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東京、地方都市のマンション空室率データと価格推移データから今後の注目するべきエリアを発見!

東京都のマンションは年々上がっているため、不動産投資を検討した際になかなか手を出しづらいものになってきています。

そこで、東京と地方都市のマンション空室率データと価格推移を比較することで東京以外で注目するべきエリアを探ります。

空室率について

空室率を算出する際には様々な方法がありますが、今回は戸数ベース(空室÷総戸数)での算出となっております。

宮城・愛知・大阪・福岡・東京5区(杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区※1)のマンション空室率

調査データ

エリア総戸数空室空室率
仙台市合計(青葉区・宮城野区・若林区)18136戸561戸3.1%
名古屋市合計(人口数上位5区のみ)46548戸4221戸9.1%
大阪府大阪市合計(人口数上位5区のみ)42768戸2102戸4.9%
福岡市合計(人口数上位5区のみ)33960戸956戸2.8%
杉並区合計(人口数上位5エリアのみ)107669戸6597戸6.1%
中野区合計(人口数上位5エリアのみ)258956戸13067戸5.0%
豊島区合計(人口数上位5エリアのみ)480861戸21992戸4.6%
台東区合計(人口数上位5エリアのみ)835808戸37375戸4.5%
墨田区合計(人口数上位5エリアのみ)1387548戸61125戸4.4%

※エステートテクノロジーズが保有する不動産データプラットフォームのデータをもとに作成
※1 東京5区…東京23区の都心にアクセスの良い地域(杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区)を弊社が抜粋

空室率データから分かること

弊社が選定した東京23区の都心にアクセスの良い東京5区(杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区)と比べた際に仙台市、福岡市は空室率が低く、大阪市も一部の東京の区(杉並区、中野区)よりは空室率が低いです。一方で、名古屋市は空室率が9%超えと空室率の高さが目立ちます。

宮城・愛知・大阪・福岡・東京5区(杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区)のマンション価格推移

調査データ

上記の空室率データと対象期間以外は同条件で、マンション価格推移(平均平米単価)についても調査しました。

■調査概要
[対象期間] 2022年5月~2024年3月
[対象物件] 仙台市の仙台駅に近い3区(青葉区、宮城野区、若林区)、名古屋市の人口数上位5区(千種区、東区、中区、天白区、名東区)、大阪市の人口数上位5区(平野区、中央区、東淀川区、城東区、住吉区)、福岡市の人口数上位5区(東区、南区、博多区、早良区、西区)、東京都杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区の人口数上位5エリアを対象に調査・分析
[集計方法] 弊社で独自に取得した売買物件情報から平米数100㎡以下で平米単価1~50万のマンションを抽出し、集計

仙台市3区

エリア平均平米単価増減率
仙台市青葉区-2.63%
仙台市宮城野区-4.60%
仙台市若林区-7.73%

名古屋市5区

エリア平均平米単価増減率
名古屋市千種区-7.23%
名古屋市東区-4.03%
名古屋市中区-3.77%
名古屋市天白区-0.39%
名古屋市名東区-0.89%

大阪市5区

エリア平均平米単価増減率
大阪府大阪市平野区-7.74%
大阪府大阪市中央区-0.58%
大阪市東淀川区-2.88%
大阪市城東区-3.48%
大阪市住吉区-9.84%

福岡市5区

エリア平均平米単価増減率
福岡市東区-6.47%
福岡市南区+0.29%
福岡市博多区-0.99%
福岡市早良区-2.54%
福岡市西区+2.97%

東京5区(杉並区、中野区、豊島区、台東区、墨田区)

エリア平均平米単価増減率
杉並区  +1.26%
中野区-1.16%
豊島区-1.85%
台東区+2.75%
墨田区-0.88%

※エステートテクノロジーズが保有する不動産データプラットフォームのデータをもとに作成
※平均平米単価増減率は2023年を起点として2024年の平均平米単価が増加しているか減少しているかを表しています。

マンション価格推移データから分かること

平均平米単価が2023年と比べて上がっているのは東京の2区(杉並区、台東区)と福岡市南区と福岡市西区でした。

一方で、仙台市・名古屋市・大阪市は5区全てで下落傾向が見られました。

まとめ

福岡市の空室率は今回検証したエリアの中で最も低く、その中でも福岡市南区と福岡市西区は平均平米単価が上昇しており、福岡市西区に関しては台東区以上の上昇率であったので、これから目の離せない注目エリアであることが判明しました。

今回はあまり条件を付けないで、マンション空室率とマンション価格推移の全体感を見てきましたが、エステートテクノロジーズの「不動産データプラットフォーム」を使うと、今回見たような不動産各種データを築年数・駅徒歩・総戸数など様々な項目を用いて細かな粒度で見ることができます!

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