2026年の東京23区における不動産市場は、
いわゆる「新築氷河期」を迎えると予測されています。
建築コストの高騰などにより、
新築物件の供給量は過去50年で最低水準となる見通しです。

新築の供給が絞られることで、
中古物件の価格は上昇、
あるいは少なくとも「下がりにくい」状況が続くでしょう。
また賃貸市場においては、
物件の掲載賃料が上昇傾向にある一方で、
借り手側（ユーザー）の反響賃料（希望予算）は横ばいで推移しており、
貸主の提示価格と借主の予算とのギャップが拡大しています。

こうした市場環境の変化に伴い、
今後の住まい探しにおいては以下の5つのキーワードが重要になります。

  1. 脱・タワマン所有主義（「疎」への移行）
    これまでのタワーマンション信仰から離れ、新たな価値観を求める動きです。
  2. こちくら郊外
    「（都心からは）遠いけれど、便利で快適」に暮らせる郊外エリアを指します。
  3. 新築氷河期
    供給不足による新築物件の希少化です。
  4. 0LDK
    既存の間取り（LDK）をあえてなくし、
    広々としたワンルームとして活用・賃貸するスタイルです。
  5. AIによる住まい探し
    従来の条件検索ではなく、
    AI    との対話を通じて最適な物件を見つける手法が主流になります。

特に注目すべきは、
テクノロジーによる変化です。
これまでの部屋探しは、
広告費をかけて検索サイトの上位に表示させる手法が一般的でした。
しかし、今後はAIがユーザーの要望に合わせて最適なサイトや物件を直接提示するようになります。
そのため、不動産業者側も
「AIに評価される（検索されやすい）質の高いサイト作り」へと戦略をシフトしていく
必要があるでしょう。

こうしたトレンドは主に都市部を中心としたものですが、
2026年に向けて住まいの選び方や探し方は、
より合理的かつ多様なものへと変化していくと考えられます。

 

2026年の不動産トレンドワードは、遠・便・快の「こちくら郊外」。要因は「新築氷河期」、狭さ対策に「0LDK」も

 

https://toyokeizai.net/articles/-/929967

https://youtu.be/W1HKA5zyUgg

要約

- 2026年の東京23区は新築氷河期へ
  - 建築コスト高騰で新築供給は過去50年で最低水準に。
   新築希少化は中古価格の下支え要因。

- 賃貸は「掲載賃料↑×借り手予算＝横ばい」で乖離拡大
  - 掲載家賃は上昇傾向だが、ユーザーの反響賃料（希望予算）は伸びず、成約難・滞留のリスク。

- 5つのキーワードが住まい選びを変える
  - 脱・タワマン所有主義（「疎」への移行）
  - こちくら郊外（遠いけれど便利で快適）
  - 新築氷河期（希少化と価格硬直）
  - 0LDK（大空間ワンルーム活用/賃貸）
  - AIによる住まい探し（会話型レコメンドが主流）

- 不動産事業者の戦略転換
  - 広告偏重のSEOから「AIが評価する情報設計」へ（構造化データ・信頼性・在庫鮮度・UX最適化）。

 

この動画から得られること

- マーケットの現在地
  - 新築供給の急減／中古価格の粘着性／賃料提示と反響予算のギャップ構造

- 住まい方の選択肢
  - こちくら郊外（ハブ駅・生活利便・セーフティ）／0LDKの可変性と資産性／脱タワマンの合理

- 買い手・借り手のKPI
  - 住居費比率（手取り25〜30％以内）／通勤・通学ドアtoドア60分目安／総額と金利上昇の感応度

- オーナー・投資家のKPI
  - 掲載→反響→内見→成約CVR／賃料改定の弾力（解約率＜3％、ARPU＋3％）／0LDK改修ROI（回収6〜10年）

- 事業者のAI対応
  - 構造化データ（物件・評判・FAQ）／ページ速度・E-E-A-T／在庫鮮度・物件写真の品質基準

- リスク・回避策
  - 新築プレミアムの過剰支払い／賃料乖離の長期空室化／狭小間取りの陳腐化／検索流入依存の脆弱性

 

専門家の付加価値（実務KPI・チェックリスト）

- こちくら郊外の見極め（例）
  - ハブ駅30〜45分圏／徒歩10分圏の生活利便（スーパー・医療・学校）／バス頻度・災害リスク低
  - 犯罪発生率・夜間照度・歩車分離／将来の再開発・人口維持見通し

- 0LDKの投資判断
  - 改修コスト：100〜150万円/戸 → 賃料＋1.0〜1.5万円/月（回収6〜10年）
  - ターゲット：単身DINKS・在宅勤務者／遮音・空調・収納の質で差別化

- 借り手の家計感応度
  - 家賃+1万円＝年間+12万円→他固定費の見直し（通信・保険・光熱）
  - 金利＋1％＝月返済＋12〜15％（残25年3,000万円目安）

- AI住まい探し時代のサイト要件（事業者）
  - 物件スキーマ／FAQスキーマ／レビューの真偽検証／LCP 2.5秒以内／画像のalt・構図ルール
  - 在庫鮮度（7日以上の未更新をゼロに）／空室理由・騒音・方角などネガ要素の先出しでCVR改善

 

例え話

新築氷河期の市場は
「高速道路の料金所が閉じて新車レーンが狭まる」状態。
流れは自然に一般道（中古・郊外）へ分散します。
渋滞（賃料乖離）を避けるには、
一本裏道（こちくら郊外）と車線変更（0LDK・AI検索）で
合理的に進むのが最短です。

 

視聴後アクション

- 1. 条件を数値化：住居費比率、通勤時間、広さ、騒音耐性を明文化
- 2. こちくら郊外を3エリア選定：ハブ駅アクセス・生活利便・夜間安全・ハザードをチェック
- 3. 0LDKを試す：大空間×可動家具の内見／遮音・空調・収納の質を評価
- 4. AIで指名検索：会話型アプリに希望と予算を入力→候補を比較→現地確認（昼夜・平日休日）
- 5. 借り手は賃料交渉：空室期間・改修提案（照明/棚）と引き換えの賃料条件を提示
- 6. オーナーは乖離是正：段階改定（3%→2%）×代替案（フリーレント/改修）でCVR改善
- 7. 事業者はAI対応：構造化データ実装・ページ速度改善・写真標準化・在庫鮮度のモニタ

 

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