医療
このページの見方: ひとつの政策テーマについて、国会での議論量・関与政党・行政事業の件数と予算・関与企業を 1 画面に集約しています。上のバッジが「発言順位高め」なら国会では語られるのに予算が相対的に薄いテーマ、「予算順位高め」なら予算は付くが議論が相対的に静かなテーマです（順位の相対比較で、時間的な前後ではありません）。テーマ同士を横断して比べたいときは トップの議論×予算ギャップ表 へ。
補助金 vs 政府調達 ミックス
パターン: 調達中心 / 関与省庁: 13 省庁 / イベント数: 401
医療 関連 上場企業 TOP 10
この政策テーマで公的支出が多い順| # | 企業 | 業種 | 件数 | 予算 (億) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 日揮ホールディングス株式会社 19630 | 建設業 | 2 | 187.3 |
| 2 | 五洋建設株式会社 18930 | 建設業 | 3 | 55.7 |
| 3 | 日本電気株式会社 67010 | 電気機器 | 7 | 54.1 |
| 4 | 富士通株式会社 67020 | 電気機器 | 3 | 44.7 |
| 5 | 株式会社カネカ 41180 | 化学 | 3 | 36.5 |
| 6 | 株式会社三菱総合研究所 36360 | 情報・通信業 | 58 | 31.6 |
| 7 | Ｇｒｅｅｎ Ｅａｒｔｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ株式会社 92120 | サービス業 | 3 | 28.3 |
| 8 | 株式会社きんでん 19440 | 建設業 | 4 | 28.0 |
| 9 | 株式会社ユーグレナ 29310 | 食料品 | 3 | 21.8 |
| 10 | 株式会社 島津製作所 77010 | 精密機器 | 1 | 19.1 |
医療 公的支出を受けた企業 TOP 15 純額・全法人
旗艦¥24兆と同基準 (is_corporate_net)・受領額の多い順この政策テーマの事業名に一致した行政事業レビュー事業で公的支出を受けた法人(全法人、純額ベース)。額は旗艦¥24兆と同基準(is_corporate_net、観測受領額=pass-through除外後の floor)。上場限定・gross の上の表とは母集団・金額定義が異なる。テーマは事業名のキーワード一致(multi-label)で付与され、受領企業はその事業の支出先であって『そのテーマの専業企業』ではない(例: 防衛テーマには防衛大学校への電力供給会社も含む)。府省名で出所を併記。投資助言ではない。
| # | 法人 | 府省 (出所) | 事業数 | 純額 (億) | 年度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 株式会社日本旅行 | 防衛省 | 2 | 303.3 | 2022–2023 |
| 2 | アルフレッサ株式会社 | 防衛省 | 1 | 275.3 | 2021–2021 |
| 3 | ミナリスアドバンストセラピーズ株式会社 | 経済産業省 | 1 | 258.0 | 2025–2025 |
| 4 | 株式会社三菱総合研究所 | 厚生労働省 | 9 | 238.6 | 2021–2025 |
| 5 | 日本空調サービス株式会社 | 防衛省 | 1 | 102.5 | 2023–2023 |
| 6 | 株式会社イノメディックス | 防衛省 | 1 | 76.7 | 2021–2021 |
| 7 | 株式会社日本能率協会総合研究所 | 厚生労働省 | 9 | 58.6 | 2021–2025 |
| 8 | 富士通株式会社 | 防衛省 / 厚生労働省 | 2 | 50.3 | 2022–2024 |
| 9 | 株式会社シード・プランニング | 厚生労働省 / 経済産業省 | 5 | 47.0 | 2021–2025 |
| 10 | ＮＴＴ東日本株式会社 | 厚生労働省 | 1 | 39.8 | 2025–2025 |
| 11 | アクセンチュア株式会社 | 厚生労働省 / 内閣府 / デジタル庁 | 7 | 24.9 | 2023–2025 |
| 12 | 株式会社アクセンチュアパートナーズ | 厚生労働省 | 1 | 22.7 | 2021–2021 |
| 13 | 株式会社ＮＴＴデータグループ | 厚生労働省 | 2 | 17.3 | 2021–2023 |
| 14 | 株式会社片山組 | 厚生労働省 | 1 | 15.1 | 2025–2025 |
| 15 | 日本不動産管理株式会社 | 厚生労働省 | 1 | 13.0 | 2021–2021 |
医療 公的資金の企業規模比 TOP 10 参考指標
累計公的資金 ÷ 直近年売上 が大きい順企業規模(売上)に対して公的資金がどれだけ大きいかの参考指標(上場+財務接続済のみ)。値が大きい=本業規模に比べ公的資金が大。株価・時価総額・企業価値への効果を示すものではない。
| # | 企業 | 累計公的資金 (億) | 直近売上 (億) | 資金/売上 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 株式会社リボミック 医薬品 | 0.2 | 0.0 | 925.4% |
| 2 | Ｇｒｅｅｎ Ｅａｒｔｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ株式会社 サービス業 | 28.3 | 10.8 | 263.4% |
| 3 | 日本エマージェンシーアシスタンス株式会社 サービス業 | 5.1 | 37.1 | 13.7% |
| 4 | 株式会社ぐるなび サービス業 | 15.2 | 134.6 | 11.3% |
| 5 | 株式会社ユーグレナ 食料品 | 21.8 | 503.7 | 4.3% |
| 6 | 株式会社ソフトウェア・サービス 情報・通信業 | 13.0 | 423.0 | 3.1% |
| 7 | データセクション株式会社 情報・通信業 | 0.8 | 29.4 | 2.6% |
| 8 | 株式会社三菱総合研究所 情報・通信業 | 31.6 | 1,214.6 | 2.6% |
| 9 | 日揮ホールディングス株式会社 建設業 | 187.3 | 8,580.8 | 2.2% |
| 10 | 株式会社カナミックネットワーク 情報・通信業 | 1.0 | 55.0 | 1.9% |
医療 に紐づく租税特別措置(減税) 措置別・匿名集計
租税支出を見る ›措置別の匿名集計です(企業別ではありません。財務省の高額適用額は匿名コードで企業名を特定しません)。★適用額の意味は措置の種類で異なります: 法人税率の特例=特例対象所得金額、税額控除=税額控除額(実際の減税額)、特別償却=特別償却限度額等、準備金等=損金算入額等。種類が異なる適用額は性質が違うため合算できません。国の税収減(歳入逸失)に相当するのは『税額控除』の適用額のみです(FY2020で官製集計 約7,128億円)。適用額は合法な制度適用であり、不正受給・優遇・癒着を示すものではありません。適用件数(延べ)と適用法人数(実数)は別概念です。旗艦の公的支出(歳出)とは別軸であり合算しないでください。現在は FY2020(令和2年度)の e-Stat 構造化提供分のみです。出典: 財務省 租税特別措置の適用実態調査(租特透明化法、e-Stat 00350200)。投資助言ではありません。
| 租税特別措置(単体・2020年度) | 種類 / 適用額の意味 | 適用額(億円) | 適用法人数 | 紐付 |
|---|---|---|---|---|
| 特定の医療法人の法人税率の特例 | 法人税率の特例 特例対象所得金額(減税額ではない) |
350.0 | 200 | curated/high |
| 中小企業者等の法人税率の特例（特定の医療法人） | 法人税率の特例 特例対象所得金額(減税額ではない) |
16.2 | 232 | curated/high |
| 医療用機器等の特別償却（医療用機器の特別償却） | 特別償却 特別償却限度額等(減税額ではない) |
15.8 | 443 | curated/high |
| 医療用機器等の特別償却（構想適合病院用建物等の特別償却） | 特別償却 特別償却限度額等(減税額ではない) |
1.7 | 3 | curated/high |
| 医療用機器等の特別償却（医師等の勤務時間短縮用設備等の特別償却） | 特別償却 特別償却限度額等(減税額ではない) |
0.0 | 2 | curated/high |
★適用額の意味は措置の種類で異なります(税額控除のみ実際の減税額。税率特例=対象所得金額 等)。種類をまたいで合算しないでください。企業別ではなく措置別の匿名集計です。歳出(公的支出)とは別軸で合算しません。
医療 関連 法令 (20)
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直近の国会発言 (12)
○内閣総理大臣（高市早苗君） まず、ＡＩですが、日々、私は、主に検索ですとか翻訳ですとか、いろんなことで助けてもらっております。 それからもう一つ、どれほど重要か。非常に重要です。これは使い倒さなければ発展はない。恐らく、自動運転の分野ですとか、医療の支援の分野などは、これは安全性などがきちっと確認された上で活用できる分野。 一方で、リスクもある。このリスクの最小化に向かって、四月の冒頭か…
原典 (NDL) →○安野貴博君 チームみらいの安野貴博でございます。 本日、総理にはＡＩについて御質問したいと思います。 先日も、高性能なＡＩ、クロード・ミュトスに関して総理も直接指示されたという件、ございました。私は、あの対応は、総理がＡＩというものを重要な政治的な課題だと認識していただいていたということで、率直に心強く感じました。 ＡＩ、今、物すごいスピードで進化をしております。このＡＩが社会に与え…
原典 (NDL) →○小川淳也君 それは世の中に余り伝わっていなかったと思います。むしろ、今日、党首討論がある、野党から迫られる、その前にというふうに転じていったのではないかなというのが世の中の受け止めじゃないかと私は思います。 暫定予算のときもそうだったんですよ。随分編成が遅れたというのが私の認識です。その理由なんですけれども、暫定予算のときもやはり見通しが甘かったのではないか。特に参議院は自民党さん、過半数割…
原典 (NDL) →○田中（健）委員 ありがとうございます。 是非検討していただければと思っています。国が、いわゆる後方支援ではなくて実施主体となって、大規模災害時にはやはり責任を持っていくというのがこれから大切だと思いますし、それが防災庁の役目の大きなことだと思っています。 引き続きまして、国内外の災害対応力をフルに活用するための防災庁の役割を伺いたいと思います。 日本は、海外の大規模災害に対しては、医…
原典 (NDL) →○西園委員 ただいま議題となりました附帯決議案につきまして、提出者を代表して、その趣旨を御説明申し上げます。 案文の朗読により趣旨の説明に代えさせていただきます。 防災庁設置法案及び防災庁設置法の施行に伴う関係法律の整備等に関する法律案に対する附帯決議（案） 政府は、本法の施行に当たっては、次の事項に留意し、その運用等について遺漏なきを期すべきである。 一 防災庁がその任務…
原典 (NDL) →○高市内閣総理大臣 今、山田委員がおっしゃっていただきましたが、近年の大規模地震では直接死よりも災害関連死の方が多くなっており、災害関連死を減らして被災者の健康と尊厳を守るという対策は重要です。 良好な避難生活環境を確保する、災害関連死を防止するということのためには、避難所の良好な生活環境の確保に加えて、インフラの耐震化や迅速な復旧、保健、医療、福祉支援の実施、こういった対策が必要でございます…
原典 (NDL) →○田中（昌）委員 おはようございます。自由民主党の田中昌史です。今日は、質問の機会をいただきました委員長、理事の皆様方に心から感謝を申し上げます。 災害が多発する我が国におきまして、防災庁の意義というのは非常に大きいものがあると思います。先般の参考人質疑でも、四名の皆様方から大いに期待するというお声をいただきました。私も、防災庁には大いに発展、活躍いただきたいというふうに賛同するところでありま…
原典 (NDL) →○田中（昌）委員 ありがとうございます。しっかりお願いしたいと思います。 いろいろ聞いても、例えば、東京都の区と協定を結んでいるんだけれども、具体的には何も進んでいないという声は多数私も聞いておりますので、具体的にしっかりと進展させていただきたいと考えているところであります。 次に、地方自治体の専門人材の確保についてであります。 命、健康、暮らしを守る初動対応を強化していくためには、市…
原典 (NDL) →○横山政府参考人 お答えいたします。 首都直下地震では、多数の避難者が発生し、自力での対応が困難な要支援者だけでも多数に上るため、こうした方々の健康を守り、災害関連死を防ぐため、高齢者等の身体機能を維持して生活機能の低下を防止する取組が重要だと考えてございます。 このため、例えば、能登半島地震においては、避難所において段ボールベッド等の簡易ベッドを設置するとともに、リハビリ専門職の方が身体…
原典 (NDL) →○田中（昌）委員 ありがとうございます。 ＤＷＡＴとかＪＲＡＴ、こういったところの人員の教育、確保体制はまだまだ不十分な状況ではないかなと思っております。各団体は一生懸命やっていらっしゃると思っておりますが、是非政府としても支援をお願いしたい。 それから、よく現場で聞くのは、災害が起こったときに、ＢＣＰをそれぞれ策定していると思うんですが、自分のところが策定したＢＣＰを基にすると人は出せま…
原典 (NDL) →○畑野委員 日本共産党の畑野君枝です。 まず、今日の運営についてです。 冒頭、法制局に緊急事態条項のイメージ案なるものを報告させました。前回、一部の会派から、条文のイメージ案を作るべきだという主張はありましたが、それは全体の合意になったものではありません。 そもそも、法制局や審査会事務局は、中立公平な立場で審査会の運営に関わることが求められています。にもかかわらず、イメージ案なるものを…
原典 (NDL) →○林政府参考人 お答え申し上げます。 御指摘の点につきまして、現在の取組状況でございますが、まず、医療機関が災害が発生した際に被災地にリハビリテーション専門職を含む職員を派遣した場合、診療報酬上の職員配置基準を柔軟に取り扱うことができるようにすることで、被災地への職員派遣支援を支援しているという制度的な対応を行っております。 この取扱いにつきましては介護事業所等においても同様でございまして…
原典 (NDL) →医療 を AI から横断分析
MCP / REST 経由で同じデータを取得できます。