住宅(新築、中古)、商辦、地盤與人口
2025 年全國中古公寓成交 54,353 筆;東京都 ㎡ 單價 108 萬日圓,是東京以外全部成交中位數 41 萬日圓的 2.6 倍。
㎡ 單價前五:東京都 108、神奈川縣 57、大阪府 56、京都府 54、沖繩縣 45(萬日圓/㎡)。五年變化:東京都 +27.1%、東京以外全部成交中位數 +32.3%;樣本 500 筆以上的都道府縣中,五年漲幅前三:大阪府 +50.5%、福岡縣 +43.6%、京都府 +34.5%。
圖表 147 都道府縣中古公寓 ㎡ 單價前 20(2025 年,標註年增率,古銅線為東京以外全部成交的中位數)

| 都道府縣 | 樣本 | ㎡ 單價 | 年增率 % | 五年 % |
|---|---|---|---|---|
| 東京都 | 16325 | 108.0 | 8.0 | 27.1 |
| 神奈川縣 | 7454 | 56.9 | 3.5 | 28.1 |
| 大阪府 | 7667 | 55.6 | 12.4 | 50.5 |
| 京都府 | 1214 | 53.8 | 7.6 | 34.5 |
| 沖繩縣 | 145 | 45.5 | -3.4 | 13.6 |
| 福岡縣 | 2598 | 42.1 | 5.3 | 43.6 |
| 埼玉縣 | 3036 | 41.5 | 7.7 | 32.2 |
| 兵庫縣 | 3370 | 40.0 | 4.3 | 30.0 |
| 千葉縣 | 2716 | 35.3 | 2.9 | 27.3 |
| 滋賀縣 | 293 | 34.0 | 0.5 | 7.4 |
| 長野縣 | 96 | 33.8 | -3.7 | 18.5 |
| 廣島縣 | 428 | 32.9 | 4.7 | 9.7 |
| 愛知縣 | 2475 | 32.5 | -2.5 | 19.7 |
| 宮城縣 | 699 | 31.7 | 5.6 | 16.7 |
| 長崎縣 | 147 | 31.1 | -0.7 | 21.0 |
| 山梨縣 | 63 | 29.4 | 56.2 | 69.0 |
| 岡山縣 | 196 | 29.3 | 1.9 | 15.3 |
| 鹿兒島縣 | 153 | 29.1 | -3.0 | 1.2 |
| 熊本縣 | 155 | 27.7 | 22.6 | 29.5 |
| 富山縣 | 86 | 26.8 | -10.8 | 45.0 |
| 和歌山縣 | 73 | 26.7 | 33.3 | 58.7 |
| 奈良縣 | 362 | 26.7 | 15.5 | 33.3 |
| 三重縣 | 147 | 25.7 | -1.3 | 21.4 |
| 茨城縣 | 212 | 25.2 | -13.2 | 8.5 |
| 鳥取縣 | 46 | 25.2 | 6.4 | 25.8 |
| 岐阜縣 | 124 | 25.0 | 10.3 | 25.0 |
| 石川縣 | 131 | 25.0 | 1.4 | 17.2 |
| 栃木縣 | 137 | 24.6 | 8.4 | 51.7 |
| 北海道 | 1625 | 24.4 | 0.0 | 22.2 |
| 福井縣 | 29 | 24.3 | 9.6 | 40.1 |
| 宮崎縣 | 74 | 24.0 | 10.4 | 7.5 |
| 新潟縣 | 269 | 23.8 | 18.8 | 27.2 |
| 島根縣 | 26 | 23.3 | -13.3 | 0.5 |
| 靜岡縣 | 513 | 23.1 | 2.1 | 15.4 |
| 高知縣 | 32 | 23.0 | -14.5 | 20.9 |
| 佐賀縣 | 60 | 22.5 | 12.5 | 5.0 |
| 山形縣 | 49 | 22.5 | 5.9 | -2.4 |
| 群馬縣 | 139 | 21.5 | -5.4 | 16.0 |
| 愛媛縣 | 168 | 21.4 | 6.9 | -10.9 |
| 大分縣 | 171 | 20.7 | -9.6 | 10.7 |
| 山口縣 | 142 | 20.0 | 6.7 | 6.7 |
| 福島縣 | 104 | 20.0 | 0.0 | 0.0 |
| 岩手縣 | 102 | 18.1 | -30.6 | -23.6 |
| 秋田縣 | 52 | 17.6 | 6.1 | -17.7 |
| 德島縣 | 76 | 17.3 | -6.7 | -8.4 |
| 香川縣 | 118 | 17.2 | -8.2 | 9.5 |
| 青森縣 | 56 | 15.4 | -7.6 | -3.8 |
解讀全國的中古公寓可分為三類市場:1. 東京圈、2. 大阪名古屋福岡這類大都市、3. 其餘各縣。五年漲幅大阪 +50.5%、福岡 +43.6% 高過東京的 +27.1%,但一年成交筆數只有東京的 47% 與 16%,接手的買方較少,出場可能較慢。判斷順序:先看該縣一年成交幾筆,再看價格。年成交不到 500 筆的縣,價格便宜但流動性不足,不能直接當作是機會,年增率也不能當市場訊號;聽到「日本房子便宜」,要注意不要掉入拿第3類市場的價格配第1類市場的流動性造成的誤解。
2025年日本人淨流入的都道府縣只有 7 個(東京、神奈川、大阪、千葉、埼玉、福岡、愛知),其餘 40 個都在流出。加上外國人後轉入超過為正的共 7 個,組成不同:滋賀因外國人流入轉正,愛知因外國人流出轉負。
淨流入最多:東京都 +65,219(日本人 +65,597、外國人 -378)、神奈川縣 +28,052(日本人 +18,524、外國人 +9,528)、埼玉縣 +22,427(日本人 +12,529、外國人 +9,898);淨流出最多:廣島縣 -9,921、福島縣 -7,197、靜岡縣 -6,711。外國人淨流入最多 埼玉縣 +9,898、神奈川縣 +9,528、兵庫縣 +1,515,淨流出最多 福岡縣 -3,740、愛知縣 -3,987、千葉縣 -8,252。東京都 +65,219 人(日本人 +65,597、外國人 -378);20 到 39 歲 +76,617,比全年齡合計還多,因為其他年齡合計淨流出 11,398 人(65 歲以上 -8,488,0 到 19 歲與 40 到 64 歲合計 -2,910)。周邊三縣則是各年齡層都淨流入:神奈川縣、埼玉縣、千葉縣 65 歲以上分別 +1,195、+2,310、+1,360,20 到 39 歲以外合計 +3,619、+8,059、+5,043。資料是市區町村之間的遷移登記,不含從海外入境。
圖表 3轉入超過前 10 與後 10 的都道府縣,日本人、外國人及總數(2025年)

| 都道府縣 | 轉入超過 | 日本人 | 外國人 | 20 到 39 歲 |
|---|---|---|---|---|
| 東京都 | 65219 | 65597 | -378 | 76617 |
| 神奈川縣 | 28052 | 18524 | 9528 | 24433 |
| 埼玉縣 | 22427 | 12529 | 9898 | 14368 |
| 大阪府 | 15667 | 17489 | -1822 | 12596 |
| 千葉縣 | 7836 | 16088 | -8252 | 2793 |
| 福岡縣 | 5136 | 8876 | -3740 | -1288 |
| 滋賀縣 | 353 | -922 | 1275 | -634 |
| 沖繩縣 | -559 | -804 | 245 | -236 |
| 山梨縣 | -862 | -967 | 105 | -1872 |
| 奈良縣 | -1070 | -1688 | 618 | -3069 |
| 佐賀縣 | -1151 | -1208 | 57 | -1507 |
| 長野縣 | -1415 | -1471 | 56 | -2927 |
| 群馬縣 | -1516 | -2209 | 693 | -4097 |
| 島根縣 | -1721 | -1979 | 258 | -1214 |
| 栃木縣 | -2011 | -2775 | 764 | -2323 |
| 鳥取縣 | -2028 | -2016 | -12 | -1602 |
| 宮城縣 | -2046 | -1564 | -482 | -2921 |
| 兵庫縣 | -2102 | -3617 | 1515 | -4309 |
| 愛知縣 | -2181 | 1806 | -3987 | 2075 |
| 香川縣 | -2238 | -1859 | -379 | -2029 |
| 富山縣 | -2324 | -2415 | 91 | -2133 |
| 熊本縣 | -2333 | -2113 | -220 | -2267 |
| 德島縣 | -2447 | -2174 | -273 | -2076 |
| 石川縣 | -2774 | -2464 | -310 | -2742 |
| 和歌山縣 | -2813 | -3174 | 361 | -2536 |
| 高知縣 | -2917 | -3056 | 139 | -1979 |
| 大分縣 | -2972 | -2778 | -194 | -2588 |
| 宮崎縣 | -3024 | -3512 | 488 | -2040 |
| 福井縣 | -3157 | -2721 | -436 | -2534 |
| 京都府 | -3753 | -4681 | 928 | -5649 |
| 秋田縣 | -3836 | -3959 | 123 | -2336 |
| 岩手縣 | -3967 | -4054 | 87 | -2747 |
| 山形縣 | -4281 | -4350 | 69 | -3135 |
| 岐阜縣 | -4528 | -5429 | 901 | -4510 |
| 青森縣 | -4542 | -4603 | 61 | -3035 |
| 山口縣 | -4907 | -4696 | -211 | -4200 |
| 鹿兒島縣 | -5003 | -4988 | -15 | -2863 |
| 北海道 | -5162 | -4817 | -345 | -6569 |
| 岡山縣 | -5594 | -4168 | -1426 | -5029 |
| 長崎縣 | -5608 | -5441 | -167 | -3650 |
| 愛媛縣 | -5694 | -4603 | -1091 | -4311 |
| 茨城縣 | -5960 | -2664 | -3296 | -7372 |
| 三重縣 | -5986 | -5938 | -48 | -4212 |
| 新潟縣 | -6379 | -6897 | 518 | -5040 |
| 靜岡縣 | -6711 | -7919 | 1208 | -4863 |
| 福島縣 | -7197 | -7617 | 420 | -5101 |
| 廣島縣 | -9921 | -6599 | -3322 | -7337 |
「轉入超過」是轉入減轉出的淨值。各年齡的淨值加起來才等於合計,正負會互相抵銷。東京都 2025 年拆開來是:
| 年齡 | 轉入超過(人) |
|---|---|
| 20 到 39 歲 | +76,617 |
| 65 歲以上 | -8,488 |
| 0 到 19 歲+40 到 64 歲 | -2,910 |
| 全年齡合計 | +65,219 |
20 到 39 歲以外的年齡合計淨流出 11,398 人,所以 20 到 39 歲單獨看會比合計還多;日本人 +65,597 比合計多也是同一個道理(外國人 -378)。
解讀投資出租物件建議位置鎖定在日本人淨流入的這 7 個都道府縣加上它們的通勤圈,其餘 40 個道府縣的日本人淨流出,租賃需求面臨縮小壓力,除非有外國人流入。東京吸引年輕人,周邊三縣是各年齡層都在流入:東京都的淨流入全部來自 20 到 39 歲,其他年齡合計淨流出;神奈川、埼玉、千葉連 65 歲以上與其他年齡也都是淨流入。對投資來說,東京的人口成長主要是年輕人,租金還在漲。外國人的國內遷移:淨流出最多的是千葉(-8,252 人)、愛知(-3,987 人)、福岡(-3,740 人),淨流入集中在埼玉(+9,898 人)、神奈川(+9,528 人)。東京都的外國人整體只淨流出 378 人,但 23 區內新宿(-3,784 人)、豊島(-2,242 人)流出明顯。操作意義:神奈川、埼玉的小戶型出租是這波遷移的直接受益者,這群租客可能對房租較敏感。以實務經驗建議,訂價不高於周邊行情價 5% 較容易出租;千葉與福岡的外國人淨流出,代表以外國人租客為主的物件要把空置期抓長。
二十年翻一倍:全 23 區成交 ㎡ 單價指數 210(2005Q3 = 100,最新可用季 2025Q4)。
三個階段:2005Q3 到 2012Q3 期間,指數最高到 2010Q3 的 120,2012Q3 回到 104,原地踏步;2013 年開始起漲,到 2019Q3 升到 161;之後到 2025Q4 為 210。2025Q4 都心 5 區 224、周邊 5 區 232,兩組都高於全 23 區,其餘 13 區同期只到 200,成交也比 2005 年更偏向價格較低的周邊區(都心 5 區占成交的比重從 24% 降到 20%,周邊 5 區從 19% 升到 22%)。2026Q1 目前數據只有 1,288 筆,圖上以虛線標為暫定。
圖表 5全 23 區、都心 5 區、周邊 5 區 成交 ㎡ 單價指數(2005Q3 = 100)

指數以 2005Q3 為 100,每條線只和自己的 2005Q3 比,用來看漲跌幅的趨勢,不代表價格高低。2025Q4 周邊 5 區 232 高於都心 5 區 224,只代表周邊漲得比較多:㎡ 單價中位數周邊從 35 萬漲到 80 萬日圓,都心從 73 萬漲到 163 萬日圓,價格仍是都心高,約是周邊的 2.0 倍。
解讀2005 到 2012 年東京人口在增加,價格卻沒動;2013 到 2019 年的上漲與日銀寬鬆同步;但 2020 年以後利率回升,房價照漲,二十年資料看不出穩定的「升息就跌」關係(見「2026 年底投資展望」的利率圖)。操作意義:追蹤日銀政策利率與 10 年期公債殖利率,不只是看人口;利率轉向時,都心高總價、高槓桿的物件先反應。2013 年前買的有十年漲幅當安全墊,2020 年後買的沒有;以實務經驗建議,後者的持有計畫要以「五年內不靠賣出」為前提。
2024Q3 之後兩條線分開:都心 5 區 +28 點、周邊 5 區 +7 點。
REINS 成交價格指數(2021Q1 = 100)最新 2026Q1:全區 137、都心 160、周邊 132。都心 5 區與周邊 5 區的 ㎡ 單價差距約 2.5 倍(2026Q1 成交中位數 173 萬日圓對 68 萬日圓)。
圖表 6REINS 成交價格指數(2021Q1 = 100)

指數以 2021Q1 為 100,每條線只和自己的 2021Q1 比,用來看漲跌幅的趨勢,不代表價格高低。2026Q1 都心 5 區 160 高於周邊 5 區 132,代表都心漲得比較多:㎡ 單價中位數都心從 108 萬漲到 173 萬日圓,周邊從 51 萬漲到 68 萬日圓,都心約是周邊的 2.5 倍。
解讀2024Q3 之前都心與周邊同步,之後變成兩個市場。解讀:都心 5 區的價格較受資金流動影響,收益主要來自資本利得與匯率;周邊 5 區較受房貸負擔能力約束,收益主要來自現金流。用同一個殖利率門檻看兩邊的話,會在周邊一直覺得價格很便宜、但這種價格在都心一直買不到,兩個結論都不對。操作意義:2024Q3 之後追都心,要以「買的是外幣計價資產、殖利率一定會低於周邊」為前提,無法再追求高投報率。都心策略:出場靠海外買盤與日圓。周邊策略:若租金能跟上房貸利率可續抱。出場靠本地自住需求。
最新 2026Q1 成交 ㎡ 單價前三:港區 200、千代田區 197、中央區 186(萬日圓/㎡)。
單季年增率(2026Q1 對 2025Q1)最高:荒川區 +26.0%、文京區 +25.6%、千代田區 +23.2%;負成長:大田區 -1.5%。單季數字跳動大,用四季合計(2025Q2 到 2026Q1 對前一年同期)看,最高是千代田區 +24.4%、港區 +17.6%、中央區 +17.5%,最低是大田區 0.0%、練馬區 +1.2%。成交中位數會受賣出的房子種類影響,把面積、屋齡、構造、步行分鐘與災害條件拉齊後,23 區全部上漲,從練馬區 +6.5% 到中央區 +18.7%。
圖表 723 區成交 ㎡ 單價中位數與年增率(2026Q1)

圖表 823 區同條件年增率與成交中位數年增率(2025Q2 到 2026Q1 對前一年同期)

長條把面積、屋齡、構造、步行分鐘與災害條件拉齊(同條件),圓點是沒拉齊的成交中位數;兩者差很多的區,代表賣出的房子組成變了。算法見下方「統計方法」。
| 區 | 最新 2026Q1 | 年增率 % | 四季年增率 % | 同條件年增率 % | 自 2022Q1 累計 % | 成交筆數 2026Q1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 港區 | 200.0 | 13.3 | 17.6 | 18.5 | 52.9 | 362 |
| 千代田區 | 197.1 | 23.2 | 24.4 | 15.5 | 50.5 | 79 |
| 中央區 | 185.7 | 9.8 | 17.5 | 18.7 | 60.6 | 292 |
| 澀谷區 | 162.9 | 7.6 | 10.6 | 11.3 | 43.8 | 221 |
| 文京區 | 142.3 | 25.6 | 13.5 | 13.9 | 29.7 | 196 |
| 目黒區 | 133.3 | 3.0 | 8.3 | 15.7 | 20.0 | 181 |
| 品川區 | 133.3 | 9.4 | 4.9 | 14.6 | 33.3 | 295 |
| 新宿區 | 130.0 | 8.3 | 3.7 | 12.0 | 22.8 | 321 |
| 豊島區 | 122.5 | 16.2 | 8.2 | 11.7 | 45.8 | 158 |
| 台東區 | 116.4 | 15.5 | 8.0 | 14.4 | 29.3 | 193 |
| 江東區 | 112.2 | 12.2 | 13.3 | 17.0 | 32.0 | 462 |
| 世田谷區 | 110.0 | 16.4 | 7.0 | 10.3 | 26.9 | 428 |
| 中野區 | 104.0 | 22.2 | 11.1 | 12.8 | 28.1 | 151 |
| 墨田區 | 101.8 | 19.8 | 11.8 | 12.9 | 36.6 | 183 |
| 北區 | 100.0 | 16.7 | 7.5 | 12.3 | 38.1 | 167 |
| 荒川區 | 95.0 | 26.0 | 12.9 | 11.9 | 47.5 | 109 |
| 杉並區 | 93.3 | 6.9 | 3.1 | 10.5 | 16.6 | 231 |
| 大田區 | 78.8 | -1.5 | 0.0 | 11.7 | 5.1 | 298 |
| 板橋區 | 76.9 | 17.4 | 9.1 | 12.7 | 31.5 | 293 |
| 練馬區 | 72.0 | 3.9 | 1.2 | 6.5 | 12.3 | 230 |
| 江戶川區 | 70.0 | 14.4 | 8.9 | 12.0 | 31.3 | 194 |
| 葛飾區 | 60.7 | 8.0 | 3.0 | 9.7 | 23.1 | 160 |
| 足立區 | 57.7 | 15.4 | 6.6 | 11.0 | 23.6 | 220 |
年增率為 2026Q1 與前一年同季單季中位數相比;四季年增率為 2025Q2 到 2026Q1 全部成交的中位數對前一年同期,同條件年增率把面積、屋齡等條件拉齊(算法見下方「統計方法」)。成交不到 100 筆的區(本期只有千代田區,79 筆)僅供參考。
單季年增率:各區 2026Q1 成交 ㎡ 單價中位數,對 2025Q1 的中位數。單季筆數不多,數字容易大幅跳動。
四季年增率:2025Q2 到 2026Q1 全部成交的 ㎡ 單價中位數,對 2024Q2 到 2025Q1 全部成交的中位數(不是各季中位數的平均);樣本與本節表格相同。
同條件年增率:用 2024Q2 到 2026Q1 共 39,207 筆成交(篩選與本報告其他迴歸相同:面積 15 到 200 ㎡、成交價 500 萬日圓以上、屋齡 70 年以下)做 hedonic 迴歸,被解釋變數 ln 成交價,控制 ln 面積、屋齡與屋齡平方、構造(RC、鉄骨造、木造)、步行分鐘、淹水區內、土石、液化高;每區有自己的截距與「最近四季」虛擬變數,後者的係數換算成百分比就是該區的同條件年增率。兩段期間各含 Q1 到 Q4,不另放季度效果。標準誤以町為群聚(849 町),23 區的町群聚 t 值介於 5.1 到 20.3。
賣出房子的組成(前四季到最近四季):練馬區屋齡中位數 25 年到 27 年、30 年以上占比 40% 到 44%、30 ㎡ 以下占比 12% 到 15%;杉並區屋齡中位數 24 年到 27 年、30 年以上占比 41% 到 43%、30 ㎡ 以下占比 14% 到 16%;大田區屋齡中位數 23 年到 26 年、30 年以上占比 36% 到 44%、30 ㎡ 以下占比 12% 到 17%。
人口與住宅資料:年齡別淨流入取自總務省「住民基本台帳人口移動報告」2025年(5 歲階級,只計市區町村之間的移動,不含從海外入境;30 多歲淨流出的區共 18 區);自有住宅中獨棟的比例取自令和 5 年住宅・土地統計調查(練馬區 58.7%)。
人口流入與租屋成交:REINS「首都圏賃貸居住用物件の取引動向」各區成約件數(マンション加アパート,2025 年合計)換算每千戶(2020 年國勢調查一般世帶),與 2025 年 20 到 39 歲每千戶淨流入做 Spearman 等級相關(23 區,置換檢定 10,000 次):對租約數 ρ = +0.02(p = 0.92),對租約成長(2025 年對前一年)ρ = +0.10(p = 0.65),都沒有顯著相關。沒有顯著相關代表資料看不出關係,不代表確定無關;REINS 只含會員仲介登錄的成約。三區近一年(2025Q3 到 2026Q2 對前一年同期)租約變化:練馬區 -19.2%、杉並區 +4.2%、大田區 -15.0%,23 區中位數 -5.2%。
為什麼看群聚 t:同一個町的成交共用同一組町層級的步行分鐘與災害值,不是各自獨立的樣本,一般 t 值會高估結果的把握;以町為群聚調整後的 t 值比較保守。
解讀同條件比,23 區最近一年全部上漲,漲最快的仍是都心與灣岸:中央 +18.7%、港 +18.5%、江東 +17.0%;荒川、文京、中野在 +12% 到 +14%,排在中段,單季 +26% 這類數字有一半是跳動。練馬、杉並、大田看起來沒漲,是賣出的房子變舊、變小:大田區最近四季屋齡 30 年以上的占比從 36% 升到 44%,小套房從 12% 升到 17%,中位數因此持平;同條件比,三區也漲了 6.5% 到 11.7%,只是比都心慢。人口面要分開看:大田、杉並的淨流入集中在 20 多歲,30 多歲反而淨流出(23 區有 18 區如此);練馬連 30 多歲與兒童都淨流入,但自有住宅近六成是獨棟。本研究推估,年輕人多半先租屋,家庭買房也不一定買中古公寓。REINS 的各區租屋成交也看不出人口流入的影響:23 區一起看,流入多的區租約沒有比較多;三區每千戶的租約數和荒川、文京、中野差不多,近一年也沒有增加得比較多,所以不能把人口流入直接等同於租屋需求增加,更不能只憑淨流入排名推論房價會補漲。操作意義:以實務經驗建議,外圈買得便宜、賣得慢,持有期要以五年以上規劃,並精算現金流入,不適合短進短出;漲得快的區(如中央、港、江東,同條件年增 17% 到 19%),估價要用最近一季同條件的成交,用一年前的成交會出價過低而買不到。
屋齡超過 40 年的成交單價只剩 0 到 5 年的 40% 到 56%(最低足立區、最高千代田區),折價深度和區的價位高低無關:港區 屋齡 0 到 5 年 238、超過 40 年 100,剩 42%。
世田谷區 屋齡 0 到 5 年 133、超過 40 年 68,剩 51%;江戶川區 屋齡 0 到 5 年 83、超過 40 年 44,剩 53%(萬日圓/㎡,全期間中位數)。
圖表 10屋齡帶別成交 ㎡ 單價中位數

各區屋齡 0 到 5 年與超過 40 年的成交 ㎡ 單價(萬日圓/㎡,全期間中位數),依「新建是幾倍」(0 到 5 年 ÷ 超過 40 年)由高到低排列,2 倍以上的 15 區標 ●。倍數接近 2 的區,名單會隨資料更新而變動。
| 區 | 0 到 5 年 | 超過 40 年 | 剩下 | 新建是幾倍 | 2 倍以上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 足立區 | 79 | 32 | 40% | 2.48 | ● |
| 板橋區 | 103 | 42 | 41% | 2.46 | ● |
| 葛飾區 | 93 | 38 | 41% | 2.43 | ● |
| 澀谷區 | 231 | 96 | 42% | 2.40 | ● |
| 港區 | 238 | 100 | 42% | 2.38 | ● |
| 豊島區 | 151 | 64 | 42% | 2.37 | ● |
| 江東區 | 131 | 58 | 44% | 2.29 | ● |
| 中央區 | 171 | 76 | 44% | 2.26 | ● |
| 新宿區 | 163 | 74 | 45% | 2.20 | ● |
| 荒川區 | 109 | 50 | 46% | 2.18 | ● |
| 中野區 | 128 | 60 | 47% | 2.13 | ● |
| 杉並區 | 126 | 60 | 48% | 2.10 | ● |
| 品川區 | 155 | 74 | 48% | 2.09 | ● |
| 練馬區 | 97 | 47 | 48% | 2.08 | ● |
| 北區 | 106 | 52 | 49% | 2.03 | ● |
| 世田谷區 | 133 | 68 | 51% | 1.97 | |
| 文京區 | 150 | 77 | 51% | 1.95 | |
| 台東區 | 120 | 62 | 52% | 1.93 | |
| 江戶川區 | 83 | 44 | 53% | 1.88 | |
| 目黒區 | 159 | 87 | 54% | 1.84 | |
| 大田區 | 103 | 57 | 55% | 1.81 | |
| 墨田區 | 108 | 60 | 56% | 1.80 | |
| 千代田區 | 178 | 100 | 56% | 1.78 |
解讀折價深可能來自新建溢價較大,也可能來自舊屋的面積、規格與地點不同。折價買到的是未來的修繕費用,決定這筆折價值不值得的是三個數字:修繕積立金餘額、每戶每月的積立金、上一次大規模修繕的年份。每戶每月的積立金是否偏低,可以對照國土交通省公布的每 ㎡ 參考金額。操作門檻(以實務經驗建議):屋齡 30 年以上且沒有大規模修繕紀錄的直接跳過;修繕積立金餘額明顯不足或住戶積欠呆帳過多的物件,日後可能面臨一次性攤款或修繕延後,議價時可從開價再打八到九折試算;屋齡超過 40 年、但管理狀態良好,且區內新建溢價超過兩倍的區(23 區中有 15 區,如港區,名單見下方表)較可能還有資本獲利空間。
最貴三站:大門 408、虎ノ門ヒルズ(虎之門之丘) 275、白金高輪 241(萬日圓/㎡);最低 高島平 38。
同一區內,面積、屋齡等條件相近的房子,離車站每多走一分鐘,㎡ 單價約少 1.6%,都心 5 區也一樣。其他 13 區與周邊 5 區同樣是離站越遠越便宜。
只看成交中位數,都心 5 區 6 到 15 分反而比 1 到 5 分貴(圖表 13);同樣條件比,並沒有比較貴,原因見下方解讀。
圖表 11成交 ㎡ 單價最高的 15 站(2025 年起,樣本 30 件以上)

圖表 12步行分鐘與成交 ㎡ 單價

步行分鐘為町代表點到最近車站的直線距離 ÷ 80 公尺進位的推估,通常比物件廣告的「徒歩○分」小;都心 5 區最大 11 分,16 分以上無成交。
圖表 13步行分鐘別 ㎡ 單價中位數
| 步行分鐘 | 其他 13 區 | 周邊 5 區 | 都心 5 區 |
|---|---|---|---|
| 1 到 5 分 | 105.0 | 70.0 | 157.8 |
| 6 到 10 分 | 101.7 | 67.3 | 177.8 |
| 11 到 15 分 | 88.0 | 58.4 | 175.0 |
| 16 分以上 | 70.8 | 51.1 | 無成交 |
步行分鐘為推估值(方法見下方「統計方法」);都心 5 區最大 11 分,16 分以上無成交。
23 區合併模型:hedonic 迴歸,被解釋變數 ln 成交價,控制區、ln 面積、屋齡與屋齡平方、構造(RC、鉄骨造、木造)、淹水區內、土石、液化高與季度線性趨勢;2022Q1 到 2026Q1 共 74,499 筆。步行分鐘的係數換算為每分鐘 -1.6%,t 值 -60.3,以町為群聚調整後約 -7.5。
同一模型只用都心 5 區(19,114 筆)估計也是負值,每分鐘約 -1.6%(町群聚 t -3.4)。
都心 5 區 6 到 10 分與 1 到 5 分的比較:步行分鐘改成分組(1 到 5、6 到 10、11 到 15 分,對照 1 到 5 分),控制區、ln 面積、屋齡與屋齡平方、構造、淹水區內、土石、液化高與季度固定效果;樣本為都心 5 區 2025Q1 起的 6,764 筆。6 到 10 分相對 1 到 5 分的差距為 -4.0%(町群聚 t -1.4)。
為什麼看群聚 t:同一個町的成交共用同一組町層級的步行分鐘與災害值,並不是各自獨立的樣本,一般 t 值會高估結果的把握;以町為群聚調整後的 t 值比較保守,判讀以它為準。
步行分鐘的推估方法:町(區代碼加町名)的代表點取町內各丁目代表點(e-Stat 令和 2 年国勢調査小地域)的平均位置,到最近車站(国土数値情報 N02-23 鉄道駅,同站多路線合併為一點)的直線距離除以每分鐘 80 公尺,無條件進位。實際步行路線通常比直線長,所以物件廣告上的「徒歩○分」多半比這裡的估計大。都心 5 區的推估最大為 11 分鐘,因此 16 分以上沒有成交。
町代表點是統計層級的代理,步行分鐘只用於統計,不代表單一物件的實際步行時間。
解讀圖表 13 的都心 6 到 15 分看起來比 1 到 5 分貴,有兩個原因。6 到 10 分:車站旁小套房多,1 到 5 分的成交裡 30 ㎡ 以下的小套房占 21.5%,6 到 10 分只占 14.1%;小套房每 ㎡ 約 105 萬日圓,只有 70 到 100 ㎡ 家庭型(約 213 萬日圓)的一半,小套房一多,中位數就被拉低。同樣大小比,兩組幾乎一樣。11 到 15 分:成交全在港區的港南與西麻布,港區是 23 區最貴的區;跟港區自己 1 到 5 分的成交比,反而便宜(每 ㎡ 175 萬日圓對 200 萬日圓)。比價時,要拿同一區、差不多大小的成交來比,才看得出步行距離的影響。操作意義(以實務經驗建議):實際步行 10 分以上的物件,價格已經反映距離,租金通常也較低,便宜不等於投報好,要用實際步行時間查租金來算出殖利率;松濤、番町、麻布這類低層高級住宅區,買方看重環境與稀缺,估價以同一町的近期成交為主,步行分鐘只能當校正。
2025 年東京 23 區商辦用途的整棟交易 418 筆,總樓地板 ㎡ 單價中位 78 萬日圓,2010 年為 32 萬日圓(2.5 倍)。
都心 5 區 126 萬日圓(2010 年 41,3.1 倍),比 2024 年的 143 萬低 12%;但 2024 年本身比 2023 年的 108 萬跳升 32%,都心每年只有 128 到 166 筆,年度中位數受成交物件組成影響大,這個變動的 95% 信賴區間約 -26% 到 +8%,還在抽樣誤差範圍內,不能當成反轉。全體筆數從 446 筆變成 418 筆。整棟總價中位 3.5 億日圓、總樓地板中位 400 ㎡。
圖表 14含辦公室用途整棟交易的總樓地板 ㎡ 單價中位數

圖表 15商辦整棟交易 年度統計
| 年 | 筆數 | 總樓地板 ㎡ 單價中位(萬日圓) | 都心 5 區 ㎡ 單價中位 | 總價中位(億日圓) |
|---|---|---|---|---|
| 2018 | 521 | 51.4 | 81.1 | 2.2 |
| 2019 | 426 | 50.0 | 76.3 | 2.2 |
| 2020 | 383 | 50.0 | 90.6 | 2.2 |
| 2021 | 416 | 54.2 | 95.8 | 2.2 |
| 2022 | 423 | 62.2 | 98.9 | 2.7 |
| 2023 | 431 | 68.3 | 108.3 | 2.7 |
| 2024 | 446 | 75.0 | 142.9 | 3.0 |
| 2025 | 418 | 78.1 | 125.7 | 3.5 |
解讀商辦整棟的長期漲幅高於住宅,因為主要買家是法人與 REIT,價格會直接受到利率和租金收益影響。利率下降時,商辦價格通常更容易上升;利率上升,或租金、出租率轉弱時,商辦也可能比住宅更早降溫。辦公型 J-REIT 的股價與資產淨值會反映市場對利率與租金的預期,可以當作觀察利率環境變化的參考,再對照住宅市場是否跟著轉向。
個人不容易直接買整棟商辦,可以觀察辦公型 J-REIT 的股價、資產淨值、租金和出租率。如果 REIT 股價明顯低於資產淨值,但實體商辦成交單價仍在上升,先不要急著下結論。這可能代表投資人擔心利率、租金或空置率的未來變化。確認這些數字真的轉弱後,才把它視為住宅市場可能降溫的訊號。
如果想投資商辦市場,辦公型 J-REIT 通常比買區分所有的小坪數辦公室更容易買賣。
東京整體辦公市場可以參考三鬼商事的平均租金與空置率資料。
東京都分譲共同住宅(分譲住宅中的共同住宅,含木造等全部構造)開工到 2026 年 8 月的 12 個月 19,459 戶,前一年同期 25,154 戶(-23%)。
高點為 45,893 戶(2014 年 9 月到 2015 年 8 月的 12 個月合計,同一系列);出租公寓(貸家中的共同住宅,不含長屋建與一戶建)的 12 個月合計從 2011 年 12 月的 38,837 戶升到 2026 年 8 月的 60,338 戶。東京都公布的「マンション」只算鋼骨鋼筋混凝土、鋼筋混凝土與鋼骨造,數字比本報告的系列略低(2024 年 26,612 戶對 26,794 戶)。銷售型(分譲)是蓋好一戶一戶賣給個人,每戶各有產權(區分所有),日後進入中古市場的就是這種;出租型(貸家)是整棟由單一業主持有、只租不賣,戶型較小、規格較低,住戶買不到。
圖表 16東京都新設住宅開工戶數,近 12 個月滾動合計(到 2026 年 8 月)

解讀銷售型供給比高點少了五成多。成本上升後,出售型住宅需要一次找到能負擔高房價的買方;出租型住宅則可以用長期租金收入回收成本。當出售型住宅的利潤變薄,建商就會把部分土地和資金轉向出租型住宅。新建供給緊,需求被推向中古,這是中古 ㎡ 單價自 2013 年以來持續上行的供給面原因。操作意義:到 2026 年 8 月的 12 個月開工約為高點的 42%,供給仍偏緊。以實務經驗建議,可把這個比例回到七成當作供給面壓力開始出現的觀察門檻。開工戶數東京都與国土交通省每月公布,追蹤這個比例比新聞裡的「供給過剩」可靠。反過來,出租公寓(貸家中的共同住宅)開工 2016 年以後維持在每年 5.5 萬到 6.4 萬戶的高檔(2016 到 2025 年),代表單身小套房的出租競爭持續激烈,買出租物件可避開與新建貸家同質的單身小套房,選新建不蓋的類型:車站 10 分內的舊區、舊物件。
同區同條件下,淹水 3 到 5 公尺 -11.6%、5 到 10 公尺 -15.3%;未滿 3 公尺只有 -2.7% 到 -4.8%。
洪水淹水預想區(任何深度)-6.2%;液化危險度高 -13.9%。土石災害警戒區 +1.4%,但成交只有 1,481 筆、集中在 10 個町,看不出會讓房價變貴還是變便宜。東部 6 區成交落在淹水預想區的比例 66 到 100%。
圖表 17各區成交落在洪水淹水預想區的比例

圖表 18淹水深度別價差(同區同條件比較)

每根柱子是該淹水深度的成交,與同一區、同條件但不在淹水預想區的成交相比的價差,負值代表折價;算法見下方「統計方法」。
模型:hedonic 迴歸,被解釋變數 ln 成交價;控制區、ln 面積、屋齡與屋齡平方、構造(RC、鉄骨造、木造)、步行分鐘與季度線性趨勢;2022Q1 到 2026Q1 共 74,499 筆。
每根柱子是「位在該淹水深度等級範圍、已成交的中古公寓」與「同一區、同面積、同屋齡、同構造、同步行分鐘、同時期,但不在任何淹水預想區的中古公寓」的價差,也就是用迴歸把這些條件扣掉之後剩下的部分;係數換算成百分比,負值代表折價。例如 3 到 5 公尺為 -11.6%,意思是同條件下市場平均少付約 12%。
兩種淹水變數的定義不同。「洪水淹水預想區內(任何深度)」只計入町內至少一半丁目位在淹水預想區內的成交(36,488 筆);各淹水深度等級則以町內最深的丁目分級,町內只要有任一丁目在區內就計入,所以各深度等級的樣本加總為 58,264 筆,多於 36,488 筆。「任何深度」與「各深度等級」兩組變數為分別估計(兩條迴歸)。
未滿 0.5 公尺(-4.8%)的折價看起來比 0.5 到 3 公尺(-2.7%)大,但兩級的差距在統計誤差範圍內(差距的町群聚 t -1.3),0.5 到 3 公尺這一級本身也未達顯著(t -1.5);未滿 0.5 公尺這一級有 75% 的成交,所在町過半丁目其實不在淹水預想區,分級方式也會影響結果。
深度分級來自國土交通省洪水淹水預想(預想最大規模,千年一遇情境),成交以町代表點掛接,是統計層級的結果,不代表單一物件。
t 值以町(區代碼加町名,855 町)為群聚計算,絕對值大於 2 才算統計上顯著;町數是該變數的成交分布在幾個町,町數少的變數(例如土石災害警戒區)即使樣本上千筆,t 值也不可靠。各變數的價差與統計量如下表:
| 變數 | 價差 % | t 值(町群聚) | 樣本數 | 町數 |
|---|---|---|---|---|
| 洪水淹水預想區內(任何深度) | -6.2 | -3.0 | 36488 | 449 |
| 土石災害警戒區內 | 1.4 | 0.4 | 1481 | 10 |
| 液化危險度高(等級 1 到 2) | -13.9 | -6.2 | 30833 | 318 |
| 淹水 0.5 公尺未滿 | -4.8 | -2.7 | 15192 | 153 |
| 淹水 0.5 到 3 公尺 | -2.7 | -1.5 | 26085 | 263 |
| 淹水 3 到 5 公尺 | -11.6 | -4.0 | 12781 | 150 |
| 淹水 5 到 10 公尺 | -15.3 | -5.0 | 4206 | 45 |
為什麼看群聚 t:同一個町的成交共用同一個災害值,並不是各自獨立的樣本,一般 t 值會高估結果的把握;以町為群聚調整後的 t 值比較保守,判讀以它為準。
解讀市場已經把水災定價,但只定到「深度」這一層。液化折得比洪水多,因為它抓的是地盤而不是雨量。土石災害警戒區的成交只有 1,481 筆、集中在 10 個町,太少也太集中,看不出是漲是跌,+1.4% 的價差不解讀為溢價。以實務經驗建議,未滿 3 公尺的折價可能不足以彌補水災保險附加費與轉售時的流動性成本,不建議為了這 2.7% 到 4.8% 的折價去買;3 公尺以上的折價才是真的便宜,但要連火災保險的水災附加費與轉售時買方變少一起算。實務做法:出價前先查該町的淹水深度等級與液化危險度(國土交通省「ハザードマップポータルサイト」)。市場給 3 到 5 公尺的折價約 -11.6%、液化高約 -13.9%,開價沒有反映這個折價的就是太貴。
2020 到 2040 年推計人口:中央區 +20.7%、千代田區 +16.9%、港區 +16.6%;最低 江戶川區 -1.0%。
車站 800 公尺圈成長前五:豊洲 +24%、勝どき +23%、市ヶ谷 +22%、麹町 +21%、半蔵門 +21%。「人口還在成長、價格低於中位」共 34 站(成長 > 6.2%、㎡ 單價 < 99 萬日圓),前段 入谷、鶯谷、木場、大井競馬場前。進出站人次 2019 到 2023 年變化中位 -9.9%,回到 2019 年以上的站只有 13%。
圖表 192040 年人口還在成長的車站(800 公尺圈)

圖表 20人口成長與 ㎡ 單價(右下象限:還在成長、還便宜)
點圖上的圓圈,可以看該站的詳細資料(人口成長、㎡ 單價、進出站人次)。
圖表 21人口還在成長、價格低於中位的車站(前 10)
| 車站 | 2020 到 2040 人口 % | 2040 年 65 歲以上 % | ㎡ 單價(2025 起) | 成交數 |
|---|---|---|---|---|
| 入谷 | 17.7 | 25.1 | 93.0 | 134 |
| 鶯谷 | 15.3 | 24.7 | 93.5 | 66 |
| 木場 | 15.1 | 23.3 | 97.5 | 93 |
| 大井競馬場前 | 13.8 | 19.8 | 57.5 | 45 |
| 門前仲町 | 13.2 | 23.8 | 95.0 | 88 |
| 巣鴨 | 13.0 | 20.8 | 94.1 | 68 |
| 亀戸 | 11.6 | 23.7 | 85.2 | 244 |
| 浮間舟渡 | 11.1 | 23.4 | 72.3 | 46 |
| 東あずま | 10.1 | 24.9 | 71.1 | 42 |
| 綾瀬 | 9.8 | 25.9 | 71.4 | 112 |
解讀東京人口明顯往都心集中。投資看站不看區:都心邊緣的舊市區是人口成長線與價格線交叉的地方,本期篩出的 34 站就是這個交叉點的清單,先從清單裡挑,再用「車站房價:最貴的 15 站與步行距離」的步行分鐘與「水與地盤風險與房價」的淹水深度過濾。進出站人次沒有回到疫情前,顯示通勤需求可能已經出現結構性變化;通勤便利的溢價比以前難撐,居住環境的權重上升,以實務經驗建議,同樣預算不要為車站 1 分多付溢價,把錢放在公園、學區、低層住宅區這類環境條件上。推計人口是趨勢推估,都心的成長取決於興建中的塔樓實際完工。買塔樓押的是完工後的供給,買舊區押的是已經在的人口,後者的預測風險小得多。
2025年 23 區轉入超過前三:足立區 +6,370(日本人 +5,404、外國人 +966)、世田谷區 +5,780(日本人 +4,670、外國人 +1,110)、大田區 +5,733(日本人 +5,303、外國人 +430);淨流出的區:台東區 -32、千代田區 -51、中野區 -76、港區 -365、澀谷區 -794、豊島區 -2,250、新宿區 -3,776。
外國人淨流入超過日本人的區:無。23 區合計:20 多歲淨流入 +75,667 人,30 多歲 -8,403 人,65 歲以上 -10,060 人,總數 +39,197 人。
圖表 22東京 23 區轉入超過,日本人、外國人及總數(2025年)

| 區 | 轉入超過 | 日本人 | 外國人 | 20 到 39 歲 | 65 歲以上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 足立區 | 6370 | 5404 | 966 | 5696 | 60 |
| 世田谷區 | 5780 | 4670 | 1110 | 6318 | -764 |
| 大田區 | 5733 | 5303 | 430 | 7416 | -845 |
| 練馬區 | 4586 | 3787 | 799 | 4457 | -364 |
| 杉並區 | 3996 | 3711 | 285 | 4319 | -507 |
| 板橋區 | 3862 | 3552 | 310 | 4021 | -406 |
| 北區 | 3199 | 3045 | 154 | 3303 | -443 |
| 品川區 | 2693 | 2482 | 211 | 5022 | -704 |
| 江戶川區 | 2542 | 1772 | 770 | 3764 | -417 |
| 中央區 | 1947 | 2001 | -54 | 2546 | -71 |
| 葛飾區 | 1705 | 2326 | -621 | 1860 | -144 |
| 江東區 | 1011 | 1016 | -5 | 4027 | -747 |
| 目黒區 | 931 | 738 | 193 | 2551 | -500 |
| 墨田區 | 834 | 1352 | -518 | 2717 | -463 |
| 荒川區 | 685 | 1344 | -659 | 1778 | -316 |
| 文京區 | 667 | 815 | -148 | 1422 | -338 |
| 台東區 | -32 | 823 | -855 | 1859 | -475 |
| 千代田區 | -51 | 70 | -121 | 539 | -105 |
| 中野區 | -76 | 867 | -943 | 1792 | -498 |
| 港區 | -365 | 250 | -615 | 1429 | -138 |
| 澀谷區 | -794 | -680 | -114 | 1274 | -503 |
| 豊島區 | -2250 | -8 | -2242 | -95 | -711 |
| 新宿區 | -3776 | 8 | -3784 | -751 | -661 |
年齡別淨流入:總務省「住民基本台帳人口移動報告」2025年,5 歲階級合計(兒童=0 到 14 歲、20 多歲=20 到 29 歲、30 多歲=30 到 39 歲),只計市區町村之間的移動,不含從海外入境。23 區合計 20 多歲 +75,667 人、30 多歲 -8,403 人,30 多歲淨流出的區共 18 區。
每千戶:淨流入除以 2020 年國勢調查一般世帶數再乘以 1,000。大田、練馬、杉並分別 14.3、12.2、11.9,23 區中位數 6.1。
房租與獨棟:令和 5 年住宅・土地統計調查的借家每 ㎡ 房租,以及自有住宅中一戶建的比例。
23 區之間的 Spearman 等級相關(置換檢定 10,000 次):兒童每千戶淨流入對每 ㎡ 房租 ρ = -0.67(p < 0.001),對自有住宅獨棟比例 ρ = +0.77(p < 0.001)。這是 23 個區之間的相關,不等於因果,也不代表個別家庭的選擇。
解讀流入集中在足立、世田谷、大田、練馬這類外圍區,新宿、豊島、渋谷、港反而淨流出,而且新宿與豊島的流出主要是外國人往外搬。20 多歲是唯一大量淨流入的年齡層,65 歲以上幾乎每一區都在流出。按每千戶換算,大田、練馬、杉並的淨流入仍約是 23 區中位數的兩倍。23 區之間,房租越低、獨棟越多的區,兒童淨流入通常越多,練馬 +350 人是 23 區最多;便宜與空間本身可能就是家庭遷入的原因(研究推估)。「2040 年車站人口:還在成長的車站與房價」的推計人口在都心成長,靠的是塔樓與遷入的年輕人;外圍區的淨流入以 20 到 39 歲為主。本研究推估,這群租客多為單身與新婚,需求集中在 25 到 45 ㎡、租金落在這個年齡層薪水付得起的區間。操作意義:買出租物件看該區轉入超過的結構,比看總人口有用。新宿、豊島這類外國人正在搬出的區,空置期會拉長,以實務經驗建議,算殖利率時可多留一個月空置當緩衝。
本報告的成交資料到 2026Q1。之後日本利率明顯走高,REINS 最新的月資料也顯示漲勢放慢。以下五件事是到 2026 年底最值得追蹤的方向。報告資料期間之後的外部數字,出處與查詢日收在本節最後的「資料來源與統計方法」。
1. 利率轉向上升,是年底前最該盯的房價變數
日本銀行今年 6 月、9 月各升息一次,政策利率升到 1.25%,並表示會視經濟與物價繼續升息;10 年期公債殖利率 9 月升破 3%,是 1996 年以來第一次。過去二十年看不出「升息、房價就跌」的固定關係:2013 到 2019 年利率降、房價漲,2020 年以後利率回升,房價照漲(圖表 24)。但這次 10 年期一年升了 1.3 個百分點,是二十年來最快,舊經驗不一定適用;REINS 月資料裡,23 區中古公寓成交 ㎡ 單價年增率已從 3 月的 +11.8% 降到 8 月的 -0.3%(平均值,不是同條件比)。以實務經驗建議,2020 年後買進的物件沒有前幾年的漲幅當緩衝,持有計畫以「五年內不靠賣出」為前提。
看什麼數字 日銀 10 月 29 到 30 日、12 月 17 到 18 日的會議是否再升息;10 年期公債殖利率是否留在 3% 以上(10 月 5 日 3.085%);Flat 35(全期固定利率房貸)每月初公布的利率(10 月 3.83%);REINS 每月公布的 23 區中古公寓成交 ㎡ 單價與成交件數年增率(8 月 -0.3%、-20.6%)。
圖表 24成交 ㎡ 單價指數(2005Q3 = 100)與日本利率

上圖是三組房價指數(同圖表 5),下圖是 10 年期公債殖利率與日銀政策利率,兩張共用時間軸,利率畫到 2026Q3,比房價多兩季。2013 到 2019 年利率降、房價漲,2020 年以後利率回升、房價照漲,二十年來看不出「利率升、房價就跌」的固定關係;2026 年 10 年期一年升了 1.3 個百分點,是這段期間最快。統計檢定見本節最後的「資料來源與統計方法」。
2. 都心先看資金與日圓,周邊先看房貸月付
2024Q3 以後東京分成兩個市場,REINS 成交指數都心 5 區 160、周邊 5 區 132(2021Q1 = 100)。都心價格較受資金流動影響,出場靠海外買盤與日圓;周邊受房貸負擔能力約束,出場靠本地自住買方。三菱 UFJ 銀行的短期基準利率 11 月 2 日起調升 0.25 個百分點,最近借房貸的人約八成選變動利率,本研究推估周邊的壓力會在月付變重之後才浮現。以實務經驗建議,周邊物件試算現金流時,房貸利率至少多抓 1 個百分點。
看什麼數字 下一期成交資料(2026Q2、Q3)出來後,都心與周邊兩條指數的差距(圖表 6);日圓匯率;大型銀行變動房貸的牌告利率(三菱 UFJ 銀行 10 月 3.375%,11 月起是否跟著調升)。
3. 租屋成交變少,但租金還在漲,先分清楚原因
REINS 的 23 區租屋成交筆數(公寓和木造加總),今年 1 到 3 月比去年同期少 9.4%,4 到 6 月少 13.7%;同一份資料裡,公寓每 ㎡ 平均租金卻還在漲,1 到 3 月 +8.9%、4 到 6 月 +5.2%。筆數變少可能是需求轉弱,也可能只是空房少、換屋的人變少,目前無實證因果關係。本報告「23 區成績單」也看到,人口流入多的區,租約並沒有比較多。
看什麼數字 REINS「首都圏賃貸居住用物件の取引動向」7 到 9 月資料,筆數與每 ㎡ 租金一起看:筆數少、租金也跌,才是需求轉弱;筆數少、租金照漲,比較像空房少、換屋少(研究推估)。
4. 新建供給仍緊,是房價的下方支撐
東京都分譲共同住宅(銷售型公寓,含木造)開工到 2026 年 8 月的 12 個月只有 19,459 戶,約是 2015 年前後高點的 42%,比前一年同期再少 23%。新建少,需求就被推向中古,這是中古價格的供給面支撐;本研究推估,升息讓建商籌資與銷售都更難,開工短期不容易回升。出租公寓開工則仍在高檔,單身小套房的出租競爭沒有減少。
看什麼數字 東京都分譲共同住宅開工的 12 個月合計,以實務經驗建議,回到高點七成(約 3.2 萬戶)才當作供給壓力開始出現;出租公寓開工的 12 個月合計(到 2026 年 8 月 60,338 戶)是否續增。
5. 商辦可能比住宅早反應,可以當前哨
商辦整棟的主要買家是法人與 REIT,價格直接受利率與租金收益影響,利率上升時可能比住宅更早降溫。2025 年都心 5 區商辦成交單價比 2024 年低 12%,但每年只有 128 到 166 筆,交易量不大,先做為相對參考。租金與空置率要另外看:8 月都心 5 區空置率 1.87%,平均租金比前月高,本研究推估前哨還沒亮燈。
看什麼數字 三鬼商事每月公布的都心 5 區空置率與平均租金(下次 10 月 8 日更新);辦公型 J-REIT 的股價相對每單位淨資產的折價幅度。
本節引用的外部資料都在本報告成交資料期間之後公布,查詢日 2026-10-06,數字以各原始資料為準;利率與房價圖的統計方法在最後兩段。
日本銀行:2026 年 9 月 18 日政策決定(7 比 2 通過,無擔保隔夜拆款利率約 1.25%,9 月 24 日起;並表示會視經濟、物價與金融情勢繼續升息)、6 月 16 日政策決定(約 1.0%)、會議日程(10 月 29 到 30 日、12 月 17 到 18 日)。
財務省:國債金利情報(10 年期 2026 年 9 月 2 日 3.006%,上一次在 3% 以上是 1996 年 9 月 6 日;10 月 5 日 3.085%)。
住宅金融支援機構:Flat 35 利率(2026 年 10 月,借款 21 到 35 年、融資九成以下最多數的利率 3.83%);住宅ローン利用者調査(2025 年 4 月)(2024 年 10 月到 2025 年 3 月借款的人,79.0% 選變動型)。
三菱 UFJ 銀行:短期プライムレートの改定について(2026 年 9 月 18 日公布,2.375% 升為 2.625%,11 月 2 日起);房貸利率頁(10 月變動利率牌告 3.375%)。
東日本不動產流通機構(REINS):月例速報 2026 年 8 月(9 月 10 日公布;東京都區部中古マンション成交 ㎡ 單價年增率 3 月 +11.8%、8 月 -0.3%,成交件數 -20.6%;首都圏待售件數 +8.2%;都是平均值,不是同條件比;同一份報告註明,2025 年 1 月起為使成交登錄更完整而改修系統,可能影響成交件數);租屋成交季報 2025 年 1 到 3 月、4 到 6 月、2026 年 1 到 3 月、4 到 6 月(23 區マンション加アパート成交,1 到 3 月從 34,171 筆減為 30,965 筆、4 到 6 月從 27,158 筆減為 23,430 筆;マンション每 ㎡ 平均租金從 3,626 日圓升到 3,947 日圓、從 3,705 日圓升到 3,899 日圓)。
三鬼商事:オフィスマーケットデータ(2026 年 8 月都心 5 區平均空置率 1.87%,比前月低 0.08 個百分點;平均租金每坪 23,647 日圓,比前月高 360 日圓;下次更新 10 月 8 日)。
本報告內的數字:都心與周邊指數見「2024Q3 之後的房價分道」;新建開工見「新建供給」(高點 45,893 戶,2014 年 9 月到 2015 年 8 月的 12 個月;前一年同期 25,154 戶);商辦見「商辦整棟成交」(都心 5 區總樓地板 ㎡ 單價中位 2024 年 143 萬、2025 年 126 萬日圓);人口與租約見「23 區成績單」的「統計方法」。「約 3.2 萬戶」是高點 45,893 戶的七成。
利率與房價的相關檢定:價格用本報告的成交 ㎡ 單價指數(全 23 區、都心 5 區、周邊 5 區,2005Q3 到 2025Q4,暫定的 2026Q1 不計),10 年期利率用財務省日資料的季平均,日銀政策利率用日本銀行時系列統計的無擔保隔夜拆款利率(日平均)。兩條都有長期趨勢,直接比高低會被趨勢誤導(水準相關全 23 區 -0.40),所以改比年增率:價格對前一年的對數變化,對 10 年期對前一年的變化(百分點),n = 78。同一季的相關全 23 區 +0.07、都心 5 區 +0.25、周邊 5 區 +0.23;利率領先 1 到 8 季時,全 23 區的相關介於 -0.18 到 +0.31。p 值用區塊重排(8 季一段,重排 10,000 次),把「從 9 個領先期挑最強一期」也算進去後,全 23 區 p = 0.34、都心 5 區 p = 0.09、周邊 5 區 p = 0.28,都不顯著。分段看,水準相關 2013 到 2019 年 -0.94、2020 到 2025 年 +0.97,方向相反。樣本內 10 年期一年最多升 0.78 個百分點(2025Q4),2026Q3 為 +1.30 個百分點。
限制:相關不是因果;2016 年 9 月到 2024 年 3 月,日銀把 10 年期壓在 0% 附近;日本房貸多為變動利率,跟的是政策利率,而政策利率 2009 到 2023 年幾乎沒動,無法做同樣的檢定。
資料來源 国土交通省「不動産情報ライブラリ」API:取引価格情報(登記アンケート)458,998 筆(東京 23 區,2005Q3 到 2026Q1;中古マンション等 252,624 筆、宅地(土地と建物)135,641 筆、宅地(土地)70,731 筆,林地與農地各 1 筆),用於二十年指數與商辦整棟;REINS 成約価格情報 107,689 筆(東京 23 區,2021Q1 到 2026Q1;中古マンション等 90,938 筆、宅地(土地と建物)16,751 筆),用於 REINS 指數;其中 2022Q1 到 2026Q1 的 90,048 筆(中古マンション等 75,919 筆)用於 23 區成績單、屋齡、車站、步行距離與災害分析。全國視角用 47 都道府縣的取引価格情報(2020、2024、2025 年),2025 年中古マンション等 54,353 筆。地理資料:国土数値情報 N02-23 鉄道駅(東京都範圍內 1,410 個站點,同站多路線合併後 1,085 站)、e-Stat 令和 2 年国勢調査小地域(東京 23 區 3,151 個丁目代表點,合成 936 個町)。災害圖層(同一 API 的圖磚):洪水浸水想定区域(想定最大規模,186 磚)、土砂災害警戒区域(56 磚)、液状化危険度(56 磚)。人口:将来推計人口 500m メッシュ(23 區內 10,015 格)、駅別乗降客数(2019 年與 2023 年)、総務省統計局「住民基本台帳人口移動報告」2025年(47 都道府縣與東京 23 區)。新建供給:e-Stat「建築着工統計」表 0003114568(東京都,2011 年 1 月到 2024 年 12 月),2025 年 1 月起接 e-Stat 月報檔案第 18 表「利用関係別、構造別、建て方別」的東京都列(同一調查、同一定義,到 2026 年 8 月);「分譲共同住宅」為分譲住宅中的共同住宅,含木造等全部構造;「出租公寓」為貸家中的共同住宅,不含長屋建與一戶建;兩者都取 12 個月滾動合計。東京都公布的「マンション」只算 SRC、RC、S 造,比本系列略低(2024 年 26,612 戶對 26,794 戶)。
樣本篩選 中位數、指數與車站排行:Type 含「マンション」(中古マンション等)、專有面積大於 10 ㎡、㎡ 單價為正(2022Q1 到 2026Q1 的 REINS 資料經篩選後 75,916 筆)。迴歸:另限面積 15 到 200 ㎡、成交價 5,000,000 日圓以上、屋齡 70 年以下,且要有建築年、季度與町的災害值;23 區合併模型 74,499 筆。成交以區代碼加町名對到町代表點,對到車站的比例 99.8%;迴歸裡缺步行分鐘的成交以全體中位數補值。
分組 都心 5 區:千代田區、中央區、港區、澀谷區、新宿區;周邊 5 區:足立區、葛飾區、江戶川區、板橋區、練馬區;其他 13 區:文京區、台東區、墨田區、江東區、品川區、目黒區、大田區、世田谷區、中野區、杉並區、豊島區、北區、荒川區;東部 6 區:江戶川區、葛飾區、足立區、墨田區、江東區、荒川區。
中位數與指數 每季 ㎡ 單價=成交價 ÷ 專有面積,各區或各組取中位數;各組指數=該組當季中位數 ÷ 該組 2005Q3 中位數 × 100;REINS 指數同法,2021Q1 = 100。最後一季筆數不到前一季一半時視為暫定(本期 2026Q1 1,288 筆,前一季 3,256 筆),圖上以虛線標示、本文不採用。
屋齡帶 屋齡=成交年減建築年,分 0 到 5、6 到 10、11 到 15、16 到 20、21 到 30、31 到 40 與超過 40 年七帶;各區各帶取 2022Q1 到 2026Q1 全期間的 ㎡ 單價中位數。
車站分析 車站排行取 2025Q1 起的成交(27,390 筆),按最近車站取 ㎡ 單價中位數,成交 30 筆以上的 278 站入榜。步行分鐘的推估:町代表點為町內各丁目代表點的平均位置,到最近車站(N02-23 車站以線段中點代表、同站多路線合併為一點)的直線距離除以每分鐘 80 公尺後無條件進位;實際路線通常比直線長,物件廣告的「徒歩○分」多半比這裡大。都心 5 區的推估最大為 11 分鐘,所以 16 分以上沒有成交。步行分組:1 到 5、6 到 10、11 到 15、16 分以上。
災害變數 每個丁目代表點以點在多邊形內判定取值:洪水浸水想定(想定最大規模)的深度等級(1:0.5 公尺未滿、2:0.5 到 3 公尺、3:3 到 5 公尺、4:5 到 10 公尺、5:10 公尺以上;23 區的丁目最深為等級 4;多邊形重疊時取最深)、土砂災害警戒区域(是否在區內)、液状化危険度(等級 1 最高到 5,重疊時取最高)。再彙整到町:「任何深度」=町內至少一半丁目在淹水區內;深度等級=町內最深的丁目;液化高=町內最高風險等級為 1 到 2;土石=町內有任一丁目在警戒區內。23 區 3,151 個丁目中,54% 在淹水區內、38% 液化等級 1 到 2、0.35% 在土砂災害警戒区域。
Hedonic 迴歸 六條模型如下表;表中百分比=100 × (exp(β) - 1),標準誤以町(區代碼加町名,855 町)為群聚(CR1,含小樣本修正),結果為關聯,不是因果。
圖表 25本報告的 hedonic 迴歸模型
| 模型 | 期間 | 樣本數 | 被解釋變數 | 控制變數 | 時間 | 標準誤 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23 區災害(區內外) | 2022Q1 到 2026Q1 | 74,499 | ln 成交價 | 區、ln 面積、屋齡、屋齡²、構造(RC、鉄骨造、木造)、步行分鐘;淹水區內(任何深度)、土石、液化高 | 季度線性趨勢 | 町群聚(855 町) |
| 23 區淹水深度等級 | 2022Q1 到 2026Q1 | 74,499 | ln 成交價 | 區、ln 面積、屋齡、屋齡²、構造(RC、鉄骨造、木造)、步行分鐘;淹水四個深度等級、土石、液化高 | 季度線性趨勢 | 町群聚(855 町) |
| 23 區步行斜率 | 2022Q1 到 2026Q1 | 74,499 | ln 成交價 | 與「23 區災害(區內外)」同一條迴歸,取步行分鐘的係數 | 季度線性趨勢 | 町群聚(855 町) |
| 都心 5 區步行斜率 | 2022Q1 到 2026Q1 | 19,114 | ln 成交價 | 同上,樣本限都心 5 區 | 季度線性趨勢 | 町群聚(216 町) |
| 都心 5 區步行分組 | 2025Q1 到 2026Q1 | 6,764 | ln 成交價 | 區、ln 面積、屋齡、屋齡²、構造(RC、鉄骨造、木造);淹水區內、土石、液化高;步行分組 6 到 10、11 到 15 分(對照 1 到 5 分) | 季度固定效果 | 町群聚(204 町) |
| 23 區同條件四季年增率 | 2024Q2 到 2026Q1 | 39,207 | ln 成交價 | 各區截距與各區「最近四季」虛擬變數、ln 面積、屋齡、屋齡²、構造(RC、鉄骨造、木造)、步行分鐘;淹水區內、土石、液化高 | 最近四季對前四季(不放季度效果) | 町群聚(849 町) |
商辦整棟 取引価格情報中 Type 為宅地(土地と建物)、用途含「事務所」、總樓地板面積大於 50 ㎡、成交價為正的交易(東京 23 區,2010 年起);每年取成交價 ÷ 總樓地板面積的中位數,筆數 200 以上的年份才納入趨勢(2010 到 2025 年)。都心 5 區年變動的 95% 區間:對當年與前一年各自放回重抽樣 4,000 次(亂數種子 0)取中位數比值的 2.5 與 97.5 百分位,兩年都要有 30 筆以上。
人口 轉入超過=轉入減轉出(市區町村間的住民登記移動,不含海外入境),分移動者、日本人、外國人;20 到 39 歲為 5 歲階級 20 到 24 至 35 到 39 的合計,65 歲以上為該報告的 65 歲以上合計。2040 年人口:将来推計人口 500m 網格以最近的丁目代表點歸區(距離 700 公尺內才算 23 區,10,015 格);車站 800 公尺圈人口=圈內網格 2020 年與 2040 年推計人口的加總(車站同站多路線合併為一點,圈內至少 4 格,507 站),排行與篩選限 2020 年圈內人口 2 萬以上的 411 站;「還在成長、價格低於中位」以其中有成交資料的站的成長率中位數(6.2%)與 ㎡ 單價中位數(99 萬日圓)為門檻,共 34 站。進出站人次用 2019 年與 2023 年(500 站有資料)。
限制 町代表點是統計層級的代理,不代表單一物件;步行分鐘是直線距離推估,比實際路線短;取引価格情報是登記後的問卷,落後一到兩季且會補登;最後一季視為暫定;REINS 自 2025 年起每季筆數明顯增加,可能是登錄覆蓋率變化,本報告未調整;迴歸結果是關聯,不是因果。2026-10-05 修訂:新建供給資料更新至 2026 年 8 月;更正都心步行距離、屋齡折價與災害統計(t 值改按町群聚)的解讀;統一三語數字。2026-10-06 修訂:「23 區成績單」加入同條件年增率與各區租屋成交;人口移動分開 20 多歲與 30 多歲;車站與淹水兩節的統計細節移到可點開的「統計方法」。
住宅(新築・中古)・オフィス・地盤と人口
2025年の全国中古マンション成約は 54,353 件。東京都の㎡単価 108 万円は、東京以外の全成約の中央値 41 万円の 2.6 倍。
㎡単価上位5:東京都 108、神奈川県 57、大阪府 56、京都府 54、沖縄県 45(万円/㎡)。5年変化:東京都 +27.1%、東京以外の全成約の中央値 +32.3%。サンプル500件以上の都道府県で5年上昇率上位3:大阪府 +50.5%、福岡県 +43.6%、京都府 +34.5%。サンプル100件未満の県の前年比は参考値。
図表 147都道府県 中古マンション㎡単価 上位20(2025年、前年比を併記、線は東京以外の全成約の中央値)

| 都道府県 | 件数 | ㎡単価 | 前年比 % | 5年 % |
|---|---|---|---|---|
| 東京都 | 16325 | 108.0 | 8.0 | 27.1 |
| 神奈川県 | 7454 | 56.9 | 3.5 | 28.1 |
| 大阪府 | 7667 | 55.6 | 12.4 | 50.5 |
| 京都府 | 1214 | 53.8 | 7.6 | 34.5 |
| 沖縄県 | 145 | 45.5 | -3.4 | 13.6 |
| 福岡県 | 2598 | 42.1 | 5.3 | 43.6 |
| 埼玉県 | 3036 | 41.5 | 7.7 | 32.2 |
| 兵庫県 | 3370 | 40.0 | 4.3 | 30.0 |
| 千葉県 | 2716 | 35.3 | 2.9 | 27.3 |
| 滋賀県 | 293 | 34.0 | 0.5 | 7.4 |
| 長野県 | 96 | 33.8 | -3.7 | 18.5 |
| 広島県 | 428 | 32.9 | 4.7 | 9.7 |
| 愛知県 | 2475 | 32.5 | -2.5 | 19.7 |
| 宮城県 | 699 | 31.7 | 5.6 | 16.7 |
| 長崎県 | 147 | 31.1 | -0.7 | 21.0 |
| 山梨県 | 63 | 29.4 | 56.2 | 69.0 |
| 岡山県 | 196 | 29.3 | 1.9 | 15.3 |
| 鹿児島県 | 153 | 29.1 | -3.0 | 1.2 |
| 熊本県 | 155 | 27.7 | 22.6 | 29.5 |
| 富山県 | 86 | 26.8 | -10.8 | 45.0 |
| 和歌山県 | 73 | 26.7 | 33.3 | 58.7 |
| 奈良県 | 362 | 26.7 | 15.5 | 33.3 |
| 三重県 | 147 | 25.7 | -1.3 | 21.4 |
| 茨城県 | 212 | 25.2 | -13.2 | 8.5 |
| 鳥取県 | 46 | 25.2 | 6.4 | 25.8 |
| 岐阜県 | 124 | 25.0 | 10.3 | 25.0 |
| 石川県 | 131 | 25.0 | 1.4 | 17.2 |
| 栃木県 | 137 | 24.6 | 8.4 | 51.7 |
| 北海道 | 1625 | 24.4 | 0.0 | 22.2 |
| 福井県 | 29 | 24.3 | 9.6 | 40.1 |
| 宮崎県 | 74 | 24.0 | 10.4 | 7.5 |
| 新潟県 | 269 | 23.8 | 18.8 | 27.2 |
| 島根県 | 26 | 23.3 | -13.3 | 0.5 |
| 静岡県 | 513 | 23.1 | 2.1 | 15.4 |
| 高知県 | 32 | 23.0 | -14.5 | 20.9 |
| 佐賀県 | 60 | 22.5 | 12.5 | 5.0 |
| 山形県 | 49 | 22.5 | 5.9 | -2.4 |
| 群馬県 | 139 | 21.5 | -5.4 | 16.0 |
| 愛媛県 | 168 | 21.4 | 6.9 | -10.9 |
| 大分県 | 171 | 20.7 | -9.6 | 10.7 |
| 山口県 | 142 | 20.0 | 6.7 | 6.7 |
| 福島県 | 104 | 20.0 | 0.0 | 0.0 |
| 岩手県 | 102 | 18.1 | -30.6 | -23.6 |
| 秋田県 | 52 | 17.6 | 6.1 | -17.7 |
| 徳島県 | 76 | 17.3 | -6.7 | -8.4 |
| 香川県 | 118 | 17.2 | -8.2 | 9.5 |
| 青森県 | 56 | 15.4 | -7.6 | -3.8 |
示唆全国の中古マンションは三つの市場であり、同じ物差しでは測れない。東京圏、大阪・名古屋・福岡などの大都市、その他の県。5年上昇率は大阪 +50.5%、福岡 +43.6% と東京の +27.1% を上回るが、年間成約件数は東京の 47% と 16% にとどまり、買い手が少ないぶん出口は遅くなりやすい。判断の順序は、まず年間成約件数、次に価格。年間500件に満たない県では、安さは流動性の薄さであって機会ではなく、前年比も市場シグナルにならない。「日本の住宅は安い」という印象の多くは、第三の市場の価格に第一の市場のイメージを重ねたものだ。
2025年に日本人が転入超過となった都道府県は 7 のみ(東京・神奈川・大阪・千葉・埼玉・福岡・愛知)で、残る 40 は転出超過。外国人を含めた総数で転入超過なのは 7 だが構成は異なり、滋賀は外国人の流入で転入超過に転じ、愛知は外国人の流出で転出超過に転じた。
転入超過上位3:東京都 +65,219(日本人 +65,597、外国人 -378)、神奈川県 +28,052(日本人 +18,524、外国人 +9,528)、埼玉県 +22,427(日本人 +12,529、外国人 +9,898)。転出超過下位3:静岡県 -6,711、福島県 -7,197、広島県 -9,921。外国人の国内移動は別の構図で、転入超過が大きいのは 埼玉県 +9,898、神奈川県 +9,528、兵庫県 +1,515、転出超過が大きいのは 福岡県 -3,740、愛知県 -3,987、千葉県 -8,252。東京都 +65,219 人(日本人 +65,597、外国人 -378)。20〜39歳は +76,617 で全年齢の合計より多い。それ以外の年齢が合計 11,398 人の転出超過(65歳以上 -8,488、0〜19歳と40〜64歳の合計 -2,910)だからである。周辺3県はどの年齢層も転入超過で、神奈川県・埼玉県・千葉県の65歳以上はそれぞれ +1,195、+2,310、+1,360、20〜39歳以外の合計は +3,619、+8,059、+5,043。市区町村間の住民登録移動であり、国外からの転入は含まない。
図表 3転入超過 上位10・下位10の都道府県、日本人・外国人・総数(2025年)

| 都道府県 | 転入超過 | 日本人 | 外国人 | 20〜39歳 |
|---|---|---|---|---|
| 東京都 | 65219 | 65597 | -378 | 76617 |
| 神奈川県 | 28052 | 18524 | 9528 | 24433 |
| 埼玉県 | 22427 | 12529 | 9898 | 14368 |
| 大阪府 | 15667 | 17489 | -1822 | 12596 |
| 千葉県 | 7836 | 16088 | -8252 | 2793 |
| 福岡県 | 5136 | 8876 | -3740 | -1288 |
| 滋賀県 | 353 | -922 | 1275 | -634 |
| 沖縄県 | -559 | -804 | 245 | -236 |
| 山梨県 | -862 | -967 | 105 | -1872 |
| 奈良県 | -1070 | -1688 | 618 | -3069 |
| 佐賀県 | -1151 | -1208 | 57 | -1507 |
| 長野県 | -1415 | -1471 | 56 | -2927 |
| 群馬県 | -1516 | -2209 | 693 | -4097 |
| 島根県 | -1721 | -1979 | 258 | -1214 |
| 栃木県 | -2011 | -2775 | 764 | -2323 |
| 鳥取県 | -2028 | -2016 | -12 | -1602 |
| 宮城県 | -2046 | -1564 | -482 | -2921 |
| 兵庫県 | -2102 | -3617 | 1515 | -4309 |
| 愛知県 | -2181 | 1806 | -3987 | 2075 |
| 香川県 | -2238 | -1859 | -379 | -2029 |
| 富山県 | -2324 | -2415 | 91 | -2133 |
| 熊本県 | -2333 | -2113 | -220 | -2267 |
| 徳島県 | -2447 | -2174 | -273 | -2076 |
| 石川県 | -2774 | -2464 | -310 | -2742 |
| 和歌山県 | -2813 | -3174 | 361 | -2536 |
| 高知県 | -2917 | -3056 | 139 | -1979 |
| 大分県 | -2972 | -2778 | -194 | -2588 |
| 宮崎県 | -3024 | -3512 | 488 | -2040 |
| 福井県 | -3157 | -2721 | -436 | -2534 |
| 京都府 | -3753 | -4681 | 928 | -5649 |
| 秋田県 | -3836 | -3959 | 123 | -2336 |
| 岩手県 | -3967 | -4054 | 87 | -2747 |
| 山形県 | -4281 | -4350 | 69 | -3135 |
| 岐阜県 | -4528 | -5429 | 901 | -4510 |
| 青森県 | -4542 | -4603 | 61 | -3035 |
| 山口県 | -4907 | -4696 | -211 | -4200 |
| 鹿児島県 | -5003 | -4988 | -15 | -2863 |
| 北海道 | -5162 | -4817 | -345 | -6569 |
| 岡山県 | -5594 | -4168 | -1426 | -5029 |
| 長崎県 | -5608 | -5441 | -167 | -3650 |
| 愛媛県 | -5694 | -4603 | -1091 | -4311 |
| 茨城県 | -5960 | -2664 | -3296 | -7372 |
| 三重県 | -5986 | -5938 | -48 | -4212 |
| 新潟県 | -6379 | -6897 | 518 | -5040 |
| 静岡県 | -6711 | -7919 | 1208 | -4863 |
| 福島県 | -7197 | -7617 | 420 | -5101 |
| 広島県 | -9921 | -6599 | -3322 | -7337 |
「転入超過」は転入数から転出数を引いた純増数。年齢別の転入超過を足し合わせると全年齢の合計になり、プラスとマイナスが相殺される。2025年の東京都の内訳:
| 年齢 | 転入超過(人) |
|---|---|
| 20〜39歳 | +76,617 |
| 65歳以上 | -8,488 |
| 0〜19歳+40〜64歳 | -2,910 |
| 全年齢の合計 | +65,219 |
20〜39歳以外の年齢は合計で 11,398 人の転出超過のため、20〜39歳だけで見ると合計より大きくなる。日本人 +65,597 が合計を上回るのも同じ理由である(外国人 -378)。
示唆賃貸物件を持つべき地理的範囲は、日本人が転入超過となる 7 都道府県とその通勤圏である。残る 40 道府県は日本人が転出超過で、外国人の流入がない限り賃貸需要は縮小圧力を受ける。東京は若い世代を引き寄せ、周辺3県はどの年齢層も転入超過である。東京都の転入超過はすべて20〜39歳によるもので、それ以外の年齢は合計で転出超過だが、神奈川・埼玉・千葉は65歳以上を含むほかの年齢層も転入超過となっている。投資の観点では、東京の人口増は主に若い世代によるもので、賃料はまだ上がっている。比較的新しいのは外国人の国内移動で、転出超過が大きいのは千葉(-8,252人)・愛知(-3,987人)・福岡(-3,740人)、転入超過は埼玉(+9,898人)・神奈川(+9,528人)に集中する。東京都全体の外国人は -378 人にとどまるが、23区では新宿区(-3,784人)・豊島区(-2,242人)の転出が目立つ。含意:神奈川・埼玉の小型賃貸住戸はこの移動の直接的な受益者で、入居者は家賃に敏感な可能性が高い。実務経験に基づく目安として、賃料は周辺相場より5%以上高く設定しない方が決まりやすい。千葉・福岡で外国人が転出超過となっている点は、外国人入居者が中心の物件で空室期間を長めに見積もるべきことを示す。
20年で倍:23区全体の成約㎡単価指数は 210(2005Q3=100、直近利用可能四半期 2025Q4)。
三つの局面:2005Q3〜2012Q3 は指数が最高で 2010Q3 の 120 まで上がり、2012Q3 に 104 へ戻って横ばい、2013〜2019Q3 は 161 へ上昇、2025Q4 時点で 210。同じ四半期の都心5区 224、周辺5区 232はいずれも23区全体を上回るが、これはその他13区が同期に 200 にとどまり、成約の構成も2005年より価格の低い周辺区に寄ったためである(都心5区の成約比率は 24% から 20% へ低下、周辺5区は 19% から 22% へ上昇)。直近の 2026Q1 は 1,288 件と前四半期(3,256 件)の半分に満たないため、図では点線の暫定値とし、本文には含めない。
図表 523区・都心5区・周辺5区 成約㎡単価指数(2005Q3=100)

指数は2005Q3を100とし、各線はそれぞれの2005Q3と比べたもの。上昇・下落の傾向を見るための図で、価格の高低は表さない。2025Q4に周辺5区(232)が都心5区(224)を上回るのは、周辺の上昇幅が大きかったことを示すだけである。㎡単価の中央値は周辺が 35 万円から 80 万円、都心が 73 万円から 163 万円で、価格は今も都心が高く、周辺の約 2.0 倍。
示唆2005〜2012年は人口が増えても価格は横ばいで、2013〜2019年の上昇は日銀の金融緩和と歩調を合わせていた。ただし2020年以降は金利が戻っても価格は上がり続け、20年のデータでは「利上げなら価格が下がる」という安定した関係は見られない(「2026年末の投資展望」の金利の図を参照)。含意として、日銀の政策金利と10年国債利回りを追い、人口だけを見ない。金利が転換すれば、都心の高額・高レバレッジ物件が先に反応する。2013年以前の取得には10年分の上昇という安全余裕があるが、2020年以降の取得にはない。実務経験に基づく目安として、後者は「5年以内に売却に頼らない」前提で保有計画を組む。
2024年Q3以降に二極化:都心5区 +28pt、周辺5区 +7pt。
REINS成約価格指数(2021Q1=100)直近 2026Q1:全体 137、都心 160、周辺 132。都心5区と周辺5区の㎡単価格差は約 2.5 倍(2026Q1 の成約中央値 173 万円対 68 万円)。
図表 6REINS成約価格指数(2021Q1=100)

指数は2021Q1を100とし、各線はそれぞれの2021Q1と比べたもの。上昇・下落の傾向を見るための図で、価格の高低は表さない。2026Q1に都心5区(160)が周辺5区(132)を上回るのは、都心の上昇幅が大きかったことを示す。㎡単価の中央値は都心が 108 万円から 173 万円、周辺が 51 万円から 68 万円で、都心は周辺の約 2.5 倍。
示唆2024年Q3までは都心と周辺が同じ軌道を描いていたが、以降は別の市場になった。当研究所の解釈では、都心5区の価格は資金フローの影響を受けやすく、リターンは主にキャピタルゲインと為替。周辺5区は住宅ローンの返済負担力に縛られ、リターンは主にキャッシュフローである。同一の利回り基準で両方を見ると、都心では買えず、周辺では割安に見え続ける。どちらの結論も誤りだ。含意として、2024年Q3以降に都心を買うなら「外貨建て資産を買う、利回りは周辺より低い」を前提にする。出口は海外の買い手と円相場が決める。周辺を買うなら家賃がローン金利に追随できるかを見る。出口は地元の実需が決める。
直近 2026Q1 の成約㎡単価トップ3:港区 200、千代田区 197、中央区 186(万円/㎡)。
単四半期の前年比(2026Q1 対 2025Q1)の上位:荒川区 +26.0%、文京区 +25.6%、千代田区 +23.2%。マイナス:大田区 -1.5%。単四半期の数字は振れが大きく、4四半期合計(2025Q2〜2026Q1 対 前年同期)では上位が千代田区 +24.4%、港区 +17.6%、中央区 +17.5%、下位が大田区 0.0%、練馬区 +1.2%。成約中央値は売れた物件の構成に左右されるため、面積・築年・構造・徒歩分・災害条件をそろえると、23区はすべて上昇し、練馬区 +6.5% から中央区 +18.7% まで。
図表 723区 成約㎡単価中央値と前年比(2026Q1)

図表 823区 条件をそろえた前年比と成約中央値の前年比(2025Q2〜2026Q1 対 前年同期)

棒は面積・築年・構造・徒歩分・災害条件をそろえた前年比(同条件)、点はそろえない成約中央値の前年比。両者の差が大きい区は、売れた物件の構成が変わったことを示す。算出方法は下の「統計手法」。
| 区 | 最新 2026Q1 | 前年同期比 % | 4四半期前年比 % | 同条件前年比 % | 2022Q1比 % | 成約件数 2026Q1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 港区 | 200.0 | 13.3 | 17.6 | 18.5 | 52.9 | 362 |
| 千代田区 | 197.1 | 23.2 | 24.4 | 15.5 | 50.5 | 79 |
| 中央区 | 185.7 | 9.8 | 17.5 | 18.7 | 60.6 | 292 |
| 渋谷区 | 162.9 | 7.6 | 10.6 | 11.3 | 43.8 | 221 |
| 文京区 | 142.3 | 25.6 | 13.5 | 13.9 | 29.7 | 196 |
| 目黒区 | 133.3 | 3.0 | 8.3 | 15.7 | 20.0 | 181 |
| 品川区 | 133.3 | 9.4 | 4.9 | 14.6 | 33.3 | 295 |
| 新宿区 | 130.0 | 8.3 | 3.7 | 12.0 | 22.8 | 321 |
| 豊島区 | 122.5 | 16.2 | 8.2 | 11.7 | 45.8 | 158 |
| 台東区 | 116.4 | 15.5 | 8.0 | 14.4 | 29.3 | 193 |
| 江東区 | 112.2 | 12.2 | 13.3 | 17.0 | 32.0 | 462 |
| 世田谷区 | 110.0 | 16.4 | 7.0 | 10.3 | 26.9 | 428 |
| 中野区 | 104.0 | 22.2 | 11.1 | 12.8 | 28.1 | 151 |
| 墨田区 | 101.8 | 19.8 | 11.8 | 12.9 | 36.6 | 183 |
| 北区 | 100.0 | 16.7 | 7.5 | 12.3 | 38.1 | 167 |
| 荒川区 | 95.0 | 26.0 | 12.9 | 11.9 | 47.5 | 109 |
| 杉並区 | 93.3 | 6.9 | 3.1 | 10.5 | 16.6 | 231 |
| 大田区 | 78.8 | -1.5 | 0.0 | 11.7 | 5.1 | 298 |
| 板橋区 | 76.9 | 17.4 | 9.1 | 12.7 | 31.5 | 293 |
| 練馬区 | 72.0 | 3.9 | 1.2 | 6.5 | 12.3 | 230 |
| 江戸川区 | 70.0 | 14.4 | 8.9 | 12.0 | 31.3 | 194 |
| 葛飾区 | 60.7 | 8.0 | 3.0 | 9.7 | 23.1 | 160 |
| 足立区 | 57.7 | 15.4 | 6.6 | 11.0 | 23.6 | 220 |
前年同期比は 2026Q1 と前年同期の単四半期中央値の比較。4四半期前年比は 2025Q2〜2026Q1 の全成約の中央値と前年同期の比較、同条件前年比は面積・築年などの条件をそろえた値(算出方法は下の「統計手法」)。成約100件未満の区(本号では千代田区、79 件)は参考値。
単四半期の前年比:各区の 2026Q1 の成約㎡単価の中央値を 2025Q1 の中央値と比べたもの。単四半期は件数が少なく、数字が大きく振れやすい。
4四半期前年比:2025Q2〜2026Q1 の全成約の㎡単価中央値を、2024Q2〜2025Q1 の全成約の中央値と比べたもの(各四半期の中央値の平均ではない)。標本は本節の表と同じ。
同条件前年比:2024Q2〜2026Q1 の 39,207 件(本レポートの他の回帰と同じ条件:面積15〜200㎡、成約価格500万円以上、築70年以下)でヘドニック回帰を行う。被説明変数は成約価格の対数、制御変数は面積の対数、築年とその二乗、構造(RC・鉄骨造・木造)、徒歩分、浸水区域内・土砂・液状化高。各区に固有の定数と「直近4四半期」ダミーを置き、後者の係数を百分率に換算したものがその区の同条件前年比である。2つの期間はいずれもQ1〜Q4を含むため、四半期効果は入れない。標準誤差は町丁目でクラスター化(849 町)し、23区のクラスターt値は 5.1〜20.3。
売れた物件の構成(前4四半期から直近4四半期):練馬区は築年中央値 25 年から 27 年、築30年以上の割合 40% から 44%、30㎡以下の割合 12% から 15%。杉並区は築年中央値 24 年から 27 年、築30年以上の割合 41% から 43%、30㎡以下の割合 14% から 16%。大田区は築年中央値 23 年から 26 年、築30年以上の割合 36% から 44%、30㎡以下の割合 12% から 17%。
人口と住宅のデータ:年齢別の転入超過は総務省「住民基本台帳人口移動報告」2025年(5歳階級、市区町村間の移動のみで国外からの転入は含まない。30代が転出超過の区は 18 区)。持ち家に占める一戸建ての割合は令和5年住宅・土地統計調査(練馬区 58.7%)。
人口流入と賃貸成約:REINS「首都圏賃貸居住用物件の取引動向」の区別成約件数(マンション+アパート、2025年合計)を1,000世帯あたり(2020年国勢調査の一般世帯)に換算し、2025年の20〜39歳の1,000世帯あたり転入超過とのSpearman順位相関を求めた(23区、並べ替え検定10,000回)。成約件数とは ρ = +0.02(p = 0.92)、成約件数の伸び(2025年対前年)とは ρ = +0.10(p = 0.65)で、いずれも有意な相関はない。有意な相関がないのはデータから関係が読み取れないという意味で、関係がないと確定したわけではない。REINSは会員業者が登録した成約のみを含む。3区の直近1年(2025Q3〜2026Q2 対 前年同期)の成約の増減:練馬区 -19.2%、杉並区 +4.2%、大田区 -15.0%、23区の中央値 -5.2%。
クラスターtを見る理由:同じ町の成約は町単位の徒歩分と災害の値を共有しており、互いに独立した標本ではないため、通常のt値は結果の確からしさを過大に見せる。町丁目でクラスター調整したt値のほうが保守的である。
示唆条件をそろえると、23区はこの1年すべて上昇し、最も伸びたのは依然として都心と湾岸である:中央 +18.7%、港 +18.5%、江東 +17.0%。荒川・文京・中野は +12%〜+14% で中位にあり、単四半期の +26% のような数字は半分が振れである。練馬・杉並・大田が上がっていないように見えるのは、売れた物件が古く、小さくなったためだ:大田区では直近4四半期に築30年以上の割合が 36% から 44% に、30㎡以下のワンルームが 12% から 17% に上がり、中央値は横ばいになった。条件をそろえれば3区も 6.5%〜11.7% 上昇しており、都心より遅いだけである。人口面は分けて見る必要がある。大田・杉並の転入超過は20代に集中し、30代はむしろ転出超過である(23区のうち 18 区が同様)。練馬は30代と子どもも転入超過だが、持ち家の6割近くが一戸建てである。当研究所の推計では、若い世代の多くはまず賃貸に住み、家族の購入も中古マンションとは限らない。REINSの区別の賃貸成約からも人口流入の影響は読み取れない。23区全体で見ても転入の多い区で賃貸成約が多いわけではなく、3区の1,000世帯あたり成約数は荒川・文京・中野とほぼ同じで、直近1年で特に増えてもいない。人口流入をそのまま賃貸需要の増加とみなすことはできず、まして転入超過の順位だけで価格の追い上げを推論することはできない。含意として、実務経験に基づく目安として、外縁の区は安く買えるが売るのに時間がかかるため、保有期間は5年以上で計画し、キャッシュフローを精査すること。短期売買には向かない。上昇の速い区(中央・港・江東など、条件をそろえた前年比 17%〜19%)では、直近四半期の同条件の成約で評価すること。1年前の成約を使うと指値が低すぎて買えない。
築40年超の成約㎡単価は築0〜5年の 40%〜56%(最低は足立区、最高は千代田区)で、下落率の大きさは区の価格帯とは無関係:港区 築0〜5年 238、築40年超 100、残存 42%。
世田谷区 築0〜5年 133、築40年超 68、残存 51%;江戸川区 築0〜5年 83、築40年超 44、残存 53%(万円/㎡、全期間中央値)。
図表 10築年帯別 成約㎡単価中央値

各区の築0〜5年と築40年超の成約㎡単価(万円/㎡、全期間中央値)。「新築は何倍」(築0〜5年÷築40年超)の高い順に並べ、2倍以上の15区に●を付けた。2倍に近い区は、データの更新で入れ替わることがある。
| 区 | 築0〜5年 | 築40年超 | 残存 | 新築は何倍 | 2倍以上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 足立区 | 79 | 32 | 40% | 2.48 | ● |
| 板橋区 | 103 | 42 | 41% | 2.46 | ● |
| 葛飾区 | 93 | 38 | 41% | 2.43 | ● |
| 渋谷区 | 231 | 96 | 42% | 2.40 | ● |
| 港区 | 238 | 100 | 42% | 2.38 | ● |
| 豊島区 | 151 | 64 | 42% | 2.37 | ● |
| 江東区 | 131 | 58 | 44% | 2.29 | ● |
| 中央区 | 171 | 76 | 44% | 2.26 | ● |
| 新宿区 | 163 | 74 | 45% | 2.20 | ● |
| 荒川区 | 109 | 50 | 46% | 2.18 | ● |
| 中野区 | 128 | 60 | 47% | 2.13 | ● |
| 杉並区 | 126 | 60 | 48% | 2.10 | ● |
| 品川区 | 155 | 74 | 48% | 2.09 | ● |
| 練馬区 | 97 | 47 | 48% | 2.08 | ● |
| 北区 | 106 | 52 | 49% | 2.03 | ● |
| 世田谷区 | 133 | 68 | 51% | 1.97 | |
| 文京区 | 150 | 77 | 51% | 1.95 | |
| 台東区 | 120 | 62 | 52% | 1.93 | |
| 江戸川区 | 83 | 44 | 53% | 1.88 | |
| 目黒区 | 159 | 87 | 54% | 1.84 | |
| 大田区 | 103 | 57 | 55% | 1.81 | |
| 墨田区 | 108 | 60 | 56% | 1.80 | |
| 千代田区 | 178 | 100 | 56% | 1.78 |
示唆下落率の大きさは新築プレミアムの大きさによる可能性もあれば、築古物件の面積・仕様・立地の違いによる可能性もあり、全期間の帯別中央値では区別できない。築古の割安分は将来の修繕費に相当する。割安の妥当性を決めるのは三つの数字、修繕積立金の残高、各戸の月額積立金、直近の大規模修繕の実施年である。月額積立金が低すぎないかは、国土交通省が公表している㎡当たりの目安と照らし合わせる。実務経験に基づく目安として、築30年超で大規模修繕の履歴がない物件は見送る。修繕積立金の残高が明らかに不足する、または管理費・修繕積立金の滞納が多い棟は、後に一時金の徴収や修繕の先送りが起こりうるため、売出価格の8〜9掛けで試算して交渉する。築40年超でも、管理状態が良く、かつ区内の新築プレミアムが2倍を超える区(23区中15区、例えば港区。一覧は下の表)では、値上がり益の余地が比較的残りやすい。
最高値3駅:大門 408、虎ノ門ヒルズ 275、白金高輪 241(万円/㎡)、最安値 高島平 38。
同じ区の中で、広さや築年などの条件が近い物件を比べると、駅から1分遠ざかるごとに㎡単価は約 1.6% 下がり、都心5区も同じである。その他13区と周辺5区も、駅から遠いほど安い。
成約中央値だけを見ると、都心5区では徒歩6〜15分のほうが1〜5分より高い(図表 13)が、条件をそろえれば高くはない。理由は下の示唆を参照。
図表 11成約㎡単価上位15駅(2025年〜、n≥30)

図表 12徒歩分と成約㎡単価

徒歩分は町代表点から最寄駅までの直線距離を80mで割って切り上げた推計で、物件広告の「徒歩○分」より小さいのが普通。都心5区の最大は 11 分で、16分以上の成約はない。
図表 13徒歩分別 ㎡単価中央値
| 徒歩分 | その他13区 | 周辺5区 | 都心5区 |
|---|---|---|---|
| 1〜5分 | 105.0 | 70.0 | 157.8 |
| 6〜10分 | 101.7 | 67.3 | 177.8 |
| 11〜15分 | 88.0 | 58.4 | 175.0 |
| 16分以上 | 70.8 | 51.1 | 成約なし |
徒歩分は推計値(方法は下の「統計手法」)。都心5区の最大は 11 分で、16分以上の成約はない。
23区合算モデル:ヘドニック回帰。被説明変数は成約価格の対数、制御変数は区、面積の対数、築年とその二乗、構造(RC・鉄骨造・木造)、浸水区域内・土砂・液状化高、四半期の線形トレンド。2022Q1〜2026Q1 の 74,499 件。徒歩分の係数を百分率に換算すると1分あたり -1.6%、t値 -60.3、町丁目クラスター調整後は約 -7.5。
同じモデルを都心5区だけ(19,114 件)で推計してもマイナスで、1分あたり約 -1.6%(町丁目クラスターt -3.4)。
都心5区の徒歩6〜10分と1〜5分の比較:徒歩分を階層(1〜5分、6〜10分、11〜15分、基準は1〜5分)に替え、区、面積の対数、築年とその二乗、構造、浸水区域内・土砂・液状化高、四半期固定効果を制御。サンプルは都心5区の2025Q1以降 6,764 件。徒歩6〜10分の1〜5分に対する差は -4.0%(町丁目クラスターt -1.4)。
クラスターtを見る理由:同じ町の成約は町単位の徒歩分と災害の値を共有しており、互いに独立した標本ではないため、通常のt値は結果の確からしさを過大に見せる。町丁目でクラスター調整したt値のほうが保守的で、判断はこちらを基準にする。
徒歩分の推計方法:町(区コード+町名)の代表点は町内の各丁目代表点(e-Stat 令和2年国勢調査小地域)の平均位置とし、最寄駅(国土数値情報 N02-23 鉄道駅、同一駅の複数路線は1点に統合)までの直線距離を1分80mで割って切り上げる。実際の経路は直線より長いのが普通で、物件広告の「徒歩○分」はここでの推計より大きいことが多い。都心5区の推計の最大は 11 分で、徒歩16分以上の成約はない。
町代表点は統計上の代理であり、徒歩分は統計用途に限る。個別物件の実際の徒歩時間を表すものではない。
示唆図表 13で都心の徒歩6〜15分が1〜5分より高く見えるのには、二つの理由がある。徒歩6〜10分:駅のすぐ近くにはワンルームが多い。1〜5分の成約のうち30㎡以下のワンルームは 21.5%、6〜10分は 14.1% にとどまる。ワンルームの㎡単価は約 105 万円で、70〜100㎡のファミリータイプ(約 213 万円)の半分しかなく、ワンルームが多いほど中央値は下がる。同じ広さで比べれば、両者はほぼ同じである。徒歩11〜15分:成約はすべて港区の港南と西麻布にあり、港区は23区で最も高い区である。港区自身の徒歩1〜5分の成約と比べれば、むしろ安い(㎡あたり 175 万円対 200 万円)。価格を比べるときは、同じ区で広さが近い成約どうしを比べないと、駅距離の影響は見えない。含意として、実務経験に基づく目安として、実際の徒歩が10分を超える物件は価格に距離が織り込まれており、家賃も低めになりやすい。安いことは割安を意味しない。実際の徒歩時間で家賃を確認し、利回りを計算する。松濤・番町・麻布のような低層の高級住宅地は、買い手が環境と希少性を重視するため、同じ町の直近成約を中心に評価し、徒歩分は補正にとどめる。
2025年の東京23区で事務所用途を含む一棟取引は 418 件、延床㎡単価中央値 78 万円(2010年 32、2.5倍)。
都心5区 126 万円(2010年 41、3.1倍)で、2024年の 143 万円から 12% 低下した。ただし2024年自体が2023年の 108 万円から 32% 跳ね上がった年であり、都心は年 128〜166 件しかなく、年次の中央値は成約物件の構成に大きく左右される。この変動の95%信頼区間は約 -26%〜+8% で、サンプリング誤差の範囲内にあり、反転とは言えない。全体の件数は 446 件から 418 件。一棟総額中央値 3.5 億円、延床中央値 400 ㎡。賃料・空室率は本データに含まれない。
図表 14事務所用途を含む一棟取引の延床㎡単価中央値

図表 15オフィス一棟取引 年次統計
| 年 | 件数 | 延床㎡単価中央値(万円) | 都心5区 延床㎡単価中央値 | 総額中央値(億円) |
|---|---|---|---|---|
| 2018 | 521 | 51.4 | 81.1 | 2.2 |
| 2019 | 426 | 50.0 | 76.3 | 2.2 |
| 2020 | 383 | 50.0 | 90.6 | 2.2 |
| 2021 | 416 | 54.2 | 95.8 | 2.2 |
| 2022 | 423 | 62.2 | 98.9 | 2.7 |
| 2023 | 431 | 68.3 | 108.3 | 2.7 |
| 2024 | 446 | 75.0 | 142.9 | 3.0 |
| 2025 | 418 | 78.1 | 125.7 | 3.5 |
示唆オフィス一棟の長期の上昇率は住宅を上回る。主な買い手が法人とREITで、価格が金利と賃料収益に直接影響されるためである。金利が下がる局面ではオフィス価格の方が上がりやすく、金利が上がる局面や賃料・稼働率が弱まる局面では、オフィスは住宅より早く冷え込む可能性がある。オフィス系J-REITの株価と純資産価値は市場の金利・賃料見通しを反映するため、金利環境の変化を観察する参考として使い、住宅市場が追随して転換するかを照らし合わせる。
個人がオフィス一棟を直接買うのは難しいが、オフィス系J-REITの株価、純資産価値、賃料、稼働率は観察できる。REITの株価が純資産価値を明確に下回る一方で実物のオフィス成約単価が上昇を続けている場合も、すぐに結論を出さない。投資家が金利、賃料、空室率の先行きを懸念しているサインかもしれない。これらの数字が実際に弱まったことを確認してから、住宅市場が冷え込む可能性のシグナルとして扱う。
オフィス市場に投資したいなら、区分所有の小規模オフィスを買うよりオフィス系J-REITの方が売買しやすいことが多い。
東京全体のオフィス市場は三鬼商事の平均賃料と空室率を参考にできる。
東京都の分譲共同住宅(分譲住宅のうち共同住宅、木造を含む全構造)の着工は2026年8月までの12か月 19,459 戸、前年同期 25,154 戸(-23%)。
ピークは 45,893 戸(2014年9月〜2015年8月 の12か月合計、同一系列)。貸家共同住宅(長屋建・一戸建を除く)の12か月合計は 2011年12月時点の 38,837 戸から 2026年8月時点の 60,338 戸へ増加。東京都が公表する「マンション」は鉄骨鉄筋コンクリート造・鉄筋コンクリート造・鉄骨造のみを数えるため、本レポートの系列よりやや少ない(2024年 26,612 戸対 26,794 戸)。両者の違いは建てる目的にある。分譲は住戸ごとに個人へ販売するもので各戸に区分所有権があり、後に中古市場へ出るのはこの種類。貸家は一棟を単一のオーナーが保有して賃貸するもので、住戸は小さく仕様も抑えられ、入居者が購入することはできない。着工は販売ではない。
図表 16東京都 新設住宅着工戸数(12か月移動合計、2026年8月まで)

示唆分譲の供給がピークより5割以上減り、賃貸が高水準を保っているのは、用地費と建築費の上昇でデベロッパーが賃貸へ軸足を移したためである。新築供給の細りが需要を中古市場へ押し出しており、中古㎡単価が2013年以降上昇を続ける供給面の背景である。含意として、2026年8月までの12か月の着工はピークの約 42% で、供給は引き続き細い。実務経験に基づく目安として、この比率が7割へ戻ることを供給面の圧力が出始める観察ラインとする。着工戸数は東京都と国土交通省が毎月公表しており、この比率を追う方が、報道の「供給過剰」より信頼できる。逆に、貸家共同住宅の着工は2016年以降、年 5.5万〜6.4万戸の高水準が続いており(2016〜2025年)、単身向け小型住戸の賃貸競争は厳しい状態が続く。賃貸用に買うなら新築貸家と競合する単身向け小型住戸を避け、新築が供給しないタイプ、駅10分以内の既成市街地の築古物件を選ぶ。
同一区・同条件で、浸水3〜5mは -11.6%、5〜10mは -15.3%。3m未満は -2.7%〜-4.8% にとどまる。
洪水浸水想定区域内(深さ問わず)-6.2%、液状化高リスク -13.9%。土砂災害警戒区域は +1.4% だが、成約は 1,481 件にとどまり 10 町に集中していて、価格が上がるのか下がるのかは読み取れない。東部6区では成約の 66〜100% が浸水想定区域内。
図表 17区別 成約の浸水想定区域内比率

図表 18浸水深別の価格差(同一区・同条件で比較)

各棒は、その浸水深の成約を、同じ区・同条件で浸水想定区域外の成約と比べた価格差で、マイナスは割引を表す。算出方法は下の「統計手法」。
モデル:ヘドニック回帰。被説明変数は成約価格の対数、制御変数は区、面積の対数、築年とその二乗、構造(RC・鉄骨造・木造)、徒歩分、四半期の線形トレンド。2022Q1〜2026Q1 の 74,499 件。
各棒は、その浸水深ランクの町丁目にある中古マンションの成約価格と、同じ区・面積・築年・構造・徒歩分・時期で浸水想定区域外にある中古マンションとの価格差、つまりヘドニック回帰でこれらの条件を除いた残りである。係数は百分率に換算し、マイナスは割引を意味する。例えば3〜5mは -11.6% で、同条件なら市場は平均して約 12% 安く買っている。
浸水の二つの変数は定義が異なる。「洪水浸水想定区域内(深さ問わず)」は、丁目の半数以上が浸水想定区域内にある町の成約だけを数える(36,488 件)。浸水深の各ランクは町内で最も深い丁目で分類し、区域内の丁目が一つでもある町を含むため、各ランクの合計は 58,264 件で 36,488 件より多い。「深さ問わず」と「深さのランク別」は別々の回帰で推計している。
浸水0.5m未満(-4.8%)の割引は0.5〜3m(-2.7%)より大きく見えるが、両者の差は統計誤差の範囲内で(差の町丁目クラスターt -1.3)、0.5〜3mのランク自体も有意ではない(t -1.5)。0.5m未満のランクでは成約の 75% が、町の丁目の過半が浸水想定区域外にある町のものであり、区分の方法も結果に影響する。
深さの区分は国土交通省の洪水浸水想定(想定最大規模、千年に一度の想定)で、成約は町丁目代表点で紐付けた統計上の結果であり、個別物件を示すものではない。
t値は町丁目(区コード+町名、855 町)をクラスターとして算出し、絶対値が2を超えると統計的に有意とみなす。町数はその変数の成約が分布する町の数で、町数の少ない変数(土砂災害警戒区域など)は、サンプルが千件を超えてもt値は信頼できない。各変数の価格差と統計量は次の表のとおり。
| 変数 | 価格差 % | t値(町丁目クラスター) | サンプル数 | 町数 |
|---|---|---|---|---|
| 洪水浸水想定区域内(深さ問わず) | -6.2 | -3.0 | 36488 | 449 |
| 土砂災害警戒区域内 | 1.4 | 0.4 | 1481 | 10 |
| 液状化危険度高(レベル1〜2) | -13.9 | -6.2 | 30833 | 318 |
| 浸水0.5m未満 | -4.8 | -2.7 | 15192 | 153 |
| 浸水0.5〜3m | -2.7 | -1.5 | 26085 | 263 |
| 浸水3〜5m | -11.6 | -4.0 | 12781 | 150 |
| 浸水5〜10m | -15.3 | -5.0 | 4206 | 45 |
クラスターtを見る理由:同じ町の成約は同じ災害の値を共有しており、互いに独立した標本ではないため、通常のt値は結果の確からしさを過大に見せる。町丁目でクラスター調整したt値のほうが保守的で、判断はこちらを基準にする。
示唆市場は水害リスクを織り込んでいるが、織り込みは「深さ」の階層までである。液状化の割引が洪水を上回るのは、雨量ではなく地盤を捉えているためだ。土砂災害警戒区域の成約は 1,481 件にとどまり 10 町に集中していて、価格が上がるのか下がるのかは読み取れないため、+1.4% の価格差はプレミアムとは読まない。実務経験に基づく目安として、浸水3m未満の割引は水災補償の保険料と売却時の流動性コストを補えない可能性があり、その2.7〜4.8%の割引のために買うことは勧めない。3m以上の割引だけが実質的な割安だが、火災保険の水災補償と売却時に買い手が減ることまで含めて計算する。実務では、指値の前に不動産情報ライブラリで当該町丁目の浸水深ランクと液状化危険度を確認する。市場が付ける割引は浸水3〜5mで約 -11.6%、液状化高リスクで約 -13.9%。売出価格にこの割引が反映されていなければ、それは割安ではなく割高である。想定最大規模は千年に一度の想定であり、区域の内外ではなく深さで見る。
2020→2040年 推計人口:中央区 +20.7%、千代田区 +16.9%、港区 +16.6%、最低 江戸川区 -1.0%。
駅800m圏の増加率上位5駅:豊洲 +24%、勝どき +23%、市ヶ谷 +22%、麹町 +21%、半蔵門 +21%。「人口が増え、価格が中央値未満」の駅は 34 駅(増加率 > 6.2%、㎡単価 < 99 万円)、上位は 入谷、鶯谷、木場、大井競馬場前。乗降客数の2019→2023年変化は中央値 -9.9%、2019年水準を回復した駅は 13% にとどまる。
図表 192040年に人口が増え続ける駅(800m圏)

図表 20人口増加率と㎡単価(右下:増加かつ割安)
円をタップまたはクリックすると、駅ごとの詳しいデータ(人口増加率、㎡単価、乗降客数)を表示します。
図表 21人口が増え、価格が中央値未満の駅(上位10)
| 駅 | 2020→2040 人口 % | 2040年 65歳以上 % | ㎡単価(2025年〜) | 成約件数 |
|---|---|---|---|---|
| 入谷 | 17.7 | 25.1 | 93.0 | 134 |
| 鶯谷 | 15.3 | 24.7 | 93.5 | 66 |
| 木場 | 15.1 | 23.3 | 97.5 | 93 |
| 大井競馬場前 | 13.8 | 19.8 | 57.5 | 45 |
| 門前仲町 | 13.2 | 23.8 | 95.0 | 88 |
| 巣鴨 | 13.0 | 20.8 | 94.1 | 68 |
| 亀戸 | 11.6 | 23.7 | 85.2 | 244 |
| 浮間舟渡 | 11.1 | 23.4 | 72.3 | 46 |
| 東あずま | 10.1 | 24.9 | 71.1 | 42 |
| 綾瀬 | 9.8 | 25.9 | 71.4 | 112 |
示唆東京は縮小ではなく都心集中である。投資は区ではなく駅で見る。都心外縁の既成市街地は人口増加と価格の交点にある。本号で抽出した 34 駅がその交点のリストであり、まずここから選び、「駅別の価格:最高値15駅と駅距離」の徒歩分と「水害・地盤リスクと価格」の浸水深で絞り込む。乗降客数がコロナ前に戻らないことは、通勤需要に構造的な変化が起きている可能性を示す。通勤利便のプレミアムは以前より維持しにくく、住環境の比重が上がる。実務経験に基づく目安として、同じ予算なら駅1分のプレミアムには払わず、公園、学区、低層住宅地といった環境条件に配分する。推計人口はトレンド推計であり、都心の増加は建設中のタワーの完成を前提とする。タワーを買うのは完成後の供給に賭けること、既成市街地を買うのは既にいる人口に賭けることであり、後者の予測リスクははるかに小さい。
2025年の23区 転入超過上位3:足立区 +6,370(日本人 +5,404、外国人 +966)、世田谷区 +5,780(日本人 +4,670、外国人 +1,110)、大田区 +5,733(日本人 +5,303、外国人 +430)。転出超過の区:台東区 -32、千代田区 -51、中野区 -76、港区 -365、渋谷区 -794、豊島区 -2,250、新宿区 -3,776。
外国人の転入超過が日本人を上回る区:なし。23区合計:20代の転入超過 +75,667 人、30代 -8,403 人、65歳以上 -10,060 人、総数 +39,197 人。
図表 22東京23区 転入超過数、日本人・外国人・総数(2025年)

| 区 | 転入超過 | 日本人 | 外国人 | 20〜39歳 | 65歳以上 |
|---|---|---|---|---|---|
| 足立区 | 6370 | 5404 | 966 | 5696 | 60 |
| 世田谷区 | 5780 | 4670 | 1110 | 6318 | -764 |
| 大田区 | 5733 | 5303 | 430 | 7416 | -845 |
| 練馬区 | 4586 | 3787 | 799 | 4457 | -364 |
| 杉並区 | 3996 | 3711 | 285 | 4319 | -507 |
| 板橋区 | 3862 | 3552 | 310 | 4021 | -406 |
| 北区 | 3199 | 3045 | 154 | 3303 | -443 |
| 品川区 | 2693 | 2482 | 211 | 5022 | -704 |
| 江戸川区 | 2542 | 1772 | 770 | 3764 | -417 |
| 中央区 | 1947 | 2001 | -54 | 2546 | -71 |
| 葛飾区 | 1705 | 2326 | -621 | 1860 | -144 |
| 江東区 | 1011 | 1016 | -5 | 4027 | -747 |
| 目黒区 | 931 | 738 | 193 | 2551 | -500 |
| 墨田区 | 834 | 1352 | -518 | 2717 | -463 |
| 荒川区 | 685 | 1344 | -659 | 1778 | -316 |
| 文京区 | 667 | 815 | -148 | 1422 | -338 |
| 台東区 | -32 | 823 | -855 | 1859 | -475 |
| 千代田区 | -51 | 70 | -121 | 539 | -105 |
| 中野区 | -76 | 867 | -943 | 1792 | -498 |
| 港区 | -365 | 250 | -615 | 1429 | -138 |
| 渋谷区 | -794 | -680 | -114 | 1274 | -503 |
| 豊島区 | -2250 | -8 | -2242 | -95 | -711 |
| 新宿区 | -3776 | 8 | -3784 | -751 | -661 |
年齢別の転入超過:総務省「住民基本台帳人口移動報告」2025年、5歳階級の合計(子ども=0〜14歳、20代=20〜29歳、30代=30〜39歳)。市区町村間の移動のみで、国外からの転入は含まない。23区合計は20代 +75,667 人、30代 -8,403 人で、30代が転出超過の区は 18 区。
1,000世帯あたり:転入超過を2020年国勢調査の一般世帯数で割り1,000倍したもの。大田・練馬・杉並はそれぞれ 14.3・12.2・11.9、23区の中央値は 6.1。
家賃と一戸建て:令和5年住宅・土地統計調査の借家の1㎡あたり家賃と、持ち家に占める一戸建ての割合。
23区間のSpearman順位相関(並べ替え検定10,000回):子どもの1,000世帯あたり転入超過と1㎡あたり家賃は ρ = -0.67(p < 0.001)、持ち家の一戸建て割合とは ρ = +0.77(p < 0.001)。23区の間の相関であり、因果や個々の家族の選択を示すものではない。
示唆流入は足立・世田谷・大田・練馬といった外縁の区に集中し、新宿・豊島・渋谷・港はむしろ転出超過である。新宿と豊島の転出は主に外国人の移動によるものだ。20代は唯一大きく転入超過となる年齢層で、65歳以上はほぼ全区で転出超過。1,000世帯あたりで見ても、大田・練馬・杉並の転入超過は23区の中央値のおよそ2倍である。23区の間では、家賃が低く一戸建てが多い区ほど子どもの転入超過が多い傾向があり、練馬の +350 人は23区で最多。安さと広さそのものが家族の転入理由になっている可能性がある(当研究所の推計)。「2040年の駅勢圏人口:増え続ける駅と価格」で見た都心の推計人口増はタワーマンションと若年層の転入に支えられている。外縁の区の転入超過は20〜39歳が中心である。当研究所の推計では、この層の借り手は単身と新婚が多く、需要は25〜45㎡、家賃はこの年齢層の給与で払える水準に集中する。含意として、賃貸物件の購入では区の総人口より転入超過の構成を見る。新宿・豊島のように外国人が転出している区は空室期間が延びやすく、実務経験に基づく目安として、利回り計算では空室を1か月多めに見込む。
本レポートの成約データは2026Q1まで。その後、日本の金利ははっきり上昇し、REINSの最新の月次データでも上昇の鈍化が見えている。2026年末までに追うべき方向を五つ挙げ、それぞれ注目する数字を添える。データ期間後の外部データの出典と取得日は、本節末尾の「出典と統計手法」にまとめた。
1. 金利の上昇転換が、年末までに最も注視すべき価格要因
日本銀行は今年6月と9月に利上げし、政策金利は1.25%となった。経済・物価の動向に応じて利上げを続ける方針も示している。10年国債利回りは9月に3%を超え、1996年以来の水準となった。過去20年、「利上げなら価格は下がる」という一定の関係は見られない。2013〜2019年は金利が下がり価格が上がり、2020年以降は金利が戻っても価格は上がり続けた(図表 24)。ただし今回は10年国債利回りが1年で1.3ポイント上がり、この20年で最も速いため、過去の経験が当てはまるとは限らない。REINSの月次データでは、23区の中古マンション成約㎡単価の前年比が3月の+11.8%から8月の-0.3%に下がった(平均値で、同条件の比較ではない)。実務経験に基づく目安として、2020年以降に買った物件は過去の上昇分というクッションがないため、「5年以内に売却に頼らない」前提で保有計画を組む。
注目する数字 日銀の10月29〜30日、12月17〜18日の会合で追加利上げがあるか。10年国債利回りが3%以上にとどまるか(10月5日 3.085%)。毎月初めに公表されるフラット35(全期間固定金利の住宅ローン)の金利(10月 3.83%)。REINSが毎月公表する23区の中古マンション成約㎡単価と成約件数の前年比(8月 -0.3%、-20.6%)。
図表 24成約㎡単価指数(2005Q3=100)と日本の金利

上は三つの価格指数(図表 5 と同じ)、下は10年国債利回りと日銀の政策金利で、時間軸は共通。金利は2026Q3まで描き、価格より2四半期長い。2013〜2019年は金利が下がり価格が上がり、2020年以降は金利が戻っても価格は上がり続けた。この20年で「金利が上がれば価格が下がる」という一定の関係は見られない。2026年の10年国債利回りは1年で1.3ポイント上がり、この期間で最も速い。統計的な検定は本節末尾の「出典と統計手法」を参照。
2. 都心は資金と円相場、周辺は住宅ローンの月々の返済を先に見る
2024年Q3以降、東京は二つの市場に分かれ、REINS成約指数は都心5区 160、周辺5区 132(2021Q1=100)。都心の価格は資金の流れに左右されやすく、出口は海外の買い手と円相場次第。周辺は住宅ローンの返済能力に縛られ、出口は地元の実需層。三菱UFJ銀行の短期プライムレートは11月2日から0.25ポイント上がり、最近の借り手の約8割は変動金利を選んでいる。当研究所の推計では、周辺への圧力は月々の返済が重くなってから表れる。実務経験に基づく目安として、周辺物件のキャッシュフロー試算では、ローン金利を少なくとも1ポイント上乗せする。
注目する数字 次の成約データ(2026Q2、Q3)が出たときの都心と周辺の指数の差(図表 6)。円相場。大手銀行の変動金利型住宅ローンの店頭金利(三菱UFJ銀行は10月 3.375%、11月以降に引き上げられるか)。
3. 賃貸の成約件数は減ったが賃料はまだ上昇、まず原因を見分ける
REINSの23区の賃貸成約件数(マンションとアパートの合計)は、今年1〜3月が前年同期比9.4%減、4〜6月が13.7%減。一方、同じ資料でマンションの㎡当たり平均賃料はまだ上がっており、1〜3月 +8.9%、4〜6月 +5.2%。件数の減少は需要の弱まりかもしれないし、空室が少なく住み替えが減っただけかもしれず、現時点では因果関係を裏づける実証はない。本レポートの「23区スコアカード」でも、人口の流入が多い区ほど賃貸成約が多いわけではなかった。
注目する数字 REINS「首都圏賃貸居住用物件の取引動向」の7〜9月分。件数と㎡当たり賃料を一緒に見る。件数が減って賃料も下がれば需要の弱まり、件数が減っても賃料が上がり続けるなら空室の少なさと住み替えの減少に近い(当研究所の推計)。
4. 新築供給はなお細く、価格の下支えになる
東京都の分譲共同住宅(木造含む)の着工は2026年8月までの12か月で19,459戸、2015年前後のピークの42%で、前年同期からさらに23%減った。新築が少ないと需要は中古に向かい、これが中古価格を供給面から支える。当研究所の推計では、利上げでデベロッパーの資金調達も販売も難しくなり、着工はすぐには戻りにくい。一方、賃貸用共同住宅の着工は高水準が続き、単身向けの賃貸競争は緩んでいない。
注目する数字 東京都の分譲共同住宅着工の12か月合計。実務経験に基づく目安として、ピークの7割(約3.2万戸)に戻ったら供給圧力が出始めたとみる。賃貸用共同住宅着工の12か月合計(2026年8月まで 60,338戸)がさらに増えるか。
5. オフィスは住宅より先に反応しうる、先行指標として見る
オフィス一棟の主な買い手は法人とREITで、価格は金利と賃料収入に直接左右され、金利上昇局面では住宅より早く冷え込む可能性がある。2025年の都心5区のオフィス成約単価は2024年より12%低いが、年128〜166件と取引量が少ないため、相対的な参考値として見る。賃料と空室率は別に見る必要がある。8月の都心5区の空室率は1.87%、平均賃料は前月より上がっており、当研究所の推計では先行指標はまだ点灯していない。
注目する数字 三鬼商事が毎月公表する都心5区の空室率と平均賃料(次回は10月8日更新)。オフィス系J-REITの投資口価格の、1口当たり純資産に対する割引幅。
本節で引用した外部データはいずれも本レポートの成約データ期間の後に公表されたもので、取得日は2026-10-06、数値は各原資料による。金利と価格の図の統計手法は最後の2段落にまとめた。
日本銀行:2026年9月18日 金融市場調節方針の変更(7対2で決定、無担保コール翌日物 1.25%程度、9月24日から。経済・物価・金融情勢に応じて利上げを続ける方針)、6月16日(1.0%程度)、会合日程(10月29〜30日、12月17〜18日)。
財務省:国債金利情報(10年国債 2026年9月2日 3.006%、前回3%以上だったのは1996年9月6日。10月5日 3.085%)。
住宅金融支援機構:フラット35の金利(2026年10月、借入期間21〜35年・融資率9割以下で最も多い金利 3.83%)、住宅ローン利用者の実態調査(2025年4月調査)(2024年10月〜2025年3月の借り手の79.0%が変動型)。
三菱UFJ銀行:短期プライムレートの改定について(2026年9月18日公表、2.375%から2.625%へ、11月2日から)、住宅ローン金利(10月の変動金利の店頭金利 3.375%)。
東日本不動産流通機構(REINS):月例速報 2026年8月度(9月10日公表。東京都区部の中古マンション成約㎡単価の前年比は3月 +11.8%、8月 -0.3%、成約件数 -20.6%、首都圏の在庫件数 +8.2%。いずれも平均値で同条件の比較ではない。同資料は、2025年1月以降の成約登録適正化のためのシステム改修が成約件数に影響している可能性を注記)。賃貸の四半期資料2025年1〜3月、4〜6月、2026年1〜3月、4〜6月(23区のマンションとアパートの成約は1〜3月が34,171件から30,965件、4〜6月が27,158件から23,430件。マンションの㎡当たり平均賃料は3,626円から3,947円、3,705円から3,899円)。
三鬼商事:オフィスマーケットデータ(2026年8月の都心5区の平均空室率 1.87%、前月比0.08ポイント低下。平均賃料は坪当たり23,647円、前月比360円上昇。次回更新は10月8日)。
本レポート内の数値:都心と周辺の指数は「2024年Q3以降の価格の二極化」、着工は「新築供給」(ピークは2014年9月〜2015年8月の12か月 45,893戸、前年同期 25,154戸)、オフィスは「オフィス一棟取引」(都心5区の延床㎡単価中央値は2024年 143万円、2025年 126万円)、人口と賃貸成約は「23区スコアカード」の「統計手法」。「約3.2万戸」はピーク45,893戸の7割。
金利と価格の相関の検定:価格は本レポートの成約㎡単価指数(23区全体、都心5区、周辺5区。2005Q3〜2025Q4、暫定の2026Q1は除く)、10年金利は財務省の日次データの四半期平均、日銀の政策金利は日本銀行時系列統計の無担保コール翌日物(日次平均)。両方とも長期トレンドを持つため、水準をそのまま比べるとトレンドに引きずられる(水準の相関は23区全体で -0.40)。そこで前年比で比べた。価格の前年比(対数差)と10年国債利回りの前年差(ポイント)で、n = 78。同じ四半期の相関は23区全体 +0.07、都心5区 +0.25、周辺5区 +0.23。金利を1〜8四半期先行させると、23区全体の相関は -0.18〜+0.31。p値はブロック並べ替え(8四半期ごと、10,000回)で、「9通りの先行期間から最も強いものを選んだ」ことも補正すると、23区全体 p = 0.34、都心5区 p = 0.09、周辺5区 p = 0.28で、いずれも有意ではない。期間を分けると、水準の相関は2013〜2019年 -0.94、2020〜2025年 +0.97で向きが逆。標本内で10年国債利回りの1年間の上昇は最大0.78ポイント(2025Q4)、2026Q3は+1.30ポイント。
留意点:相関は因果ではない。2016年9月〜2024年3月は日銀が10年国債利回りを0%近くに抑えていた。日本の住宅ローンは変動金利が中心で政策金利に連動するが、政策金利は2009〜2023年ほぼ動かなかったため、同じ検定はできない。
データ出所 国土交通省「不動産情報ライブラリ」API:取引価格情報(登記アンケート)458,998 件(東京23区、2005Q3〜2026Q1。中古マンション等 252,624 件、宅地(土地と建物)135,641 件、宅地(土地)70,731 件、林地と農地が各 1 件)は20年指数とオフィス一棟に使用。REINS成約価格情報 107,689 件(東京23区、2021Q1〜2026Q1。中古マンション等 90,938 件、宅地(土地と建物)16,751 件)はREINS指数に使用し、うち 2022Q1〜2026Q1 の 90,048 件(中古マンション等 75,919 件)を23区スコアカード、築年、駅、徒歩分、災害の分析に使用。全国の視点は47都道府県の取引価格情報(2020、2024、2025年)、2025年の中古マンション等 54,353 件。地理データ:国土数値情報 N02-23 鉄道駅(東京都の範囲で 1,410 駅データ、同一駅の複数路線を統合して 1,085 駅)、e-Stat 令和2年国勢調査小地域(東京23区 3,151 丁目代表点、936 町に集約)。災害レイヤー(同じAPIのタイル):洪水浸水想定区域(想定最大規模、186 タイル)、土砂災害警戒区域(56 タイル)、液状化危険度(56 タイル)。人口:将来推計人口500mメッシュ(23区内 10,015 メッシュ)、駅別乗降客数(2019年と2023年)、総務省統計局「住民基本台帳人口移動報告」2025年(47都道府県と東京23区)。新築供給:e-Stat「建築着工統計」表 0003114568(東京都、2011年1月〜2024年12月)。2025年1月以降は e-Stat 月報ファイル第18表「利用関係別、構造別、建て方別」の東京都行で接続(同一調査・同一定義、2026年8月まで)。「分譲共同住宅」は分譲住宅のうち共同住宅で木造を含む全構造、「貸家共同住宅」は貸家のうち共同住宅で長屋建・一戸建を含まない。いずれも12か月移動合計。東京都が公表する「マンション」はSRC・RC・S造のみで、本系列よりやや少ない(2024年 26,612 戸対 26,794 戸)。
サンプルの絞り込み 中央値、指数、駅ランキング:Typeに「マンション」を含む(中古マンション等)、専有面積10㎡超、㎡単価が正(2022Q1〜2026Q1 のREINSデータは絞り込み後 75,916 件)。回帰:さらに面積15〜200㎡、成約価格500万円以上、築年70年以下で、建築年、四半期、町の災害値があるもの。23区合算モデルは 74,499 件。成約は区コード+町名で町代表点に紐付け、駅に紐付いた割合は 99.8%。回帰では徒歩分が欠損する成約に全体の中央値を補完。
グループ 都心5区:千代田区、中央区、港区、渋谷区、新宿区。周辺5区:足立区、葛飾区、江戸川区、板橋区、練馬区。その他13区:文京区、台東区、墨田区、江東区、品川区、目黒区、大田区、世田谷区、中野区、杉並区、豊島区、北区、荒川区。東部6区:江戸川区、葛飾区、足立区、墨田区、江東区、荒川区。
中央値と指数 四半期ごとの㎡単価=成約価格÷専有面積の中央値を区またはグループで算出。各グループの指数=当該四半期の中央値÷そのグループの 2005Q3 の中央値×100。REINS指数も同じ方法で 2021Q1=100。直近四半期の件数が前四半期の半分未満なら暫定扱い(本号は 2026Q1 が 1,288 件、前四半期 3,256 件)とし、図では点線、本文では使わない。
築年帯 築年=成約年−建築年。0〜5、6〜10、11〜15、16〜20、21〜30、31〜40、築40年超の7帯。区別・帯別に 2022Q1〜2026Q1 全期間の㎡単価中央値。
駅の分析 駅ランキングは2025Q1以降の成約(27,390 件)を最寄駅別に㎡単価中央値で集計し、成約30件以上の 278 駅を対象。徒歩分の推計:町代表点は町内の各丁目代表点の平均位置、最寄駅(N02-23 の駅は線分の中点で代表し同一駅の複数路線を1点に統合)までの直線距離を1分80mで割って切り上げ。実際の経路は直線より長いのが普通で、物件広告の「徒歩○分」はここでの推計より大きいことが多い。都心5区の推計の最大は 11 分で、徒歩16分以上の成約はない。徒歩分の階層:1〜5、6〜10、11〜15、16分以上。
災害変数 各丁目代表点について多角形内判定で値を取得:洪水浸水想定(想定最大規模)の浸水深ランク(1:0.5m未満、2:0.5〜3m、3:3〜5m、4:5〜10m、5:10m以上。23区の丁目で最も深いランクは 4。重なる場合は最深)、土砂災害警戒区域(区域内か否か)、液状化危険度(レベル1が最高、5まで。重なる場合は最高リスク)。町へ集約:「深さ問わず」=町内の丁目の半数以上が浸水区域内、浸水深ランク=町内で最も深い丁目、液状化高=町内の最高リスクがレベル1〜2、土砂=町内に警戒区域内の丁目が一つでもある。23区の 3,151 丁目のうち 54% が浸水区域内、38% が液状化レベル1〜2、0.35% が土砂災害警戒区域内。
ヘドニック回帰 6本のモデルは下表のとおり。表の百分率=100×(exp(β) - 1)。標準誤差は町丁目(区コード+町名、855 町)をクラスターとするCR1(小標本補正つき)。結果は相関であり因果ではない。
図表 25本レポートのヘドニック回帰モデル
| モデル | 期間 | サンプル数 | 被説明変数 | 制御変数 | 時間 | 標準誤差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23区 災害(区域内外) | 2022Q1〜2026Q1 | 74,499 | 成約価格の対数 | 区、面積の対数、築年、築年²、構造(RC・鉄骨造・木造)、徒歩分。浸水区域内(深さ問わず)、土砂、液状化高 | 四半期の線形トレンド | 町丁目クラスター(855 町) |
| 23区 浸水深ランク | 2022Q1〜2026Q1 | 74,499 | 成約価格の対数 | 区、面積の対数、築年、築年²、構造(RC・鉄骨造・木造)、徒歩分。浸水深4ランク、土砂、液状化高 | 四半期の線形トレンド | 町丁目クラスター(855 町) |
| 23区 徒歩分の傾き | 2022Q1〜2026Q1 | 74,499 | 成約価格の対数 | 「23区 災害(区域内外)」と同じ回帰の徒歩分係数 | 四半期の線形トレンド | 町丁目クラスター(855 町) |
| 都心5区 徒歩分の傾き | 2022Q1〜2026Q1 | 19,114 | 成約価格の対数 | 同上、サンプルを都心5区に限定 | 四半期の線形トレンド | 町丁目クラスター(216 町) |
| 都心5区 徒歩分の階層 | 2025Q1〜2026Q1 | 6,764 | 成約価格の対数 | 区、面積の対数、築年、築年²、構造(RC・鉄骨造・木造)。浸水区域内、土砂、液状化高。徒歩6〜10分、11〜15分(基準は1〜5分) | 四半期固定効果 | 町丁目クラスター(204 町) |
| 23区 同条件の4四半期前年比 | 2024Q2〜2026Q1 | 39,207 | 成約価格の対数 | 区ごとの定数と区ごとの「直近4四半期」ダミー、面積の対数、築年、築年²、構造(RC・鉄骨造・木造)、徒歩分。浸水区域内、土砂、液状化高 | 直近4四半期と前4四半期(四半期効果なし) | 町丁目クラスター(849 町) |
オフィス一棟 取引価格情報のうちTypeが宅地(土地と建物)、用途に「事務所」を含み、延床面積50㎡超、成約価格が正の取引(東京23区、2010年以降)。年ごとに成約価格÷延床面積の中央値をとり、件数200以上の年のみ推移に採用(2010〜2025年)。都心5区の年変動の95%区間は、当年と前年をそれぞれ復元抽出で4,000回リサンプリング(乱数シード0)した中央値の比の2.5・97.5パーセンタイルで、両年とも30件以上ある場合に算出。
人口 転入超過=転入−転出(市区町村間の住民登録移動で、国外からの転入は含まない)を移動者、日本人、外国人に分け、20〜39歳は5歳階級20〜24から35〜39の合計、65歳以上は同報告の65歳以上の合計。2040年の人口:将来推計人口500mメッシュを最寄りの丁目代表点の区に帰属(700m以内のみ23区とみなす、10,015 メッシュ)。駅800m圏人口=圏内メッシュの2020年と2040年推計人口の合計(同一駅の複数路線を1点に統合、圏内4メッシュ以上、507 駅)。ランキングと抽出は2020年の圏内人口2万人以上の 411 駅に限定し、「増加かつ割安」は成約データのある駅の増加率中央値(6.2%)と㎡単価中央値(99 万円)を閾値として 34 駅。乗降客数は2019年と2023年(500 駅にデータ)。
留意点 町代表点は統計上の代理であり個別物件を表さない。徒歩分は直線距離の推計で実際の経路より短い。取引価格情報は登記後のアンケートで1〜2四半期遅れ、後から追加される。直近四半期は暫定。REINSは2025年以降四半期の件数が明らかに増えており、登録カバー率の変化の可能性があるが本レポートでは調整していない。回帰結果は相関であり因果ではない。2026-10-05 改訂:新築供給のデータを2026年8月まで更新。都心の駅距離、築年による価格低下、災害統計(t値を町丁目クラスターに変更)の解釈を訂正し、三言語の数値を統一。2026-10-06 改訂:「23区スコアカード」に同条件の前年比と区別の賃貸成約を追加。人口移動で20代と30代を分けた。駅と浸水の2節の統計の詳細は開閉式の「統計手法」に移した。
Residential (new and existing), office, ground risk and population
Existing condominium deals nationwide reached 54,353 in 2025. Tokyo trades at 108 per ㎡ (10k JPY/㎡), 2.6 times the median of 41 across all deals outside Tokyo.
Top five by price per ㎡: Tokyo 108, Kanagawa 57, Osaka 56, Kyoto 54, Okinawa 45 (10k JPY/㎡). Five year change: Tokyo +27.1%, median of all deals outside Tokyo +32.3%. Among prefectures with 500 deals or more, the three largest five year gains are Osaka +50.5%, Fukuoka +43.6%, Kyoto +34.5%. In prefectures with fewer than 100 deals, the year on year figure is indicative only.
Exhibit 1Existing condominium price per ㎡, top 20 of the 47 prefectures (2025, year on year labeled, bronze line is the median of all deals outside Tokyo)

| Prefecture | Deals | Price per ㎡ | YoY % | 5Y % |
|---|---|---|---|---|
| Tokyo | 16325 | 108.0 | 8.0 | 27.1 |
| Kanagawa | 7454 | 56.9 | 3.5 | 28.1 |
| Osaka | 7667 | 55.6 | 12.4 | 50.5 |
| Kyoto | 1214 | 53.8 | 7.6 | 34.5 |
| Okinawa | 145 | 45.5 | -3.4 | 13.6 |
| Fukuoka | 2598 | 42.1 | 5.3 | 43.6 |
| Saitama | 3036 | 41.5 | 7.7 | 32.2 |
| Hyogo | 3370 | 40.0 | 4.3 | 30.0 |
| Chiba | 2716 | 35.3 | 2.9 | 27.3 |
| Shiga | 293 | 34.0 | 0.5 | 7.4 |
| Nagano | 96 | 33.8 | -3.7 | 18.5 |
| Hiroshima | 428 | 32.9 | 4.7 | 9.7 |
| Aichi | 2475 | 32.5 | -2.5 | 19.7 |
| Miyagi | 699 | 31.7 | 5.6 | 16.7 |
| Nagasaki | 147 | 31.1 | -0.7 | 21.0 |
| Yamanashi | 63 | 29.4 | 56.2 | 69.0 |
| Okayama | 196 | 29.3 | 1.9 | 15.3 |
| Kagoshima | 153 | 29.1 | -3.0 | 1.2 |
| Kumamoto | 155 | 27.7 | 22.6 | 29.5 |
| Toyama | 86 | 26.8 | -10.8 | 45.0 |
| Wakayama | 73 | 26.7 | 33.3 | 58.7 |
| Nara | 362 | 26.7 | 15.5 | 33.3 |
| Mie | 147 | 25.7 | -1.3 | 21.4 |
| Ibaraki | 212 | 25.2 | -13.2 | 8.5 |
| Tottori | 46 | 25.2 | 6.4 | 25.8 |
| Gifu | 124 | 25.0 | 10.3 | 25.0 |
| Ishikawa | 131 | 25.0 | 1.4 | 17.2 |
| Tochigi | 137 | 24.6 | 8.4 | 51.7 |
| Hokkaido | 1625 | 24.4 | 0.0 | 22.2 |
| Fukui | 29 | 24.3 | 9.6 | 40.1 |
| Miyazaki | 74 | 24.0 | 10.4 | 7.5 |
| Niigata | 269 | 23.8 | 18.8 | 27.2 |
| Shimane | 26 | 23.3 | -13.3 | 0.5 |
| Shizuoka | 513 | 23.1 | 2.1 | 15.4 |
| Kochi | 32 | 23.0 | -14.5 | 20.9 |
| Saga | 60 | 22.5 | 12.5 | 5.0 |
| Yamagata | 49 | 22.5 | 5.9 | -2.4 |
| Gunma | 139 | 21.5 | -5.4 | 16.0 |
| Ehime | 168 | 21.4 | 6.9 | -10.9 |
| Oita | 171 | 20.7 | -9.6 | 10.7 |
| Yamaguchi | 142 | 20.0 | 6.7 | 6.7 |
| Fukushima | 104 | 20.0 | 0.0 | 0.0 |
| Iwate | 102 | 18.1 | -30.6 | -23.6 |
| Akita | 52 | 17.6 | 6.1 | -17.7 |
| Tokushima | 76 | 17.3 | -6.7 | -8.4 |
| Kagawa | 118 | 17.2 | -8.2 | 9.5 |
| Aomori | 56 | 15.4 | -7.6 | -3.8 |
InsightThe country holds three markets for existing condominiums, and one yardstick cannot measure all of them: greater Tokyo, large regional cities such as Osaka, Nagoya and Fukuoka, and everywhere else. Five year gains reach +50.5% in Osaka and +43.6% in Fukuoka, above Tokyo at +27.1%, but the annual deal count is only 47% and 16% of Tokyo's, so there are fewer buyers to sell to and the exit may be slower. Read deal count first, price second. In a prefecture with fewer than 500 deals a year, a low price measures thin liquidity rather than opportunity, and the annual change carries no market signal. The claim that Japanese housing is cheap usually attaches the price of the third market to the expectations of the first.
Only 7 prefectures gained Japanese residents on net in 2025 (Tokyo, Kanagawa, Osaka, Chiba, Saitama, Fukuoka, Aichi), and the other 40 lost them. Counting every nationality, 7 prefectures were net gainers, but not the same ones: Shiga turns positive on foreign inflows, and Aichi turns negative on foreign outflows.
Largest net inflows: Tokyo +65,219 (Japanese +65,597, foreign -378), Kanagawa +28,052 (Japanese +18,524, foreign +9,528), Saitama +22,427 (Japanese +12,529, foreign +9,898). Largest net outflows: Shizuoka -6,711, Fukushima -7,197, Hiroshima -9,921. Foreign residents follow a different map, with the largest net inflows in Saitama +9,898, Kanagawa +9,528, Hyogo +1,515 and the largest net outflows in Fukuoka -3,740, Aichi -3,987, Chiba -8,252. Tokyo recorded +65,219 people (Japanese +65,597, foreign -378). People aged 20 to 39 alone came to +76,617, more than the all-age total, because the other ages together lost 11,398 on net (65 and over -8,488; 0 to 19 and 40 to 64 together -2,910). The three neighboring prefectures gained people in every age group: aged 65 and over, Kanagawa +1,195, Saitama +2,310 and Chiba +1,360; all ages other than 20 to 39, +3,619, +8,059 and +5,043. The data records moves between municipalities and excludes arrivals from abroad.
Exhibit 3Net migration, top 10 and bottom 10 prefectures: Japanese, foreign and total (2025)

| Prefecture | Net inflow | Japanese | Foreign | Ages 20 to 39 |
|---|---|---|---|---|
| Tokyo | 65219 | 65597 | -378 | 76617 |
| Kanagawa | 28052 | 18524 | 9528 | 24433 |
| Saitama | 22427 | 12529 | 9898 | 14368 |
| Osaka | 15667 | 17489 | -1822 | 12596 |
| Chiba | 7836 | 16088 | -8252 | 2793 |
| Fukuoka | 5136 | 8876 | -3740 | -1288 |
| Shiga | 353 | -922 | 1275 | -634 |
| Okinawa | -559 | -804 | 245 | -236 |
| Yamanashi | -862 | -967 | 105 | -1872 |
| Nara | -1070 | -1688 | 618 | -3069 |
| Saga | -1151 | -1208 | 57 | -1507 |
| Nagano | -1415 | -1471 | 56 | -2927 |
| Gunma | -1516 | -2209 | 693 | -4097 |
| Shimane | -1721 | -1979 | 258 | -1214 |
| Tochigi | -2011 | -2775 | 764 | -2323 |
| Tottori | -2028 | -2016 | -12 | -1602 |
| Miyagi | -2046 | -1564 | -482 | -2921 |
| Hyogo | -2102 | -3617 | 1515 | -4309 |
| Aichi | -2181 | 1806 | -3987 | 2075 |
| Kagawa | -2238 | -1859 | -379 | -2029 |
| Toyama | -2324 | -2415 | 91 | -2133 |
| Kumamoto | -2333 | -2113 | -220 | -2267 |
| Tokushima | -2447 | -2174 | -273 | -2076 |
| Ishikawa | -2774 | -2464 | -310 | -2742 |
| Wakayama | -2813 | -3174 | 361 | -2536 |
| Kochi | -2917 | -3056 | 139 | -1979 |
| Oita | -2972 | -2778 | -194 | -2588 |
| Miyazaki | -3024 | -3512 | 488 | -2040 |
| Fukui | -3157 | -2721 | -436 | -2534 |
| Kyoto | -3753 | -4681 | 928 | -5649 |
| Akita | -3836 | -3959 | 123 | -2336 |
| Iwate | -3967 | -4054 | 87 | -2747 |
| Yamagata | -4281 | -4350 | 69 | -3135 |
| Gifu | -4528 | -5429 | 901 | -4510 |
| Aomori | -4542 | -4603 | 61 | -3035 |
| Yamaguchi | -4907 | -4696 | -211 | -4200 |
| Kagoshima | -5003 | -4988 | -15 | -2863 |
| Hokkaido | -5162 | -4817 | -345 | -6569 |
| Okayama | -5594 | -4168 | -1426 | -5029 |
| Nagasaki | -5608 | -5441 | -167 | -3650 |
| Ehime | -5694 | -4603 | -1091 | -4311 |
| Ibaraki | -5960 | -2664 | -3296 | -7372 |
| Mie | -5986 | -5938 | -48 | -4212 |
| Niigata | -6379 | -6897 | 518 | -5040 |
| Shizuoka | -6711 | -7919 | 1208 | -4863 |
| Fukushima | -7197 | -7617 | 420 | -5101 |
| Hiroshima | -9921 | -6599 | -3322 | -7337 |
Net migration is moves in minus moves out. The net figures for each age group add up to the all-age total, so gains and losses cancel out. Tokyo in 2025 breaks down as follows:
| Age | Net migration (people) |
|---|---|
| 20 to 39 | +76,617 |
| 65 and over | -8,488 |
| 0 to 19 plus 40 to 64 | -2,910 |
| All ages | +65,219 |
Ages other than 20 to 39 lost 11,398 people on net, so the 20 to 39 figure alone is larger than the total. The same logic explains why the Japanese figure (+65,597) exceeds the total: foreign residents were -378.
InsightThe map for rental property is these 7 prefectures with a net inflow of Japanese residents, plus their commuter belts. The other 40 prefectures lose Japanese residents on net, so rental demand there is under pressure to shrink unless foreign residents move in. Tokyo draws young adults, while the three neighboring prefectures gain people of every age: Tokyo's entire net inflow comes from people aged 20 to 39 and the other ages together leave on net, whereas Kanagawa, Saitama and Chiba also gain people aged 65 and over and in the other age groups. For investors, Tokyo's population growth comes mainly from young adults, and rents are still rising. The newer pattern is the internal movement of foreign residents: the largest net outflows are Chiba (-8,252), Aichi (-3,987) and Fukuoka (-3,740), and the net inflows concentrate in Saitama (+9,898) and Kanagawa (+9,528). Tokyo as a whole lost only 378 foreign residents, but inside the 23 wards Shinjuku (-3,784) and Toshima (-2,242) show clear outflows. What it means: small rental units in Kanagawa and Saitama are the direct beneficiaries of this shift. These tenants are likely to be rent sensitive, and as a rule of thumb from practice, a unit lets more easily when the rent stays within 5% of the local market. The net outflow of foreign residents from Chiba and Fukuoka argues for a longer vacancy assumption on units that depend on foreign tenants.
Twenty years, twice the price: the transaction price index per ㎡ for all 23 wards stands at 210 (2005Q3 = 100, latest usable quarter 2025Q4).
Three phases: from 2005Q3 to 2012Q3 the index peaked at 120 in 2010Q3, fell back to 104 in 2012Q3 and gained nothing. From 2013 to 2019Q3 it climbed to 161. By 2025Q4 it reached 210. In the same quarter the central 5 wards stand at 224 and the outer 5 wards at 232, both above the 23 ward index, because the other 13 wards reached only 200 and the mix of deals has shifted toward the cheaper outer wards since 2005 (the central 5 wards' share of deals fell from 24% to 20%, the outer 5 wards' share rose from 19% to 22%). 2026Q1 so far holds 1,288 deals, under half of the previous quarter (3,256), so the chart shows it as a dotted provisional point and the text excludes it.
Exhibit 5Transaction price index per ㎡: all 23 wards, central 5 wards, outer 5 wards (2005Q3 = 100)

Each line is indexed to its own 2005Q3 level (= 100), so the chart shows the trend of price changes, not which area is more expensive. The outer 5 wards at 232 above the central 5 at 224 in 2025Q4 only means prices there rose more: the median price per ㎡ went from 35 to 80 in the outer 5 and from 73 to 163 in the central 5 (10k JPY/㎡), so the center is still about 2.0 times as expensive.
InsightTokyo added population between 2005 and 2012 while prices stayed flat, and the rise from 2013 to 2019 moved in step with the easing policy of the Bank of Japan. Since 2020, though, rates have climbed back while prices kept rising, and twenty years of data show no stable pattern of rates up, prices down (see the rates chart in "Investment Outlook for the End of 2026"). In practice, track the Bank of Japan policy rate and the 10 year government bond yield rather than population alone. When rates turn, the expensive and highly leveraged units in the center react first. A purchase made before 2013 carries a decade of gains as a cushion. A purchase made after 2020 does not, and as a rule of thumb from practice, that holder should plan on not needing a sale within five years.
The two lines separate after 2024Q3: central 5 wards +28 points, outer 5 wards +7 points.
REINS transaction price index (2021Q1 = 100), latest 2026Q1: all wards 137, center 160, outer ring 132. The gap in price per ㎡ between the central 5 wards and the outer 5 wards is about 2.5 times (2026Q1 transaction medians of 173 against 68, 10k JPY/㎡).
Exhibit 6REINS transaction price index (2021Q1 = 100)

Each line is indexed to its own 2021Q1 level (= 100), so the chart shows the trend of price changes, not which area is more expensive. The central 5 wards at 160 above the outer 5 at 132 in 2026Q1 means prices there rose more: the median price per ㎡ went from 108 to 173 in the central 5 and from 51 to 68 in the outer 5 (10k JPY/㎡), about 2.5 times as much.
InsightThe center and the outer ring moved together until 2024Q3, and became two markets after it. In our reading, prices in the central 5 wards respond more to capital flows, and the return comes mainly from capital gain and the currency. The outer 5 wards are bound more by mortgage affordability, and the return comes mainly from cash flow. One yield threshold applied to both leaves a buyer unable to transact in the center and permanently convinced the outer ring is cheap. Both conclusions are wrong. What it means: buying in the center after 2024Q3 assumes a foreign currency asset with a yield below the outer ring, and the exit depends on overseas demand and the yen. Buying in the outer ring depends on rent keeping pace with the mortgage rate, and the exit depends on local owner occupiers.
Top three by price per ㎡ in the latest quarter 2026Q1: Minato 200, Chiyoda 197, Chuo 186 (10k JPY/㎡).
Single quarter year on year change (2026Q1 against 2025Q1) was highest in Arakawa +26.0%, Bunkyo +25.6%, Chiyoda +23.2%. Declines: Ota -1.5%. Single quarters swing widely. Over four quarters (2025Q2 to 2026Q1 against a year earlier), the highest were Chiyoda +24.4%, Minato +17.6%, Chuo +17.5% and the lowest Ota 0.0%, Nerima +1.2%. Medians move with the mix of homes sold; holding floor area, building age, structure, walking minutes and hazard conditions fixed, all 23 wards rose, from Nerima +6.5% to Chuo +18.7%.
Exhibit 7Median transaction price per ㎡ and YoY across the 23 wards (2026Q1)

Exhibit 8Same-condition and raw median year on year change by ward (2025Q2 to 2026Q1 against a year earlier)

Bars hold floor area, building age, structure, walking minutes and hazard conditions fixed; dots are the raw median. A large gap between the two means the mix of homes sold changed. See "Statistical method" below.
| Ward | Latest 2026Q1 | YoY % | Four quarter YoY % | Same-condition YoY % | Cumulative since 2022Q1 % | Deals 2026Q1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Minato | 200.0 | 13.3 | 17.6 | 18.5 | 52.9 | 362 |
| Chiyoda | 197.1 | 23.2 | 24.4 | 15.5 | 50.5 | 79 |
| Chuo | 185.7 | 9.8 | 17.5 | 18.7 | 60.6 | 292 |
| Shibuya | 162.9 | 7.6 | 10.6 | 11.3 | 43.8 | 221 |
| Bunkyo | 142.3 | 25.6 | 13.5 | 13.9 | 29.7 | 196 |
| Meguro | 133.3 | 3.0 | 8.3 | 15.7 | 20.0 | 181 |
| Shinagawa | 133.3 | 9.4 | 4.9 | 14.6 | 33.3 | 295 |
| Shinjuku | 130.0 | 8.3 | 3.7 | 12.0 | 22.8 | 321 |
| Toshima | 122.5 | 16.2 | 8.2 | 11.7 | 45.8 | 158 |
| Taito | 116.4 | 15.5 | 8.0 | 14.4 | 29.3 | 193 |
| Koto | 112.2 | 12.2 | 13.3 | 17.0 | 32.0 | 462 |
| Setagaya | 110.0 | 16.4 | 7.0 | 10.3 | 26.9 | 428 |
| Nakano | 104.0 | 22.2 | 11.1 | 12.8 | 28.1 | 151 |
| Sumida | 101.8 | 19.8 | 11.8 | 12.9 | 36.6 | 183 |
| Kita | 100.0 | 16.7 | 7.5 | 12.3 | 38.1 | 167 |
| Arakawa | 95.0 | 26.0 | 12.9 | 11.9 | 47.5 | 109 |
| Suginami | 93.3 | 6.9 | 3.1 | 10.5 | 16.6 | 231 |
| Ota | 78.8 | -1.5 | 0.0 | 11.7 | 5.1 | 298 |
| Itabashi | 76.9 | 17.4 | 9.1 | 12.7 | 31.5 | 293 |
| Nerima | 72.0 | 3.9 | 1.2 | 6.5 | 12.3 | 230 |
| Edogawa | 70.0 | 14.4 | 8.9 | 12.0 | 31.3 | 194 |
| Katsushika | 60.7 | 8.0 | 3.0 | 9.7 | 23.1 | 160 |
| Adachi | 57.7 | 15.4 | 6.6 | 11.0 | 23.6 | 220 |
Year on year compares the single quarter median of 2026Q1 with the same quarter a year earlier; the four quarter figure compares the median of all deals in 2025Q2 to 2026Q1 with a year earlier, and the same-condition figure holds size, age and other conditions fixed (see "Statistical method" below). Wards with fewer than 100 deals (this quarter only Chiyoda, 79 deals) are for reference only.
Single quarter year on year: each ward's median price per ㎡ in 2026Q1 against 2025Q1. Single quarters hold few deals, so the figure can swing widely.
Four quarter year on year: the median price per ㎡ of all deals in 2025Q2 to 2026Q1 against the median of all deals in 2024Q2 to 2025Q1 (not an average of quarterly medians); same sample as this section's table.
Same-condition year on year: a hedonic regression on 39,207 deals from 2024Q2 to 2026Q1 (the same filters as the report's other regressions: 15 to 200 ㎡, price of 5 million yen or more, building age of 70 years or less), with log transaction price as the dependent variable and log floor area, building age and age squared, structure (RC, 鉄骨造, 木造), walking minutes and the flood, landslide and liquefaction variables as controls. Each ward has its own intercept and its own latest four quarter dummy; that dummy's coefficient, converted to a percentage, is the ward's same-condition change. Both periods contain Q1 to Q4, so there are no quarter effects. Standard errors are clustered by town (849 towns); the clustered t values of the 23 wards range from 5.1 to 20.3.
Mix of homes sold (previous four quarters to latest four): Nerima median building age 25 to 27 years, share 30 years or older 40% to 44%, share of 30 ㎡ or less 12% to 15%; Suginami median building age 24 to 27 years, share 30 years or older 41% to 43%, share of 30 ㎡ or less 14% to 16%; Ota median building age 23 to 26 years, share 30 years or older 36% to 44%, share of 30 ㎡ or less 12% to 17%.
Population and housing data: net migration by age comes from the 総務省 住民基本台帳人口移動報告 for 2025 (five year classes, moves between municipalities only, arrivals from abroad excluded; 18 wards lose people in their thirties on net). The share of detached houses among owner-occupied homes comes from the 2023 Housing and Land Survey (Nerima 58.7%).
Inflow and rental contracts: REINS rental contracts by ward (首都圏賃貸居住用物件の取引動向, condominiums plus apartments, 2025 total) per 1,000 households (2020 Census general households), against the 2025 net inflow aged 20 to 39 per 1,000 households, Spearman rank correlation across the 23 wards with a 10,000 draw permutation test: rho +0.02 (p = 0.92) for the number of contracts and +0.10 (p = 0.65) for their growth (2025 against the year before), neither significant. No significant correlation means the data show no relationship, not that there is certainly none; REINS covers only contracts registered by member brokers. Contract change in the three wards over the past year (2025Q3 to 2026Q2 against a year earlier): Nerima -19.2%, Suginami +4.2%, Ota -15.0%; 23 ward median -5.2%.
Why the clustered t value matters: deals in the same town share the same town level walking minutes and hazard values, so they are not independent observations, and the ordinary t value overstates how reliable the result is. The t value clustered by town is the more conservative figure.
InsightOn the same terms, all 23 wards rose over the past year, and the center and the waterfront still led: Chuo +18.7%, Minato +18.5%, Koto +17.0%. Arakawa, Bunkyo and Nakano sit mid-table at +12% to +14%; about half of a single quarter figure such as +26% is noise. Nerima, Suginami and Ota look flat because the homes sold got older and smaller: in Ota, the share of buildings 30 years or older rose from 36% to 44% over the latest four quarters and studios of 30 ㎡ or less from 12% to 17%, so the median stalled. On the same terms the three wards rose 6.5% to 11.7%, just more slowly than the center. Population needs to be read in parts: in Ota and Suginami the net inflow is concentrated among people in their twenties, while people in their thirties leave on net (18 of the 23 wards show the same); Nerima also gains people in their thirties and children, but close to 60% of its owner-occupied homes are detached houses. In our estimate, young people mostly rent first, and families who buy do not necessarily buy existing condominiums. The REINS rental contracts by ward show no effect of inflow either: across the 23 wards, wards with more inflow do not sign more leases, and the three wards sign about as many leases per 1,000 households as Arakawa, Bunkyo and Nakano, with no faster growth over the past year. So population inflow cannot be equated with rising rental demand, let alone used to infer that prices will catch up. What it means, as a rule of thumb from practice: outer wards buy cheaply but sell slowly, so plan to hold for five years or more and work through the cash flow; they do not suit quick turns. In fast rising wards (Chuo, Minato and Koto, up 17% to 19% on the same terms), value on the latest quarter's comparable deals; using deals from a year ago leads to bids too low to win.
Buildings over 40 years old trade at 40% to 56% of the 0 to 5 year price (lowest in Adachi, highest in Chiyoda), and the depth of the discount is unrelated to how expensive the ward is: Minato 238 at 0 to 5 years and 100 over 40 years, 42% left.
Setagaya 133 at 0 to 5 years and 68 over 40 years, 51% left; Edogawa 83 at 0 to 5 years and 44 over 40 years, 53% left (10k JPY/㎡, median across the full period).
Exhibit 10Median transaction price per ㎡ by building age band

Price per ㎡ at 0 to 5 years and over 40 years in each ward (10k JPY/㎡, median across the full period), sorted by how many times the new price is the over 40 year price (0 to 5 years ÷ over 40 years); the 15 wards at 2 times or more are marked ●. Wards close to 2 times may move in or out of the list as the data update.
| Ward | 0 to 5 years | Over 40 years | Left | New vs over 40 | 2 times or more |
|---|---|---|---|---|---|
| Adachi | 79 | 32 | 40% | 2.48 | ● |
| Itabashi | 103 | 42 | 41% | 2.46 | ● |
| Katsushika | 93 | 38 | 41% | 2.43 | ● |
| Shibuya | 231 | 96 | 42% | 2.40 | ● |
| Minato | 238 | 100 | 42% | 2.38 | ● |
| Toshima | 151 | 64 | 42% | 2.37 | ● |
| Koto | 131 | 58 | 44% | 2.29 | ● |
| Chuo | 171 | 76 | 44% | 2.26 | ● |
| Shinjuku | 163 | 74 | 45% | 2.20 | ● |
| Arakawa | 109 | 50 | 46% | 2.18 | ● |
| Nakano | 128 | 60 | 47% | 2.13 | ● |
| Suginami | 126 | 60 | 48% | 2.10 | ● |
| Shinagawa | 155 | 74 | 48% | 2.09 | ● |
| Nerima | 97 | 47 | 48% | 2.08 | ● |
| Kita | 106 | 52 | 49% | 2.03 | ● |
| Setagaya | 133 | 68 | 51% | 1.97 | |
| Bunkyo | 150 | 77 | 51% | 1.95 | |
| Taito | 120 | 62 | 52% | 1.93 | |
| Edogawa | 83 | 44 | 53% | 1.88 | |
| Meguro | 159 | 87 | 54% | 1.84 | |
| Ota | 103 | 57 | 55% | 1.81 | |
| Sumida | 108 | 60 | 56% | 1.80 | |
| Chiyoda | 178 | 100 | 56% | 1.78 |
InsightA deep discount may reflect a large premium on new construction, or differences in size, specification and location among older buildings; full period medians by age band cannot separate the two. The discount buys a future repair bill, and three numbers decide whether it is worth taking: the balance of the repair reserve, the monthly reserve per unit, and the year of the last major renovation. To judge whether the monthly reserve is too low, compare it with the reference amounts per ㎡ published by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism. A working threshold, as a rule of thumb from practice: skip anything over 30 years old with no record of a major renovation. Where the reserve is clearly short or many owners are behind on their fees, a one off levy or a postponed renovation may follow, so run the numbers at 80% to 90% of the asking price and negotiate from there. Buildings over 40 years old with sound management, in wards where the new build premium runs above two times (15 of the 23 wards, Minato among them; the list is in the table below), are more likely to leave room for capital gains.
The three most expensive stations: 大門 408, 虎ノ門ヒルズ 275, 白金高輪 241 (10k JPY/㎡). The lowest is 高島平 at 38.
Within the same ward, among comparable homes (similar size, age and so on), every additional minute of walking to the station takes about 1.6% off the price per ㎡, and the central 5 wards are no different. In the other 13 wards and the outer 5 wards, price also falls as the station gets further away.
Looking only at medians, the 6 to 15 minute bands in the central 5 wards come out pricier than 1 to 5 minutes (Exhibit 13), but on the same terms they are not; see the Insight below for why.
Exhibit 11The 15 most expensive stations by price per ㎡ (2025 onward, 30 deals or more)

Exhibit 12Walking minutes and price per ㎡

Walking minutes are an estimate (straight line from the town representative point to the nearest station, divided by 80 m and rounded up) and usually run below the 徒歩○分 of listings; the central 5 wards top out at 11 minutes, so there are no deals at 16 minutes or more.
Exhibit 13Median price per ㎡ by walking minutes
| Walk (min) | Other 13 wards | Outer 5 wards | Central 5 wards |
|---|---|---|---|
| 1 to 5 min | 105.0 | 70.0 | 157.8 |
| 6 to 10 min | 101.7 | 67.3 | 177.8 |
| 11 to 15 min | 88.0 | 58.4 | 175.0 |
| 16 min or more | 70.8 | 51.1 | no deals |
Walking minutes are estimates (see "Statistical method" below); the central 5 wards top out at 11 minutes, so there are no deals at 16 minutes or more.
23 ward pooled model: hedonic regression of log transaction price on ward, log floor area, building age and age squared, structure (RC, 鉄骨造, 木造), the flood zone, landslide and liquefaction variables and a linear quarterly trend; 74,499 deals from 2022Q1 to 2026Q1. The walking minute coefficient converts to -1.6% per minute, t value -60.3, about -7.5 once clustered by town.
The same model on the central 5 wards alone (19,114 deals) is also negative, about -1.6% per minute (town clustered t -3.4).
Central 5 wards, 6 to 10 minutes against 1 to 5 minutes: walking minutes are replaced by bands (1 to 5, 6 to 10 and 11 to 15 minutes, with 1 to 5 as the reference), controlling for ward, log floor area, building age and age squared, structure, the flood, landslide and liquefaction variables and quarter fixed effects; the sample is 6,764 central 5 ward deals from 2025Q1. The 6 to 10 minute band differs from the 1 to 5 minute band by -4.0% (town clustered t -1.4).
Why the clustered t value matters: deals in the same town share the same town level walking minutes and hazard values, so they are not independent observations, and the ordinary t value overstates how reliable the result is. The t value clustered by town is the more conservative figure and the one to read.
How walking minutes are estimated: each town (ward code plus town name) is represented by the mean position of its chome representative points (e-Stat 2020 Census small areas); the straight line distance to the nearest station (国土数値情報 N02-23 railway stations, lines at the same station merged into one point) is divided by 80 meters per minute and rounded up. Real walking routes are usually longer, so the 徒歩○分 in listings is typically higher than this estimate. In the central 5 wards the largest estimate is 11 minutes, so there are no deals at 16 minutes or more.
The town representative point is a statistical proxy: walking minutes serve statistical use only and do not describe the walking time of any single property.
InsightIn Exhibit 13, the central 6 to 15 minute bands look pricier than 1 to 5 minutes for two reasons. 6 to 10 minutes: studios cluster next to stations. Units of 30 ㎡ or less make up 21.5% of the 1 to 5 minute deals but only 14.1% of the 6 to 10 minute deals, and a studio sells for about 105 per ㎡ against about 213 for a 70 to 100 ㎡ family unit (10k JPY/㎡), only half as much, so more studios pull the median down. At the same size, the two bands are almost identical. 11 to 15 minutes: every deal is in Minato, in Konan and Nishi-Azabu, and Minato is the most expensive of the 23 wards; against Minato's own 1 to 5 minute deals they are cheaper (175 against 200, 10k JPY/㎡). When comparing prices, compare deals in the same ward and of similar size, or the effect of walking distance stays hidden. What it means, as a rule of thumb from practice: a unit more than 10 minutes' actual walk from the station already has the distance priced in, and the rent tends to be lower too. Cheaper is not the same as good value: check the rent and work out the yield using the actual walking time. In low rise prestige districts such as Shoto, Bancho and Azabu, buyers pay for environment and scarcity, so value mainly on recent deals in the same block and use walking minutes only as an adjustment.
Whole building deals that include office use in the 23 wards of Tokyo numbered 418 in 2025, with a median of 78 per gross floor ㎡ (10k JPY/㎡) against 32 in 2010, or 2.5 times.
The central 5 wards stand at 126 (41 in 2010, 3.1 times), 12% below the 143 of 2024. But 2024 itself jumped 32% from the 108 of 2023, the center records only 128 to 166 deals a year, and an annual median moves with the mix of buildings sold. The 95% confidence interval of this change runs from about -26% to +8%, so the drop sits within sampling noise and does not establish a reversal. Deals overall went from 446 to 418. The median whole building price is 3.5 (100m JPY) and the median gross floor area is 400 ㎡. Rent and vacancy are not part of this dataset.
Exhibit 14Median price per gross floor ㎡ for whole building deals that include office use

Exhibit 15Whole building office deals, annual statistics
| Year | Deals | Median price per gross floor ㎡ (10k JPY) | Central 5 wards, median per gross floor ㎡ | Median total price (100m JPY) |
|---|---|---|---|---|
| 2018 | 521 | 51.4 | 81.1 | 2.2 |
| 2019 | 426 | 50.0 | 76.3 | 2.2 |
| 2020 | 383 | 50.0 | 90.6 | 2.2 |
| 2021 | 416 | 54.2 | 95.8 | 2.2 |
| 2022 | 423 | 62.2 | 98.9 | 2.7 |
| 2023 | 431 | 68.3 | 108.3 | 2.7 |
| 2024 | 446 | 75.0 | 142.9 | 3.0 |
| 2025 | 418 | 78.1 | 125.7 | 3.5 |
InsightWhole building offices have risen more than housing over the long run, because the main buyers are corporates and REITs and the price responds directly to interest rates and rental income. When rates fall, office prices tend to rise more readily; when rates rise, or rents and occupancy weaken, offices may also cool earlier than housing. The share prices and net asset values of office J-REITs reflect what the market expects for rates and rents, so they serve as a reference for watching changes in the rate environment, to be checked against whether the housing market turns as well.
An individual cannot easily buy a whole office building, but can watch office J-REIT prices, net asset values, rents and occupancy. If REIT prices sit clearly below net asset value while physical office deals keep rising per ㎡, do not rush to a conclusion. It may mean investors worry about where rates, rents or vacancy are heading. Treat it as a signal that housing may cool only after those numbers have actually weakened.
For office exposure, an office J-REIT is usually easier to buy and sell than a small strata titled office unit.
For the Tokyo office market as a whole, the average rent and vacancy data of 三鬼商事 are a useful reference.
Starts of condominiums built for sale in Tokyo (分譲 apartment buildings, all structures including wood) totaled 19,459 units over the 12 months to August 2026, against 25,154 units a year earlier (-23%).
The peak was 45,893 units (the 12 months from September 2014 to August 2015, same series). Starts of rental apartment buildings (貸家 apartment buildings, excluding row houses and detached houses) rose from 38,837 units as of December 2011 to 60,338 units as of August 2026. The Tokyo Metropolitan Government's published マンション count covers only SRC, RC and steel structures, so its figure is slightly lower than this series (26,612 against 26,794 for 2024). The two differ in what they are built for. A for sale building (分譲) is sold unit by unit to individuals, each unit separately titled, and this is the stock that later reaches the resale market. A rental building (貸家) is held by one owner and never sold to residents, with smaller units and lower specifications. A start is not a sale.
Exhibit 16New housing starts in Tokyo, 12 month rolling total (to August 2026)

InsightFor sale supply fell more than 50% below its peak while rental supply stayed high, because land and labor costs moved developers toward rental. Thin new supply pushes demand into the resale market, and that is the supply side reason the price per ㎡ of existing units has risen since 2013, a more direct explanation than any story about buyers. What it means: starts over the 12 months to August 2026 ran at about 42% of the peak, so supply remains tight. As a rule of thumb from practice, treat a recovery of that ratio to 70% as the watch line where supply side pressure begins. Starts are published every month by the Tokyo Metropolitan Government and 国土交通省, and tracking that ratio is more reliable than the oversupply line in the press. On the other side, rental apartment starts have stayed high since 2016, at 55,000 to 64,000 units a year (2016 to 2025), so competition for tenants among small studio units stays intense. A rental purchase should avoid the studio format that competes with new rental buildings and choose what new construction does not deliver: older buildings in established districts within 10 minutes of a station.
Within the same ward and on the same terms, a flood depth of 3 to 5 meters prices at -11.6% and 5 to 10 meters at -15.3%. Below 3 meters the gap runs only -2.7% to -4.8%.
Inside a flood inundation zone at any depth, -6.2%. High liquefaction risk, -13.9%. Landslide warning zone, +1.4%, but there are only 1,481 deals and they sit in 10 towns, too few to tell whether the zone raises or lowers prices. In the six eastern wards, 66 to 100% of transactions sit inside an inundation zone.
Exhibit 17Share of transactions inside a flood inundation zone, by ward

Exhibit 18Price gap by flood depth band (same ward, same terms)

Each bar is the price gap between deals at that flood depth and deals in the same ward, on the same terms, outside every inundation zone; a negative value is a discount. See "Statistical method" below.
Model: hedonic regression of log transaction price on ward, log floor area, building age and age squared, structure (RC, 鉄骨造, 木造), walking minutes and a linear quarterly trend; 74,499 deals from 2022Q1 to 2026Q1.
Each bar is the price gap between sold existing condominiums located within that flood depth band and existing condominiums in the same ward, with the same floor area, building age, structure, walking minutes and period, that sit outside every inundation zone. It is what remains after the regression removes those conditions; the coefficient is converted to a percentage, and a negative value is a discount. For example, 3 to 5 meters comes to -11.6%, which means the market pays about 12% less on the same terms.
The two flood variables are defined differently. "Inside flood inundation zone (any depth)" counts only deals in blocks where at least half of the chome (丁目) sit inside the inundation zone (36,488). Each depth band classifies a deal by the deepest chome in its block and includes any block with at least one chome inside the zone, so the depth bands add up to 58,264, more than 36,488. The any depth variable and the depth bands are estimated in separate regressions.
The discount under 0.5 meters (-4.8%) looks larger than at 0.5 to 3 meters (-2.7%), but the difference between the two bands sits within statistical error (town clustered t of the difference -1.3), and the 0.5 to 3 meter band itself is not significant (t -1.5). In the under 0.5 meter band, 75% of the deals sit in blocks where most chome lie outside the inundation zone, so the classification rule also shapes the result.
The depth bands come from the 国土交通省 flood inundation projection at the maximum assumed scale, a once in a thousand year scenario, and transactions are joined at the representative point of each block, so the result is statistical and does not describe any single property.
The t values are clustered by town (municipality code plus town name, 855 towns), and an absolute value above 2 counts as statistically significant. The towns column counts the towns the variable's deals fall in; where that count is small (the landslide warning zone, for example) the t value is unreliable even with thousands of deals. The price gap and statistics for each variable follow:
| Variable | Price gap % | t value (town clustered) | Sample | Towns |
|---|---|---|---|---|
| Inside flood inundation zone (any depth) | -6.2 | -3.0 | 36488 | 449 |
| Inside landslide warning zone | 1.4 | 0.4 | 1481 | 10 |
| High liquefaction risk (level 1 to 2) | -13.9 | -6.2 | 30833 | 318 |
| Flood depth under 0.5m | -4.8 | -2.7 | 15192 | 153 |
| Flood depth 0.5 to 3m | -2.7 | -1.5 | 26085 | 263 |
| Flood depth 3 to 5m | -11.6 | -4.0 | 12781 | 150 |
| Flood depth 5 to 10m | -15.3 | -5.0 | 4206 | 45 |
Why the clustered t value matters: deals in the same town share the same hazard value, so they are not independent observations, and the ordinary t value overstates how reliable the result is. The t value clustered by town is the more conservative figure and the one to read.
InsightThe market prices flood risk, but only down to the depth band. Liquefaction is discounted more than flooding because it captures the ground rather than the rainfall. Deals inside a landslide warning zone number only 1,481 and sit in 10 towns, too few and too concentrated to tell whether the zone raises or lowers prices, so the +1.4% gap is not read as a premium. As a rule of thumb from practice, below 3 meters the discount may not cover the flood rider on insurance and the liquidity cost at resale, so a discount of 2.7% to 4.8% is not a reason to buy. Only the discount above 3 meters is genuinely cheap, and it has to be netted against the flood rider on fire insurance and the smaller pool of buyers at resale. In practice, check the depth band and the liquefaction rating of the block on 国土交通省「不動産情報ライブラリ」 before bidding. The market pays about -11.6% for 3 to 5 meters and about -13.9% for high liquefaction risk. An asking price that does not reflect that discount is expensive, not cheap. The projection models a once in a thousand year event, so read the depth band, not whether the address sits inside or outside the zone.
Projected population from 2020 to 2040: Chuo +20.7%, Chiyoda +16.9%, Minato +16.6%. The lowest is Edogawa at -1.0%.
The five fastest growing stations within an 800 meter radius: 豊洲 +24%, 勝どき +23%, 市ヶ谷 +22%, 麹町 +21%, 半蔵門 +21%. Stations that combine growth with a price below the median number 34 (growth above 6.2%, price per ㎡ below 99 in 10k JPY/㎡), led by 入谷, 鶯谷, 木場, 大井競馬場前. Station passenger counts moved by a median of -9.9% from 2019 to 2023, and only 13% of stations are back at or above the 2019 level.
Exhibit 19Stations where population still grows to 2040 (800 meter radius)

Exhibit 20Population growth and price per ㎡ (lower right: still growing and still cheap)
Tap or click a circle to see that station's details (population growth, price per ㎡, passengers).
Exhibit 21Stations where population still grows and the price sits below the median (top 10)
| Station | Population 2020 to 2040 % | Aged 65 and over in 2040 % | Price per ㎡ (2025 onward) | Deals |
|---|---|---|---|---|
| 入谷 | 17.7 | 25.1 | 93.0 | 134 |
| 鶯谷 | 15.3 | 24.7 | 93.5 | 66 |
| 木場 | 15.1 | 23.3 | 97.5 | 93 |
| 大井競馬場前 | 13.8 | 19.8 | 57.5 | 45 |
| 門前仲町 | 13.2 | 23.8 | 95.0 | 88 |
| 巣鴨 | 13.0 | 20.8 | 94.1 | 68 |
| 亀戸 | 11.6 | 23.7 | 85.2 | 244 |
| 浮間舟渡 | 11.1 | 23.4 | 72.3 | 46 |
| 東あずま | 10.1 | 24.9 | 71.1 | 42 |
| 綾瀬 | 9.8 | 25.9 | 71.4 | 112 |
InsightTokyo is not shrinking as a whole, it is concentrating toward the center. Invest by station, not by ward, because the older districts on the rim of the center are where the population line crosses the price line. The 34 stations screened for this issue are that crossing point, so start from the list, then filter it with the walking minutes in "Station Prices: The 15 Most Expensive and Walking Distance" and the flood depth in "Flood and Ground Risk in Prices". Passenger counts have not returned to their pre pandemic level, which suggests a structural change in commuting demand. The premium on commuting convenience is harder to sustain than it was, and the weight on the living environment rises, so as a rule of thumb from practice, on the same budget do not pay up for a one minute walk and put the money into parks, school districts and low rise residential surroundings. Projected population is a trend estimate, and growth in the center depends on the towers under construction actually completing. Buying a tower bets on supply after completion, buying an older district bets on the population already there, and the second carries far less forecast risk.
Top three wards by net inflow in 2025: Adachi +6,370 (Japanese +5,404, foreign +966), Setagaya +5,780 (Japanese +4,670, foreign +1,110), Ota +5,733 (Japanese +5,303, foreign +430). Wards with a net outflow: Taito -32, Chiyoda -51, Nakano -76, Minato -365, Shibuya -794, Toshima -2,250, Shinjuku -3,776.
Wards where the foreign net inflow exceeds the Japanese one: none. Across the 23 wards: a net inflow of +75,667 people in their twenties, -8,403 in their thirties, -10,060 aged 65 and over, and +39,197 in total.
Exhibit 22Net migration across the 23 wards: Japanese, foreign and total (2025)

| Ward | Net inflow | Japanese | Foreign | Ages 20 to 39 | Ages 65 and over |
|---|---|---|---|---|---|
| Adachi | 6370 | 5404 | 966 | 5696 | 60 |
| Setagaya | 5780 | 4670 | 1110 | 6318 | -764 |
| Ota | 5733 | 5303 | 430 | 7416 | -845 |
| Nerima | 4586 | 3787 | 799 | 4457 | -364 |
| Suginami | 3996 | 3711 | 285 | 4319 | -507 |
| Itabashi | 3862 | 3552 | 310 | 4021 | -406 |
| Kita | 3199 | 3045 | 154 | 3303 | -443 |
| Shinagawa | 2693 | 2482 | 211 | 5022 | -704 |
| Edogawa | 2542 | 1772 | 770 | 3764 | -417 |
| Chuo | 1947 | 2001 | -54 | 2546 | -71 |
| Katsushika | 1705 | 2326 | -621 | 1860 | -144 |
| Koto | 1011 | 1016 | -5 | 4027 | -747 |
| Meguro | 931 | 738 | 193 | 2551 | -500 |
| Sumida | 834 | 1352 | -518 | 2717 | -463 |
| Arakawa | 685 | 1344 | -659 | 1778 | -316 |
| Bunkyo | 667 | 815 | -148 | 1422 | -338 |
| Taito | -32 | 823 | -855 | 1859 | -475 |
| Chiyoda | -51 | 70 | -121 | 539 | -105 |
| Nakano | -76 | 867 | -943 | 1792 | -498 |
| Minato | -365 | 250 | -615 | 1429 | -138 |
| Shibuya | -794 | -680 | -114 | 1274 | -503 |
| Toshima | -2250 | -8 | -2242 | -95 | -711 |
| Shinjuku | -3776 | 8 | -3784 | -751 | -661 |
Net migration by age: 総務省 住民基本台帳人口移動報告 for 2025, summed over five year classes (children 0 to 14, twenties 20 to 29, thirties 30 to 39), moves between municipalities only, arrivals from abroad excluded. Across the 23 wards the twenties come to +75,667 and the thirties to -8,403; 18 wards lose people in their thirties on net.
Per 1,000 households: net inflow divided by 2020 Census general households, times 1,000. Ota, Nerima and Suginami come to 14.3, 12.2 and 11.9; the 23 ward median is 6.1.
Rent and detached houses: rent per ㎡ of rented homes and the share of detached houses among owner-occupied homes, from the 2023 Housing and Land Survey.
Spearman rank correlation across the 23 wards with a 10,000 draw permutation test: children's net inflow per 1,000 households against rent per ㎡, rho -0.67 (p < 0.001); against the detached share of owner-occupied homes, rho +0.77 (p < 0.001). These are correlations between wards, not causes, and say nothing about any single family's choice.
InsightThe inflow concentrates in outer wards such as Adachi, Setagaya, Ota and Nerima, while Shinjuku, Toshima, Shibuya and Minato record net outflows, and the outflow from Shinjuku and Toshima is mostly foreign residents moving away. People in their twenties are the only age group with a large net inflow, and residents aged 65 and over are leaving almost every ward. Per 1,000 households, the net inflow to Ota, Nerima and Suginami is still about twice the 23 ward median. Across the 23 wards, those with lower rents and more detached houses tend to gain more children, and Nerima's +350 is the most of any ward; low cost and space may themselves draw families (our estimate). The projected growth in the center shown in "2040 Station Populations: Stations Still Growing and Their Prices" rests on towers and on young arrivals. The net inflow to the outer wards is led by people aged 20 to 39. In our estimate, these tenants are mostly single people and newly married couples, and demand concentrates in units of 25 to 45 ㎡ with rents that fit what that age group earns. What it means: for a rental purchase, the composition of net migration tells more than the total population. In wards such as Shinjuku and Toshima, where foreign residents are moving out, vacancy runs longer, so as a rule of thumb from practice, add one month of vacancy as a buffer in the yield calculation.
The transaction data in this report run to 2026Q1. Since then Japanese interest rates have risen clearly, and the latest monthly REINS figures show the rise in prices slowing. Below are the five things most worth tracking to the end of 2026, each with the numbers to watch; sources and access dates for figures published after the data period are under "Sources and statistical method" at the end of this section.
1. Rates have turned up, and they are the price driver to watch most closely this year
The Bank of Japan raised rates in June and again in September, taking the policy rate to 1.25%, and said it will keep raising rates in response to the economy and prices. The 10 year JGB yield rose above 3% in September for the first time since 1996. Over the past twenty years there is no fixed pattern of rates up, prices down: rates fell and prices rose from 2013 to 2019, and since 2020 rates have climbed while prices kept rising (Exhibit 24). This time, though, the 10 year yield rose 1.3 percentage points in a single year, the fastest in twenty years, so past experience may not hold. In the monthly REINS data, annual growth in the price per ㎡ of resale condominiums in the 23 wards fell from +11.8% in March to -0.3% in August (an average, not a same-condition comparison). As a rule of thumb from practice, a purchase made after 2020 has no earlier gains as a cushion, so plan on not needing a sale within five years.
What to watch: whether the BOJ raises rates again at its October 29 to 30 or December 17 to 18 meetings; whether the 10 year JGB yield stays above 3% (3.085% on October 5); the Flat 35 rate (a fully fixed rate mortgage) published at the start of each month (3.83% in October); and the annual change in the price per ㎡ and in the number of resale condominium deals in the 23 wards, published monthly by REINS (-0.3% and -20.6% in August).
Exhibit 24Transaction price per ㎡ index (2005Q3 = 100) and Japanese interest rates

The top panel shows the three price indices (as in Exhibit 5); the bottom panel shows the 10 year JGB yield and the BOJ policy rate on the same time axis, with rates drawn to 2026Q3, two quarters beyond prices. Rates fell and prices rose from 2013 to 2019, and since 2020 rates have climbed while prices kept rising, so over twenty years there is no fixed pattern of rates up, prices down. In 2026 the 10 year yield rose 1.3 points in a year, the fastest in the period. The statistical test is under "Sources and statistical method" at the end of this section.
2. In the center, watch capital flows and the yen; in the outer wards, watch monthly mortgage payments
Since 2024Q3 Tokyo has split into two markets: the REINS transaction index stands at 160 in the central 5 wards and 132 in the outer 5 (2021Q1 = 100). Prices in the center respond more to capital flows, and the exit depends on overseas buyers and the yen; the outer wards are bound by what buyers can borrow, and the exit depends on local owner-occupiers. MUFG Bank raises its short-term prime rate by 0.25 percentage points from November 2, and about 80% of recent borrowers chose a floating rate, so in our estimate the pressure on the outer wards will show only once monthly payments rise. As a rule of thumb from practice, add at least one percentage point to the mortgage rate when you test the cash flow of an outer ward property.
What to watch: the gap between the central and outer indices once the next transaction data (2026Q2 and Q3) come out (Exhibit 6); the yen; and the posted floating mortgage rates of the major banks (MUFG Bank at 3.375% in October, and whether it rises from November).
3. Fewer rental contracts, but rents are still rising: find out why first
REINS rental contracts in the 23 wards (condominiums and apartments) fell 9.4% from a year earlier in January to March this year and 13.7% in April to June. In the same data, the average rent per ㎡ of condominiums is still rising: +8.9% in January to March and +5.2% in April to June. Fewer contracts may mean weaker demand, or simply fewer vacancies and fewer people moving; no evidence yet shows which is the cause. This report's "The 23 Ward Scorecard" also found that wards with larger population inflows do not have more rental contracts.
What to watch: the REINS rental report「首都圏賃貸居住用物件の取引動向」for July to September, reading the count and the rent per ㎡ together: fewer contracts with falling rents means weaker demand, while fewer contracts with rising rents looks more like few vacancies and fewer moves (our estimate).
4. New supply is still tight, which supports prices from below
Starts of condominiums built for sale in Tokyo (all structures including wood) came to only 19,459 units over the 12 months to August 2026, about 42% of the peak around 2015 and 23% fewer than a year earlier. With few new units, demand moves to resale homes, which supports resale prices from the supply side; in our estimate, higher rates make funding and sales harder for developers, so starts are unlikely to recover soon. Starts of rental apartments, by contrast, remain high, so competition for tenants among small single units has not eased.
What to watch: the 12 month total of condominium starts for sale in Tokyo, where, as a rule of thumb from practice, a recovery to 70% of the peak (about 32,000 units) marks the point where supply starts to weigh; and whether the 12 month total of rental apartment starts (60,338 units to August 2026) keeps rising.
5. Offices may react before homes, so use them as an early signal
The main buyers of whole office buildings are companies and REITs, and prices respond directly to rates and rental income, so offices may cool before homes when rates rise. In 2025 the price per ㎡ of office deals in the central 5 wards was 12% below 2024, but with only 128 to 166 deals a year the volume is small, so treat the figure as a relative reference for now. Rents and vacancy need to be read separately: in August the vacancy rate in the central 5 wards was 1.87% and the average rent rose from the month before, so in our estimate the early signal has not turned on.
What to watch: the vacancy rate and average rent of the central 5 wards published monthly by Miki Shoji (next update October 8); and the discount of office J-REIT unit prices to net asset value per unit.
All outside figures cited in this section were published after the report's transaction data period; they were accessed on 2026-10-06, and the original sources govern. The statistical method behind the rates chart is in the last two paragraphs.
Bank of Japan: policy decision of September 18, 2026 (7 to 2 vote; uncollateralized overnight call rate at around 1.25% from September 24; the Bank will continue to raise the policy rate in response to economic activity, prices and financial conditions), June 16 (around 1.0%) and the meeting schedule (October 29 to 30, December 17 to 18).
Ministry of Finance: JGB interest rates (10 year yield 3.006% on September 2, 2026; the last time it was 3% or higher was September 6, 1996; 3.085% on October 5).
Japan Housing Finance Agency: Flat 35 rates (October 2026, the most common rate for terms of 21 to 35 years and loans up to 90% of value: 3.83%) and its mortgage borrower survey of April 2025 (79.0% of people who borrowed between October 2024 and March 2025 chose a floating rate).
MUFG Bank: short-term prime rate notice (published September 18, 2026; from 2.375% to 2.625%, effective November 2) and its mortgage rates page (posted floating rate of 3.375% in October).
Real Estate Information Network for East Japan (REINS): Market Watch for August 2026 (published September 10; resale condominiums in the 23 wards: price per ㎡ +11.8% year on year in March and -0.3% in August, deals -20.6%; listings across the Tokyo area +8.2%; all averages, not same-condition comparisons; the report notes that a system change from January 2025 to make contract registration more complete may affect deal counts), and the quarterly rental reports for January to March 2025, April to June 2025, January to March 2026 and April to June 2026 (condominium and apartment contracts in the 23 wards fell from 34,171 to 30,965 in January to March and from 27,158 to 23,430 in April to June; average condominium rent per ㎡ rose from 3,626 to 3,947 yen and from 3,705 to 3,899 yen).
Miki Shoji: office market data (August 2026, central 5 wards: average vacancy 1.87%, down 0.08 points from the month before; average rent 23,647 yen per tsubo, up 360 yen; next update October 8).
Figures from this report: the central and outer indices are in "The Price Split After 2024Q3", housing starts in "New Supply" (peak of 45,893 units over the 12 months from September 2014 to August 2015; 25,154 units a year earlier), offices in "Whole Building Office Deals" (median price per gross floor ㎡ in the central 5 wards of 143 in 2024 and 126 in 2025, 10k JPY/㎡), and population and rental contracts in the "Statistical method" block of "The 23 Ward Scorecard". About 32,000 units is 70% of the 45,893 unit peak.
Testing rates against prices: prices are this report's transaction price per ㎡ indices (all 23 wards, central 5, outer 5; 2005Q3 to 2025Q4, with the provisional 2026Q1 left out); the 10 year rate is the quarterly average of the Ministry of Finance's daily yield, and the policy rate is the uncollateralized overnight call rate (daily average) from the Bank of Japan's time-series statistics. Both series trend, so comparing their levels is misleading (the level correlation for all 23 wards is -0.40); the test compares annual changes instead: the log change in prices from a year earlier against the change in the 10 year yield from a year earlier, in percentage points, n = 78. In the same quarter the correlation is +0.07 for all 23 wards, +0.25 for the central 5 and +0.23 for the outer 5; with rates leading by one to eight quarters, the all-ward correlation ranges from -0.18 to +0.31. P values come from a block permutation test (blocks of eight quarters, 10,000 draws); after also accounting for picking the strongest of nine leads, p = 0.34 for all 23 wards, 0.09 for the central 5 and 0.28 for the outer 5, none significant. By period, the level correlation is -0.94 for 2013 to 2019 and +0.97 for 2020 to 2025, with opposite signs. Within the sample the largest one year rise in the 10 year yield was 0.78 points (2025Q4); in 2026Q3 it was 1.30 points.
Limitations: correlation is not causation; from September 2016 to March 2024 the Bank of Japan held the 10 year yield near 0%; most Japanese mortgages float with the policy rate, which barely moved from 2009 to 2023, so the same test cannot be run on it.
Data sources. 国土交通省「不動産情報ライブラリ」API: 取引価格情報 (registry questionnaire) 458,998 records (Tokyo's 23 wards, 2005Q3 to 2026Q1; 中古マンション等 252,624, 宅地(土地と建物) 135,641, 宅地(土地) 70,731, 林地 and 農地 1 each), used for the twenty year index and the office chapter; REINS 成約価格情報 107,689 records (23 wards, 2021Q1 to 2026Q1; 中古マンション等 90,938, 宅地(土地と建物) 16,751), used for the REINS index, of which the 90,048 records from 2022Q1 to 2026Q1 (中古マンション等 75,919) feed the ward scorecard, building age, station, walking distance and hazard analyses. The national picture uses the 取引価格情報 of all 47 prefectures (2020, 2024, 2025), 54,353 中古マンション等 deals in 2025. Geography: 国土数値情報 N02-23 railway stations (1,410 station records in the Tokyo bounding box, 1,085 stations after merging lines at the same station) and e-Stat 2020 Census small areas (3,151 chome representative points in the 23 wards, aggregated to 936 towns). Hazard layers (tiles from the same API): 洪水浸水想定区域 at the maximum assumed scale (186 tiles), 土砂災害警戒区域 (56 tiles), 液状化危険度 (56 tiles). Population: the 500 m mesh population projection (10,015 cells inside the 23 wards), station passenger counts (2019 and 2023) and 総務省統計局「住民基本台帳人口移動報告」2025 (47 prefectures and the 23 wards). New supply: e-Stat「建築着工統計」table 0003114568 (Tokyo, January 2011 to December 2024), continued from January 2025 with the Tokyo rows of table 18「利用関係別、構造別、建て方別」of the monthly e-Stat report files (same survey and definitions, through August 2026). For sale apartment buildings are 分譲 apartment buildings of all structures including wood; rental apartment buildings are 貸家 apartment buildings excluding row houses and detached houses; both are 12 month rolling totals. The Tokyo Metropolitan Government's published マンション count covers SRC, RC and steel only and runs slightly below this series (26,612 against 26,794 for 2024).
Sample filters. Medians, indices and the station ranking: Type containing マンション (中古マンション等), floor area above 10 ㎡ and a positive price per ㎡ (75,916 REINS records from 2022Q1 to 2026Q1 after filtering). Regressions: additionally floor area 15 to 200 ㎡, price at least 5,000,000 yen, building age up to 70 years, and a known build year, quarter and town hazard values; the pooled 23 ward model holds 74,499 deals. Deals are joined to town representative points by ward code plus town name; 99.8% match a station. In the regressions, deals without walking minutes take the overall median.
Groups. Central 5 wards: Chiyoda, Chuo, Minato, Shibuya, Shinjuku. Outer 5 wards: Adachi, Katsushika, Edogawa, Itabashi, Nerima. Other 13 wards: Bunkyo, Taito, Sumida, Koto, Shinagawa, Meguro, Ota, Setagaya, Nakano, Suginami, Toshima, Kita, Arakawa. Eastern 6 wards: Edogawa, Katsushika, Adachi, Sumida, Koto, Arakawa.
Medians and indices. Quarterly price per ㎡ = transaction price ÷ floor area, taken as the median by ward or group; each group's index = its quarterly median ÷ its own 2005Q3 median × 100; the REINS index is built the same way with 2021Q1 = 100. A latest quarter with fewer than half the deals of the previous quarter is provisional (this issue: 2026Q1 with 1,288 deals against 3,256), shown dotted in the chart and left out of the text.
Age bands. Building age = transaction year minus build year, in seven bands: 0 to 5, 6 to 10, 11 to 15, 16 to 20, 21 to 30, 31 to 40 and over 40 years; ward medians per band over the full 2022Q1 to 2026Q1 period.
Station analysis. The station ranking takes deals from 2025Q1 onward (27,390 deals), the median price per ㎡ by nearest station, and keeps the 278 stations with 30 deals or more. Walking minutes are estimated as follows: the town representative point is the mean position of its chome representative points; the straight line distance to the nearest station (N02-23 stations represented by the midpoint of their line segment, lines at the same station merged into one point) is divided by 80 meters per minute and rounded up. Real routes are usually longer, so the 徒歩○分 in listings is typically higher. In the central 5 wards the largest estimate is 11 minutes, so there are no deals at 16 minutes or more. Walking bands: 1 to 5, 6 to 10, 11 to 15 and 16 minutes or more.
Hazard variables. Each chome representative point is tested against the layer polygons: the flood depth class of the maximum assumed inundation (1: under 0.5 m, 2: 0.5 to 3 m, 3: 3 to 5 m, 4: 5 to 10 m, 5: 10 m and over; the deepest class found in the 23 wards is 4; the deepest polygon wins where they overlap), whether the point lies in a landslide warning zone, and the liquefaction level (1 is highest, 5 lowest; the highest risk wins). These aggregate to the town: any depth means at least half of the town's chome lie inside the inundation zone; the depth class is the town's deepest chome; high liquefaction means the town's highest risk level is 1 or 2; landslide means any chome of the town lies in the warning zone. Of the 3,151 chome in the 23 wards, 54% sit inside the inundation zone, 38% at liquefaction level 1 or 2 and 0.35% in a landslide warning zone.
Hedonic regressions. The six models are listed in the table; percentages are 100 × (exp(β) - 1), standard errors are clustered by town (municipality code plus town name, 855 towns; CR1 with the small sample correction), and the results are associations, not causal effects.
Exhibit 25Hedonic regression models in this report
| Model | Period | n | Dependent variable | Controls | Time | Standard errors |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23 wards, hazard (inside or outside) | 2022Q1 to 2026Q1 | 74,499 | log transaction price | ward, log floor area, age, age², structure (RC, 鉄骨造, 木造), walking minutes; flood zone (any depth), landslide, high liquefaction | linear quarterly trend | clustered by town (855 towns) |
| 23 wards, flood depth classes | 2022Q1 to 2026Q1 | 74,499 | log transaction price | ward, log floor area, age, age², structure (RC, 鉄骨造, 木造), walking minutes; four flood depth classes, landslide, high liquefaction | linear quarterly trend | clustered by town (855 towns) |
| 23 wards, walking slope | 2022Q1 to 2026Q1 | 74,499 | log transaction price | the walking minute coefficient of the 23 wards hazard (inside or outside) regression | linear quarterly trend | clustered by town (855 towns) |
| Central 5 wards, walking slope | 2022Q1 to 2026Q1 | 19,114 | log transaction price | same, sample limited to the central 5 wards | linear quarterly trend | clustered by town (216 towns) |
| Central 5 wards, walking bands | 2025Q1 to 2026Q1 | 6,764 | log transaction price | ward, log floor area, age, age², structure (RC, 鉄骨造, 木造); flood zone, landslide, high liquefaction; walking bands 6 to 10 and 11 to 15 min (reference 1 to 5 min) | quarter fixed effects | clustered by town (204 towns) |
| 23 wards, same-condition four quarter change | 2024Q2 to 2026Q1 | 39,207 | log transaction price | ward intercepts and ward-specific latest four quarter dummies, log floor area, age, age², structure (RC, 鉄骨造, 木造), walking minutes; flood zone, landslide, high liquefaction | latest four quarters against the previous four (no quarter effects) | clustered by town (849 towns) |
Office buildings. Deals in the 取引価格情報 with Type 宅地(土地と建物), a use containing 事務所, gross floor area above 50 ㎡ and a positive price (23 wards, from 2010); the yearly median of price ÷ gross floor area, keeping years with 200 deals or more (2010 to 2025). The 95% interval of the central 5 wards' yearly change resamples the current and previous year with replacement 4,000 times (random seed 0) and takes the 2.5th and 97.5th percentiles of the ratio of medians, where both years have at least 30 deals.
Population. Net migration = moves in minus moves out between municipalities (moves from abroad are excluded), for all movers, Japanese and foreign residents; ages 20 to 39 sum the five year classes from 20 to 24 through 35 to 39, and 65 and over is the report's own 65 and over total. Population in 2040: each 500 m mesh cell is assigned to the ward of its nearest chome representative point (within 700 m to count as the 23 wards, 10,015 cells); a station's 800 m circle population is the sum of the 2020 and 2040 projections of the cells inside the circle (lines at the same station merged, at least 4 cells, 507 stations); rankings and the screen are limited to the 411 stations with 20,000 or more people in 2020, and the still growing, still cheap screen uses the median growth (6.2%) and median price per ㎡ (99, 10k JPY) of the stations with deal data as thresholds, giving 34 stations. Passenger counts are for 2019 and 2023 (500 stations with data).
Limitations. Town representative points are a statistical proxy and do not describe any single property; walking minutes are straight line estimates, shorter than real routes; the 取引価格情報 is a post registration questionnaire that lags by one to two quarters and is back filled; the latest quarter is provisional; REINS quarterly counts rise clearly from 2025, possibly a change in registration coverage, which this report does not adjust for; regression results are associations, not causal effects. Chart labels are in Japanese or Chinese; station names are kept in Japanese. Revised 2026-10-05: new supply data extended to August 2026; corrected the reading of central walking distance, the building age discount and the hazard statistics (t values now town clustered); figures aligned across the three languages. Revised 2026-10-06: added same-condition annual growth and ward rental contracts to the 23 ward scorecard; split migration into people in their twenties and thirties; moved the statistical detail of the station and flood sections into expandable "Statistical method" blocks.