東京一極集中は変わるのか・コロナ下の賃貸マーケットを分析賃貸フェア東京_20210915

東京一極集中は変わるのか？
～コロナ下の賃貸マーケット分析～
2021年9月15日（水） 15:20-16:10
賃貸住宅フェア2021 in 東京
大東建託賃貸未来研究所長・AI-DXラボ所長
麗澤大学客員教授
宗健（そうたけし）
略歴
• 博士（社会工学）、ITストラテジスト。麗澤大学客員教授、東京大学空間情報研究センター客員研究員、早
稲田大学クレジットビジネス研究所招聘研究員。所属学会：都市住宅学会、日本不動産学会、日本建築学会、
日本社会福祉学会、日本都市計画学会、経営情報学会、日本行動計量学会。
• 1965年：北九州市生まれ。1987年：九州工業大学卒、リクルート入社。2003年：ForRent.jp編集長、2006
年：株式会社リクルートフォレントインシュア代表取締役社長、2012年リクルート住まい研究所所長。2018
年7月より大東建託賃貸未来研究所長。2019年4月より麗澤大学客員准教授、2020年4月より客員教授。
• 日本賃貸住宅管理協会家賃債務保証事業者協議会長（2010-2012）、全国賃貸保証業協会副会長（2009-
2012）、国土交通省「ITを活用した重要事項説明に関わる社会実験に関する検証委員会委員」（2016-2018）
など。

2
■コロナを巡る議論で気になっていること
① ECF（Extreme Case Formulation：極端な事例による構成）・個別事例の一般化
 「藤沢に引っ越した人がいる」「房総の物件への問い合わせが増えている」といっ
た個別事例を、検証することなく、全体の流れのように語ること。
 「2拠点居住が進むと思います」これは意見。
 「2拠点居住は世の中を良くします」これは思想
 「2拠点居住を始めた人がいます」これは個別事例。
 「2拠点居住を始めた人が軽井沢では300人います」これは事実。
 「2拠点居住を始めた人はいるが、富裕層の一部であって主流ではない」これは解
釈
 「首都圏の正社員を対象としたテレワーク実態調査」をもって、日本全体を語るこ
と。
 2万人程度の調査で、都道府県ランキングを発表すること。（47で割ると425人で
しかない）。世田谷区を400人の回答者で語ることもできない。
 「引っ越しを検討している」≠「引っ越しした」
 「住みたい街が変わった」≠「引っ越し先が変わった」
 「自分の周りはみんなテレワークしているから世の中もそうだ」
 「いまだに、出勤するなんて、どれだけ社畜なんだ」
② 意見・思想と事実・解釈の区別が曖昧であること
③ 偏った調査結果が、一般化されることがあること
④ 意識・希望と行動が区別されていないことがあること
⑤ いつも同じメンバーでつるんでいるとチェンバー効果に気づかない

3
■コロナ渦によって変わること・変わらないこと
区分例えば
 今、以前よりも変わったからといって、それが続くとは限らない。
 案外変わっていないことのほうが多いが、少し変わったことを取り出して全部変
わるというのは、個別事例の安易な一般化。地方移住はその典型。
 表明選考（●●するつもり）と顕示選考（●●した）では結果が大きく違うこと
が多い。
 構造変化＝コロナによって変わったこと、変化の加速＝コロナによって未来が予
想よりも早く来たこと。
そもそも変わっていないこと
変わったように見えて変わっていないこ
と
変わったが、比較的短期間に元に戻るこ
と
変わったが、時間をかけて元に戻ること
変化が加速して元に戻らないこと
新しく起きた変化で元に戻らないこと
出張・テレビ会議・テレワーク・電子
契約
海外旅行・移民
建築着工・国内旅行・接待
地方や郊外への引っ越し
人口・世帯数・物価・進学率・・・
冷静に考えてみれば、何がある？

4
■その変化は大変なことか？
① 今すぐ対応しないと、売り上げが減るのか？利益が減るのか？
 多くの変化には、少し遅れて追随すれば十分なことが多い。
 リスクを取って先に取り組む必然性は、あまりないことが多い。
 成功事例を見て、それを効率よく実装していくことが効率的でリスクが低い。
 ただし、新しいことに取り組みたい、という姿勢自体は問題ない。考え方次第。
 これまでも、インターネットなどに対応してきた。
② 目の前の変化以外に、大切な変化はないのか。
③ 自分にとって重要なことはなにか。
 今、テレワーク対応のリフォームをする（ネット回線増強など）必要はあるのか？
 今、電子契約を導入しないと入居してもらえないのか？
 テレワークしている人の数よりも、20年後の地域の世帯数の変化は？
 年々上昇していく入居者年齢はどこまで上がるのか？
 この場所で、一族が暮らし続けることか。
 どこで暮らそうとも、一族が幸せに暮らせることか。

5
調査は多数行われているが、調査対象や定義が異なり、
テレワークの実施率や、どのような人がテレワークしているのか、といった
実態は必ずしも明らかになっているわけではない。
調査主体調査期間・調査対象結果の概要（テレワーク実施率）
パーソル総合
研究所
① 全国の勤務先従業員数10名以上の正社員21,448
名（2020/3/9-15）
② 全国の勤務先従業員数10名以上の従業者22,477
名（2020/4/10-12）
③ 全国の勤務先従業員数10名以上の正規雇用
20,000名・非正規雇用1,000名（2020/5/29-6/2）
④ 全国の勤務先従業員数10名以上の正規雇用
19,946名・非正規雇用2,973名（2020/11/18-
11/23）
⑤ 全国の勤務先従業員数10名以上の正規雇用
20,514名・非正規雇用4,931名・公務員団体職員
364名
① 正社員のテレワーク実施率は
全国平均27.9％
② テレワーク実施率は全国平均
27.9％
③ テレワーク実施率は全国平均
25.7％
④ テレワーク実施率は全国平均
24.7%
⑤ テレワーク実施率は全国平均
27．5％
内閣府回答者数約1万名：全国7地区毎に人人口比例で割り
付け（2020/5/25-6/5）
テレワーク実施率は34.6％だが、
回答者の約1割が学生
国土交通省平成29年就業構造基本調査の正年齢別の人数の構成
比を参考に全国40,000名（2020/11/19-12/16）
雇用型就業者のテレワーカー比率
は昨年の9.8%から19．7％と倍増。
リクルート
ワークス研究
所
全国の雇用者（フリーランス・公務員・一次産業従
事者は含まれない）4,363名（2020/4/14-16）
週1日以上リモートワークした人
の割合は24.5％
■テレワークに関する様々な調査（2021年9月時点）

6
■新型コロナウィルスによる意識変化調査
https://www.kentaku.co.jp/corporate/pr/info/2021/coronachosa202104.html

7
■調査結果の比較（2020年6月・9月・12月と2021年3月）
コロナをきっかけとした引っ越し意向
テレワーク実施状況
街や住まいへの意識
 引っ越し意向は、郊外・地方・都会といった方向
では増加傾向にある。※ただし、「考えている」
という回答であり「引っ越しするつもりである」
という回答ではないことには注意が必要。
 ３月調査では、「都心へ」という引っ越し意向が
１２月の８.５％から７.８％に低下した。都市部
のコロナ感染の多さが要因か。
 ９月調査で新設した「都会へ」「２拠点居住」と
いう設問では、都会へが８.３％、２拠点居住も９.
６％と微増。
 ６月調査には含まれていなかった設問だが、「コ
ロナをきっかけに今住んでいる街が良いと思うよ
うになった」という回答は９月：７１.２％、１２
月：６９.５％、３月６９.５％と依然高い。
 一方「住みたい街が変わった」は９月：１２.６％、
１２月：１２.９％と３月：１３.６％低水準のま
ま。
 「戸建てが良いと思うようになった」は９月：４
５.１％、１２月：４６.３％、３月４５.９％と依
然半数近く、「もっと広い家に住みたい」は９
月：２２.６％、１２月：２２.６％、３月１３.
６％と意外に少ないまま。
 テレワーク実施率は、６月調査：２６.６％、９月
調査：２６.３％だったが１２月調査では２１.
２％と低下し、３月調査でも２１.８％にとどまっ
た。９月調査で新設した「テレワークを止めた」
という回答は３月も１２.６％と同水準。
 「今後（も）テレワークを続けたい・やりたい」
という回答は６月：４３.１％、９月：３８.４％
から１２月：３６.２％、３月３６.０％と低下傾
向が継続している。
 「テレワークしている友人・知り合いが多い」と
いう回答も６月：２９.８％、９月：２４％から１
２月：２１.４％と低下し、３月も２１.８％と１
２月と同水準。
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 %
コロナをきっかけにもっと広い家に住みたいと思うようになった
コロナをきっかけに戸建てが良いと思うようになった
コロナをきっかけに住みたいと思っていた街が変わった
コロナをきっかけに今住んでいる街が良いと思うようになった
3 月調査 12 月調査 9 月調査
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 %
テレワークしている友人・知り合いが多い
今後（も）テレワークを続けたい・やりたい
2 0 2 0 年4 月以降にテレワークしていたが止めた
2 0 2 0 年4 月以降にテレワークした
3 月調査 12 月調査 9 月調査 6 月調査
0 % 2 % 4 % 6 % 8 % 10 %
コロナをきっかけに2 拠点居住を考えている
コロナをきっかけに都会への引っ越しを考えている
コロナをきっかけに地方への引越しを考えている
コロナきっかけに都心への引越しを考えている
コロナをきっかけに郊外への引越しを考えている
3 月調査 12 月調査 9 月調査 6 月調査
「4回目となる『新型コロナウイルスによる意識変化調査』を実施」大東建託賃貸未来研究所（2021.4.28）

8
■調査結果の比較（2021年3月の持ち家居住者と賃貸居住者）
コロナをきっかけとした引っ越し意向
 引っ越し意向は、賃貸居住者のほうが全般的に
高く、「郊外へ」「地方へ」「都会へ」の引っ
越し意向が特に高い。
 ２拠点居住の意向は、持ち家のほうが高い。
 「今住んでいる街を良いと思うようになった」
のは、持ち家も賃貸も７０％前後と高い。
 「戸建てが良いと思うようになった」率は、持
ち家のほうが圧倒的に高い。
 「もっと広い家に住みたいと思うようになっ
た」率は、賃貸のほうが高い。
 「２０２０年４月以降にテレワークした」率は、
持ち家のほうが高いが、「２０２０年４月以降
テレワークしていたが止めた」のは、持ち家も
賃貸もあまり変わらない。
 「今後（も）テレワークを続けたい・やりた
い」のは賃貸の方が高い。
0 % 5 % 10 % 15 %
持ち家賃貸
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 %
持ち家賃貸
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 %
持ち家賃貸

9
■テレワーク実施状況の推移
地域別テレワーク実施率年収別テレワーク実施率
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 %
首都圏（1都3 県）
関西（2 府・3 県：和歌山除き）
愛知県
東阪名以外
3 月調査１２月調査 9 月調査 6 月調査
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 %
10 0 0 万以上
8 0 0 ～10 0 0 万未満
6 0 0 ～8 0 0 万未満
4 0 0 ～6 0 0 万未満
2 0 0 ～4 0 0 万未満
2 0 0 万未満
6 月調査
区分区分値
テレワーク
実施率
テレワーク
実施率
対6 月
増減
テレワーク
止めた率
テレワーク
実施率
対9 月
増減
テレワーク
止めた率
フレックス
実施率
時差通勤
実施率
回答者数構成比
テレワーク
実施率
対12 月
増減
テレワーク
止めた率
フレックス
実施率
時差通勤
実施率
職業正社員（
製造・
現場職以外） 3 8 .2 % 4 0 .0 % 1.8 p t 3 7 .3 % 3 6 .3 % △3 .6 p t 3 1.5 % 15 .6 % 10 .7 % 6 9 9 4 6 .5 % 3 8 .3 % 2 .0 p t 3 0 .6 % 15 .5 % 12 .1%
公務員 3 6 .8 % 2 7 .7 % △9 .1p t 7 1.4 % 3 1.9 % 4 .2 p t 6 4 .9 % 12 .7 % 11.4 % 9 9 6 .6 % 2 9 .3 % △2 .6 p t 3 7 .9 % 8 .6 % 8 .6 %
自営業・
自由業 2 8 .8 % 19 .8 % △8 .9 p t 8 .0 % 2 5 .0 % 5 .2 p t 13 .9 % 8 .3 % 4 .6 % 13 4 8 .9 % 2 3 .1% △1.9 p t 2 2 .6 % 9 .7 % 6 .8 %
派遣・
契約社員（
製造・
現場職以外） 3 6 .0 % 3 5 .9 % △0 .2 p t 3 3 .3 % 3 7 .8 % 2 .0 p t 4 6 .4 % 8 .7 % 2 .2 % 8 1 5 .4 % 3 7 .0 % △0 .8 p t 3 3 .3 % 9 .8 % 7 .8 %
パート
・
アルバイ
ト 11.7 % 11.8 % 0 .1p t 4 7 .5 % 9 .5 % △2 .3 p t 2 7 .6 % 11.2 % 5 .4 % 2 8 1 18 .7 % 7 .5 % △2 .0 p t 5 7 .1% 6 .9 % 6 .9 %
正社員（
製造・
現場職） 6 .6 % 7 .8 % 1.3 p t 4 1.7 % 9 .2 % 1.4 p t 3 5 .7 % 13 .8 % 10 .1% 15 5 10 .3 % 9 .0 % △0 .2 p t 6 4 .3 % 13 .5 % 9 .2 %
派遣・
契約社員（
製造・
現場職） 4 .4 % 6 .3 % 1.8 p t 10 0 .0 % 8 .5 % 2 .3 p t 7 5 .0 % 7 .0 % 7 .0 % 4 3 2 .9 % 4 .7 % △3 .9 p t 10 0 .0 % 2 .4 % 7 .3 %
勤務先従業員10 0 0 人以上 4 3 .3 % 3 7 .5 % 4 0 .6 % △2 .7 p t 3 6 .5 % 2 0 .9 % 16 .5 % 4 19 2 8 .1% 4 3 .9 % 3 .3 p t 3 7 .0 % 2 1.3 % 12 .8 %
従業員10 0 0 人未満 19 .9 % 4 0 .7 % 2 0 .2 % 0 .4 p t 3 2 .9 % 10 .4 % 5 .9 % 10 7 3 7 1.9 % 19 .7 % △0 .6 p t 3 0 .8 % 8 .8 % 8 .5 %
本社部門 3 6 .5 % 3 6 .6 % 3 2 .3 % △4 .2 p t 2 8 .6 % 14 .4 % 10 .8 % 6 2 0 4 1.6 % 3 3 .2 % 0 .9 p t 3 2 .0 % 14 .5 % 12 .8 %
本社部門以外 2 0 .1% 4 2 .2 % 2 1.3 % 1.2 p t 4 0 .9 % 11.8 % 6 .7 % 8 7 2 5 8 .4 % 2 1.7 % 0 .4 p t 3 5 .4 % 9 .7 % 7 .3 %
製造業 3 5 .4 % 4 3 .4 % 3 0 .8 % △4 .7 p t 3 9 .0 % 2 1.8 % 12 .4 % 3 6 0 2 4 .1% 3 4 .7 % △4 .3 p t 3 4 .4 % 16 .2 % 15 .3 %
サービス業 2 5 .0 % 4 4 .6 % 2 1.6 % △3 .3 p t 3 7 .3 % 14 .4 % 9 .1% 6 14 4 1.2 % 2 4 .1% 2 .5 p t 3 7 .8 % 12 .4 % 11.4 %
居住地首都圏（
1都3 県） 3 7 .5 % 3 9 .3 % 1.8 p t 3 5 .3 % 3 9 .1% △0 .2 p t 2 9 .2 % 15 .3 % 11.1% 4 2 2 2 8 .1% 3 8 .6 % △0 .4 p t 2 7 .0 % 15 .4 % 12 .7 %
愛知県 2 8 .4 % 2 2 .6 % △5 .8 p t 3 1.6 % 2 0 .3 % △2 .4 p t 3 1.3 % 9 .5 % 9 .5 % 8 0 5 .3 % 2 0 .0 % △0 .3 p t 2 5 .0 % 9 .4 % 6 .3 %
関西（
2 府・
3 県：
和歌山除き） 2 9 .3 % 3 1.6 % 2 .3 p t 4 1.7 % 2 8 .2 % △3 .4 p t 3 4 .3 % 12 .3 % 12 .9 % 2 2 6 15 .0 % 2 5 .7 % △2 .5 p t 3 6 .2 % 13 .7 % 12 .5 %
東阪名以外 19 .4 % 17 .7 % △1.7 p t 4 3 .9 % 18 .3 % 0 .6 p t 4 1.3 % 12 .2 % 5 .7 % 7 6 4 5 0 .9 % 2 0 .7 % 2 .4 p t 4 0 .5 % 9 .4 % 7 .4 %
個人 2 0 0 万未満 13 .6 % 12 .5 % △1.2 p t 3 9 .0 % 11.9 % △0 .6 p t 2 3 .7 % 12 .8 % 6 .4 % 2 9 7 2 3 .0 % 9 .1% △2 .8 p t 4 4 .4 % 8 .1% 7 .8 %
年収 2 0 0 ～4 0 0 万未満 2 0 .4 % 19 .2 % △1.2 p t 4 7 .9 % 19 .6 % 0 .4 p t 4 4 .9 % 8 .8 % 7 .5 % 4 16 3 2 .3 % 2 1.4 % 1.8 p t 4 1.6 % 12 .5 % 8 .3 %
4 0 0 ～6 0 0 万未満 2 6 .6 % 2 6 .5 % △0 .1p t 3 5 .6 % 3 4 .0 % 7 .5 p t 2 7 .7 % 15 .8 % 12 .2 % 3 0 5 2 3 .7 % 3 2 .1% △1.9 p t 3 3 .7 % 10 .6 % 13 .0 %
6 0 0 ～8 0 0 万未満 5 2 .1% 4 3 .0 % △9 .1p t 3 7 .7 % 3 6 .7 % △6 .3 p t 3 9 .2 % 17 .0 % 11.4 % 14 0 10 .9 % 4 2 .1% 5 .5 p t 2 5 .4 % 13 .6 % 12 .3 %
8 0 0 ～10 0 0 万未満 5 4 .4 % 5 9 .1% 4 .7 p t 4 6 .2 % 4 8 .8 % △10 .3 p t 5 0 .0 % 2 7 .3 % 11.4 % 8 2 6 .4 % 5 4 .9 % 6 .0 p t 2 2 .2 % 2 9 .7 % 16 .2 %
10 0 0 万以上 6 3 .6 % 7 1.2 % 7 .6 p t 2 1.4 % 6 5 .3 % △5 .9 p t 2 5 .0 % 0 .0 % 0 .0 % 4 7 3 .6 % 5 5 .3 % △10 .0 p t 2 6 .9 % 19 .0 % 19 .0 %
住宅持家 2 7 .8 % 2 8 .6 % 0 .7 p t 3 5 .6 % 2 9 .4 % 0 .8 p t 3 6 .6 % 12 .8 % 8 .3 % 7 5 5 7 2 .7 % 3 2 .5 % 3 .1p t 3 2 .2 % 12 .4 % 7 .6 %
所有賃貸 2 9 .3 % 2 6 .5 % △2 .8 p t 3 9 .5 % 2 7 .1% 0 .6 p t 2 9 .7 % 11.6 % 7 .5 % 2 8 3 2 7 .3 % 2 2 .6 % △4 .5 p t 3 4 .4 % 11.0 % 13 .7 %
テレワーク止めた率はテレワーク実施者を分母に集計・
有職者を対象に集計・
個人年収では、
不明とわからないを除いて集計・
住宅所有形態は持家・
賃貸のみを集計。
フレックス・
時差通勤は有職者のテレワーク未実施者。
6 月・
9 月・
12 月・
3 月の回答者数・
構成比に大きな変動はないため、
6 月・
9 月・
12 月の回答者数と構成比は省略。
2 0 2 1年3 月調査
9 月調査 12 月調査

0 % 5 % 10 % 15 %
持ち家賃貸
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 %
持ち家賃貸
10
■テレワークで地方や郊外へ人口が移動？
0 % 2 0 % 4 0 % 6 0 % 8 0 % 10 0 %
持ち家賃貸
コロナをきっかけとした引っ越し検討意向
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 %
持ち家賃貸
0 % 2 0 % 4 0 % 6 0 % 8 0 % 10 0 %
持ち家賃貸
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 % 9 0 % 10 0 %
持ち家賃貸

0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 % 5 0 % 6 0 % 7 0 % 8 0 %
10 0 0 万以上
8 0 0 ～10 0 0 万未満
6 0 0 ～8 0 0 万未満
4 0 0 ～6 0 0 万未満
2 0 0 ～4 0 0 万未満
2 0 0 万未満
11
■テレワーク出来る人は都市部にいて、分断されている
0 % 10 % 2 0 % 3 0 % 4 0 %
首都圏（1都3 県）
関西（2 府・3 県：和歌山除き）
愛知県
東阪名以外
0 % 2 0 % 4 0 % 6 0 %
テレワーク未実施者テレワーク実施者

12
■時間と場所を自律的に選択できるのは、就業者の10％程度？
出所：(独法)労働政策研究・研修機構 https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/chart/html/g0006.html
• 現実的には、高度プロフェッショナル（年収800万以上）が、自立的な働き方
改革が可能な層か。
• 働き方が自由になって不動産市場も激変する、という主張もあるがたぶん間違
い。

13
■Microsoft社のテレワークに関する研究
https://www.nature.com/articles/s41562-021-01196-4
2019年のコロナウイルス病（COVID-19）のパ
ンデミックにより、多くのインフォメーショ
ンワーカーがフルタイムのリモートワークに
急速に移行しました。この変化を、パンデ
ミックの前に一部の労働者がすでにリモート
で作業していた自然実験と見なすと、企業全
体のリモートワークの影響を他のパンデミッ
ク関連の交絡因子から分離することができま
す。ここでは、2020年の最初の6か月間の米
国マイクロソフトの従業員61,182人の電子メー
ル、カレンダー、インスタントメッセージ、
ビデオ/オーディオコール、および平日労働時
間に関する豊富なデータを使用して、コラボ
レーションとコミュニケーションに対する全
社的なリモートワークの因果関係を推定しま
す。私たちの結果は、全社的なリモートワー
クにより、ワーカーのコラボレーションネッ
トワークがより静的になり、サイロ化され、
異種のパーツ間のブリッジが少なくなること
を示しています。さらに、同期通信が減少し、
非同期通信が増加しました。これらの影響が
相まって、従業員がネットワーク全体で新し
い情報を取得して共有することが難しくなる
可能性があります。

14
■様々な指標
宗健（2021）：新型コロナ禍後の住宅市場,都市住宅学（2021.10発行予定）
指標変化
①総人口・総世帯数  総人口は2015年から約87万人減少。世帯数は年率約1％の約227万世帯増
加。（国勢調査）
②人口移動  2020年の都道府県内移動者数は279万人（前年－1．8％）、都道府県間移
動者数は246万人（前年-4.3%）、一都三県への転入超過数は約10万人
（前年－33．3％）。（住民基本台帳人口移動報告）
③新設住宅着工数  新設住宅着工数は、2018年：95.3万戸、2019年：88.4万戸、2020年：81.2
万戸。貸家は39万戸→33.5万戸→30.3万戸と大きく減少。
 2020年の全国の発売戸数：5万9907戸。首都圏は前年比12.8%減の2万
7228戸だが、2021年上半期は前年比77.3%増の1万3277戸。
 首都圏の平米単価は96.2万と依然高水準。（不動産経済研究所）
④新築マンション販売
数・販売価格
⑤中古住宅土地成約数・
中古マンション在庫数
 東日本レインズでは、2020年の成約数は2019年比90．6％の29万7734件。
2020年4月が前年同月比45．4％、5月が61．3％だが、2020年6月以降前
年同月比を超えるようになってきた。
⑥賃貸住宅入居率・家賃
滞納率・賃料
 日管協短観では、2020年下期の全国の賃貸住宅入居率は委託管理：93．
5％、サブリース98．0％。
 家賃滞納率の大きな変動は見られず、家賃は上昇傾向。
⑦外国人入出国数  2019年の入国外国人は3119万人、出国は3096万人で差分は23万人
 2020年は入国431万人、出国468万人と出国が38万人多い。
⑧その他  金利に大きな変動は見られない。
 婚姻数は2019年の59.9万件から2020年は52.5万件と大きく減少。
 出生数も2019年の86.5万人が2020年には84万人に減少。

15
■街の住みここちランキング＆住みたい街ランキング

16
① 知名度は高くはないが、住みやすい街を見つけ出し、住みたい街と一
緒に発表することで、住まい選びの選択肢を増やすこと
② 知名度は高くはないが、住みやすい街を見つけ出し、住みたい街と一
緒に発表することで、そこに住んでいる人たち、行政の人たちに自信
を持ってもらうこと
③ どうすれば、住みやすい街が作れるのか、科学的な根拠のある分析結
果を提供することで、街づくりを支援すること
■街の住みここち＆住みたい街ランキングの目的
広く一般のひとたちに対して
地道に頑張っている行政の方々、住んでいる方々へ
行政や街づくりに関係している人たちへ
※ とはいえ、営利企業なので市場調査データとしても社内で利用しています。
※ また、営利企業にとってPR効果という投資効果も重要な観点です。
※ 全国47都道府県を網羅していますが、平均以下のランキングは発表していません。

17
■特徴① 調査範囲の広さ → 47都道府県を網羅

18
■特徴② 回答者数の多さ → 年間約18万人、3年累計約52万人
 駅ランキングを作るためには、駅ごとに最低30名程度の回答者が必要。
 首都圏には約1500駅があり、1500✕30＝45000人となって、同じように
割り付けると全国で15万人程度の回答数が必要になる。
 調査会社が集められる回答者数にも限界がある。
全国を網羅するには、毎年20万人くらいの回答者を集める必要
住みここちは3年間の回答を累積して集計することに
※ 都道府県でランキングをつくる場合は、回答者の居住地（県庁所在地か人口減少地域か
など）によって評価が大きく異なる可能性があるため、細かい居住地割り付けがない数
百人の回答者数では、正確なランキングは作れない。
※ 世田谷区のように100万人近くが住んでいて、地域差もあるようなケースも同様で、数百
人程度の回答者数で「世田谷区はこうだ」ということはできない。

19
■特徴③ 調査項目の多さ → 住みここち・住みたい・愛着
etc.
 住みここち 56項目
 住みたい街
 愛着がある・住み続けたい
 非居住者からの評価など多様な設問
 住みたい街ランキング
 街の住みここちランキング
 個別集計：沿線ランキング・コンシャスな街・ふるさと版
 特別集計：愛着のある街・住み続けたい街

20
■特徴④ 学術的正確性
 統計理論的に充分なサンプル数の確保
 回答バイアスを減らすための、フリーワード・サジェスト回答方式
（住みたい街）
 詳細な調査方法等をリリースに記載
 統計的分析手法の導入（因子分析・重回帰分析・構造方程式モデリン
グ）
 分析結果の論文投稿（査読を受けることでの正確性の担保）
 総評レポート2019・2020
 宗健（2021）「地域の住みここち評価と家賃の関係」日本建築学会
計画系論文集86巻781号( 2021.3）
 宗健（2020）「地域の居住満足度と人口増減の関係」都市計画論文
集Vol.55No.3（2020.10）
 宗健（2019）「居住満足度の構成因子と地域差の実証分析」都市住
宅学会2019年学術講演会（2019.12）

21
■特徴⑤ データのオープン化
 自治体に対しては、無償で詳細レポートを提供（2019年：21件、2020
年：56件、2021年：48件）
 大学等の研究者へのデータ提供、共同研究の実施

22
■街の住みここち＆住みたい街ランキングよくある質問
よくある質問回答
大東建託物件居住者からの回答では
正しく評価できない
「大東建託物件居住者」への調査ではありません。
どうせ大東建託がアパート建てたい場
所ランキングなんでしょ？
その通りです。でも、因果関係が違います。「大東建託がアパートを
建てたいから、その場所のランキングを上位にする」ではなく、「上
位だから、その場所にアパートを建てたい」です。
大東建託の調査は信用できない。すみません。でも、研究所が科学的に設計・実施・分析を行っていま
す。調査データを元にした査読付き（他の研究者が内容をチェック
してOK とされたもの）論文も複数発表しています。
住みここちランキングは、自治体・駅ご
との回答者数がバラバラなので、意味
がない。
回答者の平均を取っているので、回答者数がバラバラの影響は小
さいと考えています。ただ、
30 名未満になると確かに誤差が大き
くなる傾向があるので、
30 名未満の場合はランキングから除外し
ています。そして、これが、大きなサンプルサイズが必要な理由です。
全部の場所に住んでみないと、比較な
んてできないのではないか。
その通りです。住みここちランキングは、他の場所と比較しても
らった回答ではありません。あくまで、その場所に対する回答者の
絶対評価です。その意味では、比較というよりも、居住者と環境の
マッチング度合いと考えたほうがしっくりきます。
住みここちは
3 年間の回答者累計、住
みたいは1 年間の回答者としているの
は、なぜ？
住みここちは
1 年くらいでは大きく変化しないと考えられ（実際、集
計してみるとあまり変わりません）、サンプルサイズを大きくするこ
とを優先しているためです。住みたい街は１年でも多少変化するの
で１年間の回答者で集計しています。
住みたい街の集計単位が毎年違うの
はなぜ？
最初は、都道府県内で集計していましたが、地域内で集計したほう
が実態にあっていると判断したためです
。
下位のランキングも知りたい行政関係者には情報提供していますが、発表予定はありません。

23
■街の住みここちランキングと住みたい街ランキング（首都圏
版）
いい部屋ネット街の住みここち＆住みたい街ランキング2021 首都圏版
順位昨年自治体名偏差値評点回答数
1位 1位中央区 71.
1 75.
9 1,
039
2位 2位文京区 70.
6 75.
6 1,
423
3位 6位港区 68.
4 74.
4 1,
468
4位 3位目黒区 68.
4 74.
4 1,
472
5位 4位渋谷区 68.
0 74.
1 1,
380
6位 5位武蔵野市 67.
8 74.
0 690
7位 9位浦安市 66.
3 73.
2 796
8位 8位印西市 66.
2 73.
1 427
9位 7位横浜市都筑区 66.
0 73.
0 1,
155
10位 14位さ
いたま市浦和区 64.
3 72.
0 898
順位昨年駅名偏差値評点回答数
1位 - みなと
みら
い(みなと
みら
い線) 98.
3 92.
4 36
2位 2位築地・
新富町A (東京メ
ト
ロ
日比谷線) 78.
1 82.
0 103
3位 3位世田谷代田(小田急線) 76.
2 81.
1 41
4位 4位広尾(東京メ
ト
ロ
日比谷線) 75.
9 80.
9 93
5位 10位表参道(東京メ
ト
ロ
銀座線) 75.
5 80.
7 57
6位 8位元町・
中華街(みなと
みら
い線) 74.
7 80.
3 47
7位 1位半蔵門・
麹町G(東京メ
ト
ロ
半蔵門線) 74.
4 80.
2 53
8位 5位東大前(東京メ
ト
ロ
南北線) 73.
7 79.
8 57
9位 6位本郷三丁目(東京メ
ト
ロ
丸ノ
内線) 72.
9 79.
4 74
10位 11位センタ
ー北(ブルーライ
ン) 72.
7 79.
3 122
順位昨年駅名得票率
1位 1位吉祥寺(Ｊ
Ｒ
中央線) 2.
0%
2位 2位横浜(Ｊ
Ｒ
東海道本線) 1.
6%
3位 5位鎌倉(Ｊ
Ｒ
横須賀線) 0.
8%
4位 4位みなと
みら
い(みなと
みら
い線) 0.
7%
5位 9位大宮(Ｊ
Ｒ
京浜東北線) 0.
5%
6位 3位恵比寿(Ｊ
Ｒ
山手線) 0.
5%
7位 7位中目黒(東京メ
ト
ロ
日比谷線) 0.
5%
8位 6位自由が丘(東急東横線) 0.
4%
9位 11位浦和(Ｊ
Ｒ
京浜東北線) 0.
4%
10位 10位池袋(Ｊ
Ｒ
山手線) 0.
4%
42.
3%
17.
8%
特にない
今住んでいる
街
順位昨年自治体名得票率
1位 1位港区 1.
1%
2位 2位世田谷区 1.
0%
9%
8%
8%
6位 8位鎌倉市 0.
7%
7位 7位新宿区 0.
5%
8位 10位杉並区 0.
4%
9位 4位横浜市中区 0.
4%
4%
51.
0%
19.
6%
今住んでいる
街
特にない
住みここち自治体ランキング
住みここち駅ランキング
住みたい自治体ランキング
住みたい駅ランキング
順位昨年自治体名得票率
1位 1位港区 1.
1%
2位 2位世田谷区 1.
0%
9%
8%
8%
6位 8位鎌倉市 0.
7%
7位 7位新宿区 0.
5%
8位 10位杉並区 0.
4%
9位 4位横浜市中区 0.
4%
4%
51.
0%
19.
6%
今住んでいる
街
特にない
順位昨年駅名得票率
1位 1位吉祥寺(Ｊ
Ｒ
中央線) 2.
0%
2位 2位横浜(Ｊ
Ｒ
東海道本線) 1.
6%
3位 5位鎌倉(Ｊ
Ｒ
横須賀線) 0.
8%
4位 4位みなと
みら
い(みなと
みら
い線) 0.
7%
5位 9位大宮(Ｊ
Ｒ
京浜東北線) 0.
5%
6位 3位恵比寿(Ｊ
Ｒ
山手線) 0.
5%
7位 7位中目黒(東京メ
ト
ロ
日比谷線) 0.
5%
8位 6位自由が丘(東急東横線) 0.
4%
9位 11位浦和(Ｊ
Ｒ
京浜東北線) 0.
4%
10位 10位池袋(Ｊ
Ｒ
山手線) 0.
4%
42.
3%
17.
8%
特にない
今住んでいる
街
順位昨年駅名偏差値評点回答数
1位 - みなと
みら
い(みなと
みら
い線) 98.
3 92.
4 36
2位 2位築地・
新富町A (東京メ
ト
ロ
日比谷線) 78.
1 82.
0 103
3位 3位世田谷代田(小田急線) 76.
2 81.
1 41
4位 4位広尾(東京メ
ト
ロ
日比谷線) 75.
9 80.
9 93
5位 10位表参道(東京メ
ト
ロ
銀座線) 75.
5 80.
7 57
6位 8位元町・
中華街(みなと
みら
い線) 74.
7 80.
3 47
7位 1位半蔵門・
麹町G(東京メ
ト
ロ
半蔵門線) 74.
4 80.
2 53
8位 5位東大前(東京メ
ト
ロ
南北線) 73.
7 79.
8 57
9位 6位本郷三丁目(東京メ
ト
ロ
丸ノ
内線) 72.
9 79.
4 74
10位 11位センタ
ー北(ブルーライ
ン) 72.
7 79.
3 122
順位昨年自治体名偏差値評点回答数
1位 1位中央区 71.
1 75.
9 1,
039
6 75.
6 1,
423
3位 6位港区 68.
4 74.
4 1,
468
4 74.
4 1,
472
0 74.
1 1,
380
8 74.
0 690
7位 9位浦安市 66.
3 73.
2 796
8位 8位印西市 66.
2 73.
1 427
9位 7位横浜市都筑区 66.
0 73.
0 1,
155
10位 14位さ
いたま市浦和区 64.
3 72.
0 898

24
■街の住みここち・住みたい街と人口増加の関係
y = 0.5797x + 0.0124
R² = 0.1874
相関係数＝0.4248
首都圏145自治体
得票率1％以上は23自治体
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
0% 5% 10% 15%
自
治
体
人
口
増
加
率
(2016→2019)
住みたい街得票率
住みたい街得票率と人口増加率(2016→2019)
y = 0.0019x - 0.1028
R² = 0.5127
相関係数=0.716
全国987自治体
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
20 30 40 50 60 70
自
治
体
人
口
増
加
率
(2016→2019)
自治体居住満足度偏差値
住みここち偏差値と人口増加率(2016→2019)
 宗健（2020）「地域の居住満足度と人口増減の関係」都市計画論文集Vol.55No.3（2020.10）
 宗健（2020）「住みたい街と住みここち（下）～何が街の人口を増やすのか～」<月曜隔週連載：地方で稼ごう79,地方行政
11001号（2020.10.19）

25
■街の住みここち（自治体別：全国・首都圏）
街の住みここちランキング2020より筆者作成

26
■街の住みここちの空間的分布

27
令和2年（2020年）国勢調査人口速報集計より筆者作成
■人口減少下の人口増減と世帯数増減自治体の分布

 居住満足度の自治体では人口増加率が高くなる傾向がある。
 友人や知り合いが多いと人口が減少している自治体が多く、「親しみやすさ」とは反比例の関係にある。
 街に誇りを持っていることと、人口増加の関係はあまりないが、「街に誇りを持つ」ことで「愛着が湧き」「住み続けたい
と思うようになる」という意識構造がある。
「いい部屋ネット街の住みここちランキング2020<総評レポート>」 (2021.05.19)
28
y = 0.0019x - 0.108
R² = 0.5273
相関係数:0.726
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
自
治
体
人
口
増
加
率
(2017→2020)
自治体居住満足度偏差値
y = -0.0013x + 0.0508
R² = 0.2268
相関係数:-0.476
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
自
治
体
人
口
増
加
率
(2017→2020)
友人や知り合いが多い偏差値
y = 0.0006x - 0.0428
R² = 0.0542
相関係数:0.334
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
自
治
体
人
口
増
加
率
(2017→2020)
街に誇りを持っている偏差値
●居住満足度が高いと人口増加率が高い
「居住満足度偏差値」と「人口増加率」に
は
昨年度と同様、正の相関（相関係数：
0.726）が見られました。
●友人や知り合いが少ない方が人口が増加⁉
シビックプライド要素の「友人や知り合い
が多い」と「人口増加率」には負の相関（相
関係数：‐0.476）が見られました。
図2の丸で囲んだ自治体では、人口増加が
見られますが、友人や知り合いは多くありま
せん。ここから、転入したばかりの住民には
知り合いが少ないという状況の説明、または
人間関係が濃い所では人口が減少していると
いう両面の可能性が考えられます。
●街に誇りを持つことと人口増加率は無相関
シビックプライド要素のうち「街に誇りを
持っている」と「人口増加率」にほとんど相
関が見られませんでした（相関係数：
0.334）。自治体人口の増減にかかわらず、
街に対する誇り高さは変わらないことを示唆
しています。
【グラフの見方】グラフの横軸は各項目の偏差値
（50.0が平均）、縦軸は自治体人口増加率（2017年か
ら2020年）を示しています。相関係数が1に近いほど
正の相関が強く、‐1に近いほど負の相関が強いとされ、
0付近は相関がない（弱い）、とされます。
■住みここち評価と人口増減の関係

「いい部屋ネット街の住みここちランキング2020<総評レポート>」 (2021.05.19) 29
目的変数：
人口増加率
生活利便性物価家賃
自然観光静かさ治安
イメージ
親しみやすさ
知り合いが多い
住み続けたい
貢献したい
愛着がある
誇りを持っている
1.19 *** 0 .8 0 ***
-1.2 6 *** -0 .9 2 ***
0 .2 7 ***
1.10 ***
-2 .18 ***
0 .6 8 ***
0 .7 4 ***
0 .15 ***
0 .3 4 ***
0 .14 ***
0 .2 0 ***
0 .2 3
***
0 .2 7
***
2 .2 1***
2 .0 7 ***
-1.9 7 ***
0 .6 7 *
住みここち因子シビックプライド要素 ***は1% 水準で、**は5 ％水準で、*は10 ％水準で優位であることを示す。
-0 .2 0 ***
人口増加率に対する住みここち因子とシビックプライド要素の関係を表したパス図
【手法の解説】
人口増加率がどのような要因とどのような結びつきを持つのかを、予
め候補として絞り込んだ「住みここち因子（ここでは、イメージ、親し
みやすさ、生活利便性、物価家賃、自然観光、静かさ治安）」とシビッ
クプライド要素（誇りを持っている、愛着がある、住み続けたい、貢献
したい、知り合いが多い）を対象に統計的手法を用いて調べました。上
図はパス解析の結果で、人口増加率に対して、住みここち因子（グレー
枠）・シビックプライド要素（グレー背景）から矢印が伸びており、黒
矢印は正の、グレーの矢印は負の関係、矢印の太さと数値の大きさが影
響の強さ、を表しています。
 ３０名以上の回答が得られた全国1,068自治体の人口増減率を
目的変数に、住みここち因子とシビックプライド関連回答を
説明変数にした重回帰分析及び構造方程式モデリングのパス
解析を探索的に行いました。
 その結果、シビックプライド要素同士の関係が明らかになり
ました。「住み続けたい」から矢印を逆にたどると、街に
「誇りを持っている」と「愛着がわき」、「愛着がある」と
「住み続けたい」という気持ちとなるという、構造が明らか
になりました。
 一方で、ライトな人間関係を意味する「親しみやすさ因子」
と「知り合いが多い」には負の関係があり、親しみやすさの
ある街では知り合いが多くない、逆に言えば、知り合いの多
い街は「親しみやすさ」に欠ける傾向にある、ということも
示唆されています。
 住みここち因子と人口増加では、イメージ（2.21）＞親しみやすさ（2.07）＞生活利便性（1.19）＞物価家賃（0.8）の順に正
の関係がある。一方で、自然観光（-1.26）と静かさ治安（-0.92）は人口増加と負の関係にある。行政サービス・交通利便性
は人口増減と統計的に有意な関係がない。
 街への気持ちでは、誇りと持っている（1.11）＞住み続けたい（0.67）は人口増加と正の関係にあるが、愛着がある（-2.18）
と知り合いが多い（-1.97）は人口増加と負の関係にある。
■自治体人口増加率と住みここち因子・シビックプライド要素の
関係

30
最小出現数450・名詞・サ変名詞・形容動詞・動詞・形容詞・描画数60
満足コメント不満足コメント
■居住満足度のフリーコメント分析：全国（共起ネットワーク）

0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
60.0%
70.0%
80.0% 北海道
岩手県
秋田県
福島県
栃木県
埼玉県
東京都
新潟県
石川県
山梨県
岐阜県
愛知県
滋賀県
大阪府
奈良県
鳥取県
岡山県
山口県
香川県
高知県
佐賀県
熊本県
宮崎県
沖縄県
テレワーク実施率
クルマ通勤比率
31
■都道府県別テレワーク実施率・クルマ通勤比率
大都市部では、工夫しようがない「駅徒歩」の影響が非常に大きいが
地方では、「駅」など関係ない場所も多く、工夫の余地が大きい。
空室対策や状況も大きく違う。

32
■街の住みここちランキング＆住みたい街ランキング

-0.10%
-0.05%
0.00%
0.05%
0.10%
-0.50%
-0.40%
-0.30%
-0.20%
-0.10%
0.00%
0.10%
0.20%
0.30%
0.40%
0.50%
北
海
道
岩
手
県
秋
田
県
福
島
県
栃
木
県
埼
玉
県
東
京
都
新
潟
県
石
川
県
山
梨
県
岐
阜
県
愛
知
県
滋
賀
県
大
阪
府
奈
良
県
鳥
取
県
岡
山
県
山
口
県
香
川
県
高
知
県
佐
賀
県
熊
本
県
宮
崎
県
沖
縄
県
都道府県別2020暦年と2020年度の人口増減率
2020暦年増減率 2020年度増減率 2019暦年55-69歳増減率
33
■都道府県別人口移動
住民基本台帳人口移動報告・住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数より筆者作成

34
■世帯数の減少は人口減少よりも緩やか（2020→2040年）
国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（2017年推計）」「日本の世帯数の将来推計（2018年推計）より筆者作
成
-30.0%
-25.0%
-20.0%
-15.0%
-10.0%
-5.0%
0.0%
5.0%
10.0%
北
海
道
青
森
県
岩
手
県
宮
城
県
秋
田
県
山
形
県
福
島
県
茨
城
県
栃
木
県
群
馬
県
埼
玉
県
千
葉
県
東
京
都
神
奈
川
県
新
潟
県
富
山
県
石
川
県
福
井
県
山
梨
県
長
野
県
岐
阜
県
静
岡
県
愛
知
県
三
重
県
滋
賀
県
京
都
府
大
阪
府
兵
庫
県
奈
良
県
和
歌
山
県
鳥
取
県
島
根
県
岡
山
県
広
島
県
山
口
県
徳
島
県
香
川
県
愛
媛
県
高
知
県
福
岡
県
佐
賀
県
長
崎
県
熊
本
県
大
分
県
宮
崎
県
鹿
児
島
県
沖
縄
県
都道府県別人口・世帯数の増減（2020年→2040年）：国立社会保障・人口問題研究所推計
人口世帯数

35
■持家率は徐々に低下している
住宅・土地統計調査より筆者作成
3.1%
9.1%
26.3%
44.0%
55.0%
60.5%
64.8%
71.1%
76.3%
79.7%
82.1%
2.7%
12.6%
29.0%
48.6%
62.4%
69.7%
73.2%
76.7%
79.2%
81.2%
79.4%
0.4%
-3.5% -2.7%
-4.6%
-7.4%
-9.2% -8.4%
-5.6%
-2.8% -1.5%
2.6%
-10.0%
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
60.0%
70.0%
80.0%
90.0%
100.0%
25
歳
未
満
25-29
歳
30-34
歳
35-39
歳
40-44
歳
45-49
歳
50-54
歳
55-59
歳
60-64
歳
65-74
歳
75
歳
以
上
2018年
1998年
2018年-1998年差
2013年

4 0 .0 %
4 5 .0 %
5 0 .0 %
5 5 .0 %
6 0 .0 %
6 5 .0 %
7 0 .0 %
7 5 .0 %
8 0 .0 %
8 5 .0 %
北
海
道
青
森
県
岩
手
県
宮
城
県
秋
田
県
山
形
県
福
島
県
茨
城
県
栃
木
県
群
馬
県
埼
玉
県
千
葉
県
東
京
都
神
奈
川
県
新
潟
県
富
山
県
石
川
県
福
井
県
山
梨
県
長
野
県
岐
阜
県
静
岡
県
愛
知
県
三
重
県
滋
賀
県
京
都
府
大
阪
府
兵
庫
県
奈
良
県
和
歌
山
県
鳥
取
県
島
根
県
岡
山
県
広
島
県
山
口
県
徳
島
県
香
川
県
愛
媛
県
高
知
県
福
岡
県
佐
賀
県
長
崎
県
熊
本
県
大
分
県
宮
崎
県
鹿
児
島
県
沖
縄
県
都道府県別2 0 18 年持ち家率と 19 9 8 年持ち家率
2 0 18 年持ち家率 19 9 8 年持ち家率
-4 0 .0 %
-3 0 .0 %
-2 0 .0 %
-10 .0 %
0 .0 %
10 .0 %
2 0 .0 %
3 0 .0 %
4 0 .0 %
5 0 .0 %
6 0 .0 %
7 0 .0 %
8 0 .0 %
9 0 .0 %
北
海
道
青
森
県
岩
手
県
宮
城
県
秋
田
県
山
形
県
福
島
県
茨
城
県
栃
木
県
群
馬
県
埼
玉
県
千
葉
県
東
京
都
神
奈
川
県
新
潟
県
富
山
県
石
川
県
福
井
県
山
梨
県
長
野
県
岐
阜
県
静
岡
県
愛
知
県
三
重
県
滋
賀
県
京
都
府
大
阪
府
兵
庫
県
奈
良
県
和
歌
山
県
鳥
取
県
島
根
県
岡
山
県
広
島
県
山
口
県
徳
島
県
香
川
県
愛
媛
県
高
知
県
福
岡
県
佐
賀
県
長
崎
県
熊
本
県
大
分
県
宮
崎
県
鹿
児
島
県
沖
縄
県
都道府県別賃貸住宅総数・公的住宅総数の伸び率 19 9 8 年→2 0 18 年
賃貸住宅総数の伸び率公的住宅総数の伸び率
36
■持家率は都道府県によって大きく違う
住宅・土地統計調査より筆者作成

37
■高齢化はますます進む
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000 0-4
5-9
10-14
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
40-44
45-49
50-54
55-59
60-64
65-69
70-74
75-79
80-84
85-
90-94
95-99
100-
1945年 1965年 2015年 2035年
国立社会保障・人口問題研究所：日本の将来人口推計（平成29年推計）より筆者作成

38
■高齢化が進むと移動が減少する
国立社会保障・人口問題研究所（2018）第8回人口移動
調査報告書 pp.11
出所：人口移動の国際比較,岡本政人
2012年日本人口学会第64回研究大会

39
■幸せの構造：個人の性格＞家族＞住まい＞健康＞仕事
個人属性,
2 9 .8 %
家族関係,
2 5 .0 %
住まい( 地域）,
14 .7 %
住まい（建物）,
8 .1%
健康,
14 .5 %
仕事,
6 .5 %
その他,
1.5 %
幸せの構造
宗健（2018）：労働時間が仕事満足度・幸福度に与える影響,経営情報学会（2018.3.8）から
全体のプロビット分析の結果に各変数の平均値を投入して比率を算出して作成
住まい小計
22.8％

40
■構造方程式モデリングによる世帯年収の影響
• 世帯年収は、多くの項目にプラスの影響があり、結婚ダミーにもプラスの影響が
ある。
• 結婚ダミーは家族関係満足度を高める。
• 持家ダミーは建物満足度を高め、建物満足度は地域満足度を高める。
• 幸福度に対する世帯年収の直接の影響は小さいが、間接的には大きな影響があ
パスは探索的に設定。係数は全て1％水準有意
宗健（2018）：労働時間が仕事満足度・幸福度に与える影響,経営情報学会（2018.3.8）のデータで作成

■住まいが持つ3つの価値
1. 資産価値
課税価格も市場価格もゼロになる不動産が増加していく。一
方、需要のある地域での建物価値は評価されるようになってき
ている。
2. 使用価値
住む場所があるという大事さ。ハウジング・ファースト。快適
な住まいは幸福度に大きな影響がある。
3. 情緒価値
誰にでも思い出がある。持ち家でも賃貸でも。ヒトは合理性だ
けで住む場所や住まいを選ぶわけではないし、強要すべきでも
ない。
41

42
■賃貸住宅経営のスタイル
オーナー型オーナーシェフ
型
オーナー
入居者
自ら接客を行い、サービスを提供
する。サービスレベルは自分次第
仲介会社
管理会社
必要な範囲でサー
ビスを仕入れるが
管理会社とは競合
でもある
オーナー
管理会社
入居者
対価を支払い、入居者
へのサービスを委託
サービスレベルは、管
理会社次第だが、ばら
つきは小さい
 入居率に差が出やすい地方では
サブリースも多い
 入居率に差の出にくい都市部で
は委託管理も多い。
 どんどん高度化していく、業務（民法改
正、電子契約、24時間対応等）に対応でき
るか
 商品の本質は、建物・部屋そのもの。
 マーケティング能力をどう維持するか。
飲食店で言えば
チェーン店のオーナー
飲食店で言えば
オーナーシェフだが・・

■未来予測
 一番確実な未来予測は、「今日と同じ明日が来る」
 20年後の予測は誰にもできないが、20年前と今は、あまり変わっ
ていない（と思っている人が大多数）
 とはいえ、実は20年間でいろいろ変わっている
 google設立は1998年、Facebookは2004年、twitterは2006年、
iphone発売は2007年
 平均年齢2000年：41.4歳→2020年：47．2歳
 65歳以上人口2000年：17．2％→2020年：28.7%など
が、ほとんどの人はその変化に対応できている
 そして、これからの20年で思いもよらない変化がきっと起きる。
 大切なのは、未来を予測することはでなく、変化に対応するこ
と。
43

44
ありがとうございました
宗健（そうたけし）

東京一極集中は変わるのか・コロナ下の賃貸マーケットを分析賃貸フェア東京_20210915

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to 東京一極集中は変わるのか・コロナ下の賃貸マーケットを分析賃貸フェア東京_20210915

Similar to 東京一極集中は変わるのか・コロナ下の賃貸マーケットを分析賃貸フェア東京_20210915 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (7)