施設の位置：厚生労働省「医療情報ネットのオープンデータ」（PDL 1.0、データ時点：2026-06-01）。豊島区「公共施設一覧」公開CSV・2026年公園一覧（CC BY 4.0、データ時点：令和4年度公開CSV・現行公園一覧2026-03-02更新）。ライフコーポレーション公式店舗情報（公式店舗ページの事実情報を参照、データ時点：2026-10-17）。データ確認：2026-10-17。駅代表点は既存の国土数値情報由来データです。元資料から施設を選び、分類・直線距離を編集しています。

施設別の出典・データ時点・座標根拠は保存データに記録しています。掲載は網羅的ではなく、座標は入口位置とは限りません。

掲載データJSON / 保存済みの出典データ。

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PLATEAU / 建物の高さと配置

3Dで見る建物の高さと街並み

駅から

KANAMECHO / 800 M

北東南西

駅の代表点PLATEAU / TOKYO WHERE

ドラッグで回転。建物をタップして高さを確認できます。

街の高さと配置を読むための簡略3Dです。

3Dの見方と注意点

屋根の輪郭を高さ属性で立ち上げた簡略図です。地形・屋根の凹凸・樹木は再現していません。高さ不明は平面で表示します。

2025年度公開版を使用。モデルの作成日や属性調査年はそれ以前を含みます。データの時点・出典を確認

建物の高さは家賃や生活環境の良し悪しを示すものではありません。高さだけで日当たりや静かさは判断できません。取得・集計日：2026-09-22。

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要町駅の乗降客数です。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40,890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
東京地下鉄　8号線有楽町線	40,890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。

要町駅から半径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

50.3%

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。

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。

商業

14.0%

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。

住居

13.3%

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

6.8%

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。

もっとも広い「中高層住居専用」は、円のうち50.3%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	50.3%
近隣商業地域	15.6%
商業地域	14.0%
第一種住居地域	13.3%
第一種低層住居専用地域	6.8%

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。

国勢調査による要町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34,493世帯を集計しています。

1人世帯

65.8%

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

18.3%

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

15.9%

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65.8%です。掲載駅の中では、1人世帯の割合が高いほうです。

集計に入った町丁目は14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。

国勢調査による要町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、53,643人ぶんを集計しています。

15歳未満

8.2%

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

72.4%

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

19.3%

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19.3%です。掲載駅の分布では、中ほどの割合です。

20代は17.8%です。掲載駅の中では、20代の割合が高いほうです。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14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。要町駅周辺の町丁目ごとの差を見てください。

総合危険度

2〜3対象4町丁目の範囲

建物倒壊危険度

2〜3対象4町丁目の範囲

火災危険度

1〜4対象4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。

駅に近い順。ランクはいずれも5段階です。
町丁目	駅から	建物倒壊	火災	総合
豊島区要町１丁目	約278m	2	4	3
豊島区千早１丁目	約313m	3	2	3
豊島区高松１丁目	約316m	2	2	3
豊島区西池袋５丁目	約410m	2	1	2

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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千川東京都・豊島区

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池袋に近い地下鉄2系統の駅。駅前の道路と住宅街の距離を確かめて選びます。池袋東京都・豊島区

JR山手線JR埼京線JR湘南新宿ライン東京メトロ丸ノ内線東京メトロ有楽町線東京メトロ副都心線東武東上線西武池袋線

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一人暮らしが多い街該当38駅 20代が多い街該当41駅

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部屋探しと入居の準備

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内見で測っておきたい7か所

一人暮らしの冷蔵庫の選び方

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：2026-09-22

記事更新日：2026-10-31

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

2/5

買い物

4/5

外食

4/5

静かさ

3/5

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。

独自スコアの採点基準を見る

写真の出典・利用条件

写真：Kansai-good ／要町駅3番出入口（Wikimedia Commons）／ CC BY-SA 4.0。

原写真：Kanamecho-Station-Exit3-after-renewal.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。