埼玉県川口市・川口駅のルーフバルコニー付き中古マンション 3LDK・72㎡

出典（住戸の特徴）: 掲載元の物件情報（タグ・面積・階）

• ※使い方の条件（専用使用料・管理規約など）は資料で確かめるところです

出典（築年と構造）: 掲載元の物件情報（竣工年）

出典（修繕積立金）: 掲載元の物件情報・国土交通省 マンションの修繕積立金に関するガイドライン（令和6年6月改定）

• ※目安は長期修繕計画の期間全体の平均額です。いまの月額は計画の途中の額で、段階的に上がる計画では目安より低く出ます

出典（管理）: 掲載元の物件情報

出典（駅からの距離）: 掲載元の物件情報

出典（駅の利用）: 国土数値情報（駅別乗降客数）を加工

• ※町丁目の代表点から最寄りの駅です（掲載の最寄り駅と違うことがあります）
• ※5年の変化（2019→2024年度）はコロナ前後を挟みます。全国の中央値は −8% で、減っていても街の衰えとは限りません

出典（人口と世帯の動き）: 総務省統計局 平成27年・令和2年国勢調査（小地域集計）を加工・国立社会保障・人口問題研究所『日本の地域別将来推計人口（令和5(2023)年推計）』を加工

• ※2015年→2020年の増減は国勢調査の実績です
• ※2050年の人口は推計です（2020年は実績）。世帯数の将来推計は市区町村別には公表されていません

出典（用途地域）: 国土数値情報（用途地域）を加工

• ※町丁目の中で面積がいちばん多い用途地域です

出典（災害リスク）: 国土数値情報（国土交通省）の町丁目の集計

• ※町丁目の面積に占める割合で、この建物の位置の値ではありません
• ※高潮・液状化は公表のある都府県だけです（無い県は値がありません）

出典（エリアの動き）: PredictPrice（AI による推定）

• ※AI による推定の相場の動きを、最初の月を100とした指数で示したもの（価格ではありません）

出典（売りやすさ）: PredictPrice（AI による推定）

• ※この条件の住戸を相場どおりの価格で出したときの、AI による推定です（この物件の価格での見通しではありません）
• ※日数は、掲載から7日を越えて残った場合に、そこから掲載が消えるまでの日数です。売れるまでの日数ではありません（取り下げを含みます）
• ※成約を伴う見込みは、同じような掲載の中での位置（0〜100）です