掲載データはすべて行政・公的統計の一次データから当社集計した実データです(定義と限界は算出方法・初めての方はサイトの読み方・引用はCC BY 4.0で自由)。
出店動向指数更新 2026.08.18|次回 2026.09.02
S.Skrrs物件アナリティクス
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毎月第2営業日 更新
2026年7月データ掲載中

比企郡吉見町の出店データ

埼玉県・市区町村単位の集計(圏域の重なりなし・合算可)。駅単位の商圏は下部の駅一覧から。

地図: Google マップ(比企郡吉見町の位置)。

この市区の指標を時系列で見る 定義・出典・時点つきの推移と全数値表

基礎データ 実データ

カード下の帯(順位・位置)の読み方。その指標を1都3県の全市区の分布に置いたときの位置です。母数は「その指標のデータがある市区の数」で、指標ごとに異なります(例: 乗降客数は出典に収録のある市区のみ)。5段階の区切りは分布の10・25・75・90パーセンタイル、●は分布内の位置(左端=最少・右端=最多)。「少ない」は減少という意味ではありません。閾値・順位は月次で再計算します(算出方法 §3p)。

出典: 総務省 国勢調査(2000〜2025速報)・都県の月次推計人口・出入国在留管理庁 在留外国人統計・国税庁 法人番号公表サイト・国交省 建築着工統計。昼間人口・昼夜間人口比率は令和2年国勢調査「従業地・通学地による人口・就業状態等集計」(算出方法 §3k)。

アナリスト・ビュー 自動生成(定型分析) ルールエンジン v1.0

掲載データからルールに基づき機械生成した参考所見であり、個別の投資判断・物件評価ではありません。生成規則(判定マトリクス・語彙・閾値)は算出方法 §3pに全公開しています。同じデータからは常に同じ文章が出ます。

1. エリアの型

生活密着型の商圏・調整局面

判定実測値出典・時点
商業集積度生活密着型92.3%昼夜間人口比率(国勢調査2020)
成長性人口の増減/下位25%−7.4%国勢調査 2020→2025速報
成長性在留外国人の増減/下位25%+4.1%2024-12→2025-12
資産動向坪単価の5年比/下位25%−3.7%地価公示 2021→2026年(住宅地)
成熟度成熟(営業年数が長い)29.4 年美容室の営業年数の中央値(台帳時点 2026-03)

型は商業集積度(4段階)× 局面(3段階)の12マス(語彙は全14種)から選んでいます。局面は上表の成長性・資産動向の各シグナルを1都3県の分布での位置(上位25%=+1/中位圏=0/下位25%=−1)に置き換え、その平均が +1/3 以上なら拡大、−1/3 以下なら調整、それ以外を安定としたものです(今回は3シグナルで判定・平均-1.00)。「下位25%」は減少という意味ではありません——1都3県のなかでの相対位置です。判定マトリクスと閾値の全公開は算出方法 §3p

2. 業種動向

比企郡吉見町で事業所数が多いのは飲食店 79件美容室 17件理容室 11件です(台帳時点は業種ごとに異なります。下の一覧の「台帳時点」欄をご覧ください)。人口1万人あたりの密度を1都3県の掲載単位と比べると、学校(9件・人口1万人あたり5.3件/掲載251市区の中央値3.3件)、デイサービス・通所介護(7件・人口1万人あたり4.2件/掲載248市区の中央値2.8件)が上位25%に入り、この市区の特徴になっています。逆に不動産業(7件・人口1万人あたり4.2件/中央値8.8件)、美容室(17件・人口1万人あたり10.1件/中央値15.4件)、コンビニ(5件・人口1万人あたり3件/中央値3.8件)は下位25%で、相対的に薄い業種です。チェーンの出店は7店(4ブランド・3業種/当サイト掲載チェーンのみ・取得2026-08)で、チェーンの進出は限定的な水準にあります。

密度の分母は国勢調査2025速報の人口(16,840人)です。比較対象は同じ業種のデータがある市区のみで、台帳が未公開の市区は分布に入っていません。上位/下位の判定に使う四分位は§3pのとおり固定値です。

3. 坪単価の水準とトレンド

住宅地10.2万円/坪(地価公示・2026年1月1日時点・圏内4地点の中央値)で、埼玉県で公示地点のある70市区のうち下位13%の水準です。5年比(2021→2026年)は−3.7%で、下落に位置します。

公示地価は国土交通省 土地鑑定委員会が毎年1月1日時点で判定する「更地としての正常な価格」で、実際の取引価格・募集賃料ではありません。上昇率は中央値どうしの比であり、同一地点の値上がり率ではありません(公示地点は年により入替があります)。算出方法 §3h

4. 人口・人流

昼夜間人口比率は92.3%(国勢調査2020)で、昼間に人が流出する住宅地型です。人口は−7.4%(国勢調査 2020→2025速報)減っています。在留外国人は277人(2025年12月末)で、1年で+4.1%です。

昼間人口は市区単位の値で、駅800m圏への按分は行っていません(§3k)。乗降客数は事業者公表値の合算で、乗換のみの利用者を含みます。

5. 総合所見

昼夜間人口比率92.3%(2020年国調)、人口−7.4%(国調2020→2025速報)、住宅地坪単価の5年比−3.7%(2021→2026年)という組み合わせから、この市区は生活密着型の商圏・調整局面と判定される。日常来店が中心の商圏で、成長側の指標は下位にある。新規需要よりも、撤退で空いた区画の再充填が主な機会になるとみられる。営業年数の中央値が29.4年と長く(1都3県の上位25%)、既存店の定着の強さ=参入障壁の高さを示す。差別化された業態か、2階以上・幹線から外れた区画といった条件の異なる物件が現実的な選択肢となる。

10年の推移 カードをクリックすると、その指標の推移ページ(全数値表つき)へ

人口(国勢調査 2000〜2025)
15,00020,00025,00016,840人(2025年)2000年2010年2025年2000年: 22,246人2005年: 22,217人2010年: 21,079人2015年: 19,631人2020年: 18,192人2025年: 16,840人 15,00020,00025,00016,840人(2025年)2000年2010年2025年2000年: 22,246人2005年: 22,217人2010年: 21,079人2015年: 19,631人2020年: 18,192人2025年: 16,840人
22,246 → 16,840人
在留外国人(2016-12〜2025-12)
100200300277人(2025-12)2016-122020-122025-122016-12: 137人2017-12: 140人2018-12: 155人2019-12: 166人2020-12: 173人2021-12: 172人2022-12: 201人2023-12: 237人2024-12: 266人2025-12: 277人 100200300277人(2025-12)2016-122020-122025-122016-12: 137人2017-12: 140人2018-12: 155人2019-12: 166人2020-12: 173人2021-12: 172人2022-12: 201人2023-12: 237人2024-12: 266人2025-12: 277人
137 → 277人
法人設立(2016〜2025)
010205社(2025年)2016年2020年2025年2016年: 11社2017年: 10社2018年: 8社2019年: 14社2020年: 11社2021年: 12社2022年: 14社2023年: 10社2024年: 18社2025年: 5社 010205社(2025年)2016年2020年2025年2016年: 11社2017年: 10社2018年: 8社2019年: 14社2020年: 11社2021年: 12社2022年: 14社2023年: 10社2024年: 18社2025年: 5社
11 → 5社/年
法人廃業 みなし解散除く(2016〜2025)
05105社(2025年)2016年2020年2025年2016年: 4社2017年: 1社2018年: 5社2019年: 0社2020年: 5社2021年: 2社2022年: 3社2023年: 6社2024年: 3社2025年: 5社 05105社(2025年)2016年2020年2025年2016年: 4社2017年: 1社2018年: 5社2019年: 0社2020年: 5社2021年: 2社2022年: 3社2023年: 6社2024年: 3社2025年: 5社
4 → 5社/年
着工床面積(2015〜2025)
010万20万4,679m²(2025年)2015年2020年2025年2015年: 8,828m²2016年: 10,584m²2017年: 7,903m²2018年: 10,532m²2019年: 31,568m²2020年: 12,108m²2021年: 108,763m²2022年: 8,739m²2023年: 9,717m²2024年: 8,940m²2025年: 4,679m² 010万20万4,679m²(2025年)2015年2020年2025年2015年: 8,828m²2016年: 10,584m²2017年: 7,903m²2018年: 10,532m²2019年: 31,568m²2020年: 12,108m²2021年: 108,763m²2022年: 8,739m²2023年: 9,717m²2024年: 8,940m²2025年: 4,679m²
8,828 → 4,679㎡/年

地価(比企郡吉見町全域) 実データ 地価公示・2026年1月1日時点 11年の推移を見る →

年(1月1日時点)商業地
万円/坪
地点住宅地
万円/坪
地点
2026年 10.24
2025年 10.95
2024年 10.95
2023年 10.85
2022年 10.75
2021年 10.65
2020年 10.65
2019年 10.65
2018年 10.65
2017年 10.65
2016年 10.75

出典: 「国土数値情報(地価公示データ)」(国土交通省)をもとにSkrrs株式会社作成。値は範囲内の標準地の中央値(平均ではありません)。用途区分は出典の区分に従います。上昇率は中央値どうしの比で、同一地点の値上がり率ではありません(公示地点は年により入替があります)。

業種別の事業所数 台帳系=全数/チェーン系=掲載チェーン合計 新規開設の月次と全数値 →

業種事業所数センサス全数
2021年・全数
出典の性質台帳時点新規開設
直近12ヶ月
年数中央値
飲食店 79 43 許可・届出台帳(全数) 時点不明?
寿司チェーン 10 未掲載 2026-08
ラーメンチェーン 3 未掲載 2026-08
ファミレス 9 未掲載 2026-08
カフェチェーン 未掲載 2026-08
ファストフード・牛丼 未掲載 2026-08
美容室 17 13 許可・届出台帳(全数) 2026-03 29.4年
理容室 11 11 許可・届出台帳(全数) 2026-03 44.8年
エステ・脱毛サロン 未掲載 2026-08
ネイルサロン 未掲載 2026-08
クリーニング店 台帳未公開
フィットネスジム 未掲載 2026-08
カラオケ 未掲載 2026-08
室内ゴルフ 2 未掲載 2026-08
ボウリング 未掲載 2026-08
テニススクール 未掲載 2026-08
ピラティス・ヨガ 1 未掲載 2026-08
ブライダル・結婚式場 未掲載 2026-08
銭湯・サウナ 台帳未公開
ホテル・旅館 台帳未公開
映画館・劇場 台帳未公開
買取専門店 未掲載 2026-08
コンビニ 5 掲載2チェーン計 2026-08
スーパー 4 未掲載 2026-08
商業施設(SC・駅ビル) 未掲載 2026-08
ドラッグストア 1 掲載1チェーン計 2026-08
100円ショップ 未掲載 2026-08
家電量販店 未掲載 2026-08
ホームセンター 未掲載 2026-08
不動産業 7 許可・届出台帳(全数) 2026-08
学習塾 1 3 掲載1チェーン計 2026-08
保育園・保育所 1 1 許可・届出台帳(全数) 2023年度
学校 9 許可・届出台帳(全数) 2023年度
英会話教室 1 未掲載 2026-08
音楽教室 2 未掲載 2026-08
放課後等デイ・児童発達支援 2 許可・届出台帳(全数) 2026-08
クリニック 3 2 許可・届出台帳(全数) 2026-08
歯科 3 5 許可・届出台帳(全数) 2026-08
整骨院・整体 6 台帳未公開
薬局・調剤薬局 3 許可・届出台帳(全数) 2026-08
美容クリニック 1 許可・届出台帳(全数) 2026-08
デイサービス・通所介護 7 許可・届出台帳(全数) 2026-08
就労支援事業所 3 許可・届出台帳(全数) 2026-08
病院 台帳未公開
行政施設 1 許可・届出台帳(全数) 2022年度

台帳系(美容・理容・飲食・不動産)は行政台帳・名簿の全数(—=台帳未公開)。チェーン系(カラオケ・室内ゴルフ・買取・コンビニ・スーパー)は当サイト掲載チェーンの合計で、業態の全数ではありません。新規開設・年数は開設日つき台帳のある業種のみ。台帳時点=台帳の最終収載月で、当社の取得月(2026-08)とは別物です: 3ヶ月以内 半年以内 1年以内 1年超 ?時点不明(定義)。
「センサス全数」列の役割。出典=令和3年経済センサス‐活動調査(2021年6月1日現在・全事業所)。時点は2021年で他の列より古い代わりに、全国一律・全市区悉皆の全数という別の役割を持ちます(台帳=鮮度と詳細/センサス=網羅)。台帳が「—」の業種でも、この列を見ればその街の水準が分かります。「+」印はセンサス側の分類が当サイトの業種より広いクラスであることを示します(対応する分類がないため上位・合併クラスを充当)。国・地方公共団体の事業所を含む「全事業所」ベースで、統計法の秘匿処理により非公表のセルは「—」です。左の事業所数との差分・比率は計算しないでください(時点も母集団も定義も異なります)。算出方法 §3l

掲載データの定義と限界は算出方法、機械可読の配布(API・CSV)はデータの利用をご覧ください。このページのデータについてのご質問はお問い合わせへ。