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田無

田無は、北口のアスタで食材を選び、南口の中央図書館や向台の公園も使いたい人の候補です。青梅街道の宿場から続く商業地と、石神井川を渡った先の住宅地では日々の歩き方が異なります。買い物先の近さに加え、自宅へ帰る方向と坂の位置まで比べると選びやすくなります。

利用できる主な路線

西武新宿線

5.3万円1R/1K目安1DK/1LDK: 8.3万円

28分主要勤務地への最短目安

1路線利用可能路線

商業のまとまった郊外の中心駅街タイプ

間取り別の家賃・出典・探し方

5.3万円1R/1K目安（5.01〜5.58万円）

8.3万円1DK/1LDK目安（7.19〜9.45万円）

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。

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: 5.01万円
1K: 5.58万円
1DK: 7.19万円
1LDK: 9.45万円

田無駅の駅別家賃相場。物件種別・駅徒歩・築年数を追加指定しない状態。

取得日：2026-09-03／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 ↗

家賃帯ごとの狙い方

1R/1Kの比較基準

駅周辺の採用相場は5.3万円目安です。募集物件の底値や、この予算で借りられる部屋を示すものではありません。駅徒歩・築年数・面積・管理費の扱いを揃えて比べます。

1DK/1LDKの比較基準

駅周辺の採用相場は8.3万円目安です。広さを優先するなら、同じ間取りと面積の募集条件を確認します。駅から離れた物件は買い物の寄り道と徒歩も加えます。

前半は1R/1K、最後は1DK/1LDKの家賃相場を基準にしています。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。

田無の良い点と注意点

向いている人

家賃を優先する人
広い部屋を探している人

良い点

快速急行と急行が停まる
駅前に商業施設と商店街の両方がある
掲載駅の中でも家賃を抑えやすい

注意点

新宿までは乗り換えが要る
駅から離れるとバス便が前提になる

向いていない人

駅前の買い物先と広い公園の両方へ、坂や駅の反対側への移動を避けて短く歩きたい人。

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。

新宿西新宿・新宿三丁目・都庁前方面

28分乗換1回高田馬場乗換目安（基準月：2026-07）

池袋東池袋・西池袋・サンシャイン方面

29分乗換1回高田馬場・山手線乗換目安（基準月：2026-07）

渋谷渋谷・神泉・表参道方面

35分乗換1回高田馬場・山手線目安（基準月：2026-07）

東京丸の内・八重洲・日本橋方面

41分乗換1回高田馬場・東西線経由目安（基準月：2026-07）

品川港南・高輪・田町方面

47分乗換1回高田馬場・山手線目安（基準月：2026-07）

新橋汐留・虎ノ門・内幸町・日比谷方面

48分乗換1回高田馬場・山手線目安（基準月：2026-07）

座れるか

出勤する時刻に使う便の種別と行先を確認します。着席を前提にせず、高田馬場での乗換・待ち時間を加えて勤務先まで比べます。

朝の混雑

高田馬場方面へ利用する便の車内の様子を確認します。掲載の新宿目安は高田馬場での乗換を含むため、実際の乗車時間とホーム移動・待ち時間を分けて考えます。

遅れたとき

西武新宿線と、バスで向かうJR中央線などの運行状況を確認します。迂回なら、バス停までの徒歩と待ち時間、勤務先までの乗り換えを加えて比べます。

読み物メモ

青梅街道の宿場から続く田無の買い物と暮らし

田無の買い物の中心は北口のアスタですが、商業地としての歴史は鉄道の開通より前へさかのぼります。青梅街道の宿場から駅前商店街へ、さらに再開発ビルへと店の集まる場所が変わってきました。南口には図書館があり、その先の向台へ進むと石神井川を渡る道になります。

青梅街道と駅前商店街のつながり

江戸時代の田無は、青梅街道を行く人や馬が立ち寄る宿場でした。明治以降も周囲の人々が買い物に集まる場所として発展し、住宅が増えると田無駅から青梅街道へ続く駅前商店街がにぎわうようになりました。現在の駅前だけでなく、街道沿いまで目を向けると街の広がりが分かります。

駅から青梅街道を目指す道には、買い物の歴史が重なっています。北口の便利さを一棟の商業施設だけで捉えず、街道へ向かう通りも含めて考えると、毎日の寄り道先を探しやすくなります。街道沿いに住む場合は、駅前の店までの近さと道路に面する住環境を別々に比べます。

商店街の跡地に生まれたアスタ

1995年に開業したアスタは、駅前商店街の跡地を含む北口再開発によって生まれました。いまも地下には青果・精肉・鮮魚・惣菜などの専門店が並びます。食材を店ごとに選んだり、料理を休みたい日におかずを買ったりと、日々の食事を組み立てやすい売場です。

上階には飲食店もあり、食品の買い出しと外食を使い分けられます。屋内で複数の店を回れることは、雨の日や荷物が増える日の利点です。一方、南口側の住まいへ帰る人には北口への寄り道が加わります。駅からの距離に、いつもの食品売場を経由する道も足して考えます。

南口の図書館で本を選ぶ

西東京市の中央図書館は、南口から田無庁舎の隣へ向かった場所にあります。田無公民館と併設され、地域や行政の資料を扱う部屋も設けられています。買い物の中心が北口にあるのに対し、南口には本を借りたり地域のことを調べたりする行き先があります。

帰宅途中に予約した本を受け取り、休みの日にゆっくり選び直す暮らしもできます。北口で買い物をして南口で本を借りるなら、駅の両側を日常的に使うことになります。図書館に近い南町の住まいと、アスタを通って帰れる北側の住まいでは、同じ駅でも用事の済ませ方が変わります。

石神井川を渡って向台の公園へ

南口側から市役所通りをさらに南へ進むと、石神井川を渡り、坂を上がった先に田無市民公園があります。タコ形のすべり台で知られ、隣には体育館やグラウンドがあります。駅前の買い物とは別に、歩くことや運動を休日の目的にできる場所です。

向台方面は、駅からの距離だけでなく川を挟む高低差も暮らしに関わります。重い食品を持つ日や自転車に乗る日には、坂の位置によって負担が変わります。食材を選ぶ楽しみと身近な公共施設を求める人に向き、駅前の大きな商業施設から公園まで平坦に短く歩きたい人は住む場所を絞る必要があります。

平日の帰り道

北口のアスタ地下で食材や惣菜を選べます。南口へ帰る場合は、食品を買った後に駅を越える経路まで含めて住まいを比べます。

休日の過ごし方

南口の中央図書館で本を選び、歩く日には石神井川の先の田無市民公園へ足を延ばせます。公園までの道には坂があります。

遅い時間に帰る日

アスタの食品売場と飲食店では終了時刻が異なります。バスを使う住まいは最終便も確認し、歩いて帰る場合の道のりを見ておきます。

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田無駅の乗降客数です。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6.8万人68,058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
西武鉄道　新宿線	68,058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。

田無駅から半径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。

低層住居専用

43.0%

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。

中高層住居専用

18.6%

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

17.4%

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

13.5%

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

4.4%

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

2.6%

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。

準工業

0.5%

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。

もっとも広い「低層住居専用」は、円のうち43.0%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
第一種低層住居専用地域	43.0%
第一種住居地域	14.0%
近隣商業地域	13.5%
第一種中高層住居専用地域	12.7%
第二種中高層住居専用地域	5.9%
商業地域	4.4%
準住居地域	2.7%
工業地域	2.6%
第二種住居地域	0.7%
準工業地域	0.5%

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。

国勢調査による田無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13,785世帯を集計しています。

1人世帯

50.8%

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

24.2%

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

24.9%

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50.8%です。1人世帯と2人以上の世帯が、ほぼ半々です。

集計に入った町丁目は13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。

国勢調査による田無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、25,569人ぶんを集計しています。

15歳未満

10.4%

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

66.6%

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

23.0%

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23.0%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14.0%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13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。田無駅周辺の町丁目ごとの差を見てください。

総合危険度

1〜2対象7町丁目の範囲

建物倒壊危険度

1〜2対象7町丁目の範囲

火災危険度

1〜3対象7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
西東京市田無町４丁目	約219m	1	1	1
西東京市南町４丁目	約299m	2	3	2
西東京市南町５丁目	約344m	2	2	2
西東京市田無町２丁目	約425m	2	2	1
西東京市田無町５丁目	約430m	2	1	1
西東京市田無町３丁目	約444m	1	1	1
西東京市南町３丁目	約470m	2	2	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） ↗