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: 371
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 | 厚生労働省 / 防衛省 | 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 / デジタル庁 / 内閣府 | 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 | 650.0% |
| 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 | 141.3 | 10.7% |
| 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 | 株式会社三菱総合研究所 情報・通信業 | 31.6 | 1,214.6 | 2.6% |
| 8 | 日揮ホールディングス株式会社 建設業 | 187.3 | 7,452.8 | 2.5% |
| 9 | 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% |
| 10 | 株式会社広済堂ホールディングス その他製品 | 4.3 | 362.3 | 1.2% |
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)
他 10 件は API でアクセス可
直近の国会発言 (12)
○田畑委員 ただいま議題となりました決議案につきまして、提出者を代表して、その趣旨を御説明いたします。 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。 医療的ケア児等及び重症心身障害者並びにそれらの家族に対する支援に関する件（案） 政府は、医療的ケア児等及び重症心身障害者並びにそれらの家族に対する支援に当たっては、次の事項について遺憾なきを期すべきである。 一 医療的…
原典 (NDL) →○丹羽委員長 次に、医療的ケア児及びその家族に対する支援に関する法律の一部を改正する法律案起草の件について議事を進めます。 本件につきましては、先般来各会派間において御協議をいただき、今般、意見の一致を見ましたので、委員長において草案を作成し、委員各位のお手元に配付いたしております。 この際、委員長から、本起草案の趣旨及び主な内容につきまして御説明申し上げます。 令和三年に医療的ケア児…
原典 (NDL) →○丹羽委員長 この際、田畑裕明君外六名から、自由民主党・無所属の会、中道改革連合・無所属、日本維新の会、国民民主党・無所属クラブ、参政党、チームみらい及び日本共産党の七派共同提案による医療的ケア児等及び重症心身障害者並びにそれらの家族に対する支援に関する件について決議すべしとの動議が提出されております。 提出者から趣旨の説明を求めます。田畑裕明君。…
原典 (NDL) →○丹羽委員長 お諮りいたします。 お手元に配付いたしております草案を医療的ケア児及びその家族に対する支援に関する法律の一部を改正する法律案の成案とし、これを委員会提出の法律案と決するに賛成の諸君の起立を求めます。 〔賛成者起立〕…
原典 (NDL) →○丹羽委員長 これより会議を開きます。 地域活性化・こども政策・デジタル社会形成の総合的な対策に関する件について調査を進めます。 この際、去る六月二十九日、こども政策に関する実情調査のため、委員九名が参加し、社会福祉法人二葉保育園二葉乳児院、社会福祉法人むそうほわわ花見堂及び文京区青少年プラザｂ―ｌａｂの視察を行いましたので、参加委員を代表して、その概要を御報告申し上げます。 まず、二…
原典 (NDL) →○田宮委員 ありがとうございます。 次に、地方公共団体や民間事業者との連携について伺います。 大規模災害時には、国の機関だけが機能しても十分ではありません。実際に住民対応を担う地方公共団体、そして交通、通信、金融、物流、医療、エネルギーなどを担う民間事業者が事業を継続できるかどうかが国民生活に直結します。 本法案では、国の責務に加えて、地公体の責務、民間事業者等の責務も位置づけられてい…
原典 (NDL) →○高村委員 大臣、ありがとうございました。 それでは、次の質問に行きたいと思います。 今年五月二十八日に成長戦略が公表された、沖縄の経済界が主導するゲートウェー二〇五〇プロジェクツについて伺います。 ゲートウェー二〇五〇プロジェクツは、空港と返還が合意されている三つの基地を価値創造の重要拠点と位置づけ、世界に開かれたゲートウェーを目指すというもので、その実行計画は二百五十ページにも及び…
原典 (NDL) →○柴愼一君 立憲民主・無所属の柴です。柴愼一です。よろしくお願いいたします。 本調査会は、「情勢の変化に対応した未来志向の社会の構築」を三年間のテーマと決定し、一年目である本年は、「社会・経済情勢の現状」について、四回にわたり参考人質疑を行ってきました。専門的な知見を有する計十一名の参考人の方々から貴重で有意義な御意見を伺うことができました。 本調査会で行ってきた参考人質疑を踏まえ、その中…
原典 (NDL) →○川村雄大君 公明党の川村雄大でございます。 本日は、発言の機会をいただきまして、ありがとうございます。 本調査会におきましては、「情勢の変化に対応した未来志向の社会の構築」の大テーマの下、今国会においては四回にわたって十一人の参考人の先生方から貴重な御意見をいただきました。 我が党からの発言も踏まえまして、以下、申し述べたいと思います。 まず、「人口動態等の現状」についてでありま…
原典 (NDL) →○小林一大君 会長、ありがとうございます。 昨年の秋に本調査会が設置をされて最初に取り組んだことは、柴筆頭理事を始め、理事の皆様方と今後どのような調査を行っていくのかを議論、協議することでした。結果、本調査会が掲げる三年間のテーマは、「情勢の変化に対応した未来志向の社会の構築」となりました。 本テーマには、我が国が抱える様々な課題を調査をして、将来世代への責任、未来への責任を全うする議論を…
原典 (NDL) →○宮出千慧君 参政党の宮出千慧です。 本日は、四回にわたる参考人質疑を踏まえ、「情勢の変化に対応した未来志向の社会の構築」について、私の考えを申し述べます。 少子化、人口減少、東京一極集中、地域の衰退、現役世代への負担の集中など、多くの課題がある中において未来志向の社会を構築していくことを考えるに当たり、多くの御示唆に富むお話をいただきました。 特に興味深いと感じたことを以下三点申し上…
原典 (NDL) →○尾辻朋実君 チームみらい・無所属の会、尾辻朋実です。 冒頭、委員の先生方各位に本日も意見の時間を賜りました御配慮に感謝を申し上げ、また、各回御出席くださいました参考人各位に敬意を表しながら、意見を申し述べます。 四回の議論を通じまして、私は、中長期的には人口減少にどう対応するのか、そして社会保障の持続のために何をすべきか、また地域の暮らしをどのように守るのかという課題があり、他方で、直近…
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。