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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学習塾の出店市場 — 1都3県 実データ

学習塾が1都3県にいくつあり、どの駅・どの市区に多く、その場所はどんな商圏なのかを、行政の一次データだけで整理したページです。

カテゴリ: 教育・保育チェーン 当サイト掲載チェーンのブランド別店舗数の合計(業態の全数ではありません)。駅ごとの順位は駅ランキング、市区の一覧は市区町村ビューへ。

この業種は、いまいくつあるか 実データ

1都3県の事業所数(市区合計)8,580 掲載チェーンの合計
掲載のある駅1,319 1都3県 1,551駅のうち85%
掲載のある市区228市区 チェーン公表の店舗一覧ベース
データの時点台帳時点 2026-08 (取得 2026-08)
データの種別チェーン 許可・届出台帳

件数は当サイト掲載チェーンのブランド別店舗数の合計で、業態の全数ではありません(掲載していないブランド・独立系の店は入りません)。時点=取得月 2026-08。

どこに多いか 実データ 件数と密度の両方で見る

件数の順位は人口・乗降客数の大きい都心の駅が上位を占めます。件数だけを見ると必ず読み違えますので、圏内人口あたりの密度も併せて出しています。

+ = 圏内に台帳未公開の市区があるため下限値 = 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

件数の上位15駅

順位エリア事業所数駅800m圏人口
1 川口 埼玉県 川口市 21 57,228
2 武蔵小杉 神奈川県 川崎市中原区 21 41,450
3 北浦和 埼玉県 さいたま市浦和区 19 32,425
4 戸越銀座 東京都 品川区 19 62,845
5 荏原中延 東京都 品川区 18 60,705
6 勝どき 東京都 中央区 18 47,345
7 京成船橋 千葉県 船橋市 18 37,373
8 木場 東京都 江東区 18 33,861
9 南浦和 埼玉県 さいたま市南区 18 31,930
10 茗荷谷 東京都 文京区 18 41,713
11 戸越 東京都 品川区 18 53,264
12 船橋 千葉県 船橋市 17 32,321
13 月島 東京都 中央区 17 47,786
14 市川 千葉県 市川市 17 40,156
15 上大岡 神奈川県 横浜市港南区 17 38,595

密度の上位15駅 駅800m圏の人口1万人あたり

順位エリア1万人あたり事業所数駅800m圏人口
1 東雲 東京都 江東区 13.9 8 5,759
2 南大沢 東京都 八王子市 13.6 11 8,112
3 東飯能 埼玉県 飯能市 13.1 12 9,193
4 土気 千葉県 千葉市緑区 13.0 7 5,404
5 吉川 埼玉県 吉川市 11.7 9 7,667
6 戸塚 神奈川県 横浜市戸塚区 10.7 10 9,372
7 印西牧の原 千葉県 印西市 9.9 8 8,052
8 鶴川 東京都 町田市 9.9 8 8,092
9 中山 神奈川県 横浜市緑区 9.3 10 10,705
10 大船 神奈川県 鎌倉市 9.3 14 15,120
11 佐倉 千葉県 佐倉市 9.2 6 6,539
12 吉川美南 埼玉県 吉川市 9.0 7 7,765
13 地区センター 千葉県 佐倉市 8.8 11 12,536
14 深谷 埼玉県 深谷市 8.7 6 6,933
15 海老名 神奈川県 海老名市 8.6 13 15,108

対象は駅800m圏の人口が5,000人以上の駅に限っています(分母が小さいと1件の差で順位が飛ぶため)。下限値(+)の駅は密度の対象から外しています。件数が1〜2件の駅は、分母のわずかな違いで順位が大きく動きます。密度が高いことは「足りている」を意味しません(需要側のデータは当サイトにありません)。

上位15市区 圏域が重ならないため合算できる単位

順位市区町村都県事業所数
1 世田谷区 東京都 215
2 船橋市 千葉県 167
3 練馬区 東京都 166
4 大田区 東京都 158
5 江戸川区 東京都 142
6 江東区 東京都 138
7 藤沢市 神奈川県 136
8 足立区 東京都 135
9 川口市 埼玉県 130
10 松戸市 千葉県 125
11 柏市 千葉県 124
12 八王子市 東京都 122
13 市川市 千葉県 121
14 杉並区 東京都 119
15 板橋区 東京都 113

市区町村は圏域が重ならないため、この列は足し算できます(駅の列は足せません)。全市区は市区町村ビューへ。

⚠ 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、上の市区町村の表を使ってください。

出店が多いエリアは、どんな商圏か 実データ 件数上位30駅 vs 掲載1,319駅ぜんぶ

学習塾の店舗数が多い駅(上位30駅)と、学習塾が1件以上ある駅ぜんぶを、同じ7〜8指標の中央値で並べたものです。この業種がどんな場所に集まっているかを数字で見ます。

指標件数上位30駅
中央値
掲載駅ぜんぶ
中央値
全掲載駅の中央値を100としたとき
乗降客数/日
国土数値情報S12・2022年度
82,828
n=29
21,694
n=1186
382(全掲載駅の中央値=100)
駅800m圏の人口
国勢調査2020 小地域
37,984
n=30
22,371
n=1303
170(全掲載駅の中央値=100)
商業系用途地域の割合
国土数値情報A29・2019年度
23.0
n=29
11.4
n=1199
201(全掲載駅の中央値=100)
商業地の坪単価
地価公示 2026年1月1日
383
n=26
235
n=929
163(全掲載駅の中央値=100)
昼夜間人口比率(所属市区)
国勢調査2020 従業地・通学地集計
95.9
n=30
92.3
n=1319
104(全掲載駅の中央値=100)
0〜4歳の割合
国勢調査2020 小地域 第3表
4.12
n=30
3.58
n=1303
115(全掲載駅の中央値=100)
65歳以上の割合
国勢調査2020 小地域 第3表
18.7
n=30
21.7
n=1303
86(全掲載駅の中央値=100)
乗り入れ路線数
国土数値情報S12
1
n=30
1
n=1319
100(全掲載駅の中央値=100)

読み方。右の横棒は「掲載駅ぜんぶの中央値=100」に対する倍率です。たとえば200なら、上位30駅の中央値がその業種の掲載駅全体の中央値の2倍という意味です。単位は 乗降客数/日=人/駅800m圏の人口=人/商業系用途地域の割合=%/商業地の坪単価=万円/坪/昼夜間人口比率(所属市区)=%/0〜4歳の割合=%/65歳以上の割合=%/乗り入れ路線数=路線。 「n=」は、その指標の値が取れた駅の数です(指標ごとに違います)。値が無い駅は0として混ぜず、母数から外しています(欠測を推計で埋めない方針)。データのある駅が5駅未満の指標は中央値を出していません。 ⚠ ここに出ているのは相関であって、因果ではありません。「乗降客数が多いからこの業種の店が多い」とは言えません(逆に、店が多い場所が結果として乗降客数の多い駅である、両方が第三の要因で決まっている、という読み方も同じだけ成り立ちます)。「この業種は、こういう条件の場所に集まる傾向がある」という分布の記述としてお使いください。 また上位30駅は件数で選んでいるため、人口・乗降客数の大きい都心の駅が入りやすい構造的な偏りがあります(その補正が上の「密度」の表です)。下限値(+)の駅は上位の選抜から外しています。

上位駅群の商圏類型: 拠点型 学習塾の件数上位30駅の中央値(乗降客数 82,828人/日・商業系用途地域 23.0%)を、 駅ページと同じ判定ルール(アナリスト・ビュー v1.1)に当てはめると拠点型の段階になります。 これは上位駅群がどんな駅かの要約であり、この業種の出店適地の判定ではありません。閾値は固定(年次改定のみ)で、同じデータからは常に同じ文が出ます。

市場は動いているか 実データ

左は会社の設立(国税庁 法人番号公表サイトの商号キーワード・その業態を名乗る新設法人の数)で、店舗の開業数そのものではありません(法人化しない個人店は入らず、屋号と商号が違えば拾えません)。右は台帳の開設日から数えた新規開設で、台帳を公開している市区の合計です。2つは母集団も定義も違うため、足したり比べたりしないでください。業態レポートの全文はへ。

チェーンの状況 掲載チェーン計 ブランド別の店舗数(1都3県)

ブランド店舗数出店市区数
公文式3,997225
学研教室1,876200
スクールIE519186
明光義塾509186
ITTO個別指導学院321149
臨海セミナー260107
早稲田アカデミー20679
森塾204130
栄光ゼミナール202104
東京個別指導学院18483
個別教室のトライ166106
ナビ個別指導学院136102

各社が公表する公式店舗一覧を 2026-08 に取得して数えたものです(当サイトが掲載していないブランドは入っていないため、業態の全数ではありません)。駅別の出店状況はチェーン出店データへ。ロゴ・商標は使用していません(ブランド名は事実の記載としての引用です)。

この数字の限界とデータの読み方 必ずお読みください

1. 台帳を公開していない市区の分は入っていません。(チェーン集計のため台帳の公開状況には依存しませんが、代わりに当サイトが掲載していないブランドは入りません。業態の全数ではありません。)
2. 駅の数字は足し算できません。駅800m圏は隣の駅と重なるため、同じ店が複数の駅で数えられています。合計を出す単位は市区町村だけです。
3. 廃業・休業が反映されていない場合があります。各社の店舗一覧の更新タイミングに依存します。
4. 「+」は下限値、「—」は欠測です。「+」は圏内に台帳未公開の市区があるため実際はその数以上、「—」はデータが無いという意味で、店が無いという意味ではありません
5. 商圏プロファイルは相関であって因果ではありません。「出店が多い駅の中央値」を並べたもので、出店の理由を説明したものではありません。出店適地スコア・将来予測は当サイトでは算出しません。
6. 欠測は推計で埋めていません。各指標の中央値は「値が取れた駅だけ」で計算し、その駅数(n)を必ず併記しています。値の無い駅を0として混ぜることはしていません。データのある駅が5駅未満の指標は中央値を出していません。
7. 少数セルは公表していません。個々の事業者の推定につながるため、n が小さいセルは非公表としています(算出方法)。

この業種を、もっと細かく見る

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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)。