Clin Eval 52（1）2024

意見

国立感染症研究所が提示する超過死亡数を解釈する場合の注意点
鈴村泰
YSP 医療情報研究所

Points to note when interpreting on Excess Deaths presented
by the National Institute of Infectious Diseases in Japan
Yasusi Suzumura
YSP Medical Information Laboratory, Japan

Abstract
Excess mortality is used as an indicator to estimate COVID-19-related deaths. The author believes
that it is appropriate to use the number of excess deaths minus exiguous deaths (Subtraction-E) presented
in the graph of the total number on deaths of excess and exiguous deaths dashboard in Japan by the
National Institute of Infectious Diseases (NIID), when comparing excess deaths over a specified period inJapan published abroad with those of the NIID. In contrast, the NIID stated Subtraction-E is statisticallyincorrect. However, it stated that getting “a rough sense of the scale of excess deaths” (Scale-A) by
Subtraction-E is possible. What the public wants to know is an indicator that makes it possible to recognize
Scale-A. The author asked the NIID why Subtraction-E is statistically incorrect and why the graph of thetotal number of deaths has not been improved to present a single indicator that can provide Scale-A. No
response has been received. Therefore, the statistical validity of Subtraction-E has not been clarified, nor
the reason for not improving the graph. Another problem is that the definition of excess deaths by the NIID
differs from that by the World Health Organization, and the NIID website does not explain the impact of
this difference. The validity of the excess deathsʼ range definition has areas for consideration. The author
hopes this paper will stimulate discussion of these issues and questions among experts.
Key words
COVID-19, excess deaths, exiguous deaths, National Institute of Infectious Diseases, estimation method
Rinsho Hyoka（Clinical Evaluation）．2024；52（1）：43−58.

− 43 −

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抄録
超過死亡は新型コロナウイルス感染症関連死亡者数を推定するための指標として使用されている．海外で公表されている日本の指定した期間の超過死亡数と国立感染症研究所（以下「感染研」）のそれとを比較する場合には，日本の超過および過少死亡数ダッシュボードの累積グラフで提示される超過死亡数より過少死亡数を引いた（以下「引き算 E」）数値で比較することが適切であると筆者は考える．一方，感染研は「引き算 E は統計学的に誤っている」と述べた．ただし，それにより「大まかな超過死亡の規模感」（以下「規模感 A」）を知ることは可能であるとした．国民が知りたいのは規模感 A を知ることが可能な指標である．引
き算 E が統計学的に間違っている理由および「規模感 A を知ることが可能な単独の指標」を提示できるようにグラフを改良しない理由を筆者は感染研に質問した．感染研からの回答は得られなかった．そのため，引き算 E の妥当性およびグラフを改良しない理由は明らかにならなかった．感染研の超過死亡数の定義がWHO のそれとは異なることや，その影響を感染研の Web サイトで説明していない点も問題である．更には超過死亡数レンジ定義の妥当性にも検討の余地がある．本稿を契機として，専門家によるこれらの問題点・疑問点に関する議論が活発化することを筆者は期待する．

キーワード
新型コロナウイルス感染症，超過死亡数，過少死亡数，国立感染症研究所，推定方法− 44 −

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少した場合，新型コロナウイルス感染症を直1．はじめに

接死因とする超過死亡を相殺することがあり得る 1）．

「超過死亡」（excess mortality）という概念は，
1973 年に世界保健機関（WHO）によりインフル

感染研の「日本の超過および過少死亡数ダッエンザ発生動向の監視や包括的健康影響評価を目

シュボード 4）」においては，「累積」と「週毎」の的として提唱された 1）．日本においても，インフグラフ（以下「累積グラフ」，「週毎グラフ」）が公

ルエンザ関連死亡者迅速把握事業等において開されている．累積グラフでは指定した期間の超1998 年より超過死亡数の推定が行われてきた 1）．

過死亡数と過少死亡数が提示されるのに対して，

新型コロナウイルス感染症関連死亡者数を推定す

週毎グラフでは週ごとの超過死亡数が提示されるための指標としても超過死亡数は使用されている．推定方法は，国際的に標準的な手法としての

1, 2）．WHO は超過死亡数を「平時に予想される定評がある米国疾病予防管理センター（CDC）の死亡数と危機発生時の死亡数の差」と定義してい用いる Farrington アルゴリズムが用いられている3）

る ．日本では国立感染症研究所（以下「感染研」）

る 6）．超過および過少死亡数は，例年の死亡数をが毎月超過死亡数を公表している 4）．この数値はもとに推定される死亡数（予測死亡数の点推定）

厚生労働省の新型コロナウイルス感染症対策アド

およびその 95% 片側予測区間（上限・下限）と，バイザリーボード（以下「アドバイザリーボー

実際の死亡数（観測死亡数）との差のレンジで提5）示される 7）．

ド」）に毎月報告されてきた ．この報告に基づいてマスメディアは超過死亡数を報道してきた．

集計の基礎データとなる超過死亡数は週ごとに超過死亡数は新型コロナウイルス感染症関連死計算される 2）
（以下「基礎超過死亡数」）．

亡以外の死亡の影響も受ける．したがって，超過式で表すと以下のように定義される．

死亡数を解釈する際にはこの点に注意する必要があり，感染研は次のように解説している 1）．
本分析で観察された超過死亡は以下の内訳
等の死亡の総和と解釈できる：1）新型コロナ
ウイルス感染症を直接死因と診断され，（実際に）新型コロナウイルス感染症を原因とす
る死亡，2）新型コロナウイルス感染症を直接死因と診断されなかった（他の病因を直接死因と診断された）が，（実際には）新型コロナ
ウイルス感染症を原因とする死亡，3）新型コ
ロナウイルス感染症を直接死因と診断されず，（新型コロナ流行による間接的な影響で）他の病因を原因とする死亡（例えば，病院不受診や生活習慣の変化に伴う持病の悪化による死亡）．一方で，同時期に新型コロナウイ【基礎超過死亡数の定義】
観測死亡数≧予測死亡数
基礎超過死亡数レンジの上限値＊＝観測死亡数−予測死亡数
観測死亡数＜予測死亡数
基礎超過死亡数レンジの下限値＊＝観測死亡数−予測死亡数
観測死亡数≧ 95% 片側予測区間上限値の場合
基礎超過死亡数レンジの下限値＊＝観測死亡数− 95% 片側予測区間上限値
観測死亡数≦ 95% 片側予測区間下限値の場合
基礎超過死亡数レンジの上限値＊＝観測死亡数− 95% 片側予測区間下限値
観測死亡数＜ 95% 片側予測区間上限値
且つ 観測死亡数＞ 95% 片側予測区間下限値
観測死亡数≧予測死亡数
基礎超過死亡数レンジの下限値＊＝ 0
観測死亡数＜予測死亡数
基礎超過死亡数レンジの上限値＊＝ 0

ルス感染症以外を直接死因とする死亡（例え＊累積グラフにおいては，基礎超過死亡数レンジの上限値および下限値が 0 以下の場合には，絶対値に変換した後に上限値と下限値を入れ替える．

ば，交通事故死，自殺，インフルエンザ等他の感染症による死亡）が過去の同時期より減− 45 −

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なお，基礎超過死亡数の算出の際には，当初は過少死亡数に加算される．指定した期間の基礎超

県別の死亡者数より県ごとの超過死亡数を算出し過死亡数の合計値が累積グラフにおいて超過死亡た後にその合計を全国の基礎超過死亡数としてい数あるいは過少死亡数として表示される（Fig.

たが（旧方式），2022 年 3 月より全国の死亡者数

1）．累積超過死亡数は，この定義のため必ず 0 以

より基礎超過死亡数を直接算出する方法に切り替上の数値となる．なお，累積超過死亡数の算出方

わった（新方式）．この点については 6 節で解説す

法は，感染研の Web サイトにおいて明示されてる．

いないため，筆者はその方法を独自に分析した．
この分析により，基礎超過死亡数の合計が累積超【累積グラフで提示される超過死亡数と過少死亡数】

過死亡数あるいは過少死亡数に一致していること

基礎超過死亡数がプラスの場合は累積グラフでを確認した．分析の詳細はインターネットにおい提示される超過死亡数（以下「累積超過死亡数」）て公開した 8）．

に加算され，マイナスの場合はその「絶対値」がFig. 1

Excess and Exiguous Deaths Dashboard in Japan, Total Number of Deaths
日本の超過および過少死亡数ダッシュボード，累積 − 死亡数4）「日本の超過および過少死亡数ダッシュボード（国立感染症研究所）（利用規約：複製可，変形可，要出典記載；URL：
https://www.niid.go.jp/niid/ja/usage-contract.html）」より筆者作成
基礎超過死亡数は週ごとに計算され，その数値がプラスの場合は累積超過死亡数に加算されマイナスの場合はその絶対値が過少死亡数に加算される．指定した期間の基礎超過死亡数の合計値が累積グラフにおいて超過死亡数あるいは過少死亡数として表示される．グラフ上：予測閾値上限（95% 片側予測区間上限値）を上回る死亡数が累積超過死亡数レンジの下限値であり，予測死亡数を上回る死亡数が累積超過死亡数レンジの上限値である．グラフ下：予測閾値下限（95% 片側予測区間下限値）を下回る死亡数が過少死亡数レンジの下限値であり，予測死亡数を下回る死亡数が過少死亡数レンジの上限値である．

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り超過死亡数に加えて過少死亡数も報告 10） され【週毎グラフで提示される超過死亡数】
基礎超過死亡数の値を基にして週毎グラフは作るようになった．2 回目の変更としては，2022 年成される．週毎グラフではカーソルを合わせると，

3 月 15 日の報告より，新方式と旧方式の 2 種類のその週の超過死亡数（以下「週毎超過死亡数」）な方式の超過死亡数が報告 11）されるようになった．

どのデータが表示される（Fig. 2）．この超過死亡

3 回目の変更としては，2022 年 12 月 21 日の報告

数は，基礎超過死亡数と同じものであり，プラス，

以降は，新方式のみの報告となった．

マイナスあるいは 0 の数値（以下「プラス〜マイ

本稿においては，アドバイザリーボードの超過

ナスの数値」）として提示される．週毎グラフで死亡数の報告様式が変更された理由および問題点

は過少死亡数という指標は使用されない．

について考察する．また，超過死亡数の推定方法

アドバイザリーボードにおいての超過死亡数のは複数の方法が提案されており 1），推定数を解釈

報告様式は 3 回変更されている．このことは，あする際には，どのような推定方法を用いたかを理

まり認知されておらず，筆者が知る限りにおいて解しておく必要がある．推定方法を理解せずに結報道されていない．アドバイザリーボードでの報果を解釈することの問題点についても考察する．

告は，当初の 2021 年 9 月 8 日では超過死亡数のみ

更に，超過死亡数レンジ定義の妥当性についても

の報告

9）

であったが，2022 年 1 月 26 日の報告よFig. 2

考察する．

Excess and Exiguous Deaths Dashboard in Japan, Weekly Deaths
日本の超過および過少死亡数ダッシュボード，週毎 − 死亡数4）「日本の超過および過少死亡数ダッシュボード（国立感染症研究所）（利用規約：複製可，変形可，要出典記載；URL：
https://www.niid.go.jp/niid/ja/usage-contract.html）」より筆者作成
基礎超過死亡数を基に週毎グラフは作成される．カーソルを合わせるとその週のデータが表示される．ここで表示される週毎
超過死亡数はプラス〜マイナスの数値として提示される．予測死亡数は破線で示され，予測閾値上限（95% 片側予測区間上限値）
および予測閾値下限（95% 片側予測区間下限値）は実線で示される．観測死亡数は棒グラフで表示される．

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上の数値となる．また，過少死亡数は基礎超過死

2．過少死亡数の扱い

亡数の絶対値の合計である点も累積グラフで提示される数値の性質を理解する上で重要である．つ

アドバイザリーボードにおいて，2021 年 9 月 8

まり，この数値は本来マイナスの数値なのである．

日の報告より累積の超過死亡数が公表されるよう

週毎超過死亡数と累積超過死亡数とは定義が異なになった．日本放送協会（NHK）は，同年 10 月

りその性質が大きく異なっており，そのことが感

20 日にアドバイザリーボードにおいて公表され染研の Web サイトで解説されていないため誤解

12）

たデータ（Table 1） を基にして同年10月23日に，を招きやすい．累積超過死亡数と過少死亡数は，

1 月から 7 月までの超過死亡数を 6,352 〜 34,483セットで扱われる必要があり，その数値を単独で人と報道した13）

報道することは誤解を招く危険があり適切ではな．

この時点でのアドバイザリーボードの報告で

い．2020 年の超過死亡数を累積グラフで調べる

は，超過死亡数のみが記載されており，過少死亡と，この問題はより明確に理解できる．「2020 年

数は記載されていなかった．そのため，筆者はこの国内の死亡数は前年より約 9 千人減少したことの超過死亡数の報道には問題があると考えた．感が 22 日分かった．死亡数は高齢化で年平均 2 万染研では，観測死亡数が点推定値または 95% 片

人程度増えており，減少は 11 年ぶり．」と報道さ

側区間下限値より小さい場合，後者より前者を引れた 14）．同年の累積超過死亡数は 320 〜 8,095 人

いた数値を過少死亡数と定義している 7）．超過死である．この数値を単独でそのまま報道すれば同亡数がマイナスとなった場合に，その数値を過少

年の超過死亡数はプラスと国民には認識されるこ死亡数と呼んでいることになる．感染研は基礎超と に な る． 一 方， 同 年 の 過 少 死 亡 数 は 8,834 〜

2）

過死亡数を週ごとに計算しており ，既に 1 節で43,100 人であるため，その認識は正しくはない．

解説したように，その数値がプラスの場合は週毎累積超過死亡数は常に 0 以上の数値となる指標でグラフにおいてプラスと表示され，マイナスの場あるため，単独で報道すると誤解を招きやすく，

合はマイナスと表示される（Fig. 2）．週毎超過死

過少死亡数とセットで提示することが必要であ

亡数はプラス〜マイナスの数値を提示する指標でる．
海外で超過死亡数を公表している Our World in

ある．過少死亡数という指標は週毎グラフでは使用されていない．一方，累積グラフにおいては，

Data 15），

基礎超過死亡数がプラスの場合は，累積超過死亡の Web サイトでは過少死亡数（exiguous deaths）

数に加算され，マイナスの場合はその絶対値が過という指標は使用されていない．それらのサイト

少死亡数に加算される．指定した期間の基礎超過

では超過死亡数がマイナスとなった場合は単にマ死亡数の合計値がグラフで提示される（Fig. 1）．

イナスの数値として提示される．海外で公表されそのため，累積超過死亡数は，週毎超過死亡数のている超過死亡数は感染研の週毎超過死亡数と同ようにマイナスの数値となることはなく必ず 0 以

様にプラス〜マイナスの数値になる指標であるの

Table 1

16）

，CDC 17），WHO 18）など

Excess deaths nationwide, including all causes（January to July）
全ての死因を含む全国の超過死亡数（1 〜 7 月）

出典：第 56 回（令和 3 年 10 月 20 日）新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先生提出資料 資料 3 − 2 Page 62 12）− 48 −

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に対して，累積超過死亡数は常に 0 以上の数値で合計が 10 であり，残りの 40 週がマイナスであっある指標であり，同じ超過死亡数という用語であた場合その絶対値の合計が 10 となることを意味るにも拘わらず，その指標の性質は大きく異なっする．この場合 100 週の基礎超過死亡数を単純にている．したがって，海外で公表されている超過

合計した場合の数値は 0 となる．つまり，「1,000，

死亡数と感染研の累積超過死亡数とを単純に比較

1,000」と「10，10」ではどちらも単純合計値は 0

することは，アルゴリズム以前の問題として適切であるが，各期間の基礎超過死亡数の内訳は同じではないと筆者は考える．更に言えば，海外デー

ではない，つまり変動幅は同じではないというこ

タと比較する際には，累積超過死亡数より過少死とである．

亡数を引くことによりプラス〜マイナスの数値と筆者は，厚生労働省の Web サイト 19） においてなる指標に変換されて，引いた後の数値と海外の「アドバイザリーボードで公表される超過死亡数

超過死亡数とを比較することが可能になると筆者には，過少死亡数を引いた数値を記載するべきでは考える．

はないか？」という質問書を 2021 年 12 月下旬に累積グラフで過少死亡数という指標が用いられ送付した．Web サイトでは，質問に対しては原ている理由は，その指標を用いた方が指定した期則として回答すると記載されていたが，回答は得間の超過死亡数の変動幅を把握できるからと筆者られなかった．ただし，2022 年 1 月 26 日のアドは推測する．具体的な例をあげて説明を試みるこバイザリーボードの報告より超過死亡数の報告様と に す る． 累 積 超 過 死 亡 数 と 過 少 死 亡 数 が，式が変更されて，超過死亡数と共に過少死亡数が「1,000，1,000」の場合を想定する．既に述べたよ記載されるようになった（Table 2）10）．しかしな

うに，感染研は基礎超過死亡数を週ごとに計算しがら，累積超過死亡数を解釈する際の注意点は感て，そのデータを基にしてグラフを作成している．

染研の Web サイトには記載されなかった．海外

基礎超過死亡数はプラス〜マイナスの数値をとで公表されている日本の超過死亡数と累積グラフ

る．「1,000，1,000」は，仮に特定の 100 週間の期のそれを比較する場合には，累積超過死亡数と過間を指定してその内 60 週（60 週は便宜的週数で少死亡数をセットで提示するか，累積超過死亡数あり特段の意味はない）の基礎超過死亡数がプラより過少死亡数を引いた数値で比較することが適スであった場合，その合計が 1,000 であり，残り切と筆者は考える．なお，過少死亡数の問題は，の 40 週がマイナスであった場合その絶対値の合

超過死亡数の推定方法の問題ではない．何故なら

計が 1,000 となることを意味する．この場合 100

ば，どのような推定方法であっても過少死亡数と週の基礎超過死亡数を単純に合計した場合の数値いう指標を設定することは可能であるからであは 0 となる．次に「10，10」の場合を想定する．

る．推定方法の問題点は 4 節で解説する．

同様に考えて，これらの数値は，100 週のうち 60
週の基礎超過死亡数がプラスであった場合，そのTable 2

Excess and Exiguous deaths nationwide, including all causes（January to October）
全ての死因を含む全国の超過および過少死亡数（1 月〜 10 月）

出典：第 69 回（令和 4 年 1 月 26 日）新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先生提出資料 資料 3 − 2 ① Page 92 10）− 49 −

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模感を知るには間違いとは言えない」と感染研が3．感染研による過少死亡数の解釈回答したことである．つまり，累積超過死亡数より過少死亡数を引くことにより，「大まかな超過

2024 年 2 月 15 日，日本ファクトチェックセン

死亡の規模感を知る」ことが可能になると感染研

ター（JFC）による超過死亡数に関するファクトが公式に認めたことになる．また，そうであるな

チェック記事 20） を批判する論考を，筆者はイン

らば，累積超過死亡数単独では，大まかな超過死

21）．感染研のグラフの読み

亡の規模感を知ることはできないと解釈すること方が適切でないこと，超過死亡数の計算方法が複も可能である．一方，「統計学的に分けて推定し数提案されていることを理解していないこと，感ているので，単純に両者の差を求めることは統計

染研が提示する超過死亡数は WHO が定義する超過

学的方法において誤ったものとみなされる」とい死亡数と異なることを理解していないことを筆者

う見解には筆者は賛同できないため，感染研に対は批判した．公開後，記事の問題点を指摘された

して「お問い合わせ」22）に記載された方法に従いことを受けて，記事を修正する予定であると同セ

質問を 2024 年 3 月 27 日に感染研へ送付した．質

ンターより筆者に連絡があった．同センターは感

問内容は以下の通りである：（1）単純に両者の差染研を取材し，修正記事を同年 3 月 25 日に同じを求めることは統計学的方法に誤っている理由を

URL に公開した．この修正記事より引用する 20）．

具体的に教えてください．累積グラフの超過死亡

ターネットで公開した数と過少死亡数は，どちらも週ごとに計算された当初の JFC の記事では感染研のグラフを

超過死亡数を加算した数値です．正確に言えば，も と に「超 過 死 亡 は 7 万 4810 人 か ら 19 万

過少死亡数はマイナスの数値を絶対値に変換して1285 人だったというデータを発表」と記して合計した数値です．したがって，これらは統計学いました．鈴村氏の指摘は感染研の示す死亡

的に同じ性質の数値であり，前者から後者を引く数について「確かに超過死亡数は，74,810 〜

ことに統計学的な問題はないはずです．（2）累積

191,285 人 で す． し か し， 過 少 死 亡 数 は，0

超過死亡数は，単独では「大まかな超過死亡の規〜 23,013 人です．したがって，正味の超過模感を知る」ことができない指標であるならば，死亡数は，74,810 〜 168,272 人です．他で公何故そのことを，感染研の Web サイトで説明し表されている超過死亡数と比較する場合は，ないのですか？（3）「大まかな超過死亡の規模感

過少死亡数を引いた数値で比較する必要があを知る」ことができる単独の指標を何故累積グラります」というものでした．

フで表示しないのですか？国民が知りたいのはそのような指標のはずです．

JFC は感染研にもグラフの読み方について確認しました．感染研のダッシュボードで示

なお，質問者は医師であること，回答は感染研している「超過死亡」と「過小死亡」についての公式な見解とみなし，論文やインターネット論は「統計学的に分けて推定しているので，単考において引用する予定であるとのコメントを付

純に両者の差を求めることは統計学的方法にけて質問書を送付した．

おいて誤ったものとみなされるため行ってい回答は，「超過死亡数に関する質問は，日本のないが，大まかな超過死亡の規模感を知るに

超過および過少死亡数ダッシュボード『ご質問・は 間 違 い と は 言 え な い」 と い う 回 答 で しご意見』23）でしてください」という指示であった．

た 20）．

そのため，その質問フォームを用いて，同様の質問をした．回答は筆者のメールアドレスにお願い

この修正記事で注目するべき点は，「両者の差しますと記述したが，2 週間経過しても回答は得を求めることは（中略），大まかな超過死亡の規られなかった．質問を繰り返したが，更に 2 週間
− 50 −

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経過しても回答は得られなかった．そのため，累超過死亡数上限値およびの値は近積グラフの超過死亡数より過少死亡数を引くこと似しているのに対して，これらの値との妥当性に関して結論を出すことはできず，今後

論文の値とには 9 万人強の差が認められる．つま検討されるべき問題として残された．また，「大り，4 つの推定値のうちまかな超過死亡の規模感を知る」ことができる単は他の3つの推定値と比べて大きく異なっている．

独の指標を累積グラフで表示できるように感染研

この事実は，は何故グラフを改良しないのかという質問に対すの推定方法には検討の余地がある可能性を示唆しる回答も得られていない．現在の累積グラフの超ている．

論文の推定値
論文の日本の超過死亡数

過死亡数と過少死亡数に加えて，その規模感を知

欧州連合統計局（Eurostat）では，超過死亡数

ることが可能な指標を一つ追加すればよいだけのを 算 出 す る 際 の 比 較 デ ー タ と し て 2016 年 か ら話である．何故それが実現できないのかについて，2019 年までの月平均死亡数が用いられている 25）．

感染研は回答する責務があり，放置することが許日本のような少子高齢化の国では，この推定方法

されない問題であると筆者は考える．累積グラフ

では死亡数の自然増が超過死亡数に含まれてしまの数値の提示方法は，他の専門家によっても討議

い不当に高い数値となることに注意が必要であされるべき重要な課題である．感染研は，個人のる．少子高齢化に伴う死亡数の自然増が毎年 1 年

質問に対する回答を拒否するのであれば，Web間で 2 万人であった場合，過去数年の平均死亡数

サイトなどのオープンな場所でこれらの質問に対を比較データとすると，超過死亡数にこの 2 万人

して丁寧に回答するべきであり，他の専門家の評が大きく影響することになる．具体的に計算して価を仰ぐべきと筆者は考える．

みる．毎年の自然増を 2 万人，計算を簡単にするために毎年の超過死亡数は 0 人と仮定して計算す

4．複数提案されている超過死亡数のる．比較期間の最初の年の死亡数を a 万人とする

推定方法と，1 年後の死亡数は a ＋ 2 万人，2 年後は a ＋ 4
万人，3 年後は a ＋ 6 万人，4 年後は a ＋ 8 万人，5

インフルエンザ流行による超過死亡数の推定方

年後は a ＋ 10 万人となる．過去 5 年間の平均死亡法は複数提案されている．新型コロナウイルス感

数は n ＋ 4 万人と計算される．5 年後の年の超過染症による超過死亡数の推定も複数の方法が使用

死亡数は，その年の死亡数が a ＋ 10 万人，過去 5

されている．CDC では Farrington アルゴリズム，

年間の平均死亡数が a ＋ 4 万人なので，超過死亡

欧州 EuroMOMO では FluMOMO モデルが用いられ数は 6 万人となる．毎年の超過死亡数を 0 人と仮ている 1）．Our World in Data 15），，定しているため超過死亡数は 0 人となるはずであでは独自の推定方法が使用されている．

るが，その数値が 6 万人となった原因は毎年の自感染研では Farrington アルゴリズムが用いられて

然増の 2 万人である．超過死亡数は，その年固有

WHO

18）

16）

6）

いる ．したがって，超過死亡数の比較を行う際の原因による死亡数の増加を調べることが目的でには，推定方法により推定値に差が生じる可能性あるため，自然増の影響を排除する必要がある．

があることに注意するべきである．

Farrington アルゴリズムが提唱された論文では，において 2020 〜 2021 年の日本の超長期的人口変動を超過死亡数の計算に含めること

過死亡数が 111,000 人と報告された 24）．一方，感が記載されている 26）．Our World in Data では比

染研の累積グラフによれば同期間の超過死亡数は

較データに平均死亡数を用いることの問題点が指過 少 死 亡 数 を 引 い て 4,554 〜 16,860 人 で あ る．

摘されている．同サイトでは，長期的人口変動にの同期間のそれは 15,644 人，WHO

対応した超過死亡数グラフと過去 5 年の平均死亡は ‑17,061 〜 17,466 人である．感染研と WHO の数を用いたグラフが提示されており，それらのグ− 51 −

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ラフを比較することが可能となっている 15）．

て，この数値の合計が累積超過死亡数または過少

なお，アルゴリズムを提唱した Farrington らの死亡数のレンジ下限値となる．このため，これら論文 26） では，算出方法において 99% 両側予測区の数値を統計的に解釈することは，95% 信頼区間間が使用されているが，感染研と CDC では 95% 片の下限値を用いた時と比べて，難しくなるという

側予測区間が使用されている．また，CDC では累問題がある．感染研は，WHO とは異なるレンジ

積の超過死亡数はレンジでは提示されていない．

定義を採用した理由を，Web サイトにおいて説明するべきであると筆者は考える．

5．超過死亡数レンジ上限値と下限値の6．推定方法の新方式と旧方式

定義の妥当性感染研の基礎超過死亡数，累積超過死亡数，お同じアルゴリズムであっても，基礎超過死亡数

よび過少死亡数は，1 節で解説したようにレンジの計算手順が異なると，計算結果も異なってくで提示される．WHO が提示する超過死亡数も 4

る．第 76 回（令和 4 年 3 月 15 日）新型コロナウイ

節で ‑17,061 〜 17,466 人と紹介したようにレンジ

ルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先生

で提示されるが，その定義は感染研のそれとは異提出資料 資料 3 − 2 11）において，超過死亡数の推なることに注意が必要である．WHO では超過死定方法が新方式に変更されることが発表された．

亡数の点推定値および 95% 信頼区間が算出され以下のように記載されている．

た後に，同区間の上限値がレンジ上限値，同区間の下限値がレンジ下限値と定義される 18）＊ 1, 2．一○今回より，全国の超過および過少死亡数

方，感染研の基礎超過死亡数レンジ上限値は，観を，全国の毎週の死者数から直接算出した

測死亡数より予測死亡数を引いた値であり，点推（新方式）．従来の方法（旧方式）では，全定値である．指定された期間の基礎超過死亡数レ

国の超過および過少死亡数を，都道府県ごンジ上限値の合計が累積超過死亡数または過少死との超過および過少死亡数の積算として算亡数のレンジ上限値となる．このことは，もし感出していた．

染研が WHO のレンジ定義を採用していれば，そ○新・旧方式の違いは，旧方式は例えばあるの時提示される累積超過死亡数または過少死亡数

週で A 県で超過，また B 県で過少が認めらのレンジ上限値は，現在の累積グラフで提示されれた場合に，それぞれを超過と過少を分ける数値より大きな数値となることを意味していて捉えることができる．一方で新方式は，る．つまり，レンジの定義の仕方により超過死亡

それぞれのプラス（A 県の超過）とマイナ

数レンジは大きく変化する可能性があり，レンジス（B 県の過少）が打ち消し合い，日本全上限値が点推定値であることの妥当性には検討の体では，その週では超過も過少もなかったと判断されうる（見えなくなる）．

余地がある．感染研の基礎超過死亡数レンジ下限
値は，WHO のような 95% 信頼区間の下限値では○日本全体における超過や過少の文脈では，なく，1 節の基礎超過死亡数の定義で解説したよ

新方式の方がより直接的に全国の超過と過

うに独自の算出方法に基づく数値である．そし少を評価できる．また，その他の先行研究＊1＊2

超過死亡数は予測死亡数の予測区間を用いて計算するため，結果は超過死亡数の予測区間と記載することが適切であると考えられる．しかしながら，WHO のレンジ定義では超過死亡数の95% 信頼区間と記載されている．そのため，本節では 95% 信頼区間と記載した．レンジ定義は文献 18 で提示される Web サイトの Download files より取得できるファイル（2023-05-19̲covid-19̲gem.zip）内に記載されている．
編集部注：上記著者注について，編集部による注記を本号 59 〜 61 頁に掲載している．
− 52 −

Clin Eval 52（1）2024

でも日本を評価する際はこちらの方式が採EuroMOMO アルゴリズムを用いて直接推定用されており，比較可能性も高い．

されたものではありません．これは一部の都○これまでの旧方式での報告（2020 年は過少

道府県では速報データが不完全である一方が多く，2021年から超過が認められる）と，で，他の都道府県では超過死亡が存在する，整合性の点で違いはない

11）．

という可能性があることを考慮しているからです．全国の超過死亡を直接推定する場合，

新方式の超過死亡数と旧方式のそれを比較した

まず都道府県ごとの観測死亡者数を週ごとに表（Table 3）も提示されている．

合計することになりますが，その場合いくつ

アドバイザリーボードでは，新方式においてはかの都道府県における速報データの不完全さ

県の超過死亡数と過少死亡数とが相殺された結による負の値（つまり報告の遅れが原因で，果，全国の超過死亡数および過少死亡数が減少す

ある時点の観測死亡者数が 95% 片側予測区間

ると解説されている．概ねその傾向が認められる（上限）を超えない場合）が，他の都道府県でが，Table 3 のデータを確認すると例外の年が認観測された超過死亡を相殺してしまうことにめられる．超過死亡数では，2021 年および 2018

なります．CDC も同様の理由で，米国全体

年においては新方式の上限値は旧方式のそれよりの超過死亡は直接推定せず，州ごとの超過死小さいが，新方式の下限値は旧方式のそれより大亡の積算を全国の超過死亡としています 2）．

きい．過少死亡数では，2020 年においては新方式の上限値は旧方式のそれより小さいが，新方式

全国の基礎超過死亡数を直接推定する場合にの下限値は旧方式のそれより大きい．一貫した傾は，一部の都道府県において報告の遅れが原因で向が認められないという問題がある．また，旧方

基礎超過死亡数がマイナスとなった場合，他の都式において県ごとの基礎超過死亡数の合計を全国

道府県の基礎超過死亡数を相殺してしまい不当にの基礎超過死亡数とすることは，全国の基礎超過小さい数値になる危険がある．報告漏れがその月死亡数を直接算出することに比べて，その統計的の超過死亡数の公表後に一部の県より報告された解釈が難しくなるという問題もある．これまで旧場合，翌月以降において毎月の超過死亡数が公表

方式を用いてきた理由を感染研の Web サイトでされる際に，報告漏れがあった週の基礎超過死亡は以下のように説明している 2）．

数は修正されて公表される．該当月の最初の集計において基礎超過死亡数の相殺を防ぐためには，

例えば表2の全国の超過死亡者数の推定は，全国の基礎超過死亡数を直接推定する方法より

都道府県ごとの超過死亡者数の積算として計も，都道府県ごとの基礎超過死亡者数の積算とし算 さ れ て お り，Farrington ア ル ゴ リ ズ ム やて計算する方法の方が適している．CDC はこの

Table 3

Excess and Exiguous deaths nationwide, including all causes（January to December）
全ての死因を含む全国の超過および過少死亡数（1 月〜 12 月）

出典：第 76 回（令和 4 年 3 月 15 日）新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先生提出資料 資料 3 − 2 Page 94 11）− 53 −

臨床評価52 巻 1 号

2024

理由により，旧方式と同様の方式を採用していくとも現時点で科学的にどちらか一方が正る．したがって，新方式と旧方式の優劣の評価はしいというものではないことに注意が必要

容易ではない．

である．
米 国 疾 病 対 策 予 防 セ ン タ ー（CDC） は，

7．超過死亡数を推定する際の2020 年 2 月以降のデータを含めず，新型コ

ベースラインの決め方

ロナをパンデミックとして扱っている（以下これを「CDC 方法」と呼ぶ）．世界保健機関の算出方法も同様である．

同じアルゴリズムであっても，超過死亡数を推定する際のベースラインが異なると，計算結果も一方，日本の本厚生労働省超過死亡研究班

異なってくる．2020 年以降においては超過死亡

で は，5 年 間 の ベ ー ス ラ イ ン 計 算 の 中 に数を推定する目的は，新型コロナウイルス感染症

2020 年以降のデータを含め（例えば 2022

1, 2）

．

年の 1 月や 2 月の超過死亡算出に対して），

この場合，超過死亡数のベースラインを算出する

統計解析的には現状がエンデミックに向際に，新型コロナウイルス感染症パンデミック期

かっていることを含蓄している（もちろん間（2020 年以降）のデータを含めるか含めないか

ベースライン期間の超過・過小判定に対しの判断は重要である．

てはその影響の補正を行なっている）．

による関連死亡者数を推定することである

第 87 回（令和 4 年 6 月 8 日）新型コロナウイル

2020 年以降のデータを含めるか含めない

ス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先生提かの差は，現時点（2022 年 2 月まで）の超出資料 資料 3 − 2 −① 27） において，この判断に過死亡数の算出結果に極端な解釈の違い関して記載されている．

を与えるほどではない（右表，次ページ図参照）．これはベースラインは 5 年分の長パンデミック 3 年目を迎え，パンデミック

期なデータに基づいて行われるためであ発生後に収集されたデータをどのように取る．

り扱うかを検討中である．その理由は，超○右表は，CDC や世界保健機関，他超過

過死亡数のベースラインを算出する際に，死亡評価の国際的な枠組みとの比較目的

パンデミック期間（2020 年以降）のデータ

で，CDC 方法で超過死亡数を算出したを含めるか含めないかの判断は，純粋に統場合．
○パンデミック 3 年目以降の超過死亡数算

計学的な判断として一義的に定まるものではない側面を持つためである．

出からは，2020 年以降のデータがベー

具体的には，新型コロナをエンデミック

スラインの計算に使用されるデータのお（一定期間で繰り返される流行）として捉

よそ半分を占めるようになるため，これえた場合には，2020 年以降のデータを含らのデータが数学的に与える影響は大きめる方がより解析として整合的であると考くなると想定される 27）．

えられる．一方，それをパンデミック（世界的大流行）として捉えた場合には，2020

更にこの問題に関しては，感染研は日本ファク

年以降のデータを含めない方が，より解析

トチェックセンターの取材に対して以下のようにとして整合的であると考えられる．この二回答している 20）．

つの違いは観点の違いによるものであり，さらに，今後の感染動態に依存して判断の当研究班の COVID-19 流行以降も含むデー

妥当性が左右される部分もあるため，少なタを用いて超過死亡を推定するという分析ア− 54 −

Clin Eval 52（1）2024

プローチは，endemic 期における「本来なら今後の感染動態に依存して判断の妥当性が左ば発生していたであろう死亡者数」を推定す

右される部分もあるということを申し添えまることが，実態（新たな通常状態）をより正す 20）．

確に反映するという考え方に基づいています．そのため，当研究班の方針が現時点の超CDC と WHO が公表する超過死亡数の推定では，

過死亡推定においては，より適切な方法であ

そのベースラインにパンデミック期間である 2020ると考えています．

年以降のデータを含めない計算方法（以下「CDC

一方で超過死亡という指標は 100 年近い歴方法」）が採用されている．これは，WHO による史の中で様々な推定方法が考案されており，

超過死亡数の定義「平時に予想される死亡数と危国際機関や国際学会で単一の統計学的手法

機発生時の死亡数の差」3） に基づいた計算方法で（用いるデータの期間を含む）が定められてある．Our World in Data 15）および Eurostat 25）にいるわけではなく，むしろ目的や個別の実情

おいてもパンデミック期間のデータを含めない方を考慮して研究者や機関ごとに工夫して研究法で計算されている．一方，感染研ではパンデされてきたものであることも踏まえておく必

ミック期間のデータを含めて計算されている．つ

要があります．

まり，感染研の超過死亡数の定義は WHO のそれ

実際，今回の COVID-19 パンデミック以降とは異なっているのである．このため，アドバイに 限 っ て も， 米国 CDC は 当 初 は COVID-19

ザリーボードの解説で指摘されているように，パ流行以降をデータに含めていませんでした

ンデミック 3 年目以降では感染研の方法と CDCが，次第に推定に支障をきたすようになり，

方法とでは超過死亡数の数値の解離が大きくなる

2023 年 初 め に 推 定 方 法 を 変 更 し た 後 に，ことが想定される．したがって，感染研において2023 年 9 月以降はダッシュボードを閉鎖しま

も CDC 方法が採用されることが適切と筆者は考し た． 同 様 に，EUROMOMO は 2020 年 以 降える．何故ならば，新型コロナウイルス感染症関のデータを除外していましたが 2023 年春以連死亡者数を推定するのであれば，新型コロナウ

降を含めるようにした，といった経緯もござ

イルス感染症の影響のない時期のデータを用いています．

ベースラインを算出するべきであるからである．

更に，英国では機関や地域ごとに全く別の一方，感染研が回答しているように，CDC 方法

手法で推定していましたが，最近英国国家統はパンデミック当初は適切であっても，何年も経計局が，コンセンサスが取れた新たな推定手

過すると次第に支障をきたすようになる蓋然性は法を提案しています．

高いと考えられる．何故ならば，年数を経ると長このように国際的にみても単一の正しい推期的人口変動の補正は徐々に困難になってくると

定手法や正しい値があるわけではなく，目的推測されるからである．したがって，どちらの方とその国の事情を踏まえて総合的に妥当な方法が優れているかの判断は容易ではない．最大の法を探りながら適宜修正を行ってきているの問題点は，これらの議論に関して，感染研の Webが実情です．こういった個別の事情の多様性

サイトには全く記述されていないことである．そが今回のパンデミックを機に顕在化し，超過の結果，感染研の回答に記述されているように，死亡の定義や解釈を巡る混乱のひとつの要因「超過死亡の定義や解釈を巡る混乱」が起きていとなっている可能性は否定できません．

ると筆者は考える．

最後に，当研究班の考え方も，あくまでも

CDC 方法を採用しない場合の問題点は，2023

現時点での判断であり，新しい通常状態の捉

年の超過死亡数を考察する際に顕在化する．累積え方に依存するため，絶対的な正解はなく，グラフでは 2023 年 4 〜 9 月の超過死亡数は過少− 55 −

臨床評価52 巻 1 号

2024

死 亡 数 を 引 い て ‑14,344 〜 0 と な っ て い る が，点・疑問点を指摘した．筆者は疑問点を感染研に

CDC 方法を採用すればその数値はプラスとなる質問したが回答は得られなかった．そのため，累可能性がある．何故ならば，累積グラフによれば

積グラフの超過死亡数より過少死亡数を引くこと

2022 年 の 超 過 死 亡 数 は 過 少 死 亡 数 を 引 い ての妥当性については結論がでていない．また，累51,276 〜 119,671 と極めて高値であったためであ

積グラフの超過死亡数単独では，「大まかな超過

る．2022 年のデータをベースラインの計算に含死亡の規模感を知る」ことができないことを感染めるか否かで超過死亡数が大きく変化することは研は認知しているにも拘わらず，そのことを知る

容易に推測できる．Our World in Data では 2023

ことができる単独の指標を累積グラフで提示でき

年 4 〜 9 月の日本の超過死亡数は一貫してプラス

るようにグラフを改良しない理由も不明である．

であり，8 〜 9 月の超過死亡率は 11% まで上昇し国民が知りたいのはそのような指標のはずであている．NHK は 2023 年 6 月に，「国立感染症研究

る．感染研の超過死亡数の定義が WHO のそれと所などが，死亡者数の傾向について『超過死亡』は異なること，またそのことが及ぼす影響を感染という手法で統計的に分析したところ，ことし 3

研の Web サイトで説明していない点も問題であ

月下旬から先月中旬まででは例年と比べて増えてる．更には超過死亡数レンジ定義の妥当性にも検いないことが分かりました．」と報道した

28）

．既

討の余地がある．本稿を契機として，専門家によに解説したように，もし感染研が CDC 方法を採るこれらの問題点・疑問点に関する議論が活発化

用していれば，「ことし 3 月下旬から先月中旬ますることを筆者は期待する．

で」の超過死亡数は増えていた蓋然性が高い．また，感染研の Web サイトに CDC 方法を採用しな利益相反いことに関する問題点が解説されていれば，手法

本稿の内容に影響する利益相反関係は無い．

の問題点もふまえた NHK の解説となり，より科学的な報道が可能となったはずである．マスメ

謝ディアは，感染研などの特定の研究機関の見解を貴重なコメントを頂いた 3 名の査読者に心から感謝

盲目的に信用するのではなく，異なる見解を有す

辞

申し上げます．

る専門家にも取材を行い，常に批判的精神を持って多面的に熟慮した上で報道をするべきである．

文

8．最後に

献

1）国立感染症研究所．我が国における超過死亡の推定（2020 年 4 月までのデータ分析）；2020 Jul 31［cited
2023 Nov 20］．Available from：https://www.niid.

新型コロナウイルス感染症パンデミック以前

go.jp/niid/ja/from-idsc/493-guidelines/9748-

は，超過死亡は一部の専門家のみの関心事であっexcess-motarity.html

た．しかし，パンデミック以降は超過死亡に関心

2）国立感染症研究所．超過死亡の推定に関する Q&Aを持つ国民やマスメディアが増加し，超過死亡に（2020 年 7 月 31 日時点版）；2020 Jul 31［cited 2023

関するマスメディアの報道は増加している．感染Nov 20］．Available from：https://www.niid.go.jp/niid/

研には，国民やマスメディア向けの平易で適切な

ja/from-idsc/493-guidelines/9775-excess-mortality-

超過死亡の解説の提示が求められる．

qa-200731.html
3）World Health Organization．The true death toll of

感染研も自認している「超過死亡の定義や解釈を巡る混乱」 の主因は，感染研の Web サイトに

COVID-19: estimating global excess mortality［cited

おける超過死亡の解説が不十分であることと筆者

2023 Nov 20］．Available from：https://www.who.int/

20）

data/stories/the-true-death-toll-of-covid-19-estimating-は考える．本稿では超過死亡に関する複数の問題− 56 −

Clin Eval 52（1）2024
Available from：https://www.nikkei.com/article/

global-excess-mortality

DGXZQODG228660S1A220C2000000/

4）国立感染症研究所．日本の超過および過少死亡数

15）Our World in Data．Excess mortality during the

ダ ッ シ ュ ボ ー ド［cited 2023 Nov 20］．Available
from：https://exdeaths-japan.org/graph/weekly/Coronavirus pandemic (COVID-19)［cited 2023 Nov

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20］．Available from：https://ourworldindata.org/
excess-mortality-covid

イザリーボードの資料等（第 81 回〜第 100 回）［cited2023 Nov 20］．Available from：https://www.mhlw.

16）The Economist．Tracking covid-19 excess deathsgo.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431̲00348.

across countries［cited 2023 Nov 20］．Available

html

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6）国立感染症研究所．超過および過少死亡数の算出法

17）Centers for Disease Control and Prevention．

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8）鈴村

9）厚生労働省．第 51 回（令和 3 年 9 月 8 日）新型コロナ

with-covid-19-modelled-estimates

ウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先19）厚生労働省．「国民の皆様の声」募集

送信フォーム

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2023 Nov 20］．Available from：https://www.mhlw.

mhlw.go.jp/form/pub/mhlw01/getmail20）日本ファクトチェックセンター．【修正あり】「新型

go.jp/content/10900000/000830084.pdf
10）厚生労働省．第 69 回（令和 4 年 1 月 26 日）新型コロナ

コロナワクチン接種開始後 38 万人が超過死亡」は誤ウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先

り 数値に隔たり，死因と結びつける言説にも注意

生提出資料 資料 3 − 2 ①．p. 92；2022 Jan 26［cited【ファクトチェック】；2024 Feb 6［cited 2024 Mar

2023 Nov 20］．Available from：https://www.mhlw.

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jp/fact-check/health/inaccurate̲covid̲vaccine̲deaths̲over̲360k̲after̲start/11）厚生労働省．第 76 回（令和 4 年 3 月 15 日）新型コロ21）鈴村

ナウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木

泰．超過死亡に関する日本ファクトチェック

先生提出資料 資料 3 − 2．p. 94；2022 Mar 15［cited

センターの記事をファクトチェック；2024 Feb 152023 Nov 20］．Available from：https://www.mhlw.

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go.jp/content/10900000/000913227.pdf12）厚生労働省．第56回（令和3年10月20日）新型コロナ

22）国 立 感 染 症 研 究 所． お 問 い 合 わ せ；2011 May 13

ウイルス感染症対策アドバイザリーボード 鈴木先［cited 2024 Mar 20］．Available from：https://www.niid.go.jp/niid/ja/contacts.html

生提出資料 資料 3 − 2．p. 62；2021 Oct 20［cited23）日本の超過および過少死亡数ダッシュボード．ご質2023 Nov 20］．Available from：https://www.mhlw.
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＊＊− 58 −＊