死亡原因別統計の超過死亡の多い項目（2024年1月～4月）
2024年9月6日〔金〕付けで、厚生労働省の人口動態統計月報（概数）の2024年4月分が公表されました。
このURLの令和6年4月をクリックすると、人口動態統計月報（概数）（2024年4月分）のページが開きます。
統計表の欄の青文字「統計表一覧」をクリックすると「政府統計の総合窓口 e-Stat」が開きます。
開いた「政府統計の総合窓口 e-Stat」の表一覧から表番号4－13「（保管第6表）死亡数、死因（死因簡単分類）・性・年齢（５歳階級・小学生－中学生再掲）別」のCSVファイル（2024年4月分）を求めることが出来ます。
１．135死因別の表とグラフ
この統計の死亡数を2016年1月～2024年4月までをエクセルで集計し、表とグラフで比較して見ました。
下のEXCEL表をパソコンにダウンロードすると大分類・中分類・小分類毎の140分類の死因別の表とグラフが確認出来ます。
集計は「全年齢合計」と「65歳未満合計」、「65歳以上合計」の３つの死因別集計を比較しました。
亡くなる割合は当然、高齢者が多いため、全体の死者うち9割は65歳以上の高齢者です。
65歳以上の高齢者は65歳未満に比べ死者数が多いことから、前年対比や前年同月対比の比較に於いては変動の幅が65歳未満に比べ少なく、増加または減少の傾向がハッキリみられること、死因別の影響が確認しやすいことから65歳で区切って比較して見ました。
２．年度毎の変動があるため過去5年平均で比較
過去年との比較において前年度との比較では、前年の変動が大きいと当年と比較した変動幅も大きく影響を受けることになります。
より傾向を見やすくするため過去5年（2016年～2020年）の平均値と比較する方が、過去5年が平準化されて、当年と比較した変動幅の影響を小さくできます。
2021年以降を過去5年の平均値に含めないのは、2021年4月からコロナワクチンが高齢者に本格的に接種されていることから、この影響を除いた比較を検討するためです。
従って、2021年から2024年は過去5年（2016年～2020年）の平均値と比較して変動の幅や増減を見ました。
日本は少子高齢化社会になっているため、65歳以上で人口増加傾向、65歳未満で人口減少傾向にあり、死者数の単純比較では実態より過小評価や過大評価になります。
65歳以上の人口の増加率を計算すると、2021年の65歳以上の人口は過去5年（2016年～2020年）平均と比較して3.2％増加しています。
2022年は3.6％増加、2023年は3.5％増加、2024年はは3.6％増加で高齢者の人口増加はほぼ止まっています。
2022年まで、65歳以上の高齢者では人口が増加しているため、死因別の前年同月対比や前年対比などの過去年との比較では人口増加が考慮されないため、死者数が増加していても、人口増加率を考慮すると死亡率は小さくなります。
そのため、その死因の死者数を当該年度の65歳以上の高齢者人口（各年の1月現在の住民基本台帳人口）で除してその割合（％）を計算し、それに1,000,000を掛けて100万人当たりの死者数を計算しました。
100万人当たりの死者数で年度毎の変動の幅や増減率を求め、その死因がワクチン接種後の2021年～2024年でどのように変動したか比較できるようにしました。
図２は「09207 心不全（65歳以上）」の死者数とグラフです。
図の左側（Ａ表）は毎月の死者数の表と折線グラフです。
この表を基に右側に、心不全（65歳以上）の死者数の「年間合計及び5年平均（2016年～2020年）」（Ｂ表）と
「年間合計を65歳以上の高齢者人口で除して100万人当たりの死者数で表示及びその過去5年（2016年～2020年）平均に対する増減割合」（Ｃ表）
の表を求めています。
右端のグラフは心不全（65歳以上）の「100万人当たりの年間死者数」（2016年～2023年）の棒グラフになります。
図２のＣ表中「100万人当たりの年間死者数」は人口増加率を考慮する必要がないので、そのまま比較することができます。
Ｃ表の「100万人当たりの年間死者数」の横には「前年対比」と「('16～'20年平均)に対する増加割合」を表示しましたので、過去5年（2016年～2020年）平均に対する増加割合は2021年は7.6％の増加、2022年は17.5％、2023年は18.3％の大幅な増加になっています。
なお、2024年は公表月までの死者数を1年分に換算した「100万人当たりの年間死者数」の推計値で記載しました。
公表月までの死者数合計をその月数で除して12を掛けて1年分に換算しています。
2024年はこの推計値で過去5年（2016年～2020年）平均に対する増加割合を求めていますが、現段階では4月分までの死者数しか公表されていませんので、実際の数値と大幅に乖離しますので留意してください。
これは、死者数は冬期に増加し、夏に減少する傾向にあるため、5月～6月くらいまで発表されないと、年間数値に近づかないからです。
「('16～'20年平均)に対する増加割合」は過去5年（2016年～2020年）間で－6.9％から＋3.8％の間ですので、2021年の＋7.6％、2022年の＋17.5％、2023年の＋18.3％は大幅な増加ということがわかります。
また、Ｃ表の「100万人当たりの年間死者数」の表の横に「前年対比」の増加率を掲載していますので、何年に死者の増加が大きく始まったのか参考になります。
個々の死因別の比較は上記のエクセルファイルをダウンロードしていただければ、公表された「（保管第6表）死亡数、死因（死因簡単分類）・性・年齢（5歳階級・小学生ー中学生再掲）別」の全ての項目の「全年齢合計」と「65歳未満合計」、「65歳以上合計」の３つの死因別集計の2016年1月～2024年4月までの死亡数の統計とグラフをみることが出来ます。
集計の元になった2016年から2024年3月分までの各年各月のデータは、この表題と同様の過去のnote投稿に貼り付けてあります。
上記以外の2016年4月～2024年4月の各年の3月分のエクセルファイルを以下に貼り付けます。
３．死因別の100万人当たりの死者数を基に増減一覧表の作成
このnoteのデータは厚生労働省発表の人口動態統計月報（概数）における月ごとの死因別の死者数を集計して、死者数が増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのか死因別にまとめたものです。
その生数字の表とグラフとともに、死因別の年間合計をその年の総人口（住民基本台帳の1月人口）で除した100万人当たりの死者数を計算しています。
図3～図7は、この死因別の100万人当たりの死者数を基に過去5年（2014年～2018年）平均に対する2019年から2023年までの増加割合を計算しました。
なお一部のデータは統計方法の変更などにより、データが無かったり、他に変更したデータが混ざっていたりするため、過去2年（2017年～2018年）平均に対する2019年から2023年までの増加割合で求めています。
この図3～図7の一覧表を作成することで、全ての死因の増減傾向がより判りやすくなると思います。
ワクチン接種後に各死因で死亡率が上昇
以下の図3～図7の表は前出のEXCEL「死因別年間比較表（グラフ）4月（2016年～2024年）」の次の見出しのシート「各死因の5年平均に対する増加割合（2024年4月まで）」に表を作成しています。
この表を見ることで、2019年は過去5年平均と比べ死亡率が10％以上増加した死因が少ないのに比べ、ワクチン接種が始まった2021年から過去5年平均と比べ死亡率が10％以上増加した死因が異常なほど多くなったのがわかります。
なお、2024年は前述したとおり、公表月数がまだ４ヶ月分しかないため、実際の数値と大幅に乖離しますので、現段階では、あまり参考になりません。
下の図８～図10は「各死因別の100万人あたりの死者数の過去5年（2014年～2018年）平均に対するその年（2019年～2024年）の 増減率」を示し、2019年から2024年（2024年は予測値ですが前述のとおり実際の数値と大幅に乖離しますので、現段階では、あまり参考になりません。）がどのような増減になったかを示したものです。
更に各死因毎に、2019年の増減率と2023年の増減率を比較し、この期間にどのくらい増加、または減少したか比較しています。
更に増減率だけでは、実際の死者数の数値が判らないので、各死因別の2019年と2023年の死者数実数を示し、どの程度の増減があったか、またワクチン接種直前の2020年と2023年の死者数実数を示し、どの程度の増減があったか比較しています。
2019年と2023年の死者数を比較すると（図10参照）、コロナ感染死を除いた死者数では2019年に比べ2023年は156,721人増加しています。
このうち死因別に集計すると、2019年に比べ2023年に増加した死因の死者数合計は194,462人、減少した死因の死者数合計は37,741人になります。
コロナ感染死は38,117人ですので、これを足すと増加死者数はもっと増えます。
2019年以前は、死者の9割を占める高齢者の人口増加も相まって年間2～3万人程の死者数増加でしたが、2023年は高齢者人口が減少に転じたにもかかわらず、異常な死者数増加になっています。
ワクチン接種後、殆どの死因の死亡率が上昇するのは異常です。
ワクチンが死亡率上昇の原因と考えるのが、常識的な思考の持ち主ではないでしょうか。
４．「コロナ死の恐怖」煽りと超過死亡
図11は「毎月の人口100万人あたりの平均死者数に於ける過去5年（2016年～2020年）の毎月の平均死者数に対する 2022年～2024年の超過死者数（人／100万人）とコロナ感染死（100万人あたり）」をグラフにしたものです。
グラフから見て解るとおり、コロナ感染死よりも超過死亡の方がはるかに多くなっています。
平均するとコロナ感染死の6倍近い超過死亡が発生しています。
図12は「10200 肺炎」死者数と「22201 新型コロナウイルス感染症」死者数を比較したものです。
新型コロナウィルスは風邪ウィルスですから、感染すると肺炎で亡くなる可能性が高くなります。
また、風邪は万病の元ですから、基礎疾患のある者が感染により大量を消耗し、基礎疾患の症状が悪化して亡くなる例もかなりあるでしょう。
「22201 新型コロナウイルス感染症」の報告は、基礎疾患の症状が悪化して亡くなってもPCR検査で陽性であれば、「22201 新型コロナウイルス感染症」の項目で死亡報告するようになっており、基礎疾患症状の悪化による死亡も多数含まれています。
「22201 新型コロナウイルス感染症」での死亡はこの項目で別枠で集計されていますが、もし、「22201 新型コロナウイルス感染症」の死亡報告がすべて肺炎だとすれば、その死者数はどうなるでしょう。
図12の一番下のグラフは月毎の「10200 肺炎」死者数と「22201 新型コロナウイルス感染症」死者数を合計したものです。
2016年～2020年の過去5年の肺炎死者数の１年間の平均死者数は96,922人です。
コロナが流行りだした2020年と2021年の「10200 肺炎」死者数と「22201 新型コロナウイルス感染症」の年間死者数は2020年81,911人、2021年89,961人と過去5年平均の96,922人より少なくなっています。
2022年からオミクロン株になり感染力が高まったことから死者数も増加しました。
しかし、「10200 肺炎」死者数と「22201 新型コロナウイルス感染症」の年間死者数の合計は2022年は121,659人、2023年は113,866人と過去5年平均の肺炎死者数96,922人より、それぞれ24,737人、16,944人多いだけです。
図14の赤と緑の一番下のグラフは人工呼吸器とエクモの使用数推移です。
2021年のデルタ株までは、死亡率も高く人工呼吸器やエクモの使用率も高かったのですが、2022年のオミクロン株になってから感染者数が増加しても
人工呼吸器やエクモの使用率は逆に減少しています。
つまり、新型コロナウィルス（オミクロン）に感染しても、「22201 新型コロナウイルス感染症」で亡くなった方の死因は、肺炎は減少し、基礎疾患症状の悪化による死亡がほとんどを占めている事を意味します（デルタ株の10倍以上オミクロン感染者が増加しても人工呼吸器やエクモの使用率が減少しているため）。
つまり、2022年、2023年は「10200 肺炎」死者数と「22201 新型コロナウイルス感染症」の年間死者数合計がそれぞれ2万人前後増加していますが、これらの増加分は肺炎ではなく「基礎疾患症状の悪化による死亡」がそれぞれの基礎疾患の死因に振り分けられることを意味します。
では、普通の風邪で基礎疾患症状の悪化による死亡はどのくらいあるのでしょうか？
2021年～2023年の年間肺炎死者数は過去5年（2016年～2020年）の平均年間肺炎死者数より2万人減少しています。
コロナが普通の風邪だとしたら、この減少している2万人が肺炎で亡くなり、他の2万人前後が「基礎疾患症状の悪化による死亡」と考えても辻褄が合う気がします。
つまり、オミクロン以降は普通の風邪と変わらないのではないでしょうか。
図10の表から2019年（または2020年）と比較した2023年の死者数は20万人増加しています（超過死亡）。
コロナ感染を恐れるより、この超過死亡の原因を考える方が私たちの為になるのではないでしょうか。
図14の表の中に一文を書いてありますが、ワクチン3回目を打ち始めた時期とオミクロンの流行期と重なっていますが、ワクチン接種時期とそれ以外の時期のオミクロンの致死率に2～3倍の差が出ています（期間設定が短いとさも大きくなるが、それでも差が大きすぎる）。
ワクチン接種による薬害で亡くなった方が、このコロナ感染死にも相当数含まれているため、致死率に差が出ていると疑われます。
この超過死亡は、ワクチン接種が始まった2021年4月から始まっており、ワクチンによる薬害でしか説明が付かないと思います。
図11のコロナ死と超過死亡の倍率の変動からコロナ死と超過死亡は連動していないの明らかです。
図8～図10で各大項目の死因分類の中に中項目、小項目の死因分類がありますが、「その他の死因」の項目は珍しい病気や自己免疫疾患の病名が多く含まれますが、なぜ「その他の死因」の死亡率が高くなっているのか？
「18100 老衰」や「18300 その他の症状、徴候及び異常臨床所見・異常検査所見で他に分類されないもの」がなぜ異常な増加を示しているのか。
呼吸器系の疾患でない「12000 皮膚及び皮下組織の疾患」や「13000 筋骨格系及び結合組織の疾患」で死者が異常な増加を何故しているのか？
これらの死因別の死者数増加はコロナワクチンによる薬害でしか説明がつかないでしょう。
５． このデータから読み取れるものと危険を察知する考え方
下の絵はKYT（危険予知訓練）の訓練シートです。
工場などでは、この絵を見て何が危険か意見を出し合って災害防止に努めます。
これにより何が危険か、どこが危険か危険を察知し、予知する訓練を行います。
私たちは政府によってワクチン接種を推奨されていますが、ネット上のワクチンの危険性を訴えている記事や超過死亡や死因別の死亡推移を分析することによってワクチンの危険性を認識できると思います。
ワクチン自体の作用メカニズムによる害は、内外の研究者により色々な論文が次々と出されて危険性を訴えています。
超過死亡は状況証拠でワクチン自体の害を証明するものではありませんが、この危険予知訓練のように危険を予知する上では役立つものと思っています。
政府、厚生労働省の言うことを、政府が言ったことだから、権威のある役人や医者が言ったことだからと鵜呑みにしないで、自分で調べて、自分の頭で考えて判断しないといけない時代に私たちは生きています。
インターネットで調べれば、いくらでも正しい情報は出て来ます。
このnoteにも正しい情報が溢れています。
テレビを消して、少しでも正しい情報を集めて、自分で判断する力をつけていく必要があります。
医師や研究者、海外の情報、色々な情報を集め総合的に検証し、危険を予知し、自分や家族の命を守っていこうではありませんか。