吉川駅の一棟収益物件マーケットレポート
吉川駅周辺で売り出された一棟収益物件について、Urbalyticsが毎月集計している物件データ件数・単価の推移・埼玉県平均との比較です。最新の集計月は2026年8月です。
JREast-Musashino-line-JM20-Yoshikawa-station-building-south-20211105-140·LERK/CC BY-SA 4.0（トリミング）·Wikimedia Commons
吉川駅の一棟収益物件｜概要
#件数は吉川駅を最寄駅とする一棟収益物件の売出（売出中・成約を含む）です。解説はページ内の集計値から機械的に導いています。
一棟収益物件の期待利回りの推移
#期待利回り＝キャップレート。投資家がその物件に期待する収益性です。賃料が一定なら、利回りの低下は価格の上昇を意味します。
一棟収益／期待利回りの推移
期待利回り＝キャップレート。投資家がその物件に期待する収益性です。賃料が一定なら、利回りの低下は価格の上昇を意味します。
| 集計月 | 吉川駅 | 埼玉県 | 差（bps） | データ件数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 7.06 | — | 1 |
| 2026年7月 | — | 7.01 | — | 6 |
| 2026年6月 | 6.98 | 7.01 | −3bps | 10 |
| 2026年5月 | — | 7.10 | — | 6 |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：Urbalyticsが収集した売出情報（売出中・成約を含む）
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）。外れ値はIQR法で除外
- データ件数が少ない月（10〜30件程度）は、中央値もP20〜P80も1件の増減で動きます。各数値の隣にあるデータ件数と併せてご覧ください。
- 集計期間：2026年5月以降（物件種別ごとの集計が独立している期間）
一棟収益物件の売買価格・面積の推移
#総額はその物件を買うのにいくら必要かを、単価は高いか安いかを示します。どちらも他方の問いには答えません。面積はその二つの差を生む変数です。
一棟収益／売出価格・建物坪単価の推移
売出価格＝マーケットに公開されている価格の中央値。総額の水準を時系列で見ると、市場の値動きがつかめます。
建物坪単価＝売出価格 ÷ 建物面積。同じ広さあたりいくらで売り出されているかを示します（1坪＝約3.31㎡）。
売出価格
単位: 万円建物坪単価
単位: 万円/坪| 集計月 | 売出価格 吉川駅 | 売出価格 埼玉県 | 差（売出価格） | 建物坪単価 吉川駅 | 建物坪単価 埼玉県 | データ件数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 6,500 | — | — | 83.3 | 1 |
| 2026年7月 | — | 6,500 | — | — | 90.2 | 6 |
| 2026年6月 | 9,500 | 6,200 | +53.2% | 120.0 | 91.9 | 10 |
| 2026年5月 | — | 5,840 | — | — | 89.3 | 6 |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：Urbalyticsが収集した売出情報（売出中・成約を含む）
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）。外れ値はIQR法で除外
- データ件数が少ない月（10〜30件程度）は、中央値もP20〜P80も1件の増減で動きます。各数値の隣にあるデータ件数と併せてご覧ください。
- 集計期間：2026年5月以降（物件種別ごとの集計が独立している期間）
一棟収益／建物面積・土地面積の推移
建物面積＝売出中の物件の建物面積の中央値。建物坪単価が同じでも面積が広ければ総額は上がるため、価格の推移と併せて読む数値です。（1坪＝約3.31㎡）
土地面積＝売出中の物件の土地面積の中央値。容積坪単価の分母にあたる面積で、同じエリアでも区画の大きさが変わると総額は動きます。（1坪＝約3.31㎡）
建物面積
単位: 坪土地面積
単位: 坪| 集計月 | 建物面積 吉川駅 | 建物面積 埼玉県 | 差（建物面積） | 土地面積 吉川駅 | 土地面積 埼玉県 | データ件数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 66.9 | — | — | 59.1 | 1 |
| 2026年7月 | — | 66.9 | — | — | 59.2 | 6 |
| 2026年6月 | 98.5 | 67.1 | +46.7% | 89.1 | 60.0 | 10 |
| 2026年5月 | — | 64.3 | — | — | 60.0 | 6 |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：Urbalyticsが収集した売出情報（売出中・成約を含む）
- 面積：建物面積は延床（区分マンションは専有面積）、土地面積は登記地積
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）
- 単位：坪表示（1坪＝約3.31㎡）。価格の坪単価と掛け合わせられる単位に揃えています
一棟収益物件の賃貸募集賃料・面積の推移
#賃料（総額）＝月額賃料＋管理費等、賃料単価＝それを面積で割った値。売買価格と違い、賃料は実際に成立している支払額なので、利回りの分子として使えます。面積は総額と単価の差を生む変数です。
事務所・店舗／募集賃料（総額）・募集賃料単価の推移
募集賃料（総額）＝月額賃料＋管理費等の中央値。1戸あたりの支払額そのもので、面積の広さがそのまま効きます。
募集賃料単価＝（月額賃料＋管理費等）÷ 面積。募集中の物件から算出した、1㎡あたりの月額賃料です。
募集賃料（総額）
単位: 万円募集賃料単価
単位: 円/㎡| 集計月 | 募集賃料（総額） 吉川駅 | 募集賃料（総額） 埼玉県 | 差（募集賃料（総額）） | 募集賃料単価 吉川駅 | 募集賃料単価 埼玉県 | データ件数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 18.7 | — | — | 3,185 | 9 |
| 2026年7月 | 29.7 | 18.5 | +60.5% | 3,554 | 3,170 | 11 |
| 2026年6月 | 18.7 | 18.7 | ±0.0% | 3,043 | 3,126 | 13 |
| 2026年5月 | 14.0 | 18.0 | −22.2% | 2,436 | 3,073 | 17 |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：公開中の賃貸募集データ
- 賃料（総額）＝月額賃料＋管理費等。賃料単価＝それを専有・延床面積で割った値
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：賃料（総額）は中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）。賃料単価は平均賃料÷平均面積
事務所・店舗／募集面積の推移
募集面積＝募集中の物件の専有・延床面積の中央値。総額と単価の差を生む変数で、単価が同じでも面積が広ければ総額は上がります。
| 集計月 | 吉川駅 | 埼玉県 | 差 | データ件数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 65.6 | — | 9 |
| 2026年7月 | 79.2 | 65.0 | +21.8% | 11 |
| 2026年6月 | 70.1 | 65.7 | +6.7% | 13 |
| 2026年5月 | 54.0 | 63.1 | −14.4% | 17 |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：公開中の賃貸募集データ
- 面積＝専有・延床面積
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）
一棟収益物件の在庫数の推移
#データ件数は市場の厚みです。件数が減れば選べる物件が減り、増えれば買い手側の交渉余地が広がります。
一棟収益／在庫数の推移
在庫数＝マーケットに公開されている件数。在庫の増減は需給バランスを示す先行指標で、価格・利回りの動きを読むのに役立ちます。グラフは基準月を100とした指数で、市場規模の違うエリアどうしでも増減のペースを比べられます。実数（件）はカードと下の表に載せています。
| 集計月 | 吉川駅（件） | 吉川駅（指数） | 埼玉県（件） | 埼玉県（指数） | 差（pt） |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 1 | 16.7 | 647 | 111.2 | −94.5pt |
| 2026年7月 | 6 | 100.0 | 614 | 105.5 | −5.5pt |
| 2026年6月 | 10 | 166.7 | 804 | 138.1 | +28.5pt |
| 2026年5月 | 6 | 100.0 | 582 | 100.0 | ±0.0pt |
出典：Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報の月次集計
想定条件
- 対象：Urbalyticsが収集した売出情報（売出中・成約を含む）
- 公開基準：データ件数が10件以上の月のみ数値を掲載
- 統計値：中央値（P20〜P80は下位2割〜上位2割の値）。外れ値はIQR法で除外
- データ件数が少ない月（10〜30件程度）は、中央値もP20〜P80も1件の増減で動きます。各数値の隣にあるデータ件数と併せてご覧ください。
- 集計期間：2026年5月以降（物件種別ごとの集計が独立している期間）
データ解説
- 2026年5月から2026年8月にかけて、吉川駅の一棟収益物件の売出在庫は6件から1件へ下落（−83.3%）。
- 2026年5月から2026年8月にかけて、埼玉県全体の一棟収益物件の売出在庫は+11.2%で、吉川駅はこれを94.5ポイント下回るペースです。
本ページの数値は、Urbalyticsが収集した売出・賃貸募集情報を月次で集計した派生統計です。個別の取引記録ではありません。
吉川駅の近隣の駅
吉川駅から直線距離の近い順です。都県境をまたぐこともあります — 境界で止めた一覧は読者が本当に比べたい相手を落とします。
- 吉川美南駅12,630人/日2区分25件2026年8月
- 越谷レイクタウン駅55,802人/日3区分42件2026年8月
- 新三郷駅26,798人/日3区分37件2026年8月
- 新越谷駅279,322人/日3区分52件2026年8月
- 蒲生駅16,600人/日3区分41件2026年8月
- 新田駅28,531人/日3区分46件2026年8月
駅写真は Wikimedia Commons より（著作者・ライセンスは各駅のレポートページに記載）。
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- 吉川市このエリア区分マンション16件2026年8月
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- 三郷市5.9km17件2026年8月
- 越谷市6.4km14件2026年8月
- 草加市8.2km27件2026年8月
エリア写真は Wikimedia Commons より（各写真の著作者・ライセンスは各エリアのレポートページに記載）。
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