南浦和
埼玉県・さいたま市南区京浜東北線で都心へ、武蔵野線で東西へ移動する人の候補です。浦和との違いは速達路線と普段の移動先から比べます。
6.3万円1R/1K目安
35分主要6勤務地の最短（池袋）
2路線利用可能
JR京浜東北線JR武蔵野線
南浦和の詳細を見る 2駅比較 / 家賃・通勤・暮らし
南浦和vs蕨
この2駅の違い
南浦和は武蔵野線も使う人、蕨は京浜東北線を基本にして駅周辺の店で暮らしたい人の候補です。都心側にあるという位置だけでなく、普段使う路線の数が違います。
決め手東西方向の移動で武蔵野線を使う頻度と、毎日の買い物から自宅への道を比べます。蕨の東口側では川口市の住所も含まれるため自治体の情報も確認してください。
検索条件を確認しています。
数字で比べる
家賃と通勤の基本データ
| 項目 | 南浦和 | 蕨 |
|---|---|---|
| 1R/1K家賃目安駅徒歩、築年数、専有面積で変わる目安です。 | 6.3万円 | 6.3万円 |
| 1DK/1LDK家賃目安同棲や在宅勤務を考える場合の参考値です。 | 8.7万円 | 8.3万円有利 |
| 主要勤務地への最短通勤掲載した主要勤務地6つの最小値です。駅によって到着先が異なるため、優劣は判定しません。 | 35分 | 30分 |
| 主要勤務地6つの平均通勤各駅の掲載値の平均です。到着時間帯などの条件が揃わない場合は優劣を判定しません。 | 44.2分 | 40.8分 |
| 乗り換えなしで通える主要勤務地毎日の負担は所要時間だけでなく乗り換え回数でも変わります。 | 3か所 | 3か所 |
| 利用可能路線路線が多いほど、遅延時や勤務地が変わったときの選択肢が増えます。 | 2路線有利 | 1路線 |
家賃は街を比べるための目安です。駅からの距離、築年数、専有面積、建物種別を揃えると、2駅の差を読み取りやすくなります。
主要勤務地別
勤務地ごとの経路と所要時間
到着時間帯・経路の選び方・待ち時間の条件を揃えて確認した場合だけ、時間差を比較します。条件が揃わない分数は掲載経路の参考値です。
| 主要勤務地 | 南浦和 | 蕨 |
|---|---|---|
| 東京丸の内・八重洲・日本橋方面掲載条件の参考値 | 45分乗換なし 京浜東北線で東京。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差41分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） | 40分乗換なし 京浜東北線で東京。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差38分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） |
| 新宿西新宿・新宿三丁目・都庁前方面掲載条件の参考値 | 40分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差13分）→乗換・待ち8分＋埼京線16分で新宿（乗換以降は編集目安） | 35分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差10分）→乗換・待ち8分＋埼京線16分で新宿（乗換以降は編集目安） |
| 渋谷渋谷・神泉・表参道方面掲載条件の参考値 | 45分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差13分）→乗換・待ち8分＋埼京線22分で渋谷（乗換以降は編集目安） | 40分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差10分）→乗換・待ち8分＋埼京線22分で渋谷（乗換以降は編集目安） |
| 品川港南・高輪・田町方面掲載条件の参考値 | 55分乗換なし 京浜東北線で品川。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差55分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） | 55分乗換なし 京浜東北線で品川。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差52分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） |
| 新橋汐留・虎ノ門・内幸町・日比谷方面掲載条件の参考値 | 45分乗換なし 京浜東北線で新橋。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差45分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） | 45分乗換なし 京浜東北線で新橋。JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差42分を5分単位切り上げ（到着側の停車を含む） |
| 池袋東池袋・西池袋・サンシャイン方面掲載条件の参考値 | 35分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差13分）→乗換・待ち8分＋埼京線10分で池袋（乗換以降は編集目安） | 30分乗換1回 京浜東北線で赤羽（JR公式2026年10月掲載版・平日725Bの発車時刻差10分）→乗換・待ち8分＋埼京線10分で池袋（乗換以降は編集目安） |
到着時間帯・経路選択・待ち時間などの条件を揃えて確認できた場合だけ、時間差を比較します。その場合も2分以内の差は「同等」として扱います。通勤データの基準月: 南浦和は2026-10、蕨は2026-10
2駅の概要と使える路線
蕨
埼玉県・蕨市東西の商店を普段使いし、京浜東北線で都心へ通いたい人の候補です。東口側では川口市の住所も含めて生活圏を見ます。
6.3万円1R/1K目安
30分主要6勤務地の最短（池袋）
1路線利用可能
JR京浜東北線
蕨の詳細を見る 着席・混雑・運休時の経路
南浦和蕨
座れるか
南浦和
始発便を探す場合も、発車時刻と並ぶ時間を確認します。南浦和から必ず座れるという前提にはしません。
蕨
途中駅から乗る京浜東北線は朝に立つ想定です。南浦和始発の便でも蕨からの着席を前提にしません。
朝の混雑
南浦和
京浜東北線と武蔵野線の乗換が重なる駅です。改札へ着く時刻だけでなくホームまでの移動を含めます。
蕨
東京方面への直通便と、赤羽での乗換を含む便を分けて比較します。赤羽のホーム間移動と待ち時間も必要です。
遅れたとき
南浦和
武蔵野線で別路線の駅へ出る選択肢がありますが、都心への直行と同じ時間で代替できるとは限りません。
蕨
蕨駅では他路線に直接乗り換えられません。バスで別駅へ向かう場合は発車間隔と経路を確認します。
物件の条件と家賃
南浦和
部屋と駅徒歩の条件を揃える
東口側と文蔵方面で同じ間取り・築年数の部屋を並べ、普段使うホームまでの徒歩も比べます。
内見で住所と帰り道を確かめる
浦和と比較する際は駅名の近さだけで揃えず、乗る路線と買い物先を明確にします。住所別の浸水想定も確認してください。
蕨
部屋と駅徒歩の条件を揃える
西川口・南浦和と同じ間取り・築年数で比べ、東西それぞれの買い物の寄り道も見ます。
内見で住所と帰り道を確かめる
募集の住所が蕨市か川口市かを確認し、該当自治体の浸水想定を調べます。幹線道路沿いでは室内の音も確認します。
項目別スコア
街の性格の違い
評価軸南浦和蕨
家賃
5/5
5/5
買い物
4/5
4/5
外食
3/5
4/5
静かさ
3/5
3/5
治安感
3/5
3/5
災害面
3/5
2/5
街の楽しさ
3/5
3/5
左が南浦和、右が蕨です。スコアは掲載駅どうしを比べた5段階の独自評価です。実際の感じ方には個人差があります。
公的データ
公的データで比べる
印象だけでは分かりにくい2駅の差を、国や自治体の公開データでも見てみます。出典と取得日を各項目に添えました。
駅の規模
国土交通省が集めた、1日あたりの乗降客数を並べて見られます。
国土交通省が集めた2024年度の乗降客数で駅の規模を比べます。
南浦和蕨
1日あたりの乗降客数
南浦和
約11.1万人
蕨
約11.2万人
数えた事業者の数
南浦和
1社
蕨
1社
南浦和の内訳は東日本旅客鉄道武蔵野線が110,620人です。蕨は東日本旅客鉄道東北線が111,724人です。
南浦和：出典の路線名は「武蔵野線」ですが、JR南浦和駅の重複を除いた値を採用しています。武蔵野線だけの利用者数ではありません。
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圏で並べて見られます。
各駅から半径800メートルの用途地域を、面積の割合で並べました。TOKYO WHEREの独自スコアとは別のデータです。良し悪しではなく、建てられる建物と街の成り立ちの違いを見てください。
南浦和蕨
中高層住居専用
南浦和
25.3%
蕨
9.9%
住居
南浦和
50.7%
蕨
55.0%
近隣商業
南浦和
7.5%
蕨
18.6%
商業
南浦和
15.1%
蕨
16.8%
用途地域の指定なし
南浦和
1.4%
蕨
0.0%
区分ごとに何が建てられるかは南浦和と蕨の街詳細で説明しています。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並べて見られます。
国勢調査による世帯構成の比較です。各駅から半径800m以内に代表点がある町丁目を集計しています。
南浦和蕨
1人世帯
南浦和
43.2%
蕨
54.8%
2人世帯
南浦和
25.3%
蕨
23.1%
3人以上の世帯
南浦和
31.5%
蕨
22.1%
南浦和の1人世帯は43.2%、蕨は54.8%です。世帯構成には差がありますが、募集中の物件や店の数を直接示すものではありません。
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並べて見られます。
国勢調査による年齢構成の比較です。各駅から半径800m以内に代表点がある町丁目を集計しています。
南浦和蕨
15歳未満
南浦和
13.5%
蕨
9.5%
15〜64歳
南浦和
68.8%
蕨
68.0%
65歳以上
南浦和
17.7%
蕨
22.4%
20代（15〜64歳の内数）
南浦和
12.2%
蕨
15.4%
南浦和の65歳以上は17.7%、蕨は22.4%です。年代の構成には差がありますが、生活時間や街の雰囲気まで決める数字ではありません。
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） ↗
PLATEAU / 建物の高さと配置
街並みを3Dで見比べる
同じ半径・同じ初期角度で駅前から住宅地への広がりを比べられます。各地図は個別に回転できます。
両駅とも
PLATEAU / 建物の高さと配置
南浦和
MINAMI-URAWA / 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。
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
さいたま市2025年度モデルと、外周の川口市2024年度モデルを使います。属性調査年は2021年・2022年または不明です。京浜東北線と武蔵野線のホーム間の移動は図に含まれません。 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：2026-09-19。
PLATEAU / 建物の高さと配置
蕨
WARABI / 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。
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。
2024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
2024年度公開モデルで属性調査年は2022年・2024年または不明です。行政区の境界や商店の営業状況は示していません。家の住所による生活条件は別に確認してください。 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：2026-09-19。
公開年度や輪郭の種類は駅ごとに異なる場合があります。高さだけで日当たり・静かさ・住みやすさは判断できません。
判断
どちらを選ぶか
南浦和を選ぶなら
- 利用できる路線：JR京浜東北線・JR武蔵野線
- 災害面の独自スコア：南浦和 3点／蕨 2点
向いている人: 武蔵野線も使う人、都心へ京浜東北線で通いたい人
向いていない人: 駅前で大型店を何軒も巡る買い物や、夜遅くまでの娯楽を毎日の中心にしたい人。
蕨を選ぶなら
- 外食の独自スコア：蕨 4点／南浦和 3点
- 東西の商店を普段使いし、京浜東北線で都心へ通いたい人の候補です。東口側では川口市の住所も含めて生活圏を見ます。
向いている人: 生活の買い物と都心通勤を重視する人、駅周辺を歩いて部屋を選ぶ人
向いていない人: 複数路線を駅前で使いたい人、駅前の飲食店や車の通行を避けたい人
注意点
どちらにも確認したいこと
南浦和
- 上野東京ライン・湘南新宿ラインは停車しない
- 乗換と出口までの徒歩を確認
蕨
- 別路線への直接の乗換はない
- 駅前のにぎわいと住宅地の道を確認
ほかの比較
この2駅を含む比較
記事更新日：
候補を決めたら
物件と駅周辺を確かめる
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南浦和の写真の出典・利用条件
写真：Mister0124 ／ 南浦和駅東口（Wikimedia Commons） ／ CC BY-SA 4.0。
原写真：JR Minami-Urawa Station East Exit.jpg
サイズ変更・WebP変換・表示時のトリミングを適用しています。加工後の写真も上記の利用条件で提供します。
蕨の写真の出典・利用条件
写真：Nyao148 ／ 蕨駅東口（Wikimedia Commons） ／ CC BY-SA 3.0。
原写真：Warabi-Sta-E.JPG
サイズ変更・WebP変換・表示時のトリミングを適用しています。加工後の写真も上記の利用条件で提供します。