本書の白眉は巻末に参考資料として収められた検審の議決書(それ以外の箇所は殆ど無価値)である。
なぜならそこに記述された「被疑事実」が
a) 04年10月に取得代金3億4千万円を同年の収支報告書に記載せず
b) 翌年の報告書に記載した
ただそれだけであることが一目瞭然だからである。
しかしてこの期ずれの理由は当該土地の地目が「農地」であり
登記に時間が掛かるため翌期にずれ込んだためと理解している。
それが妥当でないならば訂正すれば良いだけで凡そ可罰性があるとは思われない。
検察が起訴を断念した所以であり
裁判でも然るべき判決が出されよう。
正体不明の「市民」によって
既得権益者にとって不都合な政治家が理不尽に葬られるような
暗黒社会の到来を許してはならない。
-
悪質さで言えば外国人から金を貰ったり
極左分子(テロリストの息子)に金を渡したりしている
菅直人の方が余程悪質だと思うが
著者はそちらの追求はどうするつもりなのだろう。
-
「石川議員はみんなで守れ」という項では
石川知裕が小沢の了解を得ぬまま衆院選出馬を決めた際
「3時間も立ち尽くして、涙ながらに小沢氏に謝罪を続けた、
という記事を読んで、本当に気の毒だと思った」
などと言う。
(別の報道では「泣きながら土下座」という石川の尊厳を徹底的に傷付けようとする悪質な歪曲もあった。)
しかし石川本人の言によれば出馬報告は小沢邸の一室の畳の上でであり
(自らを鼓舞する意味でもあろうが)石川は強気で小沢に対峙し
遂には小沢も出馬を了承したというのが真相の由である。
それを不正確な伝聞情報に依拠して石川に同情を寄せる素振りを見せつつ
小沢を貶るという手法は誠にもって悪質と言わざるを得ない。
-
元自民党代議士の著者は09年の落選ののちは弁護士稼業に戻ったようであるが
弁護士なのだからもう少し法的思考に基づく公正な議論を展開するかと期待したのは
所詮ないものねだりだったようである。
この商品をお持ちですか?
マーケットプレイスに出品する

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません 。詳細はこちら
Kindle Cloud Readerを使い、ブラウザですぐに読むことができます。
携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
小沢一郎氏に議員辞職を問う (早川忠孝「先読み」ライブラリー) 単行本 – 2011/4/1
- 本の長さ397ページ
- 言語日本語
- 出版社PHPパブリッシング
- 発売日2011/4/1
- ISBN-104904302753
- ISBN-13978-4904302750
商品の説明
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
早川/忠孝
昭和20年生まれ。長崎県出身。東京大学法学部在学中に司法試験合格。卒業後、自治省職員を経て、東京弁護士会に弁護士登録。平成15年の衆議院議員総選挙に比例区で初当選。平成17年の衆議院議員総選挙で再選し、法務大臣政務官、衆議院法務委員会理事を務めるも、平成21年の衆議院議員総選挙で落選。現在、弁護士業とともに、「憲法円卓会議」「日本の司法を考える会」「議会オンブズマン調査研究会」に参画する等、多方面にて活動中(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
昭和20年生まれ。長崎県出身。東京大学法学部在学中に司法試験合格。卒業後、自治省職員を経て、東京弁護士会に弁護士登録。平成15年の衆議院議員総選挙に比例区で初当選。平成17年の衆議院議員総選挙で再選し、法務大臣政務官、衆議院法務委員会理事を務めるも、平成21年の衆議院議員総選挙で落選。現在、弁護士業とともに、「憲法円卓会議」「日本の司法を考える会」「議会オンブズマン調査研究会」に参画する等、多方面にて活動中(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
Kindle化リクエスト
このタイトルのKindle化をご希望の場合、こちらをクリックしてください。
Kindle をお持ちでない場合、こちらから購入いただけます。 Kindle 無料アプリのダウンロードはこちら。
このタイトルのKindle化をご希望の場合、こちらをクリックしてください。
Kindle をお持ちでない場合、こちらから購入いただけます。 Kindle 無料アプリのダウンロードはこちら。
著者について
著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう
カスタマーレビュー
5つ星のうち1.0
星5つ中の1
1 件のグローバル評価
評価はどのように計算されますか?
全体的な星の評価と星ごとの割合の内訳を計算するために、単純な平均は使用されません。その代わり、レビューの日時がどれだけ新しいかや、レビューアーがAmazonで商品を購入したかどうかなどが考慮されます。また、レビューを分析して信頼性が検証されます。