座れるか
準急に乗れることと座れることは別です。朝は立つ前提にして、乗る便の待ち時間を含めます。
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上板橋
図書館や公園、科学館を普段の行き先にしたい人に向く駅です。南口では再開発が進んでいるため、現在使える施設と将来の街の計画を分けて選ぶことが大切です。
利用できる主な路線
7.7万円1R/1K目安1DK/1LDK: 10.7万円
10分主要勤務地への最短目安
1路線利用可能路線
日常の店と公園を使う住宅街街タイプ
間取り別の家賃・出典・探し方
7.7万円1R/1K目安（7.23〜8.13万円）
10.7万円1DK/1LDK目安（9.38〜12.07万円）
- 掲載駅の中では、中ほどの家賃帯です。
- 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。
- 城北中央公園に寄せる場合も、駅までの実際の道順を揃えて比べます。公園の入口と駅の両方へ歩くと生活の距離が分かります。
- 北側と南側を同じ駅徒歩だけでまとめず、食品店から帰る道、線路や大通りを渡る場所を確認してください。
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
- 7.23万円
- 1K
- 8.13万円
- 1DK
- 9.38万円
- 1LDK
- 12.07万円
アットホーム 上板橋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：2026-09-20／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
使う駅と生活圏から絞る
城北中央公園に寄せる場合も、駅までの実際の道順を揃えて比べます。公園の入口と駅の両方へ歩くと生活の距離が分かります。
帰り道まで含めて比べる
北側と南側を同じ駅徒歩だけでまとめず、食品店から帰る道、線路や大通りを渡る場所を確認してください。
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。
上板橋の良い点と注意点
向いている人
- 池袋への通勤と公園のある生活を両立したい人
- 大型の繁華街より日常の店を使う人
良い点
- 池袋方面の準急が利用できる
- 駅周辺で日常の買い物を組み立てやすい
- 南側から城北中央公園へ歩く選択肢
注意点
- 新宿・渋谷方面は池袋で乗換が基本
- 公園寄りの部屋では駅までの距離も増える
向いていない人
- 工事による駅前の変化が少ない住環境を優先する人
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。
池袋東池袋・西池袋・サンシャイン方面
10分乗換なし東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）。5分単位切り上げ（基準月：2026-09）新宿西新宿・新宿三丁目・都庁前方面
30分乗換1回東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）→乗換・待ち8分＋JR山手線9分で新宿（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-09）東京丸の内・八重洲・日本橋方面
35分乗換1回東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）→乗換・待ち8分＋丸ノ内線17分で東京（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-09）渋谷渋谷・神泉・表参道方面
35分乗換1回東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）→乗換・待ち8分＋JR山手線16分で渋谷（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-09）品川港南・高輪・田町方面
50分乗換1回東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）→乗換・待ち8分＋JR山手線29分で品川（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-09）新橋汐留・虎ノ門・内幸町・日比谷方面
55分乗換1回東武東上線の平日朝の準急で池袋まで10分（公式列車詳細の到着時刻差、起点の停車時間を含む一例）→乗換・待ち8分＋JR山手線34分で新橋（乗換以降は編集目安）（基準月：2026-09）朝の混雑
池袋到着後にJRや地下鉄へ移る人は、改札間の移動まで試してください。掲載目安は全経路の実測ではありません。
遅れたとき
別路線へ切り替えるには駅間の移動が必要です。公園側の住まいでも氷川台まで毎日歩けるとは限らないため、地図と現地で判断します。
読み物メモ
平和公園の図書館と変化する上板橋駅前
上板橋の北側には、本を読む、体を動かす、科学に触れる場所が近接しています。南側の駅前も整備が進んでおり、暮らしの拠点を選ぶ際には今と将来を区別したい街です。
大学寄宿舎の跡から生まれた平和公園
板橋区平和公園は旧東京教育大学寄宿舎の跡地に整備され、1986年に完成しました。名前は区の平和都市宣言にちなんでおり、園内には平和を伝える施設や広場があります。駅近くにまとまった敷地が残る背景には、以前の土地利用があります。
2021年には園内に中央図書館が開館しました。公園と別の遠い場所へ移動せずに、本を借りる用事と散歩を組み合わせられる配置です。天候や家族の予定によって屋内外の過ごし方を変えたい人には、施設の近さが役立ちます。
絵本館と科学館のある休日
中央図書館にはいたばしボローニャ絵本館が入り、海外の絵本やボローニャとの交流に関する展示に触れられます。一般の本を借りるだけでなく、絵や異なる言語の本を楽しむ目的でも通える図書館です。
近くには教育科学館もあります。区が公園・中央図書館・教育科学館をまとめて地域の資源として挙げているように、単独の施設一つではなく、近い範囲に休日の行き先が複数あることが上板橋の特徴です。
南口の再開発と現在の生活圏
南口駅前では再開発が進み、2026年に周辺のまちづくりビジョンも策定されました。完成後の街路や建物への期待と、いま利用できる道・店舗は分けて捉える必要があります。駅前に近い部屋を選ぶ場合は、工事期間中の歩行経路や作業音が条件になります。
住んだ人の口コミ
上板橋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上板橋駅の乗降客数です。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5.1万人51,233人（乗り降りの合計）| 事業者・路線 | 1日あたり |
|---|---|
| 東武鉄道 東上本線 | 51,233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。
上板橋駅から半径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
36.6%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
21.9%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。
近隣商業
15.6%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。
準工業
14.8%住宅と工場が混ざる区分です。住宅も建てられますが、環境に大きな影響のない工場も建てられます。
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
2.8%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。
工業
1.1%工場が優先される区分です。工業地域には住宅も建てられますが、工業専用地域には建てられません。
もっとも広い「中高層住居専用」は、円のうち36.6%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 | 半径800m圏に占める割合 |
|---|---|
| 第一種中高層住居専用地域 | 36.6% |
| 第一種住居地域 | 20.9% |
| 近隣商業地域 | 15.6% |
| 準工業地域 | 14.8% |
| 第一種低層住居専用地域 | 7.3% |
| 商業地域 | 2.8% |
| 工業地域 | 1.1% |
| 第二種住居地域 | 1.0% |
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。
国勢調査による上板橋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21,397世帯を集計しています。
1人世帯
56.6%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
21.7%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
21.7%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56.6%です。掲載駅の中では、1人世帯の割合がやや高めです。
集計に入った町丁目は11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。
国勢調査による上板橋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、37,291人ぶんを集計しています。
15歳未満
9.8%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
65.9%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
24.3%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24.3%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14.9%です。掲載駅の分布では、中ほどの割合です。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11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） ↗
地域危険度
東京都の調査による、駅周辺の町丁目のランクを見られます。
東京都が公表している町丁目別のランクです。TOKYO WHEREの独自スコアとは別の調査です。数字の向きも逆で5に近いほど危険度が高いことを表します。上板橋駅周辺の町丁目ごとの差を見てください。
総合危険度
1〜3対象6町丁目の範囲建物倒壊危険度
2〜3対象6町丁目の範囲火災危険度
1〜3対象6町丁目の範囲表は横にスクロールすると、建物倒壊・火災・総合のランクまで見られます。
| 町丁目 | 駅から | 建物倒壊 | 火災 | 総合 |
|---|---|---|---|---|
| 板橋区上板橋１丁目 | 約246m | 2 | 3 | 3 |
| 板橋区常盤台４丁目 | 約292m | 2 | 2 | 2 |
| 板橋区上板橋３丁目 | 約292m | 2 | 2 | 2 |
| 板橋区上板橋２丁目 | 約313m | 2 | 1 | 1 |
| 板橋区桜川３丁目 | 約429m | 2 | 2 | 2 |
| 板橋区中台１丁目 | 約458m | 3 | 3 | 3 |
駅から500メートル以内に代表点がある町丁目を対象にしています。町丁目の形は考慮していないため、実際に含まれる範囲はこれより広くなります。
東京都が市街化区域の町丁目単位で相対評価したランクです。数字が大きいほど、都内の他の町丁目と比べて危険度が高い評価であることを示します。建物や住所ごとの安全性を示すものではないため、実際の検討では最新のハザードマップと自治体の資料をあわせて確認してください。
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。
- 「地震に関する地域危険度測定調査（第9回）地域危険度一覧」（東京都都市整備局）をTOKYO WHEREが加工して作成調査時点：第9回・2022年9月公表／取得日：2026-09-28対象範囲：東京都内の市街化区域5,192町丁目加工：町丁目ごとのランクのうち、駅周辺にあたるものを抜き出し、最小値と最大値を範囲として集計しています。ランクの数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）地震に関する地域危険度測定調査（第9回）地域危険度一覧 ↗
- 大字・町丁目位置参照情報 国土交通省（編集・加工：TOKYO WHERE）調査時点：令和7年（2025年）版／取得日：2026-09-28対象範囲：東京都の大字・町丁目5,390件の代表点座標加工：町丁目の代表点座標のみを利用し、駅からの距離の算出に使っています。座標値は変更していません。ライセンス：位置参照情報 利用約款（出典の明記と、編集・加工責任者の併記を求めています）大字・町丁目レベル位置参照情報（東京都） ↗
- 「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） ↗
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出典・更新情報
データ更新
編集・集計：TOKYO-WHERE運営
家賃・通勤は比較用の目安です。データの見方
家賃確認日：2026-09-20
記事更新日：
公的データの調査時点・取得日
地域危険度：第9回・2022年9月公表／取得 2026-09-28
用途地域：令和元年（2019年）度／取得 2026-09-28
駅の乗降客数：令和6年度（2024年度）／取得 2026-09-28
世帯人員構成：令和2年（2020年）10月1日現在／取得 2026-09-16
年齢層：令和2年（2020年）10月1日現在／取得 2026-09-16
TOKYO WHEREの独自スコア
口コミの星・公的統計とは別に、編集上の基準で付けた評価です。
項目別スコア
家賃
3/5
買い物
4/5
外食
3/5
静かさ
4/5
治安感
3/5
災害面
3/5
街の楽しさ
3/5
独自の5段階評価。数字が大きいほど、その項目が強い傾向です。
写真の出典・利用条件
写真：Asanagi ／ 上板橋駅北口（Wikimedia Commons） ／ CC0 1.0。
原写真：Kami-Itabashi Station north entrance 2022-11-13.jpg
サイズ変更・WebP変換・トリミングと、表示時の暗いオーバーレイを適用しています。加工後の写真も上記の利用条件で提供します。