千葉県南房総市千倉町牧田の土地を購入、売却する際は、地域の土地の価格・相場を知っておくことが重要だ。そこで過去15年の価格推移と、今後10年の価格推移も予想した。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）
千葉県南房総市千倉町牧田の土地の価格・相場は？
現在の価格は、8.6万円／坪（10年前比▲1.3%）
千葉県南房総市千倉町牧田の土地価格
- 590万円（8.6万円/坪）
- 10年前比▲1.3%（前年比+0.3%）
- 駅距離 : 6.0分
- 平均土地面積 : 228.1㎡（69.0坪）
◆千葉県南房総市千倉町牧田の土地価格推移 |
|
| 年 | 坪（3.3㎡）単価 |
|---|---|
| 2009年 | 10万円／坪 |
| 2014年 | 8.7万円／坪 |
| 2019年 | 8.3万円／坪 |
| 2024年 | 8.6万円／坪 |
| 2029年 | 8.7万円／坪 |
| 2034年 | 8.8万円／坪 |
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■現在の土地価格
千葉県南房総市千倉町牧田：590万円（8.6万円/坪、10年前比-1.3%）
（参考）周囲の土地価格は？
千葉県館山市：652万円（7.8万円/坪、10年前比+0.1%）
千葉県鴨川市：477万円（6.1万円/坪、10年前比▲8.2%）
千葉県鋸南町：451万円（4.8万円/坪、10年前比▲1.8%）
また、周辺エリアの過去10年間の平均増減率の▲5.1%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、+2.9%
- ノーマルシナリオ
607万円（8.8万円/坪、10年間で+2.9%を予想）
（参考）周囲の土地価格（ノーマルシナリオ）は？
千葉県館山市：583万円（6.9万円/坪、10年後は▲10.5%）
千葉県鴨川市：391万円（5.0万円/坪、10年後は▲18.1%）
千葉県鋸南町：386万円（4.1万円/坪、10年後は▲14.5%）
また、周辺エリアの10年後の平均増減率が▲16.5%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？
土地の資産価値を決める要素は多数ある。広さ、地形、接道状況、用途区分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、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、千葉県南房総市千倉町牧田における駅からの徒歩距離別の価格・相場を見てみよう。
◆千葉県南房総市千倉町牧田の徒歩距離別の土地坪単価 |
|
| 駅からの徒歩分数 | 坪（3.3㎡）単価 |
|---|---|
| 1分 | 9.8万円／坪 |
| 5分 | 9.3万円／坪 |
| 10分 | 8.9万円／坪 |
| 15分 | 8.6万円／坪 |
| 20分 | 8.5万円／坪 |
※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。
エリアの将来性を人口予想から検討しよう
南房総市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、南房総市はどうなるのだろうか。
◆南房総市の総人口推移予想 |
|||
| 年 | 総人口 | 指数 (2020年＝100) | |
|---|---|---|---|
| 2020年 | 35,831人 | 100.0（基準年） | |
| 2025年 | 32,286人 | 90.1 | |
| 2030年 | 29,346人 | 81.9 | |
| 2035年 | 26,525人 | 74.0 | |
| 2040年 | 23,900人 | 66.7 | |
| 2045年 | 21,445人 | 59.9 | |
| 2050年 | 19,201人 | 53.6 | |
※出所：人口問題研究所（令和5・2023年推計）
（参考）千葉県南房総市千倉町牧田のあるエリアの人口推計は？（2020年=100として、2050年を推計）
南房総市：53.6
（参考）周囲の将来人口推計は？（2020年=100として、2050年を推計）
千葉県館山市：68.0
千葉県鴨川市：69.8
千葉県鋸南町：44.2
※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、土地を購入する際、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 | ||
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千葉県南房総市千倉町牧田の土地の過去の売買事例
千葉県南房総市千倉町牧田付近での実際の土地の成約事例（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。
◆南房総市の土地の成約事例
| 取引時期 | 2023年第3四半期 | 2023年第3四半期 | 2023年第3四半期 | 2023年第4四半期 | 2024年第1四半期 | 2024年第1四半期 | 2024年第1四半期 | 2024年第2四半期 | 2024年第2四半期 | 2024年第3四半期 | 2024年第3四半期 | 2024年第4四半期 | 2024年第4四半期 | 2025年第1四半期 | 2025年第1四半期 | 2025年第2四半期 | 2025年第2四半期 | 2025年第2四半期 | 2025年第2四半期 | 2025年第2四半期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 住居表示 | 千葉県南房総市白浜町白浜 | 千葉県南房総市富浦町宮本 | 千葉県南房総市富浦町丹生 | 千葉県南房総市高崎 | 千葉県南房総市白子 | 千葉県南房総市富浦町原岡 | 千葉県南房総市富浦町南無谷 | 千葉県南房総市白浜町白浜 | 千葉県南房総市富浦町南無谷 | 千葉県南房総市久枝 | 千葉県南房総市市部 | 千葉県南房総市千倉町川合 | 千葉県南房総市千倉町北朝夷 | 千葉県南房総市千倉町平舘 | 千葉県南房総市富浦町原岡 | 千葉県南房総市久枝 | 千葉県南房総市久枝 | 千葉県南房総市久枝 | 千葉県南房総市高崎 | 千葉県南房総市千倉町北朝夷 |
| 最寄駅 | 館山駅から徒歩ー分 | 富浦（千葉）駅から徒歩ー分 | 富浦（千葉）駅から徒歩ー分 | 岩井駅から徒歩13分 | 千歳（千葉）駅から徒歩19分 | 富浦（千葉）駅から徒歩9分 | 富浦（千葉）駅から徒歩24分 | 館山駅から徒歩ー分 | 富浦（千葉）駅から徒歩25分 | 岩井駅から徒歩10分 | 岩井駅から徒歩11分 | 千歳（千葉）駅から徒歩13分 | 千倉駅から徒歩23分 | 千倉駅から徒歩ー分 | 富浦（千葉）駅から徒歩9分 | 岩井駅から徒歩12分 | 岩井駅から徒歩12分 | 岩井駅から徒歩12分 | 岩井駅から徒歩16分 | 千倉駅から徒歩20分 |
| 用途区分 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 | 都市計画区域外 |
| 土地属性 | 間口18.5m、ほぼ長方形 | 間口33m、ほぼ長方形 | 間口40m、ほぼ長方形 | 間口27m、不整形 | 間口15m、ほぼ台形 | 間口9m、ほぼ長方形 | 間口24m、ほぼ整形 | 間口49m、ほぼ台形 | 間口20m、ほぼ長方形 | 間口34m、ほぼ長方形 | 間口16m、不整形 | 間口m、袋地等 | 間口10m、ほぼ長方形 | 間口13m、ほぼ長方形 | 間口13m、ほぼ長方形 | 間口17m、ほぼ長方形 | 間口15m、不整形 | 間口26m、ほぼ長方形 | 間口16m、ほぼ長方形 | 間口m、袋地等 |
| 取引価格 |
500万円 ・9.4万円/坪 （2.9万円/m²） ・土地面積175㎡ |
1,000万円 ・3.8万円/坪 （1.1万円/m²） ・土地面積880㎡ |
530万円 ・2.4万円/坪 （0.7万円/m²） ・土地面積740㎡ |
800万円 ・18万円/坪 （5.3万円/m²） ・土地面積150㎡ |
250万円 ・3.4万円/坪 （1.0万円/m²） ・土地面積240㎡ |
360万円 ・5.9万円/坪 （1.8万円/m²） ・土地面積200㎡ |
2,100万円 ・15万円/坪 （4.7万円/m²） ・土地面積450㎡ |
2,100万円 ・4.3万円/坪 （1.3万円/m²） ・土地面積1600㎡ |
1,200万円 ・12万円/坪 （3.8万円/m²） ・土地面積320㎡ |
2,800万円 ・7.1万円/坪 （2.2万円/m²） ・土地面積1300㎡ |
390万円 ・3.8万円/坪 （1.1万円/m²） ・土地面積340㎡ |
400万円 ・3.4万円/坪 （1.0万円/m²） ・土地面積390㎡ |
25万円 ・0.8万円/坪 （0.2万円/m²） ・土地面積105㎡ |
380万円 ・4.6万円/坪 （1.4万円/m²） ・土地面積270㎡ |
530万円 ・11万円/坪 （3.3万円/m²） ・土地面積160㎡ |
1,400万円 ・19万円/坪 （5.8万円/m²） ・土地面積240㎡ |
2,200万円 ・20万円/坪 （5.9万円/m²） ・土地面積370㎡ |
3,400万円 ・20万円/坪 （6.1万円/m²） ・土地面積560㎡ |
760万円 ・9.6万円/坪 （2.9万円/m²） ・土地面積260㎡ |
1,200万円 ・7.8万円/坪 （2.4万円/m²） ・土地面積510㎡ |
※参考：国土交通省「不動産情報ライブラリ」
千葉県南房総市千倉町牧田の土地に関するFAQ
- Q千葉県南房総市千倉町牧田の土地価格は過去10年でどれくらい上昇または下落している？
- A
千葉県南房総市千倉町牧田の土地価格は、現在の平均価格が約8.6万円/坪となっており、10年前と比べて▲1.3％となっている。詳しくは記事を確認しよう。
- Q千葉県南房総市千倉町牧田の土地価格は今後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8.8万円/坪となり、+2.9%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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