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資料３－２ 鈴木先生提出資料 (74 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111回 12／21)《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9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9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
86–374
0–58
0–51
0–2
27–112
0–17
25
滋賀県
0–51
11–71
0–19
0–20
0–33
0–7
2
青森県
15–106
7–73
0–0
0–0
0–41
0–17
26
京都府
37–192
93–229
0–9
0–34
0–16
0–11
3
岩手県
0–70
0–50
0–2
0–14
0–41
0–0
27
大阪府
351–803
129–417
0–49
0–42
0–17
0–78
4
宮城県
77–175
16–81
0–0
10–51
0–18
0–0
28
兵庫県
187–488
0–149
0–57
0–96
0–39
0–16
5
秋田県
89–182
1–41
0–0
0–0
0–2
0–8
29
奈良県
104–200
8–57
0–3
0–21
0–25
0–36
6
山形県
15–96
0–50
0–0
1–57
0–6
0–1
30
和歌山県
23–95
0–48
4–30
0–25
0–33
0–0
7
福島県
87–219
20–82
0–0
0–0
0–3
0–52
31
鳥取県
7–48
11–59
0–0
0–0
0–0
0–10
8
茨城県
118–262
0–83
0–23
0–46
14–67
0–20
32
島根県
0–37
0–10
0–31
0–26
0–24
0–0
9
栃木県
97–223
0–83
0–28
0–21
0–9
0–12
33
岡山県
16–119
0–114
0–8
0–10
0–5
0–0
10
群馬県
17–137
0–60
0–12
0–0
0–41
0–30
34
広島県
178–359
3–85
0–0
0–24
0–21
0–66
11
埼玉県
198–523
35–271
0–18
0–19
0–71
0–7
35
山口県
59–138
0–45
0–9
0–6
0–0
0–6
12
千葉県
119–382
0–111
0–0
40–119
0–5
0–25
36
徳島県
19–91
14–45
0–0
0–12
0–4
0–26
13
東京都
177–639
106–533
0–39
0–13
0–29
0–73
37
香川県
42–124
5–65
0–20
9–57
0–0
0–22
14
神奈川県
194–550
169–473
0–0
0–18
0–42
0–24
38
愛媛県
64–162
0–16
0–0
0–8
0–52
0–1
15
新潟県
81–231
24–84
0–0
0–30
0–55
19–59
39
高知県
56–140
22–49
0–11
0–5
0–0
0–16
16
富山県
49–112
0–44
0–14
0–8
0–45
2–31
40
福岡県
297–551
77–227
0–28
0–41
0–39
0–38
17
石川県
40–96
0–18
0–0
15–50
0–4
0–14
41
佐賀県
57–131
15–83
0–0
0–6
0–19
0–14
18
福井県
38–97
8–57
0–0
0–24
0–0
0–12
42
長崎県
141–245
0–33
0–23
0–2
0–9
0–20
19
山梨県
11–36
0–33
0–13
0–29
0–11
0–0
43
熊本県
146–267
5–80
0–31
0–42
0–0
0–0
20
長野県
124–229
0–32
0–0
0–40
0–0
0–0
44
大分県
39–134
24–84
0–21
0–6
0–0
0–14
21
岐阜県
76–189
2–91
0–4
0–21
0–29
0–60
45
宮崎県
133–221
17–54
12–65
0–1
0–5
0–20
22
静岡県
262–468
23–149
0–0
0–72
0–42
0–21
46
鹿児島県
185–310
4–114
0–0
0–44
0–14
0–0
23
愛知県
323–664
0–208
0–98
0–26
34–116
0–0
47
沖縄県
47–120
0–32
0–16
7–78
0–3
0–33
24
三重県
80–205
37–135
19–67
0–12
0–2
0–19
48
日本
6582–11397
1085–4825
0–0
0–105
0–92
0–14
* 疫学週に基づき、各年9月の第3週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
74
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9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
86–374
0–58
0–51
0–2
27–112
0–17
25
滋賀県
0–51
11–71
0–19
0–20
0–33
0–7
2
青森県
15–106
7–73
0–0
0–0
0–41
0–17
26
京都府
37–192
93–229
0–9
0–34
0–16
0–11
3
岩手県
0–70
0–50
0–2
0–14
0–41
0–0
27
大阪府
351–803
129–417
0–49
0–42
0–17
0–78
4
宮城県
77–175
16–81
0–0
10–51
0–18
0–0
28
兵庫県
187–488
0–149
0–57
0–96
0–39
0–16
5
秋田県
89–182
1–41
0–0
0–0
0–2
0–8
29
奈良県
104–200
8–57
0–3
0–21
0–25
0–36
6
山形県
15–96
0–50
0–0
1–57
0–6
0–1
30
和歌山県
23–95
0–48
4–30
0–25
0–33
0–0
7
福島県
87–219
20–82
0–0
0–0
0–3
0–52
31
鳥取県
7–48
11–59
0–0
0–0
0–0
0–10
8
茨城県
118–262
0–83
0–23
0–46
14–67
0–20
32
島根県
0–37
0–10
0–31
0–26
0–24
0–0
9
栃木県
97–223
0–83
0–28
0–21
0–9
0–12
33
岡山県
16–119
0–114
0–8
0–10
0–5
0–0
10
群馬県
17–137
0–60
0–12
0–0
0–41
0–30
34
広島県
178–359
3–85
0–0
0–24
0–21
0–66
11
埼玉県
198–523
35–271
0–18
0–19
0–71
0–7
35
山口県
59–138
0–45
0–9
0–6
0–0
0–6
12
千葉県
119–382
0–111
0–0
40–119
0–5
0–25
36
徳島県
19–91
14–45
0–0
0–12
0–4
0–26
13
東京都
177–639
106–533
0–39
0–13
0–29
0–73
37
香川県
42–124
5–65
0–20
9–57
0–0
0–22
14
神奈川県
194–550
169–473
0–0
0–18
0–42
0–24
38
愛媛県
64–162
0–16
0–0
0–8
0–52
0–1
15
新潟県
81–231
24–84
0–0
0–30
0–55
19–59
39
高知県
56–140
22–49
0–11
0–5
0–0
0–16
16
富山県
49–112
0–44
0–14
0–8
0–45
2–31
40
福岡県
297–551
77–227
0–28
0–41
0–39
0–38
17
石川県
40–96
0–18
0–0
15–50
0–4
0–14
41
佐賀県
57–131
15–83
0–0
0–6
0–19
0–14
18
福井県
38–97
8–57
0–0
0–24
0–0
0–12
42
長崎県
141–245
0–33
0–23
0–2
0–9
0–20
19
山梨県
11–36
0–33
0–13
0–29
0–11
0–0
43
熊本県
146–267
5–80
0–31
0–42
0–0
0–0
20
長野県
124–229
0–32
0–0
0–40
0–0
0–0
44
大分県
39–134
24–84
0–21
0–6
0–0
0–14
21
岐阜県
76–189
2–91
0–4
0–21
0–29
0–60
45
宮崎県
133–221
17–54
12–65
0–1
0–5
0–20
22
静岡県
262–468
23–149
0–0
0–72
0–42
0–21
46
鹿児島県
185–310
4–114
0–0
0–44
0–14
0–0
23
愛知県
323–664
0–208
0–98
0–26
34–116
0–0
47
沖縄県
47–120
0–32
0–16
7–78
0–3
0–33
24
三重県
80–205
37–135
19–67
0–12
0–2
0–19
48
日本
6582–11397
1085–4825
0–0
0–105
0–92
0–14
* 疫学週に基づき、各年9月の第3週までを比較。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html
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