総合評価
B61.7/ 100
比較継続
高いほど良い
東北線 / 埼玉県蕨市
概要で見た結論を、そのまま確認できます。
4 指標のバランス、県内比較、全国比較をまとめて見られます。
総合評価
B比較継続
高いほど良い
将来性
高いほど良い
コスパ
高いほど良い
各項目は0-100で比較しています（高いほど良い）。
判断の参考になるポイントをまとめています。
地価の維持・上昇余地
人口動向、駅利用指数（乗降客・都市部近接・路線接続性）などから、価格が保たれやすいかを評価します。
利便性に対する価格水準
駅利用指数（乗降客・都市部近接・路線接続性）・所得・賃料水準の期待値に対して、地価とマンション単価が相対的に割安かを示します。
日常利便性と人の集まり
昼間人口・駅利用指数（乗降客・都市部近接・路線接続性）・競合密度をもとに、生活利便やエリア需要の厚みを示します。
出典: 地価公示 / 路線価（年次集計）
同名駅はひとつの駅グループとしてまとめ、スコアはその平均で算出しています。
川口と同じ都道府県内で比較しています。
同名駅はひとつの駅グループとしてまとめ、スコアはその平均で算出しています。
同名駅はひとつの駅グループとしてまとめて集計しています。
入力値、寄与度、補完の有無、データの安定度を確認できます。
| 入力項目 | 値 | データ元 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 地価 | 582,575.758 | 観測値(駅) / observed | - |
| マンション単価 | 786,477.273 | 観測値(駅) / observed | - |
| 賃料単価(月額) | 2,949.29 | 観測値(駅) / observed | - |
| 人口増減率 | 2.8 | 補完(市区町村) / observed | - |
推定や要約ではなく、元の指標値を確認できます。
基準年: 2026
各スコア算出に使う入力値です。詳細ページでは補完元（駅・市区町村など）も表示します。
582,576 円/㎡
786,477 円/㎡
2,949 円/㎡
0 人
データに基づく簡易レポートです。
AdSense client未設定（NEXT_PUBLIC_ADSENSE_CLIENT）
AdSense client未設定（NEXT_PUBLIC_ADSENSE_CLIENT）
地価に対する負担の軽さ
地価・マンション単価・賃料をもとにしたエリアの価格負担感です。個人の購入可否はシミュレーターで確認してください。
| 高齢化率 | 19.308 | 観測値(駅特徴) / observed | mesh_profile:mesh_assigned=12 |
| 夜間人口密度 | 16,118.244 | 観測値(駅特徴) / observed | mesh_profile:mesh_assigned=12;area_km2=3.1198 |
| 世帯密度 | 7,690.831 | 観測値(駅特徴) / observed | mesh_profile:mesh_assigned=12;area_km2=3.1198 |
| 空き家率 | 10.12 | 観測値(駅) / observed | - |
| 世帯所得 | 3,581,200 | 補完(市区町村) / observed | unit_scaled_1000x |
| 昼間人口指数 | 82.2 | 補完(市区町村) / observed | - |
| 交通指数 | 87.91 | 観測値(駅特徴) / observed | - |
| 競合密度 | 1.05 | 補完(市区町村) / observed | - |
式: growth*0.4 + transport_sat*0.3 + aging_health*0.1 + night_density*0.15 + household_density*0.05
式: price_afford*0.6 + mansion_afford*0.25 + rent_afford*0.15
式: daytime*0.2 + income*0.2 + transport_sat*0.15 + competition*0.15 + night_density*0.2 + household_density*0.1
式: (transport_sat*0.45 + income*0.35 + rent_demand*0.2)*0.75 + (price_afford*0.6 + mansion_afford*0.25 + rent_afford*0.15)*0.25
式: disabled: vacancy is excluded from scoring
総合式: (future*0.3 + afford*0.2 + store*0.3 + undervalued*0.2) - residential_mismatch_penalty then * confidence_multiplier（総合 69.8 / 100）
2.80 %
19.31 %
mesh_profile:mesh_assigned=12
10.12 %
3,581,200 円
unit_scaled_1000x
82.20
87.91
1.05
16,118.24 人/km2
mesh_profile:mesh_assigned=12;area_km2=3.1198
7,690.83 世帯/km2
mesh_profile:mesh_assigned=12;area_km2=3.1198