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）。
主要指標出店動向インデックス ／ 法人動態 ／ 業態トレンド更新 2026.08.18｜次回 2026.09.02
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出店の市場データ｜運営 Skrrs株式会社 毎月第2営業日 更新
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。

業種
全業種飲食生活サービス娯楽・スポーツ小売・買取不動産教育・保育医療・福祉公共・行政
公共・行政全体行政施設
都県
1都3県東京都神奈川県埼玉県千葉県
路線
全路線（既定）JR東日本東京メトロ都営東急小田急京王西武東武京急京成相鉄つくばEXP
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）
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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）。

絞り込み中: 公共・行政 ×JR東日本 × 条件をクリア
カバレッジ表CSV（市区×業種の掲載有無と時点）JSON APIデータの利用（API・ライセンス）›
該当 263駅 ｜ 並び: 乗降客数の多い順
61〜120位を表示（2/5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
順位駅エリア乗降客数/日行政施設
全数（公的施設）
61 小田原 神奈川県 小田原市 145,163 1
62 大森 東京都 大田区 145,136 1
63 八丁堀 東京都 中央区 144,423 1
64 武蔵境 東京都 武蔵野市 143,173 1
65 川口 埼玉県 川口市 142,708 2
66 南流山 千葉県 流山市 136,824 1
67 南越谷 埼玉県 越谷市 135,630 1
68 新小岩 東京都 葛飾区 133,070 1
69 舞浜 千葉県 浦安市 127,812 1
70 北朝霞 埼玉県 朝霞市 127,052 3
71 南浦和 埼玉県 さいたま市南区 123,518 1
72 駒込 東京都 豊島区 115,877 1
73 原宿 東京都 渋谷区 115,448 2
74 亀戸 東京都 江東区 111,180 1
75 小岩 東京都 江戸川区 111,126 1
76 蘇我 千葉県 千葉市中央区 108,238 ⚠ 1
77 武蔵小金井 東京都 小金井市 106,684 2
78 辻堂 神奈川県 藤沢市 105,146 3
79 市川 千葉県 市川市 104,824 1
80 蕨 埼玉県 蕨市 102,934 2
81 東川口 埼玉県 川口市 101,192 1
82 西川口 埼玉県 川口市 100,892 1
83 中山 神奈川県 横浜市緑区 98,593 1
84 鎌倉 神奈川県 鎌倉市 98,180 1
85 東戸塚 神奈川県 横浜市戸塚区 97,832 1
86 茅ヶ崎 神奈川県 茅ヶ崎市 97,064 3
87 大塚 東京都 豊島区 97,018 2
88 新浦安 千葉県 浦安市 94,764 1
89 金町 東京都 葛飾区 91,280 1
90 国立 東京都 国立市 90,396 1
91 北浦和 埼玉県 さいたま市浦和区 90,170 1
92 新松戸 千葉県 松戸市 88,268 1
93 新大久保 東京都 新宿区 87,104 2
94 阿佐ヶ谷 東京都 杉並区 76,512 3
95 亀有 東京都 葛飾区 74,798 2
96 上尾 埼玉県 上尾市 72,670 3
97 南千住 東京都 荒川区 71,003 1
98 高尾 東京都 八王子市 70,246 2
99 新秋津 東京都 東村山市 69,908 2
100 淵野辺 神奈川県 相模原市中央区 65,502 1
101 東神奈川 神奈川県 横浜市神奈川区 64,098 1
102 熊谷 埼玉県 熊谷市 64,054 1
103 戸田公園 埼玉県 戸田市 61,830 2
104 目白 東京都 豊島区 61,680 2
105 東松戸 千葉県 松戸市 61,029 1
106 東大宮 埼玉県 さいたま市見沼区 60,468 1
107 板橋 東京都 豊島区 60,236 2
108 五井 千葉県 市原市 59,770 ⚠ 1
109 豊田 東京都 日野市 58,778 1
110 平井 東京都 江戸川区 57,312 1
111 府中本町 東京都 府中市 56,670 ⚠ 1
112 西八王子 東京都 八王子市 55,998 1
113 我孫子 千葉県 我孫子市 55,880 1
114 石川町 神奈川県 横浜市中区 55,458 1
115 港南台 神奈川県 横浜市港南区 53,908 1
116 東浦和 埼玉県 さいたま市緑区 51,774 1
117 相模原 神奈川県 相模原市中央区 51,766 1
118 幕張本郷 千葉県 千葉市花見川区 49,748 2
119 与野 埼玉県 さいたま市浦和区 48,362 1
120 都賀 千葉県 千葉市若葉区 48,266 1

該当263駅のうち61〜120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。路線=JR東日本の駅。

⚠ 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。

次に見る
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。