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資料３－２－① 鈴木先生提出資料 (96 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90回 7／13）《厚生労働省》 |
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我が国の全ての死因を含む超過死亡数（2017–2022年の4月比較）【暫定値】
都道府県
○ 超過死亡数：何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度増加した
かを示す指標*。
*（算出方法） 超過死亡数 ＝ 実際の死亡数 –
予測死亡数の点推定値、もしくは予測死亡数の
予測区間の上限値
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年4月の超過死亡数*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（上限値）を
超えた数。
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
0–118
0–143
0–7
0–0
0–22
0–54
25
滋賀県
26–117
1–58
0–32
0–15
0–0
18–48
2
青森県
0–24
0–9
0–0
0–50
0–29
30–91
26
京都府
39–180
0–57
0–31
8–93
0–22
0–0
3
岩手県
32–104
0–0
0–0
0–31
5–38
0–28
27
大阪府
0–214
262–535
0–155
0–29
0–145
0–119
4
宮城県
0–48
32–93
0–6
5–47
0–29
0–0
28
兵庫県
46–170
91–282
0–3
2–103
0–15
8–100
5
秋田県
5–38
0–18
0–0
0–3
0–5
0–41
29
奈良県
10–103
13–65
2–41
0–6
0–0
0–33
6
山形県
0–55
0–34
0–18
0–23
2–77
17–65
30
和歌山県
19–78
0–26
0–32
0–11
0–15
17–81
7
福島県
77–209
0–30
0–0
0–37
0–25
0–0
31
鳥取県
0–24
0–20
0–12
0–1
0–0
0–12
8
茨城県
0–103
0–43
0–5
0–41
0–28
24–79
32
島根県
0–45
10–39
0–8
0–29
0–29
0–23
9
栃木県
0–50
0–44
0–27
0–43
0–11
2–52
33
岡山県
0–46
0–36
0–20
0–36
0–17
0–0
10
群馬県
9–57
36–92
0–0
0–20
0–0
0–57
34
広島県
13–158
4–94
0–39
6–104
0–0
0–52
11
埼玉県
28–215
0–142
0–148
0–151
0–61
4–95
35
山口県
32–135
5–64
0–0
0–18
0–34
14–52
12
千葉県
0–140
0–181
48–172
5–145
0–10
0–59
36
徳島県
0–17
36–74
4–30
0–20
0–2
0–36
13
東京都
0–390
182–455
29–227
0–173
0–9
59–281
37
香川県
0–31
0–14
0–23
0–14
0–24
0–28
14
神奈川県
111–330
0–210
0–64
0–151
0–39
47–254
38
愛媛県
0–67
3–68
0–2
0–34
0–0
0–28
15
新潟県
0–0
0–29
0–0
0–25
22–107
0–63
39
高知県
6–66
0–26
0–36
0–10
1–37
0–20
16
富山県
47–112
1–79
0–7
0–0
0–1
0–29
40
福岡県
36–197
59–156
0–0
0–77
0–13
0–27
17
石川県
0–11
9–62
0–0
0–28
0–29
0–9
41
佐賀県
0–32
0–21
0–10
0–13
0–15
0–30
18
福井県
5–49
0–32
0–3
4–44
0–0
7–43
42
長崎県
0–24
0–29
0–21
0–37
0–41
5–36
19
山梨県
11–74
0–12
0–3
0–15
0–5
0–11
43
熊本県
41–122
18–112
0–7
0–0
0–0
2–44
20
長野県
0–54
0–21
0–0
0–15
0–26
29–90
44
大分県
0–9
38–99
0–5
0–2
0–11
0–5
21
岐阜県
0–31
0–37
0–27
0–53
0–19
0–21
45
宮崎県
39–94
18–45
0–44
0–5
0–3
0–0
22
静岡県
0–143
0–53
0–0
5–104
0–52
14–168
46
鹿児島県
54–141
10–84
0–0
0–13
0–7
0–14
23
愛知県
0–101
0–68
0–115
0–86
0–106
0–56
47
沖縄県
17–90
0–54
0–12
0–16
0–31
2–47
24
三重県
5–88
0–32
0–6
0–14
0–19
8–46
48
日本
731–4008
643–3343
0–341
0–1094
0–211
138–1743
**
日本
708–4704
828–3977
83–1398
35–1985
30–1208
307–2527
* 疫学週に基づき、各年4月の第3週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
** 従来の方法（全国の超過死亡数を、都道府県ごとの超過
死亡数の積算として算出）。
96
都道府県
○ 超過死亡数：何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度増加した
かを示す指標*。
*（算出方法） 超過死亡数 ＝ 実際の死亡数 –
予測死亡数の点推定値、もしくは予測死亡数の
予測区間の上限値
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年4月の超過死亡数*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（上限値）を
超えた数。
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
0–118
0–143
0–7
0–0
0–22
0–54
25
滋賀県
26–117
1–58
0–32
0–15
0–0
18–48
2
青森県
0–24
0–9
0–0
0–50
0–29
30–91
26
京都府
39–180
0–57
0–31
8–93
0–22
0–0
3
岩手県
32–104
0–0
0–0
0–31
5–38
0–28
27
大阪府
0–214
262–535
0–155
0–29
0–145
0–119
4
宮城県
0–48
32–93
0–6
5–47
0–29
0–0
28
兵庫県
46–170
91–282
0–3
2–103
0–15
8–100
5
秋田県
5–38
0–18
0–0
0–3
0–5
0–41
29
奈良県
10–103
13–65
2–41
0–6
0–0
0–33
6
山形県
0–55
0–34
0–18
0–23
2–77
17–65
30
和歌山県
19–78
0–26
0–32
0–11
0–15
17–81
7
福島県
77–209
0–30
0–0
0–37
0–25
0–0
31
鳥取県
0–24
0–20
0–12
0–1
0–0
0–12
8
茨城県
0–103
0–43
0–5
0–41
0–28
24–79
32
島根県
0–45
10–39
0–8
0–29
0–29
0–23
9
栃木県
0–50
0–44
0–27
0–43
0–11
2–52
33
岡山県
0–46
0–36
0–20
0–36
0–17
0–0
10
群馬県
9–57
36–92
0–0
0–20
0–0
0–57
34
広島県
13–158
4–94
0–39
6–104
0–0
0–52
11
埼玉県
28–215
0–142
0–148
0–151
0–61
4–95
35
山口県
32–135
5–64
0–0
0–18
0–34
14–52
12
千葉県
0–140
0–181
48–172
5–145
0–10
0–59
36
徳島県
0–17
36–74
4–30
0–20
0–2
0–36
13
東京都
0–390
182–455
29–227
0–173
0–9
59–281
37
香川県
0–31
0–14
0–23
0–14
0–24
0–28
14
神奈川県
111–330
0–210
0–64
0–151
0–39
47–254
38
愛媛県
0–67
3–68
0–2
0–34
0–0
0–28
15
新潟県
0–0
0–29
0–0
0–25
22–107
0–63
39
高知県
6–66
0–26
0–36
0–10
1–37
0–20
16
富山県
47–112
1–79
0–7
0–0
0–1
0–29
40
福岡県
36–197
59–156
0–0
0–77
0–13
0–27
17
石川県
0–11
9–62
0–0
0–28
0–29
0–9
41
佐賀県
0–32
0–21
0–10
0–13
0–15
0–30
18
福井県
5–49
0–32
0–3
4–44
0–0
7–43
42
長崎県
0–24
0–29
0–21
0–37
0–41
5–36
19
山梨県
11–74
0–12
0–3
0–15
0–5
0–11
43
熊本県
41–122
18–112
0–7
0–0
0–0
2–44
20
長野県
0–54
0–21
0–0
0–15
0–26
29–90
44
大分県
0–9
38–99
0–5
0–2
0–11
0–5
21
岐阜県
0–31
0–37
0–27
0–53
0–19
0–21
45
宮崎県
39–94
18–45
0–44
0–5
0–3
0–0
22
静岡県
0–143
0–53
0–0
5–104
0–52
14–168
46
鹿児島県
54–141
10–84
0–0
0–13
0–7
0–14
23
愛知県
0–101
0–68
0–115
0–86
0–106
0–56
47
沖縄県
17–90
0–54
0–12
0–16
0–31
2–47
24
三重県
5–88
0–32
0–6
0–14
0–19
8–46
48
日本
731–4008
643–3343
0–341
0–1094
0–211
138–1743
**
日本
708–4704
828–3977
83–1398
35–1985
30–1208
307–2527
* 疫学週に基づき、各年4月の第3週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
** 従来の方法（全国の超過死亡数を、都道府県ごとの超過
死亡数の積算として算出）。
96