よむ、つかう、まなぶ。
資料３－２ 鈴木先生提出資料 (78 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105回 11／9)《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超過死亡数（2017–2022年の8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8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
2017
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
87–388
133–372
0–0
0–116
0–56
2–108
25
滋賀県
50–163
0–51
19–88
0–17
0–24
6–75
2
青森県
18–89
34–100
8–39
0–45
0–39
15–98
26
京都府
333–537
1–80
0–17
22–108
0–13
0–0
3
岩手県
32–136
0–72
0–12
0–34
0–21
0–10
27
大阪府
779–1326
6–287
235–451
0–52
0–47
0–89
4
宮城県
25–164
63–179
0–0
8–66
0–1
0–29
28
兵庫県
486–848
36–203
51–249
0–66
1–111
0–85
5
秋田県
24–93
0–73
0–16
14–107
0–12
0–5
29
奈良県
133–256
9–54
0–51
0–5
0–44
0–35
6
山形県
36–137
21–89
4–32
5–69
0–0
0–33
30
和歌山県
33–148
0–27
0–21
0–34
0–54
0–15
7
福島県
116–280
0–57
0–0
0–28
21–87
5–109
31
鳥取県
0–30
0–31
0–6
0–35
0–5
0–3
8
茨城県
96–252
0–131
0–1
0–27
0–30
0–31
32
島根県
10–52
11–89
0–17
0–6
0–32
6–50
9
栃木県
139–301
2–70
0–51
3–40
22–63
4–51
33
岡山県
56–210
28–163
9–77
0–14
12–85
0–0
10
群馬県
71–254
0–44
7–78
14–73
0–28
0–51
34
広島県
255–485
13–147
0–24
0–48
0–31
0–12
11
埼玉県
453–885
81–319
73–202
0–79
0–57
33–238
35
山口県
98–241
0–104
5–42
0–0
0–16
0–12
12
千葉県
571–930
118–379
51–196
0–14
0–49
0–93
36
徳島県
26–115
5–77
0–10
0–17
0–17
0–32
13
東京都
1196–1834
209–675
329–610
0–120
0–183
12–230
37
香川県
63–168
8–43
6–45
0–25
0–25
0–30
14
神奈川県
625–1077
243–615
97–226
0–86
0–125
0–189
38
愛媛県
102–247
0–64
0–32
14–66
0–39
0–32
15
新潟県
57–220
36–118
0–0
0–59
0–0
14–85
39
高知県
142–250
0–44
0–0
0–19
0–4
0–20
16
富山県
70–181
0–54
0–12
0–27
0–0
0–0
40
福岡県
629–941
79–278
0–0
0–45
0–64
0–60
17
石川県
0–16
0–13
0–13
0–41
0–19
0–18
41
佐賀県
33–128
0–24
5–28
0–20
0–44
0–5
18
福井県
14–88
0–48
0–19
0–35
0–0
0–15
42
長崎県
89–228
0–37
0–21
0–25
0–30
0–15
19
山梨県
76–162
0–36
7–52
0–11
0–28
0–0
43
熊本県
189–344
3–97
0–5
0–90
0–27
0–32
20
長野県
44–186
19–125
0–22
28–129
0–37
0–7
44
大分県
157–275
25–96
0–13
0–3
0–33
0–0
21
岐阜県
140–320
17–110
0–58
0–0
0–1
0–31
45
宮崎県
195–310
0–24
0–46
0–25
0–0
0–25
22
静岡県
443–709
6–169
48–172
0–97
0–43
0–42
46
鹿児島県
229–388
9–154
0–19
0–49
0–35
0–0
23
愛知県
615–1043
0–229
97–291
0–46
0–82
0–37
47
沖縄県
296–420
7–119
0–0
0–27
5–32
16–76
24
三重県
101–241
3–58
10–97
14–111
0–16
0–16
48
日本
12232–17968 1165–5866
268–1972
0–1075
0–547
0–934
**
日本
9432–18096
1061–3461
122–2256
61–1789
113–2229
* 疫学週に基づき、各年8月の第4週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
1225–6428
** 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）。
78
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8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
2017
都道府県
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
87–388
133–372
0–0
0–116
0–56
2–108
25
滋賀県
50–163
0–51
19–88
0–17
0–24
6–75
2
青森県
18–89
34–100
8–39
0–45
0–39
15–98
26
京都府
333–537
1–80
0–17
22–108
0–13
0–0
3
岩手県
32–136
0–72
0–12
0–34
0–21
0–10
27
大阪府
779–1326
6–287
235–451
0–52
0–47
0–89
4
宮城県
25–164
63–179
0–0
8–66
0–1
0–29
28
兵庫県
486–848
36–203
51–249
0–66
1–111
0–85
5
秋田県
24–93
0–73
0–16
14–107
0–12
0–5
29
奈良県
133–256
9–54
0–51
0–5
0–44
0–35
6
山形県
36–137
21–89
4–32
5–69
0–0
0–33
30
和歌山県
33–148
0–27
0–21
0–34
0–54
0–15
7
福島県
116–280
0–57
0–0
0–28
21–87
5–109
31
鳥取県
0–30
0–31
0–6
0–35
0–5
0–3
8
茨城県
96–252
0–131
0–1
0–27
0–30
0–31
32
島根県
10–52
11–89
0–17
0–6
0–32
6–50
9
栃木県
139–301
2–70
0–51
3–40
22–63
4–51
33
岡山県
56–210
28–163
9–77
0–14
12–85
0–0
10
群馬県
71–254
0–44
7–78
14–73
0–28
0–51
34
広島県
255–485
13–147
0–24
0–48
0–31
0–12
11
埼玉県
453–885
81–319
73–202
0–79
0–57
33–238
35
山口県
98–241
0–104
5–42
0–0
0–16
0–12
12
千葉県
571–930
118–379
51–196
0–14
0–49
0–93
36
徳島県
26–115
5–77
0–10
0–17
0–17
0–32
13
東京都
1196–1834
209–675
329–610
0–120
0–183
12–230
37
香川県
63–168
8–43
6–45
0–25
0–25
0–30
14
神奈川県
625–1077
243–615
97–226
0–86
0–125
0–189
38
愛媛県
102–247
0–64
0–32
14–66
0–39
0–32
15
新潟県
57–220
36–118
0–0
0–59
0–0
14–85
39
高知県
142–250
0–44
0–0
0–19
0–4
0–20
16
富山県
70–181
0–54
0–12
0–27
0–0
0–0
40
福岡県
629–941
79–278
0–0
0–45
0–64
0–60
17
石川県
0–16
0–13
0–13
0–41
0–19
0–18
41
佐賀県
33–128
0–24
5–28
0–20
0–44
0–5
18
福井県
14–88
0–48
0–19
0–35
0–0
0–15
42
長崎県
89–228
0–37
0–21
0–25
0–30
0–15
19
山梨県
76–162
0–36
7–52
0–11
0–28
0–0
43
熊本県
189–344
3–97
0–5
0–90
0–27
0–32
20
長野県
44–186
19–125
0–22
28–129
0–37
0–7
44
大分県
157–275
25–96
0–13
0–3
0–33
0–0
21
岐阜県
140–320
17–110
0–58
0–0
0–1
0–31
45
宮崎県
195–310
0–24
0–46
0–25
0–0
0–25
22
静岡県
443–709
6–169
48–172
0–97
0–43
0–42
46
鹿児島県
229–388
9–154
0–19
0–49
0–35
0–0
23
愛知県
615–1043
0–229
97–291
0–46
0–82
0–37
47
沖縄県
296–420
7–119
0–0
0–27
5–32
16–76
24
三重県
101–241
3–58
10–97
14–111
0–16
0–16
48
日本
12232–17968 1165–5866
268–1972
0–1075
0–547
0–934
**
日本
9432–18096
1061–3461
122–2256
61–1789
113–2229
* 疫学週に基づき、各年8月の第4週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
1225–6428
** 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）。
78