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資料３－２ 鈴木先生提出資料 (82 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93回 8／3）《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5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5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
32–242
166–400
0–9
0–52
0–50
0–87
25
滋賀県
26–89
3–69
0–0
0–3
0–16
0–3
2
青森県
0–66
0–66
0–0
8–85
0–19
0–40
26
京都府
44–171
14–94
0–0
0–72
0–65
23–66
3
岩手県
4–93
0–17
0–0
12–75
0–24
0–45
27
大阪府
0–97
704–1029
0–0
1–147
0–96
0–122
4
宮城県
46–173
0–20
0–7
0–18
0–30
0–34
28
兵庫県
0–94
427–665
0–4
0–24
0–0
0–96
5
秋田県
0–52
14–63
0–9
16–75
0–7
0–32
29
奈良県
0–45
3–31
0–0
0–21
0–19
0–73
6
山形県
0–14
6–84
0–7
2–36
0–0
0–12
30
和歌山県
0–41
0–25
0–14
0–0
0–5
0–43
7
福島県
26–121
0–50
0–0
0–12
0–24
0–71
31
鳥取県
0–27
6–45
0–0
0–14
0–4
0–25
8
茨城県
45–175
0–72
0–0
0–87
0–41
0–21
32
島根県
8–59
0–38
0–21
0–9
0–4
0–15
9
栃木県
17–108
0–71
0–0
0–9
0–9
0–62
33
岡山県
15–84
25–101
0–20
0–57
0–13
0–32
10
群馬県
9–97
0–56
0–31
6–89
0–33
0–30
34
広島県
45–215
23–166
0–0
0–37
0–0
0–37
11
埼玉県
0–154
43–303
0–0
0–41
0–29
0–123
35
山口県
24–106
0–52
0–0
0–19
13–93
6–54
12
千葉県
23–165
14–135
0–0
0–67
0–43
0–76
36
徳島県
3–63
20–69
0–3
0–16
0–0
0–43
13
東京都
39–506
11–266
0–0
0–35
0–62
18–271
37
香川県
0–22
0–2
1–26
0–8
0–14
9–35
14
神奈川県
0–242
58–344
0–0
0–143
26–171
30–198
38
愛媛県
10–46
15–82
0–0
0–17
0–0
0–22
15
新潟県
0–17
0–31
0–0
0–69
0–19
0–76
39
高知県
0–14
0–27
0–0
0–52
0–0
0–17
16
富山県
0–39
1–32
2–30
15–43
0–16
0–21
40
福岡県
30–213
62–253
0–0
0–30
0–66
76–267
17
石川県
0–38
24–83
0–0
0–18
0–3
0–11
41
佐賀県
5–43
16–57
0–6
0–28
0–5
9–49
18
福井県
3–55
18–72
0–1
0–39
0–16
0–23
42
長崎県
4–57
29–93
0–30
0–6
0–26
23–59
19
山梨県
2–66
2–58
0–19
0–11
0–25
6–58
43
熊本県
5–46
1–93
0–11
0–16
0–30
0–25
20
長野県
33–144
0–33
0–0
0–71
0–36
0–14
44
大分県
0–34
25–60
0–6
3–59
0–8
0–17
21
岐阜県
22–155
24–141
0–0
0–16
0–0
0–56
45
宮崎県
26–64
0–40
0–27
0–23
0–19
0–8
22
静岡県
57–162
0–61
0–0
0–46
27–135
3–96
46
鹿児島県
16–99
0–20
0–9
0–12
0–16
0–41
23
愛知県
37–314
86–225
0–0
0–82
0–103
0–119
47
沖縄県
0–26
0–30
0–13
0–33
5–29
0–3
24
三重県
4–79
16–112
0–0
0–18
0–56
0–0
48
日本
403–4562
1985–5678
0–0
0–987
0–688
101–2164
**
日本
660–5032
1856–5936
3–303
63–1940
71–1479
203–2728
* 疫学週に基づき、各年5月の第4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）。
82
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5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
32–242
166–400
0–9
0–52
0–50
0–87
25
滋賀県
26–89
3–69
0–0
0–3
0–16
0–3
2
青森県
0–66
0–66
0–0
8–85
0–19
0–40
26
京都府
44–171
14–94
0–0
0–72
0–65
23–66
3
岩手県
4–93
0–17
0–0
12–75
0–24
0–45
27
大阪府
0–97
704–1029
0–0
1–147
0–96
0–122
4
宮城県
46–173
0–20
0–7
0–18
0–30
0–34
28
兵庫県
0–94
427–665
0–4
0–24
0–0
0–96
5
秋田県
0–52
14–63
0–9
16–75
0–7
0–32
29
奈良県
0–45
3–31
0–0
0–21
0–19
0–73
6
山形県
0–14
6–84
0–7
2–36
0–0
0–12
30
和歌山県
0–41
0–25
0–14
0–0
0–5
0–43
7
福島県
26–121
0–50
0–0
0–12
0–24
0–71
31
鳥取県
0–27
6–45
0–0
0–14
0–4
0–25
8
茨城県
45–175
0–72
0–0
0–87
0–41
0–21
32
島根県
8–59
0–38
0–21
0–9
0–4
0–15
9
栃木県
17–108
0–71
0–0
0–9
0–9
0–62
33
岡山県
15–84
25–101
0–20
0–57
0–13
0–32
10
群馬県
9–97
0–56
0–31
6–89
0–33
0–30
34
広島県
45–215
23–166
0–0
0–37
0–0
0–37
11
埼玉県
0–154
43–303
0–0
0–41
0–29
0–123
35
山口県
24–106
0–52
0–0
0–19
13–93
6–54
12
千葉県
23–165
14–135
0–0
0–67
0–43
0–76
36
徳島県
3–63
20–69
0–3
0–16
0–0
0–43
13
東京都
39–506
11–266
0–0
0–35
0–62
18–271
37
香川県
0–22
0–2
1–26
0–8
0–14
9–35
14
神奈川県
0–242
58–344
0–0
0–143
26–171
30–198
38
愛媛県
10–46
15–82
0–0
0–17
0–0
0–22
15
新潟県
0–17
0–31
0–0
0–69
0–19
0–76
39
高知県
0–14
0–27
0–0
0–52
0–0
0–17
16
富山県
0–39
1–32
2–30
15–43
0–16
0–21
40
福岡県
30–213
62–253
0–0
0–30
0–66
76–267
17
石川県
0–38
24–83
0–0
0–18
0–3
0–11
41
佐賀県
5–43
16–57
0–6
0–28
0–5
9–49
18
福井県
3–55
18–72
0–1
0–39
0–16
0–23
42
長崎県
4–57
29–93
0–30
0–6
0–26
23–59
19
山梨県
2–66
2–58
0–19
0–11
0–25
6–58
43
熊本県
5–46
1–93
0–11
0–16
0–30
0–25
20
長野県
33–144
0–33
0–0
0–71
0–36
0–14
44
大分県
0–34
25–60
0–6
3–59
0–8
0–17
21
岐阜県
22–155
24–141
0–0
0–16
0–0
0–56
45
宮崎県
26–64
0–40
0–27
0–23
0–19
0–8
22
静岡県
57–162
0–61
0–0
0–46
27–135
3–96
46
鹿児島県
16–99
0–20
0–9
0–12
0–16
0–41
23
愛知県
37–314
86–225
0–0
0–82
0–103
0–119
47
沖縄県
0–26
0–30
0–13
0–33
5–29
0–3
24
三重県
4–79
16–112
0–0
0–18
0–56
0–0
48
日本
403–4562
1985–5678
0–0
0–987
0–688
101–2164
**
日本
660–5032
1856–5936
3–303
63–1940
71–1479
203–2728
* 疫学週に基づき、各年5月の第4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）。
82