駅の乗降客1万人あたり客室数、中央値20室 — 出店余地が残る全国20駅【2026】

ホテル用地の一次スクリーニングでは、いまも「駅から徒歩何分か」が最初の物差しになる。だが同じ徒歩5分でも、1日3万人が使う駅と66万人が使う駅では背後にある人の量がまったく違う。本稿は距離をいったん脇に置き、駅そのものの大きさ（乗降客数）を分母にした供給密度＝「乗降客1万人あたり客室数」という原単位で、全国の鉄道結節点を横断的にスクリーニングした。国土交通省 不動産情報ライブラリの駅別乗降客数（令和5年度）と、OTA上で販売が確認できる全国24,518施設・1,408,537室の在庫を突き合わせている。

既刊との線引きを先に示す。駅からの距離と単価の関係を測った既刊は駅からの距離とADRの関係を扱ったもので、本稿は距離を一切使わない。「スマートIC事業中50箇所、10km圏の客室は中央値1,130室」は高速道路インターチェンジを結節点として扱った。同じ「乗降客あたり客室ストック」を扱った「1日10万人の駅に客室は何室あるか — 主要43駅」は対象を大規模ターミナルに絞ったもので、本稿は乗降客2万人以上の全国1,033結節点まで母集団を広げ、昼夜比という機能軸を加えている。「立川・八王子・町田のホテル37軒4,160室」は多摩という特定サブリージョンの深掘りである。本稿はそのいずれでもなく、全国の鉄道駅を同一の原単位で並べる横断スクリーニングにあたる。

なぜ距離ではなく需要規模で切るのか — 原単位の作り方と母集団

やり方はきわめて素朴である。まず不動産情報ライブラリの駅別乗降客数（令和5年度）を全国から取得した。同データは事業者・路線ごとにレコードが分かれており、共同使用駅では同じ人数が複数事業者に重複計上される。そこで駅グループコード単位に束ね、重複コードが付いたレコードを除いたうえで事業者ごとの実数を合算した。全国9,075駅グループのうち、令和5年度の乗降客数が記載されているのは7,628駅である。

このうち1日あたり乗降客数2万人以上を1,163駅抽出し、中心が500m以内にある駅どうしを一つの「結節点」として統合した。梅田のように事業者ごとに駅名が分かれているケースを1点にまとめるためで、結果として1,033結節点になる。乗降客数は統合後の合算値、座標は乗降客数で加重した重心を用いた。

分子となる客室ストックは、OTA上で直近に販売が観測されている施設に限った。所在地情報のある24,518施設・1,408,537室が対象で、客室数が未登録の19施設は施設数には数えるが客室数には加えていない。旅館業の許可施設数（全国98,338施設）との差は、OTAに掲載されていない簡易宿所や休止中の施設が含まれないことによる。半径1kmを主指標、1.5kmを感度確認として、各結節点の中心からの直線距離で客室を集計した。1km圏に入った施設は延べで数えると重複するため、ユニークでは5,307施設・676,042室が本稿の分子に登場している。

都市規模帯で切ると、順序が直感と逆になる

まず定石どおり、三大都市圏中枢（東京23区・大阪市・名古屋市）／政令指定都市／県庁所在地／その他の4帯に分けて中央値と四分位を出した。ここでいう政令指定都市は三大都市圏中枢を除く18市、県庁所在地はそれ以外の県庁所在地31市を指す。

結果は直感と逆になる。もっとも原単位が高い、つまり鉄道の需要規模に対して客室が厚いのは県庁所在地（中央値568.2室）であり、もっとも薄いのは政令指定都市（同4.6室）だった。三大都市圏中枢は57.5室、その他は11.3室である。都市が大きいほど客室が厚い、という関係はまったく成立していない。

四分位の幅を見ると理由が見えてくる。三大都市圏中枢はQ1が0.0室、Q3が295.9室と、同じ帯のなかで両極に散らばっている。政令指定都市も同様にQ1は0.0室で、257結節点のうち108が半径1km圏に客室を持たない。一方の県庁所在地は25結節点のうち客室ゼロが3にとどまり、Q1でも135.9室ある。つまり都市規模帯は、駅の性格がばらつく容れ物にすぎない。大都市圏には中心業務地の駅と住宅地の駅が同居しており、両者を同じ帯で平均すると打ち消し合ってしまう。県庁所在地には比較対象となる住宅地の大駅がそもそも少ないため、中心駅だけが残って高い値が出る。

効いているのは駅の機能 — 昼夜比で切ると16倍の差が出る

そこで、駅の機能で切り直す。半径1km圏の従業者数（経済センサス）を同じ圏の居住人口（250mメッシュ推計・2025年）で割った昼夜比を使い、1.0以上を「来訪型（人を受け入れる駅）」、1.0未満を「通勤送出型（人を送り出す駅）」とした。就業データの収録がない結節点は判定から外し、鉄道・就業の両面で一定規模のある結節点（乗降客3万人以上かつ圏内従業者1.5万人以上）に絞ると、来訪型174・通勤送出型234が残る。

中央値は来訪型410.2室に対し通勤送出型25.2室で、16.3倍の開きがある。都市規模帯で出た4.6室〜568.2室という散らばりは、帯そのものの差ではなく、帯のなかに含まれる来訪型と通勤送出型の混ざり方の差だったことになる。実際、機能で切った差はすべての帯で成立している。

もう一つ、分布の上端にも意味がある。原単位が最も高いのは札幌のすすきの（5,531.8室）、大阪の長堀橋（4,178.9室）、福岡の中洲川端（3,764.5室）、名古屋の丸の内（3,422.0室）といった繁華街の地下鉄駅である。いずれも乗降客数は3万〜5万人台と中規模だが、1km圏には1万室前後が集まる。宿は鉄道の結節点ではなく歓楽・飲食の集積に寄って立地しており、鉄道規模を分母にすると極端に高い値が出る。原単位を横並びで読むときは、この繁華街型が上端に来る構造をあらかじめ織り込んでおきたい。

受け皿余地が残る20結節点 — 二軸とも中央値を下回る駅

来訪型174結節点のうち、乗降客1万人あたり客室数（中央値410.2室）と従業者1万人あたり客室数（中央値416.7室）の両方が中央値を下回る結節点を抽出した。乗降客数だけで見ると、通過・乗換の多い巨大ターミナルが機械的に上位へ来てしまう。そこで昼間の業務需要を直接測る従業者数を第二の分母に置き、両軸で薄い結節点だけを残している。両軸の相対値の合計が小さい順に、三大都市圏中枢とそれ以外に分けて上位10ずつを示す。

表A：三大都市圏中枢（東京23区・大阪市・名古屋市）

表B：政令指定都市・県庁所在地・その他

1.5kmまで広げても薄いのはどこか — 感度確認

半径1kmという切り方は、隣接する集積を切り落とす。そこで1.5kmでも同じ計算を行い、来訪型中央値を上回るまで回復するかを確認した。20結節点のうち18が1.5kmでも中央値を下回ったままで、回復したのは名古屋市の鶴舞（7.0室→626.8室）と千葉市の千葉みなと（155.1室→467.9室）の2つだけである。鶴舞は1.5km圏に栄の客室集積が入り、千葉みなとは千葉駅周辺の集積が入るため、1km圏の薄さは「隣に厚い集積がある」ことの裏返しだった。

横浜の内訳は象徴的である。1日196万人という国内屈指の乗降客数を持ちながら、半径1km圏の客室は17施設3,288室にとどまる。1.5kmまで広げても4,171室で、原単位は21.3室と来訪型中央値の20分の1程度である。みなとみらい方面の大型施設は駅の重心から1.5kmを超えて分布しており、横浜駅そのものの徒歩圏は、鉄道規模から想定される水準に対してまだ受け皿の余地が大きいと読める。大宮も同様で、新幹線が停車し1日66万人が使う結節点でありながら1km圏は13施設2,659室、1.5kmでも3,109室である。

スクリーンの強度で候補は何結節点になるか — 二軸の感度

ここまでの抽出は「昼夜比1.0以上」かつ「乗降客・従業者の二軸とも中央値未満」という一組のしきい値で行っている。しきい値の置き方で候補の数と顔ぶれがどれだけ動くかを、来訪型と判定した173結節点（客室ゼロの1結節点は対数集計から除外）で確認した。以下はいずれも本稿の集計値からの再計算であり、新たな需要予測を置いたものではない。

スクリーン強度別の候補ポートフォリオ

絞り込みを強めると候補は15結節点まで減り、候補群の加重原単位も51.6室と低くなる。逆に幅広く拾うと86結節点・36万室規模の母集団になるが、加重原単位は97.7室まで上がって「薄さ」の切れ味は鈍る。本稿が20結節点まで絞れているのは、乗降客だけでなく従業者を第二の分母に置いた二軸のAND条件を使っているためで、乗降客の一軸だけで中央値未満を取ると86結節点が残る。原単位は単独で候補を確定させる指標ではない。

二軸しきい値マトリクス — 該当する来訪型結節点数

マトリクスを縦に読むと、昼夜比のしきい値を1.0から3.0へ上げても、原単位が20.5室未満の極端に薄い結節点は7から3にしか減らない。最も薄い層は昼間人口の厚い駅にそのまま残るということで、この層は就業需要の受け皿としての読み筋がぶれにくい。一方、原単位205.1室未満の層は64から28へ半減以下になり、しきい値の置き方に敏感である。用地の一次スクリーニングとして使うなら、極端に薄い層はしきい値を問わず候補に残し、中間層は昼夜比とセットで扱うのが実務的だろう。

価格と稼働から余地は裏づくか — 推定成約ADRと推定稼働率

供給が薄いことは、それだけでは投資機会を意味しない。需要が弱いために供給が積み上がっていない可能性があるからだ。そこで抽出20結節点の所在市区について、2026年7月の推定成約ADRと推定稼働率を確認した。

推定稼働率は18市区すべてが98.3〜99.5%のレンジに収まった。OTA上に出された在庫が7月時点でほぼ消化されている状態で、市区間の差はほとんどつかない。過去月の推定稼働率は在庫の取り下げも含めて上振れするため、この指標は市区の優劣を測る物差しとしては使えない。一方で、抽出したどの市区でも既存の客室が売れ残ってはいないことは確認できる。供給が薄いのは需要が弱いからではない、という点は押さえられる。

価格面では市区によって水準がはっきり分かれる。渋谷区22,000円（N=34施設）、横浜市西区20,300円（N=17施設）、目黒区16,000円（N=10施設）が上位で、刈谷市5,900円（N=8施設）、広島市西区6,700円（N=5施設）が下位にあたる。前年同月比では横浜市西区が+12.3%、目黒区が+18.9%、船橋市が+15.6%と伸びており、薄い供給と上昇する単価が重なっている市区が存在する。逆にさいたま市大宮区は−17.4%、吹田市は−16.3%と前年から水準を下げており、同じ「原単位が低い」でも価格の追い風の有無は分かれる。用地取得の優先順位を付けるなら、原単位・従業者密度に加えてこの単価トレンドを重ねるのが実務的だろう。

来訪型174結節点の地理的な広がり

来訪型と判定した174結節点を、原単位の水準で色分けして地図に落とした。円の大きさは1日あたり乗降客数、色は乗降客1万人あたり客室数の水準を示す。濃い青ほど原単位が低く、鉄道規模に対する受け皿余地が大きい結節点である。

分布を見ると、原単位が低い結節点は首都圏の環状方向と臨海部、および中京圏の工業都市に集まりやすい。逆に札幌・仙台・広島・福岡・那覇といった地方中枢都市の中心駅は、鉄道規模が中規模であるぶん原単位が高く出る。国際会議の開催が伸びている地方都市で客室ストックが議論になる局面でも、鉄道規模を分母にした原単位では地方中枢はむしろ厚い側に位置する、という点は覚えておきたい。

読み解く際の6つの注意

まとめ — 用地スクリーニングに原単位を一列足す

全国1,033結節点で見ると、乗降客1万人あたり客室数の中央値は20.4室、四分位は0.0室〜129.1室と極端に散らばる。この散らばりは都市規模帯では説明できず、駅の機能（昼夜比）で切ると来訪型410.2室・通勤送出型25.2室と16.3倍の差が現れ、しかもその差は4つの帯すべてで成立していた。用地の一次スクリーニングで乗降客数を使うなら、都市規模ではなく昼間人口の受け入れ量とセットで見るべき、というのが本稿の結論である。

そのうえで、乗降客数と従業者数の両方を分母にして薄い結節点を抽出すると20が残り、うち18は半径を1.5kmに広げても薄いままだった。横浜・大宮・高田馬場・新木場・立川・小田原・八王子・刈谷といった結節点は、鉄道と昼間就業の規模に対して受け皿の余地が構造的に残っている。既存の客室はOTA掲載在庫ベースで7月時点ほぼ消化されており、需要が弱いために供給が薄いわけではない。あとは用地の出方と単価トレンドを重ねて、どこから当たるかを決める段階になる。

本稿の原単位は、駅距離やエリアADRといった既存の物差しを置き換えるものではない。むしろ価格帯のホワイトスペース分析や圏内客室ストックの積み上げと組み合わせて、候補地リストに一列足す使い方が向いている。

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