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)。
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2026年7月データ掲載中

どの駅に、何が何軒あるか — 駅ランキング 実データ

この駅の徒歩圏に、その業種の店が何軒あるか。1都3県に所在する1,551駅を業種別に並べています。

駅約800m圏の事業所数(自治体の許可・届出台帳などの実データから当社集計)。カテゴリ → 業種の順で絞り込めます(初期状態は全業種)。条件で駅を絞るには「詳細条件」を開いてください。

詳細条件(駅スクリーナー: 乗降客数・圏内人口・事業所数・密度・営業年数・法人純増で絞り込む)
条件をリセット

空欄は「条件なし」。条件を入れた変数が欠測(—)の駅は結果から外れます。下限値(+)・要確認(⚠)の駅も既定で外れます(上のチェックで含められます)。すべての条件はURLに入るので、そのまま共有・ブックマークできます。母集団は1都3県に所在する1,551駅(駅マスタ1,690駅のうち1都3県外の139駅は除外・訂正第1号)。

該当 1,312駅 | 並び: 乗降客数の多い順
301〜360位を表示(6/22ページ)
= その自治体が台帳を公開していないための欠測(店が無いという意味ではありません)+ = 一部市区が台帳未公開のため下限値(順位の母集団からは外します) = 0件表示の注意・品質ゲートで保留中のセル台帳時点 = 台帳の最終収載月(取得は全て 2026-08): 3ヶ月以内 半年以内 1年以内 1年超 ?時点不明
順位エリア乗降客数/日美容室
全数(台帳)
理容室
全数(台帳)
エステ・脱毛サロン
掲載チェーン計
ネイルサロン
掲載チェーン計
クリーニング店
全数(台帳)
301 天王洲アイル 東京都 品川区 47,030 6119
302 馬橋 千葉県 松戸市 46,935 5023
303 京王八王子 東京都 八王子市 46,932 25
304 新宿西口 東京都 新宿区 46,745 80572145
305 南行徳 千葉県 市川市 46,441 59211
306 京成成田 千葉県 成田市 46,334 6411
307 岩本町 東京都 千代田区 45,991 11261275
308 新所沢 埼玉県 所沢市 45,869 8125
309 江戸川橋 東京都 文京区 45,773 9225126+
310 青砥 東京都 葛飾区 45,686 43?16?16?
311 千葉みなと 千葉県 千葉市中央区 45,658 1027
312 勝田台 千葉県 八千代市 45,600 6825
313 越谷 埼玉県 越谷市 45,340 88211
314 妙典 千葉県 市川市 45,243 4119
315 新川崎 神奈川県 川崎市幸区 45,222 3616111
316 上板橋 東京都 板橋区 45,028 75+23+16+
317 京橋 東京都 中央区 44,951 611895590
318 北越谷 埼玉県 越谷市 44,841 4817
319 白金台 東京都 港区 44,618 81934
320 鶴瀬 埼玉県 富士見市 44,606 5518
321 大久保 東京都 新宿区 44,558 487522
322 宮崎台 神奈川県 川崎市宮前区 44,470 351110
323 新八柱 千葉県 松戸市 44,370 4715
324 都立大学 東京都 目黒区 44,353 73914
325 地下鉄成増 東京都 板橋区 44,314 85+15+216+
326 大山 東京都 板橋区 44,307 753631
327 桶川 埼玉県 桶川市 44,298 4719
328 八潮 埼玉県 八潮市 44,200 285
329 中延 東京都 品川区 43,802 10529138
330 稲田堤 神奈川県 川崎市多摩区 43,754 2898
331 馬喰町 東京都 中央区 43,620 121+45+173
332 昭島 東京都 昭島市 43,414 39111
333 小田急多摩センター 東京都 多摩市 43,358 5011
334 宮前平 神奈川県 川崎市宮前区 43,267 25710
335 祖師ヶ谷大蔵 東京都 世田谷区 43,037 8119
336 日野 東京都 日野市 42,746 37131
337 白山 東京都 文京区 42,662 481634
338 南船橋 千葉県 船橋市 42,246 97
339 鶯谷 東京都 台東区 42,224 7031131
340 川越市 埼玉県 川越市 41,885 62
341 小平 東京都 小平市 41,827 218
342 狛江 東京都 狛江市 41,774 4714
343 下総中山 千葉県 船橋市 41,694 547+
344 中井 東京都 新宿区 41,511 6718
345 北小金 千葉県 松戸市 41,352 3612
346 宮原 埼玉県 さいたま市北区 41,116 1
347 八千代台 千葉県 八千代市 41,077 8729
348 生田 神奈川県 川崎市多摩区 40,976 24127
349 北戸田 埼玉県 戸田市 40,932 4+3+
350 ときわ台 東京都 板橋区 40,737 5927118
351 古淵 神奈川県 相模原市南区 40,730 30+15+
352 小手指 埼玉県 所沢市 40,509 6518
353 立川北 東京都 立川市 40,305 30229123
354 三ノ輪 東京都 台東区 39,685 462733
355 八柱 千葉県 松戸市 39,437 4515
356 京王永山 東京都 多摩市 39,413 239
357 一之江 東京都 江戸川区 39,354 4518
358 新検見川 千葉県 千葉市花見川区 39,354 5415
359 西馬込 東京都 大田区 39,302 16?5?18?
360 新子安 神奈川県 横浜市神奈川区 39,038 13412

該当1,312駅のうち301〜360位を表示(業種タブで各業種の順位に)。数値=駅800m圏の事業所・施設数(+=下限値・—=データなし)。台帳系の各セルには台帳時点の鮮度バッジ3ヶ月以内 半年以内 1年以内 1年超 ?時点不明)を付しています(実際の月はセルにカーソルを合わせると表示)。「全数(台帳)」と「掲載チェーン計」は母集団が異なるため横に足し算はできません

⚠ 隣接駅の数値は合算できません

駅800m圏は円で重なるため、近接する駅(例: 原宿と明治神宮前は約350m)は同じ事業所を双方で計上します。エリアの総数・シェアを出すときは、圏域の重なりがない市区町村ビューを使ってください。

このサイトの用語(駅800m圏・台帳・「—」「+」の意味)
駅800m圏
駅から半径約800m(徒歩10分)。隣の駅と圏が重なるため、駅同士の数値は足し算できません。合計は市区町村ページで。
台帳
自治体が公開する営業許可・届出の一覧(美容所・理容所・飲食店など)。広告や口コミではなく行政記録です。
—(データなし)
その自治体が台帳を公開していないための欠測です。店が無いという意味ではありません。
+(下限値)
圏内の一部市区が台帳未公開のため、実際はこの数以上という意味です。
純増
設立 −(マイナス)廃業。増えた数から消えた数を引いた正味の増減です。
掲載チェーン計
行政台帳がない業種で、当サイト掲載チェーンの店舗数を合計したもの。業態の全数ではありません。
チェーン店の数え方
各ブランドの公式店舗一覧から取得した店舗数です。当サイトが掲載していないブランドは含まれないため業態の全数ではありません。とくに家電量販店は大手3社(ビックカメラ・ヨドバシカメラ・ケーズデンキ)が機械取得に応じておらず欠測しています。業種ごとにカバレッジが違う点にご注意ください。
病院
医療法上の病院(病床20床以上の入院施設)。診療所(無床〜19床)とは別に数えています。テナント需要そのものの指標ではありません——区画として流通する数ではなく、その街にどれだけ集客核・生活インフラがあるかを測る立地環境の指標としてお使いください(大学病院の周辺に調剤薬局・クリニック・介護事業所が集まる、といった読み方)。
昼夜間人口比率
昼間人口 ÷ 夜間人口 × 100(国勢調査2020)。100%を超えるほど「昼に人が流入する街」、100%未満は「住宅地(ベッドタウン)」です。事業所の密度を人口で割るとき、この比率が高い街ほど夜間人口は分母として不適切になります。
センサス全数
経済センサス(2021年)による全事業所数。全国一律・全市区悉皆の「網羅」の数字です。台帳やチェーン集計より時点は古いものの、台帳が未公開の市区でも水準が分かります。
坪単価
1坪(約3.31m2)あたりの土地の値段。当サイトは地価公示(毎年1月1日時点の更地の正常価格)を万円/坪に換算して表示します。実際の取引価格・賃料そのものではありません。
実勢取引価格
国土交通省「不動産情報ライブラリ」が公表する実際に成立した売買の価格です。公示地価(更地の正常価格・鑑定評価)とは別物で、建物の価格や売り急ぎなどの個別事情を含みます。両者が食い違うのは異常ではありません。取引が5件未満の区分は表示していません(§3h-2)。

掲載していない業種(ジム・クリニックなど)は、営業許可の台帳が市区町村単位で公開されていないためです。学習塾・英会話・音楽教室など許認可のない業種は主要チェーンの教室数で、会社設立ベースの動向は業態レポート(新設法人キーワード)で読めます。