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はてなキーワード: 数字とは
数字持ってこい。こう言う奴がノイズになって統計ベースの政策がすすまねえんだよ。
特定のパートナーと一緒に暮らして二人で子供作って育ててるけど結婚は嫌だっていう奴が日本にどれだけいるんだよ。いねーよ。
婚外子を増やしたきゃ婚外子が多い国みたいに結婚が嫌になるくらい結婚離婚制度を面倒くさいものにすればいいけど
それやっても嫡出子が減って婚外子が増えるだけで何の意味もねーの
でもな、すでに一人産んでるカップルに「もう一人」を期待するのと、そもそも結婚してない（出会ってもいない）人たちに最初の一人を期待するの、どちらが合理的よ？ どう考えても支援の費用対効果は前者が高い
| 階級↓ | 00 | 05 | 10 | 15 |
| 20-24 | 88.0 | 88.7 | 89.6 | 91.4 |
| 25-29 | 54.0 | 59.1 | 60.3 | 61.3 |
| 30-34 | 26.6 | 32.0 | 34.5 | 34.6 |
| 35-39 | 13.9 | 18.7 | 23.1 | 23.9 |
| 40-44 | 8.6 | 12.2 | 17.4 | 19.3 |
| 45-49 | 6.3 | 8.3 | 12.6 | 16.1 |
| 50-54 | 5.3 | 6.2 | 8.7 | 12.0 |
ここに実数を乗せるとこんな感じ（単位1000人、以下実数は同じ）
| 階級↓ | 00未婚 | 既婚 | 05未婚 | 既婚 | 10未婚 | 既婚 | 15未婚 | 既婚 |
| 20-24 | 3626 | 494 | 3199 | 408 | 2865 | 332 | 2714 | 255 |
| 25-29 | 2609 | 2,222 | 2420 | 1,675 | 2193 | 1,443 | 1961 | 1,238 |
| 30-34 | 1156 | 3,190 | 1548 | 3,289 | 1431 | 2,717 | 1261 | 2,384 |
| 35-39 | 559 | 3,465 | 813 | 3,534 | 1123 | 3,739 | 992 | 3,157 |
| 40-44 | 334 | 3,547 | 491 | 3,536 | 759 | 3,604 | 938 | 3,921 |
| 45-49 | 281 | 4,173 | 321 | 3,548 | 507 | 3,517 | 699 | 3,645 |
| 50-54 | 278 | 4,960 | 274 | 4,152 | 335 | 3,518 | 479 | 3,516 |
| 総数 | 494 | 22052 | 408 | 20141 | 332 | 18870 | 255 | 18116 |
既婚者は以下の出生実数を乗じる。ただしこの数字は2000年がなくそこは2002年である
| 年 | 02年 | 05年 | 10年 | 15年 |
| ０人 | 3.4% | 5.6% | 6.4% | 6.2% |
| １人 | 8.9% | 11.7% | 15.9% | 18.6% |
| ２人 | 53.2% | 56.0% | 56.2% | 54.0% |
| ３人 | 30.2% | 22.4% | 19.4% | 17.9% |
| ４人以上 | 4.2% | 4.3% | 2.2% | 3.3% |
一方、婚外子の数は夫婦の2.5％を割り当てる（2020年データ、対象の年次は大体このぐらいで微増傾向）
すると、各年の出生はこうなる
| 年 | 00年 | 05年 | 10年 | 15年 |
| 婚内子 | 491 | 413 | 369 | 351 |
| 婚外子 | 1.23 | 1.03 | 0.92 | 0.88 |
さて。
明治期の最大婚外子率9.4％をオマケして10％にしたところで、増える数は2.7（=0.9*3、雑ぅ）。はい消えた―（どん（なるほどざわーるど
次。夫婦の子供数分布を時計の針をギュギュっと戻して1987年並みにしてみましょう。
| 年↓ | ０人 | １人 | ２人 | ３人 | ４人以上 |
| 1987年 | 2.7% | 9.6% | 57.8% | 25.9% | 3.9% |
| 2015年 | 6.2% | 18.6% | 54.0% | 17.9% | 3.3% |
15年の夫婦数で87年の子供数を維持できた場合、子供の数は396。増加数は４５になります。うーむ
次。15年の人口で、未婚率を1985年まで引き下げてみましょう
| 年 | 1985年 | 2015年 |
| 20-24歳 | 81.6 | 91.4 |
| 25-29歳 | 30.6 | 61.3 |
| 30-34歳 | 10.4 | 34.6 |
| 35-39歳 | 6.6 | 23.9 |
| 40-44歳 | 4.9 | 19.3 |
| 45-49歳 | 4.3 | 16.1 |
| 50-54歳 | 4.4 | 12.0 |
すると、
| 未婚 | 既婚 |
| 4665 | 22505 |
となり、さっきの計算をすると子供の数は435。増加は８４となります。
中国の大規模囲碁団体リーグに日本チームとして参戦中の日本チーム
1試合を残して優勝＆乙級昇格が決定（勝ち点が2pt、引き分けが1ptなため）
2位 福建福赤道隊 9pt
5位 深圳智慧隊、山西省囲棋協会隊、河南豫祥禎道隊、内蒙古鴻徳学院隊 8pt
9位 杭州市記憶協会隊、浙江夢頂倶楽部隊、北京囲棋妙会隊、百度囲棋上海隊、上海静安隊 7pt
14位 杭州蘇泊爾隊、北京鳳凰科技隊、寧波数字杭州隊、重慶九竜坡隊、上海金六福隊、北京東坡学院隊 6pt
20位 杭州啓明幼児隊、广东隊、杭州智力文化隊、杭州天元大厦隊、安徽隊 5pt
25位 山东省囲棋協会隊、杭州市編程協会隊、深圳星鋭隊、福州蘭柯葡江四老隊 4pt
29位 云南体彩隊、清華囲棋基金隊、福州蘭柯奔本清源隊 3pt
甲級リーグ（1部） 16チーム
乙級リーグ（2部） 16チーム
丙級リーグ（3部） 33チーム ←ここに参戦中。上位3チームが乙級へ昇格
全勝優勝
○芝野虎丸九段 - 羅岩四段X
X広瀬優一七段 - 趙毓彩五段○
○芝野虎丸九段 - 韋一博五段X
○広瀬優一七段 - 韓恩溢四段X
○酒井佑規五段 - 楊潤東四段X
○福岡航太朗五段 - 楊皓哲二段X
○芝野虎丸名人 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸名人 - 李康七段X
X広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸名人 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
X酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
○芝野虎丸名人 - 周泓余六段X
○広瀬優七段一 - 呉依銘五段X
○酒井佑規五段 - 方若曦五段X
○福岡航太朗五段 - 徐海哲四段X
芝野虎丸名人 9.767 (44位) 24歳 6勝0敗 1.000
広瀬優一七段 8.478 (184位) 22歳 4勝2敗 0.667
酒井佑規五段 8.568 (173位) 20歳 5勝1敗 0.833
福岡航太朗五段 8.504 (181位) 18歳 6勝0敗 1.000
そういう条件で推計したと言うだけの話なのでそんなことは誰も主張していない。
2002年の調査では夫婦で子供が一人以下だった家庭は全体の12.3%(0人3.4%、1人8.9%)だったのが
2021年の調査では27.4%(0人7.7%、1人19.7%)まで増えてて頭打ちになる傾向すらない数字を見て
「枝葉であり、全くマトを得てない」なんて主張したら、長ったらしく書かれてる他の部分まで信用を失うぞ。
具体的な数字が何も書いてなかったので調べた。
国立社会保障・人口問題研究所の出生動向基本調査第16回の調査結果から引用。
https://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou16/JNFS16_Report04.pdf
上記PDFの12ページ目の「図表6-1-2 調査別に見た夫婦の出生子供数の分布」を見ると、2002年の第12回調査以降、夫婦で子供が0人もしくは1人の割合は明確に右肩上がりで増えている。
今のまま夫婦を増やしたって子供を望まない世帯が増えていく傾向は変わらないだろう。
だから、まず先に既存の夫婦が子供を作ることを諦めずに済む環境整備が必要だと思う。
ただ、それは婚活支援なんか不要という話ではないので、婚活支援も並行してやるべきだ。
ただ、子供を望まない世帯に無理矢理子供作らせたって子供が真っ当に育つわけないので、子供を望む世帯が諦めずに済む環境作りを目指すのが良いと個人的には思う。
https://www.tokyo-np.co.jp/article/269116
＞世界各国で少子化が進む中、中東イスラエルの合計特殊出生率は3.04（2020年）で、主に先進国が加盟する経済協力開発機構（OECD）では最も高い。子だくさんで知られるユダヤ教超正統派の人口増加が一因だ。超正統派に限れば出生率は6.64に達し、イスラエル全体の数字を押し上げている。
＞旧約聖書には「産めよ、増えよ、地に満ちよ」との記述があり、イスラエルでは「子どもは多いほどよい」という考えが一般的だ。超正統派を除いた人口の出生率も2.47と高い。
出生率がその3倍近い超正統派はユダヤ教の聖典である旧約聖書の教えを厳格に守って生活する。避妊や中絶も禁止されているとされ、小さな家に大家族で暮らす世帯が多い。
入りきらなかったので別エントリで。
なお、出典は前のエントリーに貼ってあるのでそっちを見てくれ。
今までの話を読んできてもらった人には、完全に誤った議論であることはわかっていただけると思うのだけれど、どうしてもこう言う事を言う人がいる。
ただ、一点だけ「既に金がある奴を支援するべき」はその通りで、そのための施策がマッチングサービス・非婚化対策なのである。
統計で見ると、結婚しない・出来ない理由は、トップが「出会いがない」で次いで「経済的理由」である。
経済的理由と出会いが無いはほぼ同率なので、両方に手当てをする必要がある。
そして未婚男性で最も多いのは年収500万円以上なので、経済だけを協調して、マッチングサービスなど出会いを作る施策を非合理的だとする理由はない。
両方やれば良いし「合理性」で考えるならば、マッチングサービスなどの単純な婚活支援が最初に来るだろう。
参考： ttps://president.jp/articles/-/63789 婚活市場では"高望み"の部類だが…｢年収500万円以上の未婚男性｣が最も余っている皮肉な理由
引用：
涯未婚率対象年齢である45～54歳男女の未婚人口を年収別にみると、未婚男性でもっとも人口が多いのは500万円以上の年収層になります（2007～2017年の10年推移）。これは2007年も同様で、比率にしてしまうと小さくなるのですが、実数としては「婚活女性が高望みといわれてしまう年収500万円以上の未婚男性」がもっとも余っている
わずかにそう言った傾向はあるかも知れないが、基本的には誤り。根拠としては、結婚する理由に「子どもが欲しいから」と答える人が減っているという事を上げることが多いが、子どもが欲しいからと上げていた時代はもう50年以上前の時代の統計であり、現在の状況を分析するには古すぎる。(注3)
また、子どもが欲しいから結婚すると言う回答と、婚姻数が減り始める時期にはズレがあるのでマクロな動向を説明するには矛盾がある。
結婚せずに子どもを産む、いわゆる婚外子の割合が多い国はイタリアなどがあるが、実はイタリアは日本よりも出生率が落ちていて急速に少子化が進んでいる。
また、現実問題、日本では婚外子の出生率が非常に低い。これは社会文化的な問題なので早々覆すことはできない。
参考： ttps://president.jp/articles/-/74857 婚外子の推奨で出生率アップを狙うのは大間違い…婚外子､養子を認めても少子化は解決しない理由
ただし、て「結婚を強制するな」まで入って、最も合理的で優先順位の高い非婚化対策による少子化対策とトレードオフ関係に持っていく場合には問題になるが、
結婚しなくても子ども産みたい人は生めるようにどんどん制度を整えていったら良いのでは、という部分だけならば反対する理由はない。できるならば全部やれば良い。
これは最高に頭の悪い議論だと思っているんだけど、対立しない限り全部やればいいのは自明でしょう。
費用対効果は考える必要があるが、それに求められる効果は非常にわずかでも利益が大きい。
また、民間で出来ているから不要である、と言う話も頭が悪いと思っていて、その民間のサービスができて何年たっているかという事を意識して話をするべきだ。
例えば、マッチングサービスならば、サービスは2010年代前半から急激に増加して、もう10年以上の歴史があるが、そこから漏れる人々がいたのだ。だから非婚化は進み続けている。
ならばそれに対して行政が入る事で改善を図ることに合理性はしっかりとある。
気持ちはわかるのだが、同性カップルの結婚を可能にすることと、少子化対策として非婚化の対策、マッチングアプリなどの施策は本質的に対立しない。
にもかかわらず、そこをつなげる意味は無い
こういった考え方は少数派であることがわかっているため、マクロ政策を議論するときには、残念ながら優先順位は下がる。
もう社会的にコンセンサスがとれて久しいため、古い統計しか残っていないが
ttps://survey.gov-online.go.jp/hutai/h20/h20-syousika.html
これらを確認すると、少子化対策をやるな、不要だ、としている人は社会的に2%以下で、この数字は母数に対してほぼ誤差であり有意な数字ではない。
もちろんマイノリティであっても、配慮は必要である。さらに、戦前の産めよ増やせよの方向に行くようなことは避けなければならない事は大前提である。
しかし、少子化対策で、そこが戻るような兆候は見当たらないため、政策決定段階では処置は不要だと思われる。実施する時に個別の対応はする。
前項にも関わるのだけれど、こういった極端な意見は少数派である事が分かっているため、マクロ政策を議論するときには、残念ながら優先順位は下がる。
一方で、この議論は前項と違い、個人的に嫌だと思っていると言う主語を自分に置いた話とは程度が異なり、主語が社会になっている。
であるならば根拠が必要とされるわけだけど、このような話にそう言った論拠や統計などが記載されている所を見たことがない。
こういった議論こそ少子化対策を駄目にしていると思っていて、根拠ベースで話をしたいと思って、面倒だが色々な出典を貼ったエントリーを書いている。
これはおそらく3つの中で最も簡単な方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキストを入力できる孤立した箱の中に座っている人間のようなものだ。初期のアンホブリング改良では、個々の孤立したツールの使い方をモデルに教えていましたが、マルチモーダルモデルでは、近いうちにこれを一挙にできるようになると期待しています。
つまり、Zoomでの通話に参加したり、オンラインで調べ物をしたり、メッセージや電子メールを送ったり、共有されたドキュメントを読んだり、アプリや開発ツールを使ったりといったことだ。(もちろん、より長いホライゾン・ループでモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間のコンピューティングをアンロックする必要がある。)
最終的には、ドロップイン・リモートワーカーのようなものができると期待している。エージェントは、あなたの会社に入社し、新しい人間の雇用のようにオンボードされ、Slackであなたや同僚にメッセージを送り、あなたのソフトウェアを使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間が独立してプロジェクトを完了するために数週間留守にするのと同等のことができる。これを実現するためには、GPT-4よりもいくらか優れたベースモデルが必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/devin.gif
Devinは、完全に自動化されたソフトウェア・エンジニアを作るために、モデル上の「エージェンシー・オーバーハング」／「テストタイム・コンピューティング・オーバハング」を解除する初期のプロトタイプだ。Devinが実際にどの程度機能するかはわからないし、このデモは、適切なチャットボット→エージェントのアンホブリングがもたらすものに比べれば、まだ非常に限定的なものだが、近々登場するもののティーザーとしては役に立つだろう。
ところで、私は、アンホブリングの中心性が、商業的応用という点で、少々興味深い「ソニックブーム」効果につながると期待している。現在とドロップイン・リモートワーカーの中間モデルは、ワークフローを変更し、統合して経済的価値を引き出すためのインフラを構築するために、膨大な手間を必要とする。ドロップイン・リモートワーカーは、統合が劇的に簡単になる。つまり、リモートでできるすべての仕事を自動化するために、ドロップインするだけでいいのだ。つまり、ドロップイン・リモートワーカーが多くの仕事を自動化できるようになる頃には、中間モデルはまだ完全に活用され統合されていないため、生み出される経済価値のジャンプはやや不連続になる可能性がある。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_ooms_gpt2togpt4.png
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_ooms_2023to2027.png
数字をまとめると、GPT-4に続く4年間で、2027年末までにGPT-2からGPT-4規模のジャンプが再び起こると（おおよそ）予想される。
GPT-4のトレーニングに3ヶ月かかったとしよう。2027年には、一流のAIラボはGPT-4レベルのモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOMの効果的なコンピュート・スケールアップは劇的なものになるだろう。
それは我々をどこへ連れて行くのだろうか？
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_counting_the_ooms.png
GPT-2からGPT-4までで、私たちは～未就学児から～賢い高校生になった。とんでもないジャンプだ。もしこれが、私たちが今一度カバーする知能の差だとしたら、それは私たちをどこに連れて行くのだろうか？私たちは、それが私たちをとてもとても遠くに連れていっても驚かないはずだ。おそらく、ある分野の博士や最高の専門家を凌駕するようなモデルまで到達するだろう。
(このことを考える1つの良い方法は、現在のAIの進歩の傾向は、子供の成長のおよそ3倍のペースで進んでいるということだ。あなたの3倍速の子どもは高校を卒業したばかりだが、いつの間にかあなたの仕事を奪っていくだろう！)
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(10) https://anond.hatelabo.jp/20240605211837
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/math_inference_cost-1024x819.png
これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/llm_efficiency_epoch-1-1024x711.png
Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute_algos-1024x866.png
GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
アク抜け感ってなんだよクソみたいな状況の中で赤字出しただけだろ
https://kabushiki.jp/news/645624
https://www.daiwa.jp/glossary/YST0015.html
7桁メモ
4008915
25%でなんで与党でいられるんだよ、と思ったんだけど、同時に「25%だったらそりゃ与党になれるか」とも思った。
https://www.soumu.go.jp/senkyo/senkyo_s/news/sonota/ritu/
この辺に投票率の推移があるんだが、昭和の頃は70%台で推移していたのが、平成で60%台になり、令和では50%台にまで下がったようだ。
正直、そんなに高かったのかと驚きもした。なんとなく45%くらいじゃなかったっけとか思っていたんだけど裏付ける資料があるわけでもないのでどうしようもない。
仮に投票率が55%だとすると、45%は委任ということになる。買った政党の総取りと行ってもいいだろう。ということは、投票している中での勝負ということになる。
55%の半分は27.5%なので、こんだけの支持を集めりゃそれでいいということになる。
てことは25%の支持率は底まで慌てるほどじゃないということだろう。
この辺の支持率調査についても一体どういう調査をしているかはわからない。質問の内容とか、回答に対する反応とかそういうのもわからない中での25%なので、信用に足る数字かすらわからなかったりする。
かなり前に保守系の人が「テレビの支持率調査はかなり恣意的に行われている、例えば与党の支持率を下げたいという思惑があるときの世論調査では与党を支持する人についてはなぜそうなのかと質問攻めにするが、支持しないというとすっと終わってくれる」なんて行っていたことがある。
単なるデマゴーグじゃないなら、だけどね。
何故なら、自分が居る自治体の首長選挙等に対する投票行為が「利益相反」になり、特に地方の首長選挙で現職が極めて有利になっている大きな要因だからだ。
例えば東京都。都下の市町村職員や関連団体も含めると職員だけで30万人。全員18歳以上だから選挙権があるし、大半が都内在住だ。
さらに、配偶者や父母きょうだい子どものうち18歳以上の人を入れると100万人を優に超える。全員が都内在住ではないから、70万人くらいとしよう。
この70万票は、都知事選の結果を左右するには十分すぎる数字。彼らは現場が大きく変わることを望まないから、基本的に現職に投票する。現職に投票しないケースは、選挙に現職が出てこない時だけだ。
だから地方選挙では現職が極めて有利となる。小池百合子以外の候補者は70万票のハンデを背負ってスタートさせられるのだ。
明確にある
03.資料３_(検討会後修正)活力ある持続可能な社会の実現を目指す観点から、優先して取り組むべき栄養課題について
https://www.mhlw.go.jp/content/10904750/000761522.pdf
令和元年における日本の低出生体重児の割合は、9.4％である。
低出生体重児の増加の要因として、医学の進歩(早期産児の割合の増加)、多胎児妊娠、妊娠前の母親のやせ、妊娠中の体重増加抑制、喫煙等の因子が報告されている。
https://www.small-baby.jp/about/difference.html
生まれたときの体重による分類では、2500g未満を「低出生体重児」と呼び、さらにその中で1500g未満を「極低出生体重児」、1000g未満を「超低出生体重児」と呼びます。
日本では出生数が減少しているものの、低出生体重児の数は毎年増加しています。全体の出生数に占める低出生体重児の割合は、40年前は出生の5％前後でしたが1）、現在は9.4%（2019年）にまで増加しており、世界平均の6.6%（経済協力開発機構37か国 ）2）と比べても非常に高い数字です。
これは、不妊治療による双子や三つ子の赤ちゃんが増えたことや、新生児医療の進歩により、超低出生体重児の赤ちゃんも救出できるようになったことが大きな要因として挙げられます。
日本の母子保健 低出生低体重児（２）－出生体重2,500g未満の低出生体重児は、男児よりも女児、単産よりも複産、母親の年齢45歳以上で高い割合－
https://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=77411
母親の年齢別に占める低出生体重児の割合をみると、45歳以上の母親で18.0％と最も高く、先行研究でも35歳以上や40歳以上の初産婦において低出生体重児の割合が有意に高くなる傾向を示すことが明らかとなった。
母体の年齢が高齢になるほど、妊娠高血圧症候群や妊娠糖尿病など妊娠合併症のリスクが高まり、胎児の体重が十分に増加しないうちに出生を迎える早産のリスクも高まることなどから、低出生体重児の割合に影響を与えることが推察された。
