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稲毛海岸

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集合住宅の街を拠点に、休日は海辺へ出たい人の候補です。駅への近さと浜への近さを別々に考えると、日常に合う住まいを選びやすくなります。

利用できる主な路線

JR京葉線

6.5万円1R/1K目安1DK/1LDK: 8.0万円

45分主要勤務地への最短目安

1路線利用可能路線

生活の店と集合住宅が広がる街街タイプ

間取り別の家賃・出典・探し方

6.5万円1R/1K目安（6.49〜6.57万円）

8.0万円1DK/1LDK目安（7.44〜8.61万円）

掲載駅の中では、かなり低い家賃帯です。
募集賃料は、駅からの距離、築年数、広さ、建物種別で変わります。ここで候補を絞り、契約前に実際の募集条件を確認してください。
高洲・高浜の住所ごとに、駅徒歩と建物の築年数を揃えて比べます。集合住宅の敷地を抜ける距離も確認してください。
駅前の買い物先に近い部屋と海側の部屋では、毎日の往復が変わります。散歩の行き先と日用品の動線を分けます。

相場データの根拠

1R/1Kの間取り別相場2値の平均を小数第1位に丸めた値。レンジは2値の最小〜最大。 1DK/1LDKの間取り別相場2値の平均を小数第1位に丸めた値。レンジは2値の最小〜最大。

ワンルーム: 6.57万円
1K: 6.49万円
1DK: 7.44万円
1LDK: 8.61万円

アットホーム稲毛海岸駅の家賃相場の駅別家賃相場。物件種別・駅徒歩・築年数を追加指定しない状態。

取得日：2026-09-19／直近3ヶ月の掲載物件情報をもとに算出

出典：アットホームの駅別家賃相場 ↗

予算に合わせた探し方

駅徒歩と移動手段を揃える

高洲・高浜の住所ごとに、駅徒歩と建物の築年数を揃えて比べます。集合住宅の敷地を抜ける距離も確認してください。

買い物からの帰り道を確かめる

駅前の買い物先に近い部屋と海側の部屋では、毎日の往復が変わります。散歩の行き先と日用品の動線を分けます。

間取り別の家賃目安と合わせて、駅からの距離・築年数・広さを比較してください。募集条件は時期によって変わります。

検索条件を確認しています。

稲毛海岸の良い点と注意点

向いている人

日常の買い物を近隣で済ませたい人
休日に公園や海側へ出かけたい人

良い点

京葉線で東京方面へ直通できます
駅周辺で日々の買い物を組み立てやすい立地です
海浜公園へ出かける生活も候補になります

注意点

総武線の稲毛駅とは別駅です
海浜公園までの移動は駅徒歩とは別に必要です
都心への長めの乗車と住宅地からの移動を合わせて考えます

向いていない人

駅の改札からすぐに砂浜へ出られる住まいを求める人

主要勤務地への通勤

通勤時間と利用できる路線

通勤先を選ぶと、その駅へ通える街を探せます。時間は代表経路の目安です。

東京丸の内・八重洲・日本橋方面

45分乗換なし京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）で東京まで44分を5分単位切り上げ。京葉線ホーム到着までで他ホーム・職場への徒歩は別（基準月：2026-10）

新橋汐留・虎ノ門・内幸町・日比谷方面

65分乗換1回京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）で東京まで44分→京葉線からJR乗換・待ち15分＋山手線4分で新橋（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-10）

渋谷渋谷・神泉・表参道方面

75分乗換1回京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）の発車時刻差で新木場まで35分→乗換・待ち10分＋りんかい線・埼京線直通30分で渋谷（乗換以降は編集目安、大崎止まりを除く）（基準月：2026-10）

品川港南・高輪・田町方面

75分乗換1回京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）で東京まで44分→京葉線からJR乗換・待ち15分＋山手線13分で品川（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-10）

新宿西新宿・新宿三丁目・都庁前方面

85分乗換1回京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）の発車時刻差で新木場まで35分→乗換・待ち10分＋りんかい線・埼京線直通36分で新宿（乗換以降は編集目安、大崎止まりを除く）（基準月：2026-10）

池袋東池袋・西池袋・サンシャイン方面

90分乗換1回京葉線・平日朝の普通700Y（公式2026年10月掲載版）の発車時刻差で新木場まで35分→乗換・待ち10分＋りんかい線・埼京線直通42分で池袋（乗換以降は編集目安、大崎止まりを除く）（基準月：2026-10）

座れるか

快速と普通が停まります。朝は立って東京方面まで通えるかを確認し、着席を前提にしません。

朝の混雑

乗車時間だけでなく、高洲・高浜方面から改札までの徒歩を加えて一日の負担を考えます。

遅れたとき

総武線の稲毛駅は離れています。バスなどを使う代替経路は、その日の運行と停留所までの道を確認します。

読み物メモ

高洲の住宅地から稲毛の海辺へ

稲毛海岸駅の周囲には高洲などの集合住宅地が広がり、そのさらに海側に海浜公園があります。海岸という駅名から想像する景色と、毎日の買い物や通勤の範囲には距離があります。

高洲の団地と地域の施設

高洲一〜四丁目の海浜ニュータウンには団地があり、周辺には高洲公園、稲岸公園、スポーツセンター、コミュニティセンターなどが配置されています。住宅だけが連続するのではなく、地域の運動や集まりの場所を含んだ生活圏です。

同じ高洲でも駅からの距離には幅があります。集合住宅の敷地が広い場所では、建物の入口から駅へ出るまでの経路が重要です。地図上で駅に近い街区に見えても、自分の棟から使う歩道までを含めると日々の移動が変わります。

海浜ニュータウンの前面にある長い公園

稲毛海浜公園は、海浜ニュータウンの前面にある東京湾沿岸約3キロにわたる公園です。住宅地の小公園とは規模も過ごし方も違います。浜を見に行く日や長く歩く休日の行き先になります。

稲毛海岸駅から海辺へは、さらに徒歩やバスなどで移動します。駅を出たらすぐ砂浜という立地ではありません。海への外出を毎日の習慣にしたい人と、休日だけにしたい人では、駅と海の間のどこを選ぶかが変わります。

住んだ人の口コミ

稲毛海岸に住んだ人の口コミ

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公的データ

公的データで見る駅周辺

国や自治体のデータで駅周辺の特徴を確かめられます。

駅の規模

国土交通省が集めた、1日あたりの乗降客数を見られます。

国土交通省が集めた稲毛海岸駅の乗降客数です。駅の規模の目安でホームの混雑度を表す数字ではありません。

2024年度・1日あたりの乗降客数

約4.1万人40,720人（乗り降りの合計）

事業者・路線ごとの内訳。名称は出典の表記のままです。
事業者・路線	1日あたり
東日本旅客鉄道　京葉線	40,720人

乗り降りの合計で1日あたりの人数です。原典資料は事業者ごとに異なるため、事業者どうしを厳密に比べる数字ではありません。また、集計の範囲が年によって変わることがあるため、前年との増減は掲載していません。駅の規模の目安として、混雑の度合いそのものではないものとしてご覧ください。

集計方法と出典

駅名が一致し、駅の代表点から1,500メートル以内にあるレコードのうち、重複コードが「1」のものだけを合算しています。京成金町や地下鉄成増のように、同じ駅として案内されていても統計上は別の駅名になっているものは、掲載している路線に対応する場合だけ含めました。掲載していない路線の隣接駅は含めていません。

「国土数値情報（駅別乗降客数データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和6年度（2024年度）／取得日：2026-09-28対象範囲：全国の鉄道駅10,534件（事業者・路線ごとのレコード）加工：掲載駅にあたるレコードのうち、重複コードが「1」のものだけを事業者ごとに取り出し、合計しています。値そのものは変更していません。ライセンス：クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際（CC BY 4.0）国土数値情報駅別乗降客数データ（S12-25） ↗
「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和3年（2021年）12月31日時点／取得日：2026-09-28対象範囲：全国の鉄道駅加工：掲載駅と駅名が一致するレコードの位置を取り出し、その平均を駅の代表点としています。複数路線が乗り入れる駅では、各路線のホームの位置を平均した点になります。ライセンス：クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際（CC BY 4.0、2020年以降の鉄道データ）国土数値情報鉄道データ（駅） ↗

用途地域

都市計画で定められた用途の割合を、駅800m圏で見られます。

稲毛海岸駅から半径800メートルの用途地域を、面積の割合で集計しました。TOKYO WHEREの独自スコアとは別のデータです。どのような建物を建てられる地域が多いのか、街の成り立ちを規制の面から見てください。

中高層住居専用

63.9%

マンションが建てられる住宅地です。店舗は日用品中心で規模に制限があります。

住居

15.3%

住宅が中心ですが、店舗や事務所、小規模な工場も建てられます。幹線道路沿いに多い区分です。

低層住居専用

7.3%

建物の高さが制限され、原則として3階建て程度までの住宅地です。大きな店舗や事務所は建てられません。

商業

6.9%

駅前の繁華街にあたる区分です。大きな商業施設や娯楽施設が建てられ、建物は高くなりやすくなります。

近隣商業

6.6%

商店街など、周辺の住民が日常の買い物をするための区分です。住宅も建てられます。

もっとも広い「中高層住居専用」は、円のうち63.9%を占めます。棒の長さは最大の区分に合わせています。割合は数字で比べてください。

用途地域ごとの内訳。名称は出典の表記のままです。
用途地域	半径800m圏に占める割合
第一種中高層住居専用地域	59.2%
第一種住居地域	15.3%
第一種低層住居専用地域	7.3%
商業地域	6.9%
近隣商業地域	6.6%
第二種中高層住居専用地域	4.7%

駅の代表点から半径800メートルの円を描き、その中に入る面積の割合を用途地域ごとに出しています。円は道路や地形と関係なく機械的に引いたもので徒歩10分圏とは一致しません。

用途地域は都市計画で定められた建物用途のルールで実際に建っているものを数えたデータではありません。同じ区分でも街並みには幅があります。また元データは縮尺1万分の1から5万分の1の都市計画総括図をもとにしたもので境界には誤差が含まれます。精緻な用途の判定には使えないため、住所ごとの用途地域は自治体の都市計画情報でご確認ください。このデータの利用によって損失・損害が生じても、国土交通省と原典資料を提供した自治体は責任を負いません。

このデータの出典

公表元、調査時点、取得日、加工した内容を確認できます。

「国土数値情報（用途地域データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和元年（2019年）度／取得日：2026-09-28対象範囲：東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県の用途地域。自治体別の利用条件に従って集計。藤沢市は有償利用不可のため、無料公開する集計値として掲載しています。加工：駅の代表点から半径800メートルの円と用途地域が重なる面積を求め、円の面積に対する割合にしています。用途地域の区分そのものは変更していません。ライセンス：国土数値情報ダウンロードサイトコンテンツ利用規約（政府標準利用規約準拠版）国土数値情報用途地域データ ↗
「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和3年（2021年）12月31日時点／取得日：2026-09-28対象範囲：全国の鉄道駅加工：掲載駅と駅名が一致するレコードの位置を取り出し、その平均を駅の代表点としています。複数路線が乗り入れる駅では、各路線のホームの位置を平均した点になります。ライセンス：クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際（CC BY 4.0、2020年以降の鉄道データ）国土数値情報鉄道データ（駅） ↗

住んでいる世帯

国勢調査による、駅800m圏の一人暮らしの割合を見られます。

国勢調査による稲毛海岸駅周辺の世帯構成です。駅から半径800m以内に代表点がある町丁目の、一般世帯17,960世帯を集計しています。

1人世帯

43.9%

一人暮らしの世帯です。単身向け物件の現在の募集数とは別の数字です。

2人世帯

29.6%

夫婦や同居など、2人で暮らす一般世帯です。世帯の関係性は区別していません。

3人以上の世帯

26.5%

3人以上で暮らす一般世帯です。子育て世帯だけを数えた数字ではありません。

1人世帯は43.9%です。1人世帯よりも、2人以上の世帯が多い地域です。

集計に入った町丁目は8件です。円に入る町丁目はすべて値が公表されています。

2020年10月時点の調査です。世帯の構成を示す数字であって、いま募集中の物件の内訳ではありません。集計は町丁目の単位で行っているため、半径の取り方によって数ポイント動きます。駅どうしの細かい順位づけには使えません。

集計方法と出典

駅の代表点から半径800メートルの円を描き、その中に代表点がある町丁・字等の世帯数を合算しています。町丁目は丸ごと入るか丸ごと外れるかのどちらかで面積で按分してはいません。円は道路や地形と関係なく機械的に引いたもので徒歩10分圏とは一致しません。

「令和2年国勢調査小地域集計」（総務省統計局）を加工して作成調査時点：令和2年（2020年）10月1日現在／取得日：2026-09-16対象範囲：東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県の町丁・字等加工：駅の代表点から半径800メートル以内に代表点がある町丁・字等の一般世帯数を合算し、世帯人員別の割合にしています。秘匿処理で値が公表されていない町丁目は集計から外しています。ライセンス：政府標準利用規約（第2.0版）／クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際互換令和2年国勢調査小地域集計「世帯人員別一般世帯数」 ↗
「令和2年国勢調査小地域（町丁・字等別）境界データ」（総務省統計局）を加工して作成調査時点：令和2年（2020年）／取得日：2026-09-16対象範囲：東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県の町丁・字等の境界加工：属性に入っている町丁目の代表点だけを使い、駅の代表点からの距離を測っています。同じ町丁目に複数の境界がある場合は重複フラグE1の地点を使い、町丁目ごとに一度だけ集計します。都県境を越える範囲も含めます。境界の形は加工していません。2026年9月28日に全掲載駅の集計を再検証しました。ライセンス：政府標準利用規約（第2.0版）／クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際互換令和2年国勢調査小地域（町丁・字等別）境界データ ↗
「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和3年（2021年）12月31日時点／取得日：2026-09-28対象範囲：全国の鉄道駅加工：掲載駅と駅名が一致するレコードの位置を取り出し、その平均を駅の代表点としています。複数路線が乗り入れる駅では、各路線のホームの位置を平均した点になります。ライセンス：クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際（CC BY 4.0、2020年以降の鉄道データ）国土数値情報鉄道データ（駅） ↗

住んでいる人の年代

国勢調査による、駅800m圏の年齢層の割合を見られます。

国勢調査による稲毛海岸駅周辺の年齢構成です。駅から半径800m以内に代表点がある町丁目、34,631人ぶんを集計しています。

15歳未満

9.3%

子どもの年代です。公園、学校、医療などの環境は、この数字とは別に確認します。

15〜64歳

60.2%

働く人や学生を含む幅広い年代です。通勤者と学生の内訳までは分かりません。

65歳以上

30.5%

65歳以上の年代です。居住年数や街の落ち着きを直接示す数字ではありません。

65歳以上は30.5%です。掲載駅の中では、65歳以上の割合が高いほうです。

20代は9.0%です。掲載駅の中では、20代の割合が低いほうです。20代は15〜64歳に含まれます。上の3区分に足さないようにしてください。

集計に入った町丁目は8件です。円に入る町丁目はすべて値が公表されています。

2020年10月時点の調査です。割合の分母は、年齢が「不詳」の人を除いた人口です。集計は町丁目の単位で行っているため、半径の取り方によって割合は動きます。駅どうしの細かい順位づけには使えません。

集計方法と出典

駅の代表点から半径800メートルの円を描き、その中に代表点がある町丁・字等の人口を合算しています。町丁目は丸ごと入るか丸ごと外れるかのどちらかで面積で按分してはいません。円は道路や地形と関係なく機械的に引いたもので徒歩10分圏とは一致しません。

「令和2年国勢調査小地域集計」（総務省統計局）を加工して作成調査時点：令和2年（2020年）10月1日現在／取得日：2026-09-16対象範囲：東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県の町丁・字等加工：駅の代表点から半径800メートル以内に代表点がある町丁・字等の人口を合算し、15歳未満・15〜64歳・65歳以上の割合と、20代の割合にしています。分母は年齢が「不詳」の人を除いた人口です。秘匿処理で値が公表されていない町丁目は集計から外しています。ライセンス：政府標準利用規約（第2.0版）／クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際互換令和2年国勢調査小地域集計「年齢（5歳階級、4区分）別、男女別人口」 ↗
「令和2年国勢調査小地域（町丁・字等別）境界データ」（総務省統計局）を加工して作成調査時点：令和2年（2020年）／取得日：2026-09-16対象範囲：東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県の町丁・字等の境界加工：属性に入っている町丁目の代表点だけを使い、駅の代表点からの距離を測っています。同じ町丁目に複数の境界がある場合は重複フラグE1の地点を使い、町丁目ごとに一度だけ集計します。都県境を越える範囲も含めます。境界の形は加工していません。2026年9月28日に全掲載駅の集計を再検証しました。ライセンス：政府標準利用規約（第2.0版）／クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際互換令和2年国勢調査小地域（町丁・字等別）境界データ ↗
「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）をもとにTOKYO WHEREが作成調査時点：令和3年（2021年）12月31日時点／取得日：2026-09-28対象範囲：全国の鉄道駅加工：掲載駅と駅名が一致するレコードの位置を取り出し、その平均を駅の代表点としています。複数路線が乗り入れる駅では、各路線のホームの位置を平均した点になります。ライセンス：クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際（CC BY 4.0、2020年以降の鉄道データ）国土数値情報鉄道データ（駅） ↗