【AI予測】山中の中古戸建て価格相場は2,384万円(10年前比+44.4%)! 10年後の価格推移も公開|滋賀県竜王町

【AI予測】山中の中古戸建て価格相場は2,384万円(10年前比+44.4%)! 10年後の価格推移も公開|滋賀県竜王町

2026年3月18日公開(2026年3月18日更新)
ダイヤモンド不動産研究所
監修者: 水谷昂太郎・都市空間総合研究所 代表取締役CEO清水千弘・一橋大学 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科教授

滋賀県竜王町山中の中古戸建てを購入、売却する際は、地域の中古戸建ての価格・相場を知っておくことが重要だ。そこでAIにより、過去15年の価格推移と、今後10年の価格推移を推計した。公示地価や実際の売買取引事例、人口推計も参考にしよう。(価格推移は都市空間総合研究所の水谷昂太郎氏の協力で作成)

滋賀県竜王町山中の中古戸建ての価格・相場は?

現在の価格は、2,384万円(10年前比+44.4%)

滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格

  • 2,384万円(49万円/坪)
  • 10年前比+44.4%(前年比+0.9%
  • 築年 : 2014年
  • 駅距離 : 105.0分
  • 専有面積 : 115.0㎡(34.8坪)
  • 土地面積 : 160.3㎡(48.5坪)
※2024年時点の価格相場。「価格」「築数」「駅距離」「面積」は独自に予測した値の中央値。
滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格推移

◆滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格推移

坪(3.3㎡)単価
2009年 29万円/坪
2014年 34万円/坪
2019年 42万円/坪
2024年 49万円/坪
2029年 51万円/坪
2034年 53万円/坪

 不動産の価格に関する公的評価額としては「公示地価」があるが、"実勢価格(実際に取引される価格)"とは異なる。都市部の実勢価格は公示地価の1.5~2.0倍、一方で地方では公示地価の1.0~1.1倍と言われる。

 実勢価格については分かりやすい指標がないため、当サイトでは市区町村単位、町単位、駅単位での網羅的な実勢価格をAIで推計した。

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■現在の中古戸建て価格

滋賀県竜王町山中:2,384万円(49万円/坪、10年前比+44.4%)

(参考)周囲の中古戸建て価格は?
滋賀県近江八幡市:1,909万円(37万円/坪、10年前比+11.6%
滋賀県甲賀市:1,921万円(32万円/坪、10年前比+14.4%
滋賀県野洲市:2,749万円(53万円/坪、10年前比+24.1%
滋賀県湖南市:2,069万円(38万円/坪、10年前比+21.9%
滋賀県東近江市:1,918万円(34万円/坪、10年前比+12.2%

滋賀県竜王町山中の価格は過去10年で+44.4%となっており、資産性が高いエリアと言えそうだ。

また、周辺エリアの過去10年間の平均増減率の+15.9%と比べると、有望なエリアと言えそうだ。
※周辺エリア平均は、周囲の市町村・都道府県の単純平均

10年後の予想価格は、+8.6%

2034年の滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格を予想
  • ノーマルシナリオ
    2,590万円(53万円/坪、10年間で+8.6%を予想)

(参考)周囲の中古戸建て価格(ノーマルシナリオ)は?
滋賀県近江八幡市:1,780万円(34万円/坪、10年後は▲6.7%
滋賀県甲賀市:1,750万円(29万円/坪、10年後は▲8.9%
滋賀県野洲市:2,381万円(46万円/坪、10年後は▲13.4%
滋賀県湖南市:1,824万円(34万円/坪、10年後は▲11.8%
滋賀県東近江市:1,837万円(32万円/坪、10年後は▲4.2%

ノーマルシナリオで、10年後に+8.6%を予想しており、有望なエリアと言えそうだ。

また、周辺エリアの10年後の平均増減率が▲8.5%であるのに比べると、有望なエリアと言える。
※周辺エリア平均は、周囲の市町村・都道府県の単純平均

※水谷昂太郎氏(都市空間総合研究所 代表取締役CEO)の協力で作成。価格推移は、国土交通省の「不動産情報ライブラリ」の不動産取引価格情報を参考に価格を予測、2024年を基準年(現在価格)とした。AI(機械学習)による予測モデル「LightGBM」の手法で2005年〜2024年までの取引データを学習し、2025年〜2034年の価格相場を予測している。過去(2005年~2024年)の価格動向や人口推計を基に、ノーマルシナリオは最も可能性が高いとAIが予測した将来価格の推移を示している。グッドシナリオは、将来の人口や地価がノーマルシナリオに比べて約1.1倍で推移した場合の楽観的な予測、バッドシナリオは、将来の人口や地価がノーマルシナリオに比べて約0.9倍で推移した場合の悲観的な予測となっている。

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価格を詳細に分析しよう

■駅からの徒歩距離で価格はどうなる?

 中古戸建ての資産価値を決める要素は多数ある。広さ、間取り、建築した住宅メーカーなどの要素があるが、一番重要なのは「駅からの徒歩距離」だ。

 通常、中古戸建ての立地が駅に近いほど不動産価格は高くなり、駅から離れるほど、価格は安くなる。ただし、都心ではなく、車での移動が中心となるエリアでは、駅からの距離はそれほど重視されないこともある。

 では、滋賀県竜王町山中における駅からの徒歩距離別の価格・相場を見てみよう。

◆滋賀県竜王町山中の徒歩距離別の中古戸建て坪単価

駅からの徒歩分数 坪(3.3㎡)単価
1分 36万円/坪
5分 36万円/坪
10分 36万円/坪
15分 35万円/坪
20分 35万円/坪
滋賀県竜王町山中の徒歩距離別の中古戸建て坪単価

※水谷昂太郎氏(都市空間総合研究所 代表取締役CEO)の協力で作成。価格推移は、国土交通省の「不動産情報ライブラリ」の不動産取引価格情報をもとに、AI(機械学習)による予測モデル「LightGBM」の手法で算出した。エリア全体の平均的な価格傾向を示すもので、個別物件の実際の取引価格とは異なる場合がある。

■築年数で価格はどうなる?

 中古戸建ては「土地」と「建物」の価格を合計したものだ。

 このうち、建物は築年数が浅いほど価格は高くなり、築年数が古い物件ほど価格は安くなる。よく、「木造戸建ては20年たつと価値がゼロになる」といわれる。実際、20年程度経過した戸建ての建物の価値はかなり低くなることが多く、その場合は「土地」の価値を中心に売買されている。

 では、実際の築年数別の中古戸建ての価格・相場を見ていこう。

◆滋賀県竜王町山中の築年数別の中古戸建て坪単価

築年数 坪(3.3㎡)単価
1年 64万円/坪
5年 39万円/坪
10年 29万円/坪
15年 23万円/坪
20年 20万円/坪
25年 18万円/坪
30年 16万円/坪
35年 13万円/坪
40年 12万円/坪
滋賀県竜王町山中の築年数別の中古戸建て坪単価

※水谷昂太郎氏(都市空間総合研究所 代表取締役CEO)の協力で作成。価格推移は、国土交通省の「不動産情報ライブラリ」の不動産取引価格情報をもとに、AI(機械学習)による予測モデル「LightGBM」の手法で算出した。エリア全体の平均的な価格傾向を示すもので、個別物件の実際の取引価格とは異なる場合がある。

■公示地価はいくら?

 公示地価は、国土交通省が毎年1月1日時点における土地の価格を公表しているもので、固定資産税などを算定する基準となっている。実際に売買される地価とは多少の乖離がある。都心では実際の価格より安めになっており、郊外では実際の価格より高めに設定されてる。

 とはいえ、その地域の不動産価格の動向・傾向を知るための重要な指標となるので、参考にしよう。

◆竜王町の公示地価(2025年1月)

地点名 竜王町-2 竜王町-3
住居表示 滋賀県竜王町大字綾戸字南出447番《地番》 滋賀県竜王町大字小口字黒谷1251番185《地番》
最寄り駅 近江八幡駅から8300m 篠原駅から7500m
土地面積 354㎡ 140㎡
用途区分
取引価格 4.4万円/坪
(1.3万円/㎡)
前年比▲1.5%
7.9万円/坪
(2.4万円/㎡)
前年比▲0.4%

※出所:国土交通省「不動産情報ライブラリ・地価公示・都道府県地価調査の検索

エリアの将来性を人口予想から検討しよう

 竜王町の将来の人口はどうなるのだろうか。購入するエリアの人口が将来、増加するのであれば価格が上昇しやすく、人口が減少するのであれば価格が下落しやすいといえるだろう。人口推計は、政府系の人口問題研究所が予想データを定期的に発表している。

 日本全体の人口はすでに減少傾向にある。2020年を100とした場合、2050年には、全国の人口は83.0まで減少すると予想。今後も都心への人口の移転は続くため、都会であるほど減少幅は少なくない。

 では、竜王町はどうなるのだろうか。

◆竜王町の総人口推移予想

総人口 指数
(2020年=100)
2020年 11,789人 100.0(基準年)
2025年 11,323人 96.0
2030年 10,729人 91.0
2035年 10,050人 85.2
2040年 9,309人 79.0
2045年 8,564人 72.6
2050年 7,872人 66.8

※出所:人口問題研究所(令和5・2023年推計

竜王町の将来推計人口

(参考)滋賀県竜王町山中のあるエリアの人口推計は?(2020年=100として、2050年を推計)
竜王町:66.8

(参考)周囲の将来人口推計は?(2020年=100として、2050年を推計)
滋賀県近江八幡市:85.1
滋賀県甲賀市:74.3
滋賀県野洲市:87.8
滋賀県湖南市:80.1
滋賀県東近江市:79.9

 竜王町の将来人口(2050年)は、2020年=100として、 66.8だ。 周辺エリアの平均81.4に比べると、注意が必要なエリアと言えるだろう。
※周辺エリア平均は、周囲の市町村・都道府県の単純平均

自分の年収でいくらの不動産が買える?

 多くの人は、中古戸建てを購入する際、住宅ローンを利用する。そこで、住宅ローンの代表格である全期間固定住宅ローン「フラット35」について、年収別の借入可能額を試算してみた。

 住宅ローンの審査では、年収以外にも職業、勤続年数、物件の資産性なども参照するため、必ずしも下記の金額が借りられるわけではないので、目安と考えてほしい。

 なお、金利が低下するほど借入可能額は増加し、金利が上昇するほど借入可能額は減少する。

◆フラット35の住宅ローンの借入可能額(年収別)

年収借入可能額(目安)月々の返済額
200万円1,452万円5.0万円
300万円2,179万円7.5万円
400万円3,389万円11.7万円
500万円4,236万円14.6万円
600万円5,084万円17.5万円
700万円5,931万円20.4万円
800万円6,778万円23.3万円
900万円7,626万円26.3万円
1,000万円8,000万円27.5万円

※新規借入。金利は、21-35年固定金利が2.25%(頭金10%以上)、借入期間35年としてシミュレーション。ボーナスなし、別途手数料等が必要。フラット35の借入限度額は8,000万円。住宅ローン借入可能額シミュレーション(年収から計算)」を参照。2026年3月調査

住宅ローン返済額シミュレーション 借入可能額シミュレーション

滋賀県竜王町山中の中古戸建ての過去の売買事例

 滋賀県竜王町山中付近での実際の中古戸建ての成約事例(売却事例、国土交通省公開)を見てみよう。実際の売買は、さまざまな物件が含まれているため、価格はかなりバラバラだが、 土地の価格相場算定の参考としよう。

◆竜王町の中古戸建ての成約事例

取引時期 2023年第4四半期 2024年第1四半期 2024年第3四半期 2025年第1四半期
住居表示 滋賀県蒲生郡竜王町大字山面 滋賀県蒲生郡竜王町大字薬師 滋賀県蒲生郡竜王町大字薬師 滋賀県蒲生郡竜王町大字薬師
最寄駅 篠原(滋賀)駅から徒歩ー分 篠原(滋賀)駅から徒歩ー分 篠原(滋賀)駅から徒歩ー分 篠原(滋賀)駅から徒歩ー分
用途区分 市街化調整区域 市街化調整区域 市街化調整区域 市街化調整区域
建物属性 1994年築、鉄骨造 年築、ー 1991年築、木造 1991年築、木造
取引価格 1,600万円
・39万円/坪
(12万円/m²)
・床面積135㎡
(土地面積175㎡)
3,200万円
・ー万円/坪
(ー万円/m²)
・床面積ー㎡
(土地面積190㎡)
650万円
・22万円/坪
(6.5万円/m²)
・床面積100㎡
(土地面積230㎡)
1,700万円
・56万円/坪
(17万円/m²)
・床面積100㎡
(土地面積230㎡)

※参考:国土交通省「不動産情報ライブラリ

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滋賀県竜王町山中の中古戸建てに関するFAQ

Q滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格は過去10年でどれくらい上昇または下落している?
A

滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格は、現在の平均価格が約49万円/坪となっており、10年前と比べて+44.4%となっている。詳しくは記事を確認しよう。

Q滋賀県竜王町山中の中古戸建て価格は今後10年でどうなる見込みか?
A

ダイヤモンド不動産研究所の調査によると、ノーマルシナリオでは今後10年で約53万円/坪となり、+8.6%の変化が予測されている。また、記事では、10年後のグッドシナリオ・バッドシナリオについても掲載している。

Q滋賀県竜王町山中の公示地価はいくら?
A

代表的な地点としては、滋賀県竜王町大字綾戸字南出447番《地番》(近江八幡駅から8300m、)が、4.1万円/坪(1.3万円/㎡、前年比▲1.5%)だった(2025年1月の公示地価)。ダイヤモンド不動産研究所では、全国の地価ランキングも作成しているので、こちらも参考にしてほしい。

Q不動産価格データベースの将来予測はどのように算出されている?
A

国土交通省の「不動産情報ライブラリ」の取引価格情報を基に価格を推定し、2024年を基準年(現在価格)として、AI(機械学習)による予測モデル「LightGBM」の手法で2005年〜2024年までの取引データを学習し、2025年〜2034年の価格相場を予測している。「グッドシナリオ」では人口と地価が1.1倍、「バッドシナリオ」では0.9倍として算出した。ダイヤモンド不動産研究所が水谷昂太郎氏(都市空間総合研究所 代表取締役CEO)と協力して作成した独自データである。

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