各種データ
全国の感染者数
累積
新規
新規(前日)
増減(当日)
増減(前日)
累積
新規
新規(前日)
※厚生労働省発表データより作成
※このグラフで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
累積の陽性者数 | 入院治療等を要する者 | 累積の死亡者数 | 都道府県別累積の陽性者
※1:国内事例については、令和2年5月8日公表分から、データソースを従来の厚生労働省が把握した個票を積み上げたものから、各自治体がウェブサイトで公表している数等を積み上げたものに変更。
※2:新規陽性者数は、各自治体がプレスリリースしている個別の事例数を積み上げて算出しており、前日の総数からの増減とは異なる場合がある。
オープンデータはこちらから
全国の感染者数 オープンデータ
全国の感染者数をJSON形式でご利用いただけます。
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll
-
・都道府県の絞り込み
クエリ文字列をdataName=都道府県名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。
例 石川県のデータ
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?dataName=石川県
※複数は指定できません -
・日付を指定したデータ
2020年5月9日のデータを取得できます。
クエリ文字列をdate=yyyymmdd で日付を指定してください
例
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509
※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です
例
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509&dataName=北海道
累積の死亡者数 オープンデータ
累積の死亡者数をJSON形式でご利用いただけます。
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths
-
・日付を指定したデータ
2020年5月9日のデータを取得できます。
クエリ文字列をdate=yyyymmdd で日付を指定してください
例
https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths?date=20200509
感染状況等の分析資料はこちら
出典:厚生労働省新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード資料
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00216.html
人流の減少率
全国主要駅・繁華街における人の流れの推移(令和3年4月16日(金)15時台の増減率)
(前日(15日)、感染拡大以前*との比較)
※ 感染拡大以前(令和2年1月18日~同年2月14日)は当日が平日の場合は平日平均、休日の場合は休日平均となります。
※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。
※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。
※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。
※ 15時台のデータ、21時台のデータは翌日の12時頃に更新されます。
21時台の増減率
全国主要駅・繁華街における人の流れの推移(令和3年4月16日(金)21時台の増減率)
(前日(15日)、感染拡大以前*との比較)
※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
15時台のデータ | 21時台のデータ
(株)Agoop提供
令和3年4月17日更新
全国の人口変動分析(令和3年4月16日(金)15時台の増減率)
(前日(15日)、感染拡大以前*との比較)
※ 感染拡大以前(令和2年1月18日~同年2月14日)は当日が平日の場合は平日平均、休日の場合は休日平均となります。
※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。
※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。
※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。
※ 観測地域の設定については、滞留人口が十分にあり、かつ人口変動が適切に把握できるよう、メッシュを移動させるなどの微調整を現在行なっています。今後、変更がある場合には、注釈にてお知らせいたしますのでご留意ください。
2020年GW中の県間移動分析
北海道・東北
関東
東海
北陸・中部
近畿
中国・四国
九州・沖縄
オープンデータはこちらから
全国の人口変動分析 オープンデータ
全国の人口変動分析をJSON形式でご利用いただけます。
https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate
-
・地域名の絞り込み
クエリ文字列をdataName=都道府県名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。
例 千葉県千葉駅周辺のデータ
https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?dataName=千葉県千葉駅周辺
※複数は指定できません -
・日付を指定したデータ
2020年5月9日のデータを取得できます。
クエリ文字列をdate=yyyymmdd で日付を指定してください
例
https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515
※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です
例
https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515&dataName=栃木県宇都宮駅周辺
※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
https://data.corona.go.jp/converted-json/
reduction_rate.json
NTTドコモ モバイル空間統計
令和3年4月16日更新
全国主要観光地における人の流れの推移(令和3年4月16日(金)15時台の増減率)
※ 前日比は15日(木)15時台との比較。なお、観光地における人流は既に減少しているため、前日比は少人数の変動でも非常に大きな数値となる場合があります。
※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。
※ 前年同月比は前年7月の15時台平日平均値との比較。
※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。
※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。
※ 新型コロナウイルス感染症対策に向け、位置情報ビッグデータ分析ツール「KDDI Location Analyzer」が全国の自治体へ無償提供されています。(無償提供は2020年7月31日をもって終了しています)
https://k-locationanalyzer.com/information/690/
主要観光地におけるゴールデンウィーク期間中の詳細人流分析レポート(5月11日)
首都圏主要SA・PAにおけるゴールデンウィーク期間中の詳細人流分析レポート(5月13日)
県間をまたぐ移動に関する人流分析レポート(5月28日)
松山市の居住者人口分布等を考慮して、5月5日分から松山城 城山公園周辺に代えて、道後温泉周辺のデータを掲載しています。
ゴールデンウィーク(GW)終了に伴い、5月11日分からは前年GW比ではなく前年同月比を掲載しています。
※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
https://data.corona.go.jp/converted-json/reduction_rate_tourist_site.json
KDDI株式会社 提供
令和3年4月16日更新
外出動向マップ
※ 緊急事態宣言発表(4/7)後、前週、前年同月比で7割以上人口密度が減少した地域を500mメッシュで地図上に色付け。
https://transitionmap.its-mo.com/
※ GW期間の日本全国主要駅周辺、観光地について前年同日比5割以上減少した地域を500mメッシュで地図上に色付け。
https://transitionmap.its-mo.com/gw/
※ 株式会社ゼンリンデータコム提供
都道府県間の人々の流動量とその変化
~隣接地域や大都市圏からの流出・流入の動向に着目して~
全47都道府県について、LocationMind xPopの統計データを用いて日単位の都道府県間のOD量(出発地(Origin)と到着地(Destination)の間の流動量)を推定し、下記のように指標を求めました。
1. 感染拡大前(1/18~2/14)流入出量平均値を計算
2. 日単位での流入出量の対感染拡大前比の増減率(%)を計算
3. 日単位で7日間移動平均で可視化(7日間移動平均を計算するため、可視化は3/1以降のみ)
都道府県毎の詳細なレポートはこちら
※ LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。
※ 隣接都道府県のリストは、以下を採用しました。
https://www.mlit.go.jp/tec/nyuusatu/hattyu/rinsetu.pdf PDF
※ 大都市圏は東京都・千葉県・神奈川県・埼玉県、大阪府・京都府・兵庫県・奈良県、愛知県、福岡県からなるとしています。
陽性者の流入する可能性に着目した
感染拡大リスクの指標化
大都市圏を除く37道県※1について陽性者の流入する可能性に着目し、感染拡大のリスクを「流入リスク指標」として表現しました。
この指標は、長崎大学熱帯医学研究所生態疫学分野(主任教授:金子 聰)と共同開発したものです。
この指標は、様々なリスク評価指標の一つとして提案するものです。目安の一つとしてご覧ください。
- 東京都・千葉県・神奈川県・埼玉県、大阪府・京都府・兵庫県・奈良県、愛知県、福岡県を除く37道県

都心に勤務する首都圏在住者の行動パターンの変化
~緊急事態宣言等の外出自粛、休業要請等が人々の生活や行動パターンをどのように変えてきたか~
東京都市圏※(東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県・茨城県南部)に居住地があり、東京都都心5区(新宿区、渋谷区、千代田区、中央区、港区)に勤務地がある人(ここでは都心通勤者と呼びます)を対象として、LocationMind xPopの統計データを用いて行動パターン関連指標を求めました。
3大都市圏における居住・勤務以外での滞在時間の変化
3大都市圏(東京都市圏、近畿圏、中京都市圏)について、LocationMind xPopの統計データを用いて、居住・勤務以外の滞在時間(1日あたり。全ユーザーの合計値)を推定しました。
IPAでは「デジタルアーキテクチャ・デザインセンター」を、去る5月15日より立ち上げ、その取組の一環で本プロジェクトに参画しています。
同センターの創設リリースおよびウェブサイトは以下の通りです。
https://www.ipa.go.jp/about/press/20200515.html
https://www.ipa.go.jp/dadc/
令和3年4月12日更新
交通関係の状況
駅の利用状況(朝のピーク時間帯)【速報値】
<4月14日(水)の増減率>
※JR(JR東日本・JR西日本)・大手民鉄(東武、西武、京成、京王、小田急、東急、京急、東京メトロ、相鉄、近鉄、南海、京阪、阪急、阪神)の主なターミナル駅における平日ピーク時間帯の自動改札出場者数の減少率の平均値
※数値は、感染拡大以前(2/17の週の特定の平日)を基準にした場合の減少率
※ピーク時間帯は、各駅において7:30~9:30の間の1時間で最も利用者が多い時間帯
※主なターミナル駅は、以下のとおり
首都圏:東京、新宿、渋谷、品川、池袋、高田馬場、大手町、北千住、押上、日暮里、町田、横浜
関西圏:大阪・梅田、京都、神戸三宮、難波、京橋
首都圏
感染拡大以前との比較 23 %
4月14日(水)
関西圏
感染拡大以前との比較 16 %
4月14日(水)
国土交通省 提供
令和3年4月16日更新
※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
https://data.corona.go.jp/converted-json/transportation_facilities_road.json
出典:国土交通省道路局HP
※1 繁忙期(GW,お盆、年末年始)に発表する高速道路の交通状況と同様の手法で速報値を算出
※2 速報値は代表断面の平均交通量により算出
令和3年4月17日更新
その他
国内の発生状況
国内外の発生状況
各国別感染者数・死亡者数(令和3年4月16日15時現在)
もっと見る
オープンデータはこちらから
各国別感染者数・死亡者数 オープンデータ
各国別感染者数・死亡者数をJSON形式でご利用いただけます。
https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas
-
・国の絞り込み
クエリ文字列をdataName=国名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。
例 日本のデータ
https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?dataName=日本
※複数は指定できません -
・日付を指定したデータ
2020年5月9日のデータを取得できます。
クエリ文字列をdate=yyyymmdd で日付を指定してください
例
https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509
※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です
例
https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509&dataName=日本
新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について(令和3年4月16日版)
※このグラフで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。(JSON形式)
https://data.corona.go.jp/converted-json/occurrence_status_overseas.json
出典:厚生労働省 令和3年4月16日更新
全国医療機関の医療提供体制の状況 オープンデータ
※日々のデータは0:00に更新されるデータを1:00頃に反映しております。
全国の医療機関の医療提供状況をJSON形式でご利用いただけます。
https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey
-
・データの絞り込み
クエリ文字列をJSONのKey名=値の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。
例 石川県のデータ
https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?prefName=石川県
例 北海道 函館市のデータ
https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?localGovCode=012025
※複数は指定できません -
・日付を指定したデータ
2020年5月19日以降のデータを取得できます。
URLの最後に /yyyymmdd で日付を指定してください
例
https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519
※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です
例
https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519?prefName=北海道
全国の医療機関の医療提供状況をCSV形式でご利用いただけます。
厚生労働省によるG-MISのシステム移行に伴い、1月20日からCSVの格納先が変更となります。新しいURLは以下となります。
https://covid-19-surveillance.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/public_data/covid-19_daily_survey.csv
(CSVは、 1月17日から20日頃まで、更新が行われない予定となっております。 )
ご不明点ございましたら、下記にお問い合わせください。
厚生労働省:電話番号 03-3595-3205
全国医療機関の医療提供体制の状況
インフォグラフィックス
※前日時点での医療機関の状況を表示しております。
※都道府県の協力により調査対象医療機関を日々追加していますが、すべての入院病床を有する病院の情報を網羅しているものではありません。お近くにある病院で、この地図に載っていないものがある場合には、その病院のホームページ等でご確認ください。
※医療機関状況は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。
全国医療機関状況
※厚生労働省は、内閣官房と連携し、全国の病院の医療提供状況を毎日確認しています。(G-MIS: Gathering Medical Information System)
※都道府県等の協力により登録医療機関数は日々拡大していますが、すべての病院の情報を網羅しているものではありません。
- 病床数の状況
- 人工呼吸器等の稼働状況
全国の病床数・人工呼吸器等の日次調査推移
※厚生労働省は、内閣官房と連携し、「新型コロナウイルス感染症医療機関等情報支援システム( G-MIS: Gathering Medical Information System )」を通じて全国の病院の医療提供状況を日々確認しています。
※都道府県等の協力により登録医療機関数は日々拡大していますが、すべての病院の情報を網羅しているものではありません。
※医療機関の病床数・人工呼吸器等の日次推移は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。