にライン工として送り込まれる。
工場は広東省のド田舎にあるので娯楽はなく、自動的に工場の寮に缶詰状態になる。
休みの日はたまに先輩が深圳に連れてってくれたりはあったけど、基本的に工場周辺の飲食店かスーパーに行くぐらいしか出来なかった。
工場で一緒に働くのは更にド田舎から出稼ぎに来てる兄ちゃん姉ちゃんで、自分は中国語話せなかったけどメモ帳に漢字で筆談で割となんとかコミュニケーションできてた。
無愛想な人もいたけど、フレンドリーな人も多くて異文化交流が楽しかった思い出がある。
ただ、自分たちがその辺の工員の10倍の給料を貰ってる事だけは絶対黙っとけと言われてたので、交流しながらずっと心にわだかまりがあった。
ただ、それ以上の学びはそんなになく「こんなに金と時間かけてやるほどの研修か?」と思った。
研修の終わりに配属希望を聞かれたので、ラインで担当していた製品の部署を希望した。(当然カメラじゃない)
最後の送別会では白酒をアホほど飲まされ、みんなで寮のロビーで死んでた。掃除のおばちゃんごめん。
で、本社に戻って配属先発表。
流石に3か月も工場にいるとその製品について詳しくなるわけで、それを活かす部署に配属されるのかと思いきや、全く別の部署。
人に関しては良い人が多かったかなーと思う。
ただ、雑談で話す内容が基本「社内の噂話」「ゴルフ」「女」「酒」ばっかりで、全然水が合わなかった。
技術職ってもっとオタクがいるのかと思いきやめっちゃ体育会系。
そういう意味では情に厚く面倒見のいい人が多かったかもしれない。
飲み会の後に興味ないおっパブに呼び出された挙句、自分の分自腹で払わされたのは未だに納得してないけどな。
仕事の方は流石にアレコレと具体的には書けないけど、とにかく会社がケチだった。
年間休日数は業界内でぶっちぎりの最下位。祝日のある週は土曜出勤ってパターン。
しかし残業代はフルで出てた。定時は22時みたいな感じだったけど満額支給だった。謎。
外注するような部品は流石に経費申請するけど、ホームセンターで買えるような材料は自腹。
外注先への見積もり依頼も基本的に相見積もりを取って、必ず価格交渉するようにと厳命されていた。
地元のおじいちゃんがやってるような町工場に毎回価格交渉するのが本当に嫌だった。
挙句、値段だけみて中国の激安工場に発注して、とんでもない品質で上がって来た部品を社員が手作業でリワークすんの。バカかと。
そういえば、全国にある某施設に収めた製品に不具合があるのが分かって、暇そうな社員集めて全国修理行脚するなんてイベントがあった。
自分は青森担当になって、往復の飛行機とホテル2泊の事前申請?をしたんだけども、
「往路は丸一日かけて青森まで新幹線で行ってください」「復路はホテルに泊まらず夜行列車で帰ってきてそのまま出社して下さい」って言われた。
行きはバカみたいに時間かけて行くくせに、帰りそんな急いでホテル代までケチる必要あるんか???(帰着日に急ぎの案件があるわけでもない
ちなみにその夜行列車は普通に遅延したので、出社したのは朝の予定が昼過ぎ。なんなんだよ。
出張の時はどれだけ時間かけてもいいから1円でも安い交通手段を探せってのがルールになってて、人件費って知っとる????って感じだった。本当にアホ。
自分が辞める直前の頃は業績も悪くて出張行くのは管理職以上ばっかりで
その管理職自身で役員が納得するような安い飛行機をめっちゃ時間使って探すような状況だった。あのさぁ人件費って(ry
まぁ、こんな感じで人にもモノにも金払い悪いし、本当にセンスないなって思った。
会長が本書く度に社内で配ってた。誰も興味ないのに。
「業績悪いからボーナス減らすね」って言いながら自分の功績をまとめたWebサイトとか社史とか作ってた。マジそういうとこやぞ。
社長から会長になっても、新社長の影が超薄い。裏で牛耳ってるのは結局会長。
社内行事があっても「会長は、会長でないと対応できない案件のため欠席です」ばっかり。
波乱万丈なAV機器業界で90歳のおじいちゃんが舵取りしてて生き残れるわけないじゃん。
自分が設計したものが工場で量産されて市場に出ていくのは確かにおもろいよ。
でも、
って一見すると技術者として幸せなようで、全くやりがいがなかった。
自分の仕事がどこにどう繋がってるのか、自分の目や肌で感じる事が自分の中では大切な事なんだなって気付いた。
だから辞めた。
会社でものづくりしても何も面白くねぇわ!!!ってなって、今は全く別の業界で生きてる。
辞める時は上司が「そんなんで世間で通用するとは思えない」って言ってたけど、普通に年収増えてるしノー残業だよ。
一緒に仕事してた人たちはどうしてるだろうなぁ。無事に逃げられてたらいいけど。
まぁ話半分で読んでくれたらいいよ。
前 https://anond.hatelabo.jp/20241014004111
各区分の死亡した人の平均年齢
※これで論じるのは良くないと思うが、2019年と2022年で大きな差はないことを確認するため
性別 | 未婚 | 離別 | 有配偶 | 死別 | 既婚 |
男性 | 65.3 | 72.5 | 80.5 | 87.6 | 81.2 |
女性 | 75.9 | 79.6 | 77.1 | 90.2 | 86.3 |
性別 | 未婚 | 離別 | 有配偶 | 死別 | 既婚 |
男性 | 63.5 | 71 | 79.5 | 86.8 | 80.3 |
女性 | 75.7 | 78.4 | 76 | 89.6 | 85.5 |
年齢 | 区分平均年齢 | 男性総数 | 男性未婚者数 | 既婚者数 | 既婚率 | 死者総数 | 有配偶死者数 | 離別死者数 | 死別死者数 | 既婚死者数 | 未婚者死者数 |
15~19歳 | 17 | 2781606 | 2757418 | 24188 | 0.9 | 771 | 0 | 0 | 0 | 0 | 771 |
20~24歳 | 22 | 2948345 | 2602395 | 345950 | 11.7 | 1430 | 49 | 20 | 0 | 69 | 1359 |
25~29歳 | 27 | 3040167 | 1979623 | 1060544 | 34.9 | 1372 | 149 | 45 | 1 | 195 | 1173 |
30~34歳 | 32 | 3269747 | 1419307 | 1850440 | 56.6 | 1961 | 371 | 172 | 9 | 552 | 1402 |
35~39歳 | 37 | 3670006 | 1179356 | 2490650 | 67.9 | 2851 | 804 | 349 | 13 | 1166 | 1680 |
40~44歳 | 42 | 4158496 | 1132809 | 3025687 | 72.8 | 4889 | 1534 | 787 | 24 | 2345 | 2522 |
45~49歳 | 47 | 4822475 | 1224888 | 3597587 | 74.6 | 8802 | 2926 | 1655 | 69 | 4650 | 4129 |
50~54歳 | 52 | 4236233 | 955290 | 3280943 | 77.4 | 12646 | 4609 | 2564 | 149 | 7322 | 5293 |
55~59歳 | 57 | 3823872 | 697639 | 3126233 | 81.8 | 18274 | 7646 | 3877 | 304 | 11827 | 6394 |
60~64歳 | 62 | 3543716 | 505636 | 3038080 | 85.7 | 29211 | 14147 | 5599 | 801 | 20547 | 8594 |
65~69歳 | 67 | 3840239 | 428505 | 3411734 | 88.8 | 55240 | 30348 | 9327 | 2554 | 42229 | 12929 |
70~74歳 | 72 | 4156270 | 297154 | 3859116 | 92.9 | 80580 | 50823 | 11936 | 5770 | 68529 | 11937 |
75~79歳 | 77 | 2996621 | 105732 | 2890889 | 96.5 | 105133 | 73290 | 11032 | 12148 | 96470 | 8577 |
80~84歳 | 82 | 2080505 | 39046 | 2041459 | 98.1 | 128508 | 92347 | 7978 | 22955 | 123280 | 5152 |
85~89歳 | 87 | 1173754 | 14093 | 1159661 | 98.8 | 135395 | 90526 | 4351 | 37667 | 132544 | 2803 |
90~94歳 | 92 | 401292 | 3065 | 398227 | 99.2 | 88425 | 48012 | 1656 | 37756 | 87424 | 973 |
95~99歳 | 97 | 65444 | 390 | 65054 | 99.4 | 25833 | 9597 | 310 | 15713 | 25620 | 203 |
100歳以上 | 102 | 5862 | 80 | 5782 | 98.6 | 4067 | 808 | 30 | 3195 | 4033 | 34 |
合計 | ー | 51014650 | 15342426 | 35672224 | 69.92545083 | 705388 | 427986 | 61688 | 139128 | 628802 | 75925 |
年齢 | 区分平均年齢 | 女性総数 | 女性未婚者数 | 既婚者数 | 既婚率 | 死者総数 | 有配偶死者数 | 離別死者数 | 死別死者数 | 既婚死者数 | 未婚者死者数 |
15~19歳 | 17 | 2686488 | 2663351 | 23137 | 0.9 | 406 | 0 | 1 | 0 | 1 | 405 |
20~24歳 | 22 | 2884412 | 2509333 | 375079 | 13 | 612 | 31 | 15 | 1 | 47 | 565 |
25~29歳 | 27 | 2949069 | 1712877 | 1236192 | 41.9 | 683 | 121 | 49 | 3 | 173 | 509 |
30~34歳 | 32 | 3179760 | 1063542 | 2116218 | 66.6 | 1017 | 289 | 119 | 4 | 412 | 602 |
35~39歳 | 37 | 3605421 | 815061 | 2790360 | 77.4 | 1626 | 703 | 238 | 9 | 950 | 674 |
40~44歳 | 42 | 4089364 | 759408 | 3329956 | 81.4 | 2924 | 1374 | 481 | 33 | 1888 | 1033 |
45~49歳 | 47 | 4768900 | 799360 | 3969540 | 83.2 | 5222 | 2615 | 941 | 95 | 3651 | 1567 |
50~54歳 | 52 | 4242467 | 611411 | 3631056 | 85.6 | 6899 | 3697 | 1310 | 184 | 5191 | 1693 |
55~59歳 | 57 | 3878674 | 415015 | 3463659 | 89.3 | 9116 | 5332 | 1610 | 440 | 7382 | 1727 |
60~64歳 | 62 | 3675708 | 270342 | 3405366 | 92.6 | 12934 | 7930 | 2131 | 1100 | 11161 | 1761 |
65~69歳 | 67 | 4120029 | 220144 | 3899885 | 94.7 | 24250 | 14236 | 3837 | 3531 | 21604 | 2624 |
70~74歳 | 72 | 4683688 | 208261 | 4475427 | 95.6 | 37386 | 19954 | 5244 | 8832 | 34030 | 3325 |
75~79歳 | 77 | 3702406 | 130289 | 3572117 | 96.5 | 58635 | 26210 | 6154 | 22223 | 54587 | 4013 |
80~84歳 | 82 | 2840243 | 84436 | 2755807 | 97 | 93825 | 29420 | 6794 | 52310 | 88524 | 5254 |
85~89歳 | 87 | 1935478 | 60967 | 1874511 | 96.9 | 143615 | 24783 | 7409 | 103841 | 136033 | 7538 |
90~94歳 | 92 | 873442 | 22428 | 851014 | 97.4 | 157092 | 10536 | 6661 | 132319 | 149516 | 7492 |
95~99歳 | 97 | 211826 | 4116 | 207710 | 98.1 | 90839 | 1475 | 3310 | 82436 | 87221 | 3583 |
100歳以上 | 102 | 28597 | 445 | 28152 | 98.4 | 25016 | 76 | 666 | 23541 | 24283 | 722 |
合計 | ー | 54355972 | 12350786 | 42005186 | 77.27795945 | 672097 | 148782 | 46970 | 430902 | 626654 | 45087 |
年齢 | 既婚男性(%) | 未婚男性(%) | 既婚女性(%) | 未婚女性(%) | 男性既婚率(参考) |
15~19歳 | 0.00 | 0.03 | 0.00 | 0.02 | 0.9 |
20~24歳 | 0.02 | 0.05 | 0.01 | 0.02 | 11.7 |
25~29歳 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 | 34.9 |
30~34歳 | 0.03 | 0.10 | 0.02 | 0.06 | 56.6 |
35~39歳 | 0.05 | 0.14 | 0.03 | 0.08 | 67.9 |
40~44歳 | 0.08 | 0.22 | 0.06 | 0.14 | 72.8 |
45~49歳 | 0.13 | 0.34 | 0.09 | 0.20 | 74.6 |
50~54歳 | 0.22 | 0.55 | 0.14 | 0.28 | 77.4 |
55~59歳 | 0.38 | 0.92 | 0.21 | 0.42 | 81.8 |
60~64歳 | 0.68 | 1.70 | 0.33 | 0.65 | 85.7 |
65~69歳 | 1.24 | 3.02 | 0.55 | 1.19 | 88.8 |
70~74歳 | 1.78 | 4.02 | 0.76 | 1.60 | 92.9 |
75~79歳 | 3.34 | 8.11 | 1.53 | 3.08 | 96.5 |
80~84歳 | 6.04 | 13.19 | 3.21 | 6.22 | 98.1 |
85~89歳 | 11.43 | 19.89 | 7.26 | 12.36 | 98.8 |
90~94歳 | 21.95 | 31.75 | 17.57 | 33.40 | 99.2 |
95~99歳 | 39.38 | 52.05 | 41.99 | 87.05 | 99.4 |
注目したいのは50代、未婚者が珍しくなくなった世代ですら、死亡率は2倍以上高い
これは「未婚と短命に相関関係がある」を流石に否定できなくなってきた
継続して、何がそうさせているかを調べていく 10/14 17:00
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調べること
データの読み方への疑い
1.若くして亡くなってる人を除いたデータならどうなるか?
2.未婚率が低すぎた世代を除くとどうなるか?
因果関係を考える
3.離別者も早逝してるのか?離別、死別、有配偶も含めて調べる
・45歳以上で初婚というのが少ない
ということで、45歳以上のみで比較してみよう
性別 | 未婚 | 離別 | 有配偶 | 死別 | 既婚 |
男性 | 67.6 | 71.8 | 79.8 | 86.9 | 80.6 |
女性 | 79.7 | 79.2 | 76.7 | 89.6 | 85.6 |
未婚者の年齢が大幅に上がったか、それでも男性13歳差、女性5.9歳差があった(フィルタ前は16.8歳差と、9.8歳差)
2019年時点の50代だと、男性未婚率が20%前後、女性が13%前後とある程度あるので参考になりそう
各区分の死亡率
ー | 既婚者(%) | 未婚者(%) | 比率(未/既) |
50代前半男性 | 0.223 | 0.554 | 2.5 |
50代後半男性 | 0.378 | 0.917 | 2.4 |
50代前半女性 | 0.143 | 0.277 | 1.9 |
50代後半女性 | 0.213 | 0.416 | 2.0 |
こうみると、50代ですら未婚者の方が2倍以上死にやすいことが分かる
45歳以上の死亡者について、各条件がどの年齢で死亡してるかその割合を調べた
なお、人口差や時代差などは加味していないので完全に正確ではない
年齢 | 有配偶+死別死亡者 | 離別死亡者 | 未婚死亡者 |
45~49歳 | 0.53 | 2.74 | 6.16 |
50~54歳 | 0.84 | 4.25 | 7.90 |
55~59歳 | 1.41 | 6.43 | 9.54 |
60~64歳 | 2.65 | 9.28 | 12.82 |
65~69歳 | 5.83 | 15.46 | 19.29 |
70~74歳 | 10.03 | 19.79 | 17.81 |
75~79歳 | 15.14 | 18.29 | 12.80 |
80~84歳 | 20.44 | 13.23 | 7.69 |
85~89歳 | 22.72 | 7.21 | 4.18 |
90~94歳 | 15.20 | 2.75 | 1.45 |
95~99歳 | 4.49 | 0.51 | 0.30 |
100歳以上 | 0.71 | 0.05 | 0.05 |
年齢 | 有配偶+死別死亡者 | 離別死亡者 | 未婚死亡者 |
45~49歳 | 0.47 | 2.04 | 3.79 |
50~54歳 | 0.67 | 2.84 | 4.10 |
55~59歳 | 1.00 | 3.49 | 4.18 |
60~64歳 | 1.56 | 4.63 | 4.26 |
65~69歳 | 3.08 | 8.33 | 6.35 |
70~74歳 | 4.99 | 11.38 | 8.05 |
75~79歳 | 8.39 | 13.36 | 9.72 |
80~84歳 | 14.16 | 14.75 | 12.72 |
85~89歳 | 22.29 | 16.08 | 18.25 |
90~94歳 | 24.75 | 14.46 | 18.14 |
95~99歳 | 14.54 | 7.19 | 8.68 |
100歳以上 | 4.09 | 1.45 | 1.75 |
https://drive.google.com/uc?export=view&id=1BPYmwKwLkWa74jLuVdKzcUj2c-_i3F7R
これを見ると
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まとめ
・元記事は言い過ぎだが、相関はありそう
・元記事では「未婚男性」を煽っていたが、未婚女性も程度の差こそあれ同様
・因果関係はまだ不明なところが多く、今の若い世代に当てはまるかも不明(ただし50代くらいには既に当てはまっている)
大きく分ければこれって
1.早逝する人は結婚できない傾向にある(=結婚できないような人は早逝する傾向にある)
2.パートナーが居ないと早逝する傾向にある(そしてそれは男性が顕著)
のどちらか、あるいはどちらもなんだけど
離別者でも影響があったので、2は有り得るんじゃないかってあるね
ただし、離婚原因が病気である可能性もあるけど、その場合は原因と結果が逆転する
1の原因として、そもそも持病持ちというパターンと、低収入が関係しているケースがありそう、収入と婚姻率には相関があるので、そうなると医療費をどれだけ払うかとか、老人ホームに入るかとかいうところに相関してくる(頑張れば統計から割り出せそう?)
2の原因として、男女差があることから女房が居ないと食生活が乱れると言う可能性がありそう、あとは酒が増えるとか他の生活面が乱れるとか
直接的なところでは治療費が捻出できなくなるとか、倒れた時の発見が遅れるとか、子供の存在とかかなあ
もちろん「寂しくて死んじゃう」のような理由も考えうるけど、他を排除しないと何とも言えないね
「死亡リスクが高いグループに属している」でいいんじゃないかと思う
疲れた、また気になったら調べる
他国の統計とか調べたらより精度上がるんだけど、誰かやってくれねーかな
ていうか国にやってほしい、いや実は一番詳しいのは保険屋なんじゃないか?
____
ところで俺は「未婚男性・秋田生まれ・青森育ち・東京在住・働き過ぎ」なんだけど、役満か?遺書を書いておこう
____
思いついたんだけど、未婚男性/既婚男性に差があって、女性は差がないって、ひょっとして年収の多さでは?
年収と婚姻率は男性にのみ強い相関があるから、未婚男性は低所得者層なんだよね
ケーブルテレビSTBでは見られない場合があるようなのでBSパススルーとか
地域によってはSTBで見られるようになったかもしれないので最新情報要確認
・02 ヘミングウェイ
・03 農林水産(省
・05 [何県]沖縄(県
・06 飛車
・07 [すべて]アテネ アントワープ アムステルダム アトランタ
・08 新しい学校のリーダーズ
・09 クラゲ
・10 [近似値]71
・13 幸田露伴 こうだろはん
・14 青森(県
・15 クレソン
・21 1(番[舌≪ぜつ≫]
・22 エアフォース(・ワン
・23 A
・25 ブラジル
・26 [3択]6 7パーセント
・29 官報
・30 スクラッチ
・31e 冬瓜 トウガン
青森の中間貯蔵施設の準備に関わっていた人を知っているが、彼は不幸にも3年前に亡くなった。
今日初めて、新潟の使用済み核燃料が港に到着し、施設に搬入され、使用が開始された。位牌に報告した。
だが、つい先日の9月11日には、9月30日搬入予定が10月31日に変更になったと報じられていたのに、何故か今日は9月26日だ。どういうことだ。
延期騒動もまた、保険産業による妨害工作だったと思う理由が増田にはある。13年前までに稼働していれば、福島原発事故も防止でき、本来は不要だった安全不安も煽り立てられなかった可能性が高い。詳しいことはそのうち書く。
でもちょっとだけ書いておくと、増田は9月13日、ある権力機関に報告のごとき文書を出していたのだった。
冒頭の人は、信用できない人ではない旨。保険産業やメディアにによって彼の信用破壊工作や迫害が行われていたらしい旨、少々仄めかし。保険会社の悪行三昧も。
もしその文章が功を奏していたなら、とても嬉しい。
祝杯を挙げたい。とうとう、とうとう稼働した。50年間保管だそうだ。これから原発再稼働が始まるんだろうか。どうか安全に維持できますように。
で、50年後どうなる? さて、原発耐用年数のごとく、また延長されるだろ。
各都道府県の「大学数(国立・私立・公立の合算)」で「各都道府県の10~14歳人口(2022年人口統計)」を割った値。
※調査の次の年齢階層が15~19歳で進路等でばらつくことから10~14歳の値を使用。あくまでも各地域の子どもの人口の目安。
人/校、この数字が小さいほど子どもは地元を離れずに大学に通うことができる。
逆に大きい場合は子どもの数に対して地元に大学数が少なく、大学に通うには他の都道府県に出ていく必要がある。
結果を見ると近隣の都道府県に吸収されている印象。
01 京都 3059 (34)
02 石川 3500 (14)
03 東京 3625 (144)
04 新潟 4045 (22)
05 岡山 4556 (18)
07 山梨 4714 (7)
08 秋田 4857 (7)
09 北海道 5378 (37)
14 福井 5667 (6)
15 広島 6000 (21)
16 山形 6143 (7)
18 愛知 6615 (52)
19 福岡 6686 (35)
21 兵庫 6800 (35)
22 宮城 6857 (14)
25 長崎 7250 (8)
26 滋賀 7556 (9)
27 和歌山 7600 (5)
32 熊本 9000 (9)
35 千葉 9704 (27)
36 大分 9800 (5)
46 島根 14500 (2)
47 佐賀 19500 (2)
1位と最下位で子どもの数に対して6倍ほど大学数に差があるので、
以下の資料を見つけた。
https://www.maff.go.jp/j/council/zyuizi/keikaku/attach/pdf/r1_2-9.pdf
2014年のデータだが、病院あたり3524万円しか売り上げていない。
自宅の一階で家賃がタダ、誰も雇わずなら余裕だが、物件を借りて人を使ってだとまず厳しい。資料によると病院あたりの従業員数は5.1人、給料払えるのかというレベル。
資料によると、飼育されてるペットは犬と猫がほぼ同数。一頭あたりの年間売り上げは16878円。病院の売上を一頭あたり売上で割ると、1病院あたり2088頭の顧客を抱えてるということになる。
先にでた5.1人が全て獣医師なのか、動物看護師も含むのかがわからないが、半分が獣医師だとすると、獣医師1人あたり818頭、全部獣医師だとすると一人当たり409頭という計算になる。
別の資料も見つけた。
https://jvma-vet.jp/mag/05508/06_2c.htm
この資料によると、獣医1人あたりの犬の診療頭数は、一番少ない東京では279頭、一番多い青森では1494頭。猫については触れてないが、先の資料で犬と猫の飼育頭数はほぼ同数とあるので、その前提だと東京では獣医師一人当たりで600頭、青森県では3000頭くらいを診療しているという計算になる。
一頭あたりの売上が先の資料の16878円だとすると、東京の獣医師は1人で1000万円しか売上がない。青森の獣医師は1人で5000万の売上があるという試算になる。
どう考えても、東京で動物病院の開業は無理である。東京は全てのものが高い。何より地面が高い。獣医師1人で1000万、2人で2000万しか売り上げがないのに、家賃だけで年間に800万くらい飛ぶだろう。動物看護師に給料を払って、機器のリース代あるいは減価償却費でもうなにも残らないだろう。というか赤字だ。
開業からスタートダッシュで東京の平均の倍を売上に達しないとまず行き詰まる。
トリミングやらサプリで儲けるというのも商売を舐めてると思う。儲かるなら誰かが先にやって独占してるし、そもそも資格なしでできるんだから、獣医師が食い込める余地はない。
いま、獣医学部の学生は、東京で開業は無理と認識するべきだ。絶対にだ。開業は怖いから雇われでいいやと思うのはもっと間違いだ。儲からないんだから、従業員に出す給料だって少ないという理屈にしかならない。
青森ならかなり勝ち目がある。青森じゃなく、青い海、ブルーオーシャンだと思う。
といっても、ヒトの医者がどんなに金を積まれても僻地に行きたがらないように、都会育ちが田舎に骨を埋めるというのはなかなか辛いだろうね。
じゃあ、誰かの投稿みたいにペット関係の別の仕事といっても、ペット市場そのものが小さいから、動物病院が儲からないからといってペット保険屋なら儲かるとかペットフード屋なら儲かるとかはないだろうね。
この手の、実名じゃ言えない後悔を、わざわざ叩くのは邪悪だと思う。
本人に非があっても、愚痴を言う権利くらいあるはずだ。自業自得なんだから一言も文句を言うなという態度はよくない。
これが、悪いのは全部旦那だから慰謝料が欲しいとかだったら、そりゃあもらえないでしょうとくらいはアドバイスしてあげていいと思うが、ヒトは常に間違う。恋心はいつか冷める。選択を間違ったからといって、その人本人を責めてはいけないと思う。
とはいえ、配られた配牌で戦うしかない。一度切った牌は戻らない。
>第一子出産時夫は病院で働いており、早朝から深夜まで、時には当直までこなしていた。
この記述だと、旦那さんは今は病院(動物病院)を離れてたのだと思う。
読者らは開業すれば儲かるかのようにまだ誤解してるけど、今はまず無理だ。東京は完全に飽和状態で、ペットの数を獣医師の数で割ると1000を切る。猫の正確な頭数は不明だが、犬は登録制度がある。それによると東京都はペット診療の獣医師1人に対して279頭。青森は同じ計算で1494頭なので、5倍の差がある。犬と猫あわせて2000頭
くらいを固定客にしないとつらい。しかし、飼育頭数を考えると東京ではかなり高望み。年間に一頭あたり4万円を動物の医療費に出してくれたとして、1000頭じゃ年商4000万円にしかならない。利益でも粗利でもなく年商でだよ。
4000万の年商でピンとこないなら、だいたい小さなラーメン屋と同じかそれ以下。ラーメンの原材料費に比べると、売り上げに対する薬代はたいしたことがないので、粗利としてはラーメン屋よりマシだけど、家賃も設備費も段違いにかかる。開業資金に4000万かけて、利益がラーメン屋より少しマシな程度。当然、雇われ獣医に支払われる給料はたいした額ではないはずで。
結果、かなりの人数がペット診療からは数年でフェードアウトする。
転職先は公務員が多い。都道府県職員に潜りこむ。現業職なので、同じ県内で転勤し続ける。衛生部なら、県内の保健所と屠畜場を数年でぐるぐる。農務部だったら県内の家畜保健所をぐるぐる。給料は、大卒と変わらない。現業職なので手当がつくが、夜勤があるぶん警察官や消防士のほうが手取りは上。
たぶんだけど、元増田さんは、東京かどっか大都市で旦那と出会ったのでしょう。で、ペットの診療で開業する夢を諦めてどこかの都道府県の職員になった。公務員の身分を生かして、薄給でも住宅ローンを通して家を買ったのだと思う。実家も義父母も貧乏なら、薄給なうえに援助なしでマイホームを買ったんだ。立派だよ。看護師なら、医者と結婚した知人とかもいるでしょう。羨ましくみえるのも仕方ない。
旦那さん、人生の選択を間違えたかもしれない。少なくともお金の面では。でも、慎ましくとも、親類からの援助もほとんどなしで妻と子を養ってマイホームも買えただけでも、60点はあげなくてはと思う。専門卒の元増田さんより収入が少ないのは、旦那さんが無能なのではなくて、社会のせい。あるいは、旦那さんの進路選択のミスかもしれない。でも、進路を決める18歳に完璧な選択は無理だから、少しはリスペクトをあげてほしい。
念の為いうけど、元増田さんを批判するつもりはない。愚痴りたくもなると思う。もしかしたら、縁もゆかりもない土地に連れてこられ、看護師としての出世も諦めさせられたのかもしれない。
でも、悪く無い旦那さんだ。子煩悩で家事もしてくれる。夢を諦めてワークライフバランスを家庭に振ってくれたんだと思う。
あなたも自覚してると思うけど、離婚するのは得策ではないし、子供もそのほうが幸せだと思う。
同じ空気も吸えないくらい嫌いでなければ、共存の道を探ってほしい。
お互いを見つめ合う関係が無理なら、同じ方向を向くといいと思う。子供が成人するころには、恋人としてではなく、苦楽を共にした戦友としてリスペクトも生まれると思うよ。
グッドラック。
来週の土日は7日前になっても番組未定になってるが←追記:局番組表により、これはやらないようです
ケーブルテレビSTBでは見られない場合があるようなのでBSパススルーとか
地域によってはSTBで見られるようになったかもしれないので最新情報要確認
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・01 [ある建造物の名前]ノイシュヴァンシュタイン城
・02 つくし
・05 スリランカ
・06 『深夜特急』
・09 [近似値]10,330
・13 8(番出口
・14 [3択]3(番
・16 刀削(麺 とうしょうめん
・17 [ふるさとクイズ][静岡県伊東市]枕 ←今回書き足しました
・18 [頭文字]とおで
・19 [人]マッハ
・21 みなみ
・25 4(親等
・26 ペルー
・29e 積 せき