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資料３－２ 鈴木先生提出資料 (38 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00395.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103回 10／20）《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7月比較）【暫定値】
○ 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7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」
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–61
152–396
0–0
0–28
2–73
29–203
25
滋賀県
0–45
0–16
0–0
0–0
25–62
0–38
2
青森県
17–74
3–80
0–0
0–18
0–23
0–13
26
京都府
1–130
0–27
0–60
0–43
91–204
0–40
3
岩手県
0–44
9–87
0–0
0–60
0–31
0–27
27
大阪府
52–194
0–268
0–0
0–82
124–376
0–93
4
宮城県
0–19
0–50
0–7
9–90
5
0–34
0–56
28
兵庫県
0–165
41–180
0–0
0–0
0–217
0–37
0–14
0–18
29
秋田県
0–3
0–21
17–47
0–28
6
山形県
0–41
17–101
0–9
0–28
奈良県
0–32
10–59
0–5
0–11
15–75
0–0
0–31
0–28
30
和歌山県
21–99
0–2
0–0
0–9
0–29
0–37
7
福島県
9–70
38–202
0–16
0–84
0–38
6–90
31
鳥取県
0–36
0–22
0–0
0–12
0–17
0–10
8
茨城県
18–126
0–89
0–5
0–5
0–0
0–86
32
島根県
18–62
0–33
0–10
8–44
0–14
0–9
9
栃木県
0–91
12–135
0–3
0–0
0–16
0–0
33
岡山県
0–40
0–56
0–6
0–28
63–138
0–51
10
群馬県
25–133
11
埼玉県
7–128
0–0
0–15
2–83
0–16
34
広島県
0–85
15–109
0–13
0–21
90–235
0–40
48–250
0–163
35
山口県
0–118
55–275
0–10
0–0
12
千葉県
0–127
0–200
0–16
0–68
0–47
0–49
0–0
0–20
0–31
0–10
0–58
0–52
36
徳島県
0–18
8–64
0–0
0–16
3–50
0–2
13
東京都
0–170
1–325
0–0
0–0
146–454
0–114
37
香川県
5–73
6–46
0–3
0–15
0–17
0–36
14
神奈川県
0–244
42–268
0–15
0–0
0–140
0–57
38
愛媛県
0–56
1–69
0–6
0–18
29–95
0–31
15
新潟県
13–131
0–104
0–0
0–5
39–125
0–49
39
高知県
0–32
10–69
0–3
0–24
0–50
10–58
16
富山県
17
石川県
4–69
0–49
0–0
0–9
0–22
0–22
40
福岡県
92–302
0–120
0–6
0–2
0–37
20–208
0–22
33–117
0–8
0–29
0–23
0–12
41
佐賀県
10–57
0–20
0–0
0–9
0–33
0–18
18
福井県
0–21
0–6
0–19
0–19
1–23
0–0
42
長崎県
29–72
13–68
0–44
0–14
0–67
0–13
19
山梨県
0–20
0–25
0–8
0–10
0–12
0–22
43
熊本県
45–153
30–106
0–12
0–16
0–28
0–57
20
長野県
0–84
0–99
0–26
0–0
0–23
7–100
44
大分県
3–87
5–57
0–0
0–24
0–3
0–25
21
岐阜県
42–160
0–98
0–0
0–14
7–60
0–27
45
宮崎県
0–35
12–86
0–20
0–39
0–6
0–21
22
静岡県
29–158
0–67
0–0
10–119
4–130
0–60
46
鹿児島県
20–118
0–24
0–24
0–1
0–9
0–26
23
愛知県
0–215
0–126
0–0
0–3
196–382
0–9
47
沖縄県
89–200
22–105
0–6
14–103
0–16
0–41
24
三重県
4–84
18–94
0–0
0–3
7–78
0–41
48
日本
0–3488
581–4394
0–0
0–11
705–2484
0–1233
**
日本
546–4423
560–4797
17–407
41–1186
892–3932
72–2166
* 疫学週に基づき、各年7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）。
38
○ 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7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」
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–61
152–396
0–0
0–28
2–73
29–203
25
滋賀県
0–45
0–16
0–0
0–0
25–62
0–38
2
青森県
17–74
3–80
0–0
0–18
0–23
0–13
26
京都府
1–130
0–27
0–60
0–43
91–204
0–40
3
岩手県
0–44
9–87
0–0
0–60
0–31
0–27
27
大阪府
52–194
0–268
0–0
0–82
124–376
0–93
4
宮城県
0–19
0–50
0–7
9–90
5
0–34
0–56
28
兵庫県
0–165
41–180
0–0
0–0
0–217
0–37
0–14
0–18
29
秋田県
0–3
0–21
17–47
0–28
6
山形県
0–41
17–101
0–9
0–28
奈良県
0–32
10–59
0–5
0–11
15–75
0–0
0–31
0–28
30
和歌山県
21–99
0–2
0–0
0–9
0–29
0–37
7
福島県
9–70
38–202
0–16
0–84
0–38
6–90
31
鳥取県
0–36
0–22
0–0
0–12
0–17
0–10
8
茨城県
18–126
0–89
0–5
0–5
0–0
0–86
32
島根県
18–62
0–33
0–10
8–44
0–14
0–9
9
栃木県
0–91
12–135
0–3
0–0
0–16
0–0
33
岡山県
0–40
0–56
0–6
0–28
63–138
0–51
10
群馬県
25–133
11
埼玉県
7–128
0–0
0–15
2–83
0–16
34
広島県
0–85
15–109
0–13
0–21
90–235
0–40
48–250
0–163
35
山口県
0–118
55–275
0–10
0–0
12
千葉県
0–127
0–200
0–16
0–68
0–47
0–49
0–0
0–20
0–31
0–10
0–58
0–52
36
徳島県
0–18
8–64
0–0
0–16
3–50
0–2
13
東京都
0–170
1–325
0–0
0–0
146–454
0–114
37
香川県
5–73
6–46
0–3
0–15
0–17
0–36
14
神奈川県
0–244
42–268
0–15
0–0
0–140
0–57
38
愛媛県
0–56
1–69
0–6
0–18
29–95
0–31
15
新潟県
13–131
0–104
0–0
0–5
39–125
0–49
39
高知県
0–32
10–69
0–3
0–24
0–50
10–58
16
富山県
17
石川県
4–69
0–49
0–0
0–9
0–22
0–22
40
福岡県
92–302
0–120
0–6
0–2
0–37
20–208
0–22
33–117
0–8
0–29
0–23
0–12
41
佐賀県
10–57
0–20
0–0
0–9
0–33
0–18
18
福井県
0–21
0–6
0–19
0–19
1–23
0–0
42
長崎県
29–72
13–68
0–44
0–14
0–67
0–13
19
山梨県
0–20
0–25
0–8
0–10
0–12
0–22
43
熊本県
45–153
30–106
0–12
0–16
0–28
0–57
20
長野県
0–84
0–99
0–26
0–0
0–23
7–100
44
大分県
3–87
5–57
0–0
0–24
0–3
0–25
21
岐阜県
42–160
0–98
0–0
0–14
7–60
0–27
45
宮崎県
0–35
12–86
0–20
0–39
0–6
0–21
22
静岡県
29–158
0–67
0–0
10–119
4–130
0–60
46
鹿児島県
20–118
0–24
0–24
0–1
0–9
0–26
23
愛知県
0–215
0–126
0–0
0–3
196–382
0–9
47
沖縄県
89–200
22–105
0–6
14–103
0–16
0–41
24
三重県
4–84
18–94
0–0
0–3
7–78
0–41
48
日本
0–3488
581–4394
0–0
0–11
705–2484
0–1233
**
日本
546–4423
560–4797
17–407
41–1186
892–3932
72–2166
* 疫学週に基づき、各年7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）。
38