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厚生労働省は、令和7年度12月分の「最近の医療費の動向」に関する最新の統計データを公表しました。
本資料は、審査支払機関で処理された診療報酬明細書のデータをもとに、概算医療費や医療保険医療費の集計結果を毎月まとめている重要な統計資料です。
今回発表されたデータによりますと、全体として医療費総額は前年と比較して増加傾向にあることが示されています。
本記事では、公表された資料の中から重要なポイントを3つに絞ってお伝えします。
最近の医療費の動向 [概算医療費]
令和7年度12月号
(ダウンロード.pdf, Page 1)
まず初めに、概算医療費の総額とその伸び率に関するデータです。
令和7年12月単月の概算医療費は、4.3兆円となりました。
これは前年の同じ月と比べて、2.4パーセントの増加となります。
また、令和7年度の4月から12月までの累計医療費は、36.8兆円に上りました。
こちらも前年同期比で2.4パーセント増加しており、継続的な増加傾向が伺えます。
なお、参考として記載されている前年度、すなわち令和6年度の年間医療費は48.0兆円でした。
令和6年度の対前年度比はプラス1.5パーセントであったため、今年度は伸び率がやや拡大している状況です。
医療費の総額は、国の財政や医療保険制度の運営に直結する重要なデータとして毎月報告されています。
1 概算医療費とその伸び
・令和7年度12月の医療費は4.3兆円(対前年同月比+2.4%)
・令和7年度(4月~12月)の医療費は36.8兆円(対前年同期比+2.4%)
(令和6年度は48.0兆円、対前年度比 +1.5%)
(ダウンロード.pdf, Page 1)
次に、医療費の伸びを構成する要素別に見ますと、特徴的な傾向が確認できます。
1日当たりの医療費は、令和7年12月の前年同月比で4.5パーセント増加しました。
一方で、受診延べ日数は、前年同月比で2.1パーセントの減少となっています。
4月から12月までの累計期間で見ても、同様の傾向が示されています。
累計の1日当たり医療費は、前年同期比で3.4パーセント増加しました。
同じく累計の受診延べ日数は、前年同期比で1.0パーセント減少しました。
つまり、1日当たりの医療費単価が増加する一方で、受診延べ日数は減少するという傾向が続いています。
受診日数が減少しているにもかかわらず医療費全体が増加している事実が、明確にデータとして表れています。
2 「一日当たりの医療費」の伸び
・令和7年度12月の対前年同月比 +4.5%
・令和7年度(4月~12月)の対前年同期比 +3.4%
3 「受診延べ日数」の伸び
・令和7年度12月の対前年同月比 ▲2.1%
・令和7年度(4月~12月)の対前年同期比 ▲1.0%
(ダウンロード.pdf, Page 1)
最後に、診療種類別および年齢層別の医療費の伸び率についても、詳細なデータが示されています。
令和7年12月の単月における対前年同月比では、医科入院がプラス2.4パーセントでした。
医科入院外はプラス0.9パーセントとなっています。
さらに、歯科はプラス5.7パーセント、調剤はプラス2.8パーセントとなりました。
また、医療保険が適用された医療費の総額は、4月から12月の累計で34兆6,660億円となりました。
医療保険適用分の年齢層別データを確認しますと、75歳未満の医療費の伸び率は1.2パーセントでした。
一方で、75歳以上の医療費の伸び率は3.9パーセントとなっています。
75歳未満の層と比較して、75歳以上の高齢者層における医療費の伸びがより大きくなっている事実が示されています。
4 診療種類別医療費の伸び
・令和7年度12月の対前年同月比
医科入院 +2.4%
医科入院外 +0.9%
歯科 +5.7%
調剤 +2.8%
(ダウンロード.pdf, Page 1)
令和7年度4~12月 346,660
令和7年度4~12月 適用75歳未満 1.2
令和7年度4~12月 適用75歳以上 3.9
(ダウンロード_1.pdf, Page 2)
今回公表されたデータから、医療費全体が着実に増加している事実が確認されました。
なお、休日数等の影響を統計的に補正した医療費の伸び率は、4月から12月の累計で2.8パーセントの増加でした。
診療種類や受診日数、年齢層別の内訳からは、医療費動向の構造的な変化が読み取れます。
今後も継続的に公表されるデータを通じ、医療費の推移を客観的に注視していく必要があります。
次回の集計結果につきましても、引き続き動向を確認していくことが求められます。
3.休日数等の影響を補正した制度別及び診療種類別の概算医療費の伸び率
3-1. 制度別医療費の伸び率(休日数等の影響補正後・対前年同期比)
令和7年度4~12月 2.8
(ダウンロード.pdf, Page 10)
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本記事は生成AI(NotebookLM)を使用して執筆しております。

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