東京🗼Diffusion

都心・湾岸マンションなど（東京タワー5km圏）

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

大企業の本社移転は、東京駅〜品川駅に集約する動きが続いている。
NTT：　大手町 → 日比谷
KDDI：　飯田橋 → 高輪ゲートウェイ
ソフトバンク：　汐留 → 浜松町
トヨタ：　飯田橋 → 品川
ホンダ：　南青山 → 八重洲
野村不動産：　西新宿 → 芝浦
三菱重工（本社機能）：　横浜 → 田町
日本IBM：　日本橋箱崎町 → 虎ノ門

本社仮移転：
野村グループ：日本橋 → 豊洲
伊藤忠商事：北青山 → 赤坂
東京メトロ：上野 → 日本橋箱崎町

都心から地方へ本社機能を移すメーカーも多い
富士通：　汐留 → 川崎市
東芝：　浜松町 → 川崎市
オリンパス：　新宿 → 八王子市
横浜ゴム：　新橋 → 平塚市
いすゞ自動車：　大森 → 横浜市
ミシュラン日本：　新宿 → 群馬県太田市

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

NTT本社、31年に日比谷へ移転　最先端技術備える
https://t.co/RuSPnoeUNa

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

マンション市場底打ちのサインは、Xタイムラインに「マンションスペック」、「管理・理事会」、「自治会活動」など、本当に住む（予定含む）人と純粋なオタクしか興味なさそうな内容が主流になる時だと思います。

[リアル外銀マン @realgaiginman]

皆さんは、どんなのが不動産市場底打ちのサインになると思いますか？

今から考えてみれば、

名義貸し‼️
タワマンハック‼️
含み益こそ資産エビデンス‼️

あたりが天井でしたよね？？
でしたら、底のサインはなんでしょう？？

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

都内主要大学の立地分布
（約40校・本部キャンパス）

⛳️ 行政区分
５校：文京区、千代田区
４校：港区、世田谷区
２校：新宿区、渋谷区、豊島区、八王子市、府中市
１校：中央区、江東区、目黒区など13区・市

⛳️ 城北（12校）
東京大学（国立）　文京区本郷・東大前駅　40万㎡
お茶の水女子大学（国立）　文京区大塚・茗荷谷駅　11万㎡
東京藝術大学（国立）　台東区上野公園・上野駅　6.9万㎡
東京理科大学（私立）　新宿区神楽坂・飯田橋駅　1.7万㎡
明治大学（私立）　千代田区神田駿河台・御茶ノ水駅　3.6万㎡
立教大学（私立）　豊島区西池袋・池袋駅　7.0万㎡
法政大学（私立）　千代田区富士見・市ケ谷駅　2.9万㎡
日本大学（私立）　千代田区神田三崎町・水道橋駅　5.4万㎡　
東洋大学（私立）　文京区白山・白山駅　2.1万㎡
専修大学（私立）　千代田区神田神保町・九段下駅　0.6万㎡
日本女子大学（私立）　文京区目白台・雑司が谷駅　2.3万㎡
順天堂大学（私立）　文京区本郷・御茶ノ水駅　1.9万㎡

⛳️ 城南・城東（9校）
東京科学大学（国立）　目黒区大岡山・大岡山駅　25万㎡
慶應義塾大学（私立）　港区三田・三田駅　5.0万㎡
東京海洋大学（国立）　港区港南・品川駅　15万㎡
東京慈恵会医科大学（私立）港区西新橋・御成門駅　3.0万㎡
聖路加国際大学（私立）　中央区明石町・築地駅　0.46万㎡
芝浦工業大学（私立）　江東区豊洲・豊洲駅　3.0万㎡
明治学院大学（私立）　港区白金台・白金台駅　8.1万㎡
東京都市大学（私立）　世田谷区玉堤・尾山台駅　5.1万㎡
東邦大学（私立）　大田区大森西・梅屋敷駅　1.1万㎡

⛳️ 城西（10校）
早稲田大学（私立）　新宿区西早稲田・早稲田駅　6.0万㎡
上智大学（私立）　千代田区紀尾井町・四ツ谷駅　4.7万㎡
青山学院大学（私立）　渋谷区渋谷・表参道駅　11万㎡
学習院大学（私立）　豊島区目白・目白駅　20万㎡
國學院大学（私立）　渋谷区東・渋谷駅　2.5万㎡
駒澤大学（私立）　世田谷区駒沢・駒沢大学駅　5.0万㎡
武蔵大学（私立）　練馬区豊玉上・新桜台駅　7.0万㎡
成城大学（私立）　世田谷区成城・成城学園前駅　6.0万㎡
東京農業大学（私立）　世田谷区桜丘・経堂駅　13万㎡
東京女子大学（私立）　杉並区善福寺・西荻窪駅　9.3万㎡

⛳️ 市部（10校）
一橋大学（国立）　国立市中・国立駅　29万㎡
東京外国語大学（国立）　府中市朝日町・多磨駅　13万㎡
国際基督教大学（私立）　三鷹市大沢・武蔵境駅　56万㎡
東京都立大学（公立）　八王子市南大沢・南大沢駅　43万㎡
電気通信大学（国立）　調布市調布ケ丘・調布駅　12万㎡
東京農工大学（国立）　府中市晴見町・北府中駅　30万㎡
東京学芸大学（国立）　小金井市貫井北町・国分寺駅　31万㎡
中央大学（私立）　八王子市東中野・中央大学駅　50万㎡
成蹊大学（私立）　武蔵野市吉祥寺北町・吉祥寺駅　24万㎡
津田塾大学（私立）　小平市津田町・鷹の台駅　8.2万㎡

※方角は皇居から45度ずつに分けて判定。順不同
※面積はおおよそな参考値

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

@yanbenny 写ったほどにないかもしれません。
（トイレ？）扉の奥行き感で比べて見てください😃
写真は空間が変形してしまうので、内覧で実際に確かめないと分かりません。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

豊海タワーの「内開き・アルコーブなし」は、日本の靴文化も共用廊下の安全も無視した妥協設計。
「外開き＋アルコーブ」が当たり前なのは、玄関の靴を潰さない・通行人とぶつからないため。
外観の格好良さに全振りし、廊下幅を削って販売面積を増やした結果がこれか。

欧米アパートメントの内開き玄関は、日本のマンションではほとんど採用されない。理由は「靴を脱ぐ文化＋狭小空間」。
内開きにすると靴を置く土間がほとんど消え、ただでさえ変形間取りでは扉が室内空間を柱一本分もさらに侵食する。
身だしなみや利便性、靴・生活用品の収納といった玄関機能も弱体化する。「日常生活の快適さ」は無視された設計。

億ションの細部がここまでだと、高級感も日常の使い勝手も両立は難しい。

[AR @ar_06189]

三井の新築マンションって、どれも一見すると豪華で魅力的に見えるように演出されていますが、細部を見ていくと、コスト削減や販売戸数の最大化を優先した設計が至るところに見受けられます。

三田ガーデンヒルズでは、販売戸数を増やすために住戸を細かく分割し、使い勝手の悪い間取りを大量に生み出してしまった。眺望への配慮も不十分で、専有部の仕様も意外と普通。その結果、マンション全体の評価を下げてしまっていると思います。

堂島浜では、コスト削減のためにデザインの一体感を犠牲にし、ホテル部分の建築仕様まで落としているように見えます。しかも、プールがたったの9mというのは正直笑ってしまいます。せめて25mくらいなければ、まともなプールとは言えないでしょう。

PCO東京に至っては、20年前の設計をそのまま踏襲したような印象で、全体的に非常に平凡に感じます。

そして豊海では、あれだけ強気な値上げを繰り返しておきながら、ビルトインエアコンすら採用されていない。
さらに、住戸玄関前のアルコーブもほとんどなく、玄関ドアは珍しい内開き仕様。共用廊下の幅を十分に確保できなかったためではないかと指摘されています。

御茶ノ水などもそんな問題ございます。。

販売可能な面積を最大化するために、共用部分のゆとりや日常の使い勝手まで犠牲にしているように感じます。億ションなのに、こうした細部でコストや空間効率を優先しているのは残念です。

結局、価格や宣伝だけは高級マンションらしくなっているのに、肝心の設計や仕様がそれに追いついていないんですよね。

三井には、販売戸数や利益率だけでなく、もっと物件そのものの完成度を追求してほしいです。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

東京、世界の都市影響力ランキングで約10年かけて4位から2位まで上昇。

マンションのことはしばらく心配だけど、都会力も将来性もあるし、住むのにいい街で間違いない。

[Global Statistics @Globalstats11]

Most Influential Cities in the World (2008–2025)

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

@bot
LaurenのポストをChief of Staffに読ませ、参考してチーム構成とプロセスの改善を提案させて

[lauren @poteto]

here’s a short grok bot guide on how i create high quality bots and manage my team. ask @bot to read this post and help you improve your team!

• add dr eggbot to your team! he’s my bot designer that i use to create bots
• you don’t need a lot of bots. a few good bots can be more useful and easier to manage than a large team
• tell your bots to create skills for itself as you give it instructions on how to do tasks. this lets them do them more consistently even over long conversations. you can even ask it to create a private github repo for you to store all your skills if you want them preserved independently
• add connectors, use the vault, and give access to all the tools you use to do your work. you can also ask your bot to setup its own email and it can sign up for its own accounts for better separation
• thinking about all the work you do by hand, or steps in your workflows where you have to copy and paste information back to your bot. ask your bot how it can do that for you instead!
• imagine you hired an intern, how would you onboard them and help them do the work correctly and efficiently? introduce yourself to your bot and describe the work you do, then ask it how it can help you automate it

and my favorite tip: use voice mode or the transcription option! it’s a good way to just brain dump a lot of information. then, at the end, tell your bot to “restate this in your own words” so you can confirm it understood you

https://t.co/ajrjeHdzUO

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

大規模新築・築浅マンションの供給
（2026年10月）

⛳️ ザ豊海タワーが97→115戸、1ヶ月で2割増で全体2番目の多さに
⛳️ リビオタワー品川は76→90戸、流通率11%で大規模トップ
⛳️ 引渡し開始したグランドシティタワー月島が43→70戸に2ヶ月連続急増
⛳️ グランドシティタワー池袋は8→24戸へ急騰
⛳️ 未完成・引渡し中の大規模5物件で計318戸（9月238戸）

⛳️ 晴海フラッグT棟・三田ガーデンヒルズはともに流通率10%弱で高止まり
⛳️ パークシティ中野ザタワーも流通率10%で横ばい

⛳️ 大規模中古
・ パークタワー勝どき（83戸）、ドゥ・トゥール（103戸）、勝どきザタワー（81戸）勝どき駅周辺の中古在庫は揃って先月より１割増↗️
・ パークタワー晴海（81戸）は9月より1割減↘️

⛳️ 大規模新築在庫戸数（流通率）前月比
✅ 入居済（築浅）
・パークシティ中野ザタワー 80戸（9.9%）➡️
・パークシティ高田馬場　　 32戸（9.8%）➡️
・晴海フラッグT棟　　　　140戸（9.6%）➡️
・三田ガーデンヒルズ　　　 96戸（9.6%）↗️
・ワールドタワーレジデンス 26戸（6.7%）➡️
✅ 入居前後
・リビオタワー品川　　　　 90戸（11.0%）↗️
・グランドシティタワー月島 70戸（5.4%）⬆️⬆️
✅ 来年以降入居
・ザ豊海タワー　　　　　　115戸（5.6%）↗️
・プラウドタワー池袋　　　 19戸（3.1%）⬆️
・グランドシティタワー池袋 24戸（2.7%）⬆️⬆️
・ブランズタワー大崎　　　 11戸（2.8%）➡️
・パークタワー品川天王洲　　5戸（1.8%）⬆️⬆️

■ 凡例（前月比増減）:
⬆️⬆️　急増（+50%〜）
⬆️　　増加（+20〜49%）
↗️　　微増（+5〜19%）
➡️　　横ばい（±4%）
↘️　　微減（-5〜-19%）
⬇️　　減少（-20%〜）

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

新築・築浅マンション供給状況
（2026年9月）

⛳️ 晴海フラッグT棟は先月から1割増で143戸で最多水準が続く
⛳️ ザ豊海タワーが77→97戸、未完成のままで全体2位まで急増
⛳️ グランドシティタワー月島が19→43戸と前月比2倍に急騰
⛳️ パークシティ中野ザタワーは81戸で流通率で最高水準
⛳️ 引渡し控えるリビオタワー品川は76戸で高水準横ばい

⛳️ プラウドタワー渋谷・パークシティ高田馬場はやや改善
⛳️ 都心小規模の流通率高止まりが継続
⛳️ 築浅・中古大規模の在庫数も高止まり

⛳️ 大規模マンション　件数（流通率）前月比
✅ 入居済（築浅）
・プラウドタワー渋谷　　　 23件（17%）↘️
・パークシティ中野ザタワー 81件（10%）↗️
・晴海フラッグT棟　　　　143件（9.8%）↗️
・三田ガーデンヒルズ　　　 95件（9.5%）➡️
・パークシティ高田馬場　　 27件（8.3%）⬇️
・プラウドタワー小岩フロント29件（7.9%）↘️
・ワールドタワーレジデンス　26件（6.7%）↘️
・パークコートザ三番町ハウス13件（6.7%）↗️
・幕張ライズゲートタワー　 34件（4.4%）↘️
✅ 入居前後
・リビオタワー品川　　　　 76件（9.3%）➡️
✅ 来年以降入居
・ザ・豊海タワー　　　　　 97件（4.7%）⬆️
・パークシティ小岩ザタワー　29件（4.0%）⬆️
・プラウドタワー池袋　　　 14件（2.3%）⬇️
・ブランズタワー大崎　　　 8件（2.1%）⬆️⬆️
・グランドシティタワー月島　43件（1.2%）⬆️⬆️
・グランドシティタワー池袋　 8件（0.9%）⬆️

⛳️ 中小規模マンション（入居済）
・ブランズ白金台五丁目　　11件（34%）⬆️
・プラウド渋谷東　　　　　14件（29%）↘️
・パークコート恵比寿　　　12件（15%）⬆️
・ブリリア二番町　　　　　16件（15%）⬆️
・アトラス麻布十番　　　　 6件（14%）↘️
・ザパークハウス芝御成門　 8件（13%）⬇️
・ザパークハウス千代田六番町5件（10%）⬆️
・プラウド神田　　　　　　 6件（6.4%）⬇️

■ 凡例（前月比増減）:
⬆️⬆️　急増（+50%〜）
⬆️　　増加（+20〜49%）
↗️　　微増（+5〜19%）
➡️　　横ばい（±4%）
↘️　　微減（-5〜-19%）
⬇️　　減少（-20%〜）

⛳️ エリア別在庫数
中央区湾岸：　約250件↗️
港区内陸　：　約145件↘️
その他エリア：約110件➡️
新宿池袋　：　約130件↗️
千代田渋谷：　約 80件➡️
港区湾岸　：　約 80件↗️

※ 複数仲介会社扱う部屋の重複を除いた数字

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

@bot
実現方法とリスクを調べて。
結果をChief of Staffに伝え、Claude Code、Muse、DeepSeekでの実装とアサインすべきタスクを検討させ、サービス間のトークンバランス、リミット調整なども管理させて。実装前に報告させて。

[pcat @pcatdev]

@alanchen @bot 我反而沒降級。我的 Grok Bot 那台雲端機器上登入了 Claude Code 和 Codex CLI，寫程式的活 bot 直接丟給它們，自己只排程、分派、驗收。Claude 和 ChatGPT 訂閱還在幫 bot 做事，只是我很少自己打開聊天視窗了。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

新MacBook Pro、
基本モデル50万円〜、
上級モデル83万円から😳

これだと都心マンションの賃料は上がりますね。。。
ただ、賃料相場には投資勢がそんなにいないし、半投半住も今は難しい、売買相場と分離してしまうかもしれません。

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

Apple「MacBook Pro」にタッチ画面モデル　49万9800円から
https://t.co/E63ZICvuow

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

だれも持ってるぐらいのGmail個人ID、
この2つのライフハック両方知ってる人、意外と少ない。
✅ ドットは無視される
✅ +以降も無視される

例えば [email protected] なら

TokyoDiff.123
Tokyo.Diff.123
TokyoDiff.1.2.3
→全部同じ

TokyoDiff123+X
TokyoDiff123+xSI
TokyoDiff123+Grok
TokyoDiff123+Cursor
TokyoDiff123+SpaceX
→これも全部同じ

もちろん大文字小文字の区別も無視される。

組み合わせれば無限に個人アドレス作れて、サイト登録の使い分けに便利。
AIエージェントの利用が進んで、Gmailがハブになる機会も増え、ますます使える技。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

Museは🇺🇸🇨🇦🇯🇵の3ヵ国限定公開ですでに1000万DL超え。勢いがすごい。

AIエージェント戦国時代の2026秋の印象での格付け
SS：Grok Bot（xAI）
S：Claude Duet（Anthropic）、Muse（Meta）
A：Dot（OpenAI）、Cue（Manus）
B：Gemini Spark（Google）、Instinct、Hermes Agent
C：OpenClaw

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

@bot
このポストの内容を主要ポータルサイトの募集状況と最近のXポストのデータを確認し、最新の状況を検証して。

[人生すごろく🎲 @zaibatsukinmu]

豊海タワーの高層階コーナーサッシ部屋が遂に坪600万、手数料含めると１期２次の価格割れで含み損へ。
この条件で含み損はシャレにならん。

https://t.co/0y4hErV8zt

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

公示地価ベースの「日本の中心」の移動は、世の中の大きな流れとたまたま重なったように思います。

150年前（明治5年頃）、当時のスーパーパワーだった英国が在日公使館を港区高輪（東禅寺）から皇居隣の千代田区一番町に移転したのは、その時代らしい選択です。後のローマ法王庁大使館が中央区明石町から千代田区三番町へ移ったのも、その流れの延長かもしれません。

戦後、新たなスーパーパワーとなった米国の大使館が港区赤坂にあり、永田町など日本の中枢に至近な立地であるのも自然です。主要国（G7＋中ロ）の大使館がほぼ港区（元麻布・南麻布・麻布台・三田・赤坂など）に集中している現状を見ても、日本の中心が港区に来るのは自然な流れと言えそうです。

21世紀の世界も今の構図が続くなら、英国大使館がいつか港区に「里帰り」する可能性もあるし、地価の「日本の中心」も東京駅〜品川駅〜港区の軸で大きくは変わらないのではないでしょうか。

[朕凸くん @chin_totu0721]

昔は住宅地公示地価一位は千代田区だったが、今は一位二位が港区、三位に千代田区になった。

日本の中心である千代田区から、米国大使館のある港区へトップが移った。
日本の植民地化が進んでいる影響が表れていると思う。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

Museは🇺🇸🇨🇦🇯🇵の3ヵ国限定公開ですでに1000万DL超え。勢いがすごい。

AIエージェント戦国時代の2026秋の印象での格付け
SS：Grok Bot（xAI）
S：Claude Duet（Anthropic）、Muse（Meta）
A：Dot（OpenAI）、Cue（Manus）
B：Gemini Spark（Google）、Instinct、Hermes Agent
C：OpenClaw

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

Claude Duetのリリースで、2ヶ月ぐらいでAI Botの四天王も出揃った。

個人のイメージ：
Claude Duet（Opus5.5）：ビジネス向け、オフィス作業
Grok Bot（xAI）：Xネーティブ、Botのチーム作業が強み
Muse（Meta）：暮らし向けの無料機能充実
Dots（GPT-6 Astra）：全能選手、ChatGPTに内蔵、Microsoftと親和性も良い

よほどのヘビーユーザーじゃなければ、1−2ぐらいの有料サービスを契約すれば十分だと思います。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

@MRJ40025 SWEなので、エンジニアの収入のことですね。リモートが当たり前の職種で“本社勤務”にとらわれないかもしれません。

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

海外トップテックStaffレベルの年収（キャリア10年前後）：
• Anthropic社：約2.1億
• OpenAI社：約1.4億
• xAI （SpaceX）社：約1.3億
• Meta社：約1億

湾岸ファミリータイプ3LDKはちょうどその1年分報酬額に収まる（株式の将来含み益抜き）

新卒は各社上記金額の1/4〜1/3程度
全部「株式込みの総報酬」で、現金ベースで見るとまた印象が変わるけど、人材獲得の本気度は一目瞭然。

＊ https://t.co/gb7hkgz4Ixベース（US SWE総報酬中央値）を1ドル157円で換算

[東京🗼Diffusion @MetroS_Tokyo]

Claude Duetのリリースで、2ヶ月ぐらいでAI Botの四天王も出揃った。

個人のイメージ：
Claude Duet（Opus5.5）：ビジネス向け、オフィス作業
Grok Bot（xAI）：Xネーティブ、Botのチーム作業が強み
Muse（Meta）：暮らし向けの無料機能充実
Dots（GPT-6 Astra）：全能選手、ChatGPTに内蔵、Microsoftと親和性も良い

よほどのヘビーユーザーじゃなければ、1−2ぐらいの有料サービスを契約すれば十分だと思います。