よむ、つかう、まなぶ。
資料３－２－① 鈴木先生提出資料 (86 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.html |
| 出典情報 | 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード（第87回 6／8）《厚生労働省》 |
ページ画像
ダウンロードした画像を利用する際は「出典情報」を明記してください。
低解像度画像をダウンロード
プレーンテキスト
資料テキストはコンピュータによる自動処理で生成されており、完全に資料と一致しない場合があります。
テキストをコピーしてご利用いただく際は資料と付け合わせてご確認ください。
我が国の全ての死因を含む過少死亡数（2017–2022年の2月比較）【暫定値】
都道府県
○ 過少死亡数：何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度減少した
かを示す指標*。
*（算出方法） 過少死亡数 ＝ 予測死亡数の点
推定値、もしくは予測死亡数の予測区間の下限
値 – 実際の死亡数
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年2月の過少死亡数*が、過
去5年間の同月よりも多い場合を
示す。
* 観測死亡数が95%片側予測区間（下限値）を
下回った数。
詳細および最新情報については「日本の
超過および過少死亡数ダッシュボード」を
参照のこと
https://exdeaths-japan.org/
「新型コロナウイルス感染症等の感染症
サーベイランス体制の抜本的拡充に向け
た人材育成と感染症疫学的手法の開発研
究」（厚生労働科学研究令和3年度）分担研
究「COVID-19等の影響による超過死亡の
評価」
2022
2021
2020
2019
2018
都道府県
2017
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–0
0–88
63–242
0–65
0–0
0–47
25
滋賀県
0–0
0–32
19–97
0–28
0–0
0–0
2
青森県
0–0
0–4
20–102
0–0
0–13
0–15
26
京都府
0–0
0–54
22–171
0–69
0–0
0–0
3
岩手県
0–6
0–51
31–100
12–47
0–5
0–3
27
大阪府
0–0
0–51
83–419
10–321
0–0
0–0
4
宮城県
0–0
0–32
27–130
5–80
0–4
0–0
28
兵庫県
0–0
0–24
63–317
0–118
0–0
0–0
5
秋田県
0–23
0–5
10–58
0–41
0–29
0–25
29
奈良県
0–0
0–0
7–59
0–54
0–0
0–0
6
山形県
0–0
0–27
4–54
4–36
0–0
0–0
30
和歌山県
0–0
0–62
13–50
0–25
0–0
0–6
7
福島県
0–0
0–57
0–55
0–4
0–0
0–17
31
鳥取県
0–0
2–35
14–41
0–22
0–18
0–0
8
茨城県
0–0
0–58
46–210
0–12
0–0
0–8
32
島根県
0–0
0–12
0–15
11–61
0–11
0–6
9
栃木県
0–0
0–54
69–176
10–56
0–0
0–0
33
岡山県
0–0
0–45
36–153
0–2
0–0
0–14
10
群馬県
0–0
0–0
0–92
0–40
0–0
0–0
34
広島県
0–0
0–21
69–235
3–129
0–0
0–0
11
埼玉県
0–0
0–32
154–399
0–64
0–0
0–0
35
山口県
0–7
0–3
0–74
0–13
0–0
0–0
12
千葉県
0–0
0–0
145–386
0–8
0–0
0–0
36
徳島県
0–15
0–7
0–35
14–93
0–8
0–19
13
東京都
0–0
0–0
223–682
0–0
0–0
0–32
37
香川県
0–0
0–18
0–25
0–4
0–13
0–0
14
神奈川県
0–0
0–28
87–334
0–20
0–0
0–0
38
愛媛県
0–2
3–40
8–89
0–34
0–5
0–0
15
新潟県
0–0
0–0
113–257
0–0
0–0
0–3
39
高知県
0–0
0–27
0–30
8–68
0–0
0–12
16
富山県
0–0
0–29
12–41
0–6
0–3
0–2
40
福岡県
0–0
0–48
48–259
3–130
0–0
0–0
17
石川県
0–0
0–31
0–29
0–22
0–4
0–0
41
佐賀県
0–0
0–36
0–38
0–35
0–0
0–0
18
福井県
0–14
0–29
16–44
2–73
0–0
0–0
42
長崎県
0–0
1–49
0–46
0–44
0–0
0–6
19
山梨県
0–0
0–31
0–36
0–39
0–0
7–49
43
熊本県
0–0
0–8
13–89
19–134
0–13
0–0
20
長野県
0–0
0–9
0–62
0–28
0–7
0–0
44
大分県
0–5
0–27
0–84
0–29
0–0
0–0
21
岐阜県
0–0
0–18
26–119
0–71
0–11
0–0
45
宮崎県
0–0
1–29
0–51
0–56
0–0
0–32
22
静岡県
0–0
73–247
65–237
0–82
0–0
0–0
46
鹿児島県
0–12
0–62
32–104
32–150
0–0
0–0
23
愛知県
0–0
0–9
34–329
0–139
0–0
0–0
47
沖縄県
0–0
0–0
0–24
14–78
0–19
0–0
24
三重県
0–0
9–52
43–145
0–83
0–10
0–0
48
日本
0–0
0–1
2680–6761
0–1508
0–0
0–0
**
日本
0–84
89–1581
1615–6824
147–2713
0–173
7–296
* 疫学週に基づき、各年2月の第3週までを比較。
2022年2月7日～2月27日
2021年2月1日～2月21日
2020年2月3日～2月23日
2019年2月4日～2月24日
2018年2月5日～2月25日
2017年2月6日～2月26日
** 従来の方法（全国の過小死亡数を、都道府県ごとの過小
死亡数の積算として算出）。
86
都道府県
○ 過少死亡数：何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度減少した
かを示す指標*。
*（算出方法） 過少死亡数 ＝ 予測死亡数の点
推定値、もしくは予測死亡数の予測区間の下限
値 – 実際の死亡数
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年2月の過少死亡数*が、過
去5年間の同月よりも多い場合を
示す。
* 観測死亡数が95%片側予測区間（下限値）を
下回った数。
詳細および最新情報については「日本の
超過および過少死亡数ダッシュボード」を
参照のこと
https://exdeaths-japan.org/
「新型コロナウイルス感染症等の感染症
サーベイランス体制の抜本的拡充に向け
た人材育成と感染症疫学的手法の開発研
究」（厚生労働科学研究令和3年度）分担研
究「COVID-19等の影響による超過死亡の
評価」
2022
2021
2020
2019
2018
都道府県
2017
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–0
0–88
63–242
0–65
0–0
0–47
25
滋賀県
0–0
0–32
19–97
0–28
0–0
0–0
2
青森県
0–0
0–4
20–102
0–0
0–13
0–15
26
京都府
0–0
0–54
22–171
0–69
0–0
0–0
3
岩手県
0–6
0–51
31–100
12–47
0–5
0–3
27
大阪府
0–0
0–51
83–419
10–321
0–0
0–0
4
宮城県
0–0
0–32
27–130
5–80
0–4
0–0
28
兵庫県
0–0
0–24
63–317
0–118
0–0
0–0
5
秋田県
0–23
0–5
10–58
0–41
0–29
0–25
29
奈良県
0–0
0–0
7–59
0–54
0–0
0–0
6
山形県
0–0
0–27
4–54
4–36
0–0
0–0
30
和歌山県
0–0
0–62
13–50
0–25
0–0
0–6
7
福島県
0–0
0–57
0–55
0–4
0–0
0–17
31
鳥取県
0–0
2–35
14–41
0–22
0–18
0–0
8
茨城県
0–0
0–58
46–210
0–12
0–0
0–8
32
島根県
0–0
0–12
0–15
11–61
0–11
0–6
9
栃木県
0–0
0–54
69–176
10–56
0–0
0–0
33
岡山県
0–0
0–45
36–153
0–2
0–0
0–14
10
群馬県
0–0
0–0
0–92
0–40
0–0
0–0
34
広島県
0–0
0–21
69–235
3–129
0–0
0–0
11
埼玉県
0–0
0–32
154–399
0–64
0–0
0–0
35
山口県
0–7
0–3
0–74
0–13
0–0
0–0
12
千葉県
0–0
0–0
145–386
0–8
0–0
0–0
36
徳島県
0–15
0–7
0–35
14–93
0–8
0–19
13
東京都
0–0
0–0
223–682
0–0
0–0
0–32
37
香川県
0–0
0–18
0–25
0–4
0–13
0–0
14
神奈川県
0–0
0–28
87–334
0–20
0–0
0–0
38
愛媛県
0–2
3–40
8–89
0–34
0–5
0–0
15
新潟県
0–0
0–0
113–257
0–0
0–0
0–3
39
高知県
0–0
0–27
0–30
8–68
0–0
0–12
16
富山県
0–0
0–29
12–41
0–6
0–3
0–2
40
福岡県
0–0
0–48
48–259
3–130
0–0
0–0
17
石川県
0–0
0–31
0–29
0–22
0–4
0–0
41
佐賀県
0–0
0–36
0–38
0–35
0–0
0–0
18
福井県
0–14
0–29
16–44
2–73
0–0
0–0
42
長崎県
0–0
1–49
0–46
0–44
0–0
0–6
19
山梨県
0–0
0–31
0–36
0–39
0–0
7–49
43
熊本県
0–0
0–8
13–89
19–134
0–13
0–0
20
長野県
0–0
0–9
0–62
0–28
0–7
0–0
44
大分県
0–5
0–27
0–84
0–29
0–0
0–0
21
岐阜県
0–0
0–18
26–119
0–71
0–11
0–0
45
宮崎県
0–0
1–29
0–51
0–56
0–0
0–32
22
静岡県
0–0
73–247
65–237
0–82
0–0
0–0
46
鹿児島県
0–12
0–62
32–104
32–150
0–0
0–0
23
愛知県
0–0
0–9
34–329
0–139
0–0
0–0
47
沖縄県
0–0
0–0
0–24
14–78
0–19
0–0
24
三重県
0–0
9–52
43–145
0–83
0–10
0–0
48
日本
0–0
0–1
2680–6761
0–1508
0–0
0–0
**
日本
0–84
89–1581
1615–6824
147–2713
0–173
7–296
* 疫学週に基づき、各年2月の第3週までを比較。
2022年2月7日～2月27日
2021年2月1日～2月21日
2020年2月3日～2月23日
2019年2月4日～2月24日
2018年2月5日～2月25日
2017年2月6日～2月26日
** 従来の方法（全国の過小死亡数を、都道府県ごとの過小
死亡数の積算として算出）。
86