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日本の人口は、去年1年間に亡くなった人が130万人を超え戦後、最も多くなったことから、9年連続で減少することが厚生労働省の推計で分かりました。減少の幅は、去年1年間で29万4000人と過去最大になる見通しで、人口減少がさらに加速しています。 一方、亡くなった人は130万2000人で、おととしより2万9000人増えて戦後、最も多くなりました。 その結果、日本の人口は9年連続で出生数が死亡数を下回る「自然減」となり、減少の幅は29万4000人と過去最大になる見通しで、少子高齢化に伴い人口減少がさらに加速しています。 また、去年1年間の結婚の件数は戦後、最も少ない63万5000組、離婚の件数は22万5000組で、50秒に1組が結婚し2分20秒に1組が離婚している計算になります。 厚生労働省は「雇用情勢の改善や保育所の整備が進んだことなどが出生数の増加につながった一方で、高齢化が進み亡くなる人の数
ある催しで、子供が担任から褒められた。 「サボることなく自分の受け持ちを最後までやり通した」と。 帰宅後、俺も子供をよくやったと褒めたが、子供の顔色はいまひとつ良くない。 理由を聞いてみると、 「自分の受け持ちの作業は最初の半分の時間で終わっていた。サボってると怒られてる子はさっさと終わらせて遊んでただけ。怒られたくない子は自分みたいに何度も同じ作業をダラダラ繰り返してるんだよ」 俺は面食らって、先生に『終わりました』と言えばいいんじゃないかと訊いたら、 「そしたら他の人の手伝いとか、関係ない掃除とかやらされる。それをやるくらいなら最初の自分の仕事をずっとやってた方がマシだ」 日本人が勤勉だとか真面目だとかいう話も、案外こういうところが源流なのかも知れない。
悪いことは言わないから行った方がよい。つーか、行っとけバカ。理由は、「それが『親戚づきあい』だから」。 あなたが、その親戚の集まりを回避したい理由を、あなた自身が完全に理解しているかどうか、ざっと読んだだけでもいろいろ想像できるが、そこはあえて問わない。それよりも、切実にあなたが考えるべきことがあるのだから。それは、親戚づきあいというのは、儀礼化するほど簡単になり、儀礼を避けるほど煩雑になるという事実だ。年に一度五時間で済む、というのは、おそらく現時点で「最も儀礼化された簡単な親戚づきあい」なのだ。 あなたは、正月のその5時間以外の機会に、祖父母宅に行ってきなさいとか親戚づきあいを強要されたりしたことがあるだろうか? 多分ないのだろう。年に一度のそれが、黙って逃げ出すほど苦痛だというのは、多分そういうことなのだろう。逆に言えば、「年に一度の5時間を付き合う」ことによって、あなたは一年間分の
安倍内閣が最重要政策の一つに掲げる「地方創生」に向け、42都道府県が「地方人口ビジョン」をまとめた。東京を除く41道府県が独自推計した2060年時点の人口で、人口減対策を施しても、増加すると見込むのは沖縄だけ。あとは10年比5~44%の人口減を予測している。しかし、その推計も短期間で合計特殊出生率が上昇したり、人口流出が止まったりすることが前提になっており、実現性に疑問の声も上がっている。 「もともと、うちは出生率が高いですから」。沖縄県の担当者は胸を張る。14年の出生率は全国一の1・86で、国の1・42を上回る。ビジョンではさらに35年までに2・30に上昇させ、移住者増も含め、60年の推計人口は10年より2割多い168万人とした。 ただ、沖縄だけが例外で、他の道府県は、のきなみ減少すると見る。秋田県は10年比で44%、青森、岩手、山形、福島、和歌山、島根、山口の7県が30%台の減少を見込
小、中、高、大学、社会人時代と、それぞれ友達ができなかったわけではない。 女子というのは見た目やファッションセンスが普通なら割とどんなグループでも受け入れてもらえる風潮があるので、友人づくりにはあまり苦労しなかった。 だけど、中学から高校、高校から大学などと、次のステップに進むごとに前の環境でできた友達は離れていった。 環境が変わるごとに、友人関係がリセットされる感覚。 友人になりたての頃はいいんだけど、だんだん自分のことを深く知られるのがしんどくなってくる。 言いたくないことが多く(主に家庭環境にコンプレックスがあり、他人に相談するのは家族に恥をかかせるだけで無意味だと感じている)、自分のことを話したくないあまり、他人の事情にも深くは踏み込めない。 私もあなたの事情には踏み込まないので、あなたも深く踏み込んでこないでほしい。そんなスタンス。 だから、共通の環境にある初対面の人と話すぶんに
政府は、東京オリンピック・パラリンピックのメインスタジアムとなる新国立競技場の建設計画が決定したことを受けて、スポーツ振興くじの売り上げの一部を財源に充てることなどを盛り込んだ、関連法の改正案を来年の通常国会に提出することにしています。 これを受けて政府は、東京都に負担を求める根拠とするため、日本スポーツ振興センター法を改正するとともに、スポーツ振興くじの売り上げのうち、競技場の整備に充てる割合の上限を、来年度・平成28年度から35年度までに限り、現在の5%から10%に引き上げるために必要な法整備を進めることになりました。このため、政府はこうした内容を盛り込んだ、関連法の改正案を来年の通常国会に提出し、早期成立を目指すことにしています。
16歳、女子高校生。 毎年1月2日の午後は自宅付近の祖父母宅で父方の親戚の集会がある日と決まっており、物心ついたときから私も父とともに参加させられている。その他の参加者は祖父母、叔父・叔母、大学生のいとこ2人。1年のうち、正月のこの日以外に彼らに会うことは皆無に近い。 いとこたちは祖父母ととても仲がいい。普段から祖父母宅を訪ねたり、一緒に出掛けたりしているのだろう。 メンバーのなかで私だけが浮いている。祖父母にも叔父叔母にも年上のいとこにも敬語を使い、みんながあぐらをかいて車座になっているなかでひとりだけ正座を崩せない。話題も居場所もないので、無言で出された飲み物をすすってばかりいる。幼少のころから、年下のいとこがほしいと何度願ったことか。母が高齢出産だったせいか、父方のいとこも母方のいとこも年上ばっかりだ。 ちなみに祖父母宅では毎年大量の菓子類と飲み物がふるまわれる。飲み物は祖母や叔母に
共同記者発表で尹炳世外相(右)から発言を促される岸田外相(28日午後3時36分、ソウルで)=中村光一撮影 【ソウル=森藤千恵】岸田外相と 尹炳世 ( ユンビョンセ ) 外相は28日の会談後、慰安婦問題の合意を並んで表明したが、会談の正式な合意文書はなく、記者からの質問も受け付けない異例の形式となった。 日韓外交筋によると、合意文書の作成は、韓国国内の世論の動向を懸念する韓国側の要請で最終的に見送られた。これにより、外相2人の発言で会談の成果を確認することとなり、両外相とも手元の紙を時折見つつ、一言一句、慎重に発言していた。 外相会談が行われた韓国外交省前では、盾を持った警察官が、日本の植民地支配について謝罪や賠償を訴える市民団体約20人を取り囲み、ものものしい雰囲気となった。
厚生年金の加入資格があるのに国民年金に入っている人が全国に推計で約200万人いることが、厚生労働省の調査で分かった。厚生年金の保険料の半分を負担する雇い主が、違法に「加入逃れ」をしている可能性がある。国民年金のままだと、将来受け取る年金額は本来より少なくなる。 調査は昨年10月から今年3月、国民年金に入る20~59歳の約6万2千人を対象に郵送で実施。約2万3千人から回答を得た。雇用形態や労働時間などを尋ね、厚生年金に加入すべき国民年金の加入者がどれだけいるのか、初めて推計した。 厚生年金は会社などの正社員に加え、パートでも労働時間が正社員の4分の3以上なら対象となる。外国人などを除く国民年金の加入者は、昨年3月時点で約1580万人。調査に基づく推計の結果、そのうち12%強の約200万人に厚生年金の加入資格があるとしている。 保険料の全額を加入者が負担す… この記事は有料会員記事です。有料会
外資系企業なのでメールは半分ぐらい英語だ。 社内で使う英文メールの最後はよくこのように書かれている BR, John BR/Kent BR?? どこの部署だろう。 やたらここの部署の人からメールが来るな〜。 ずいぶん大きい部署なんだろうな。 と思っていた。 入社して1週間ぐらいたって、BRはBest Regardsの略で締めの言葉だと気付いた。 だからたくさんの人が使ってくるんだ! と苦笑いした。 もっと丁寧に書くときは略さずにBest Regardsと書くけど、よく知っている人や何回もやりとりしている人のはBRで済ます。 もちろん他にも締めの言葉はたくさんある。 Best, Regards, All the best, Warm regards, などなど。 この後に自分の名前を付ける。 でも私の周りでは圧倒的にBR派が多い。 短くて打ちやすいからと想像する。 ちなみに社外の人宛だったら
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
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