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感じる恐怖 vs. 実際の確率

生涯のうちにAI音声クローン詐欺の標的になる確率はどのくらいですか?

生涯確率

~35%

生涯確率 35%

多くの人がこれを過小評価しています。

範囲はさまざま — 標準的な成人の生涯確率として表示。 方法論を見る。

テクノロジー · レビュー済み 2026-06-14
証拠の質 3.75/5

8次元のレビュー評価。基準は 品質ルーブリック 。各次元は1〜5で評価。

D1 出典への根拠
4/5
D2 出典の権威性
4/5
D3 算術
3/5
D4 不確実性
3/5
D5 範囲
4/5
D6 文章
4/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
4/5
平均 3.75/5
Source Government statistic · FBI Internet Crime Complaint Center (IC3)
生涯、米国成人 各バンド = 10× より希少 → あなたの要因にズーム フルスケールを表示 →
確実 1,000分の1 100万分の1 10億分の1
1 in 1.6 1 in 5.6

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  1. あなたの要因
A single smartphone resting face-up on a wooden kitchen table, screen showing only a blank incoming call, no caller ID, no people in the frame.

認知リスク

AI音声クローンに関する一般報道は、単発の劇的な事件に支配されてきました。2023年にアリゾナ州の母親が身代金を求めて懇願する娘のクローン音声を聞いた事件、2024年の$25 millionの香港ディープフェイクビデオ通話、2025年に国務長官マルコ・ルビオになりすました詐欺師などです。これにより、一般的な読者は2つの相反する直感を抱きます。すなわち、これはどこにでもあるという直感と、これは特異なものだという直感です。個人的に向けられた音声クローン詐欺の試みをすでに受けた成人がどれくらいいるかを推定するよう求められると、推測は1~3%前後に集まります。これはおおよそ一人当たりの劇的なニュース記事の割合です。McAfeeの2023年の9か国調査による測定値は、調査時点で個人的にAI音声クローンのメッセージを受け取ったと答えた成人が約10%で、4分の1がそのような詐欺を経験した、または経験した人を知っていると答えています。2026年以降の成人の生涯全体にわたって積算した実際の上限は、このスナップショットが示唆するよりも有意に高くなります。

概算: ほとんどの回答者には生涯で約1~3%が妥当に感じられる

出典: 編集部の直感(調査に基づかない)

実際のリスク

AI音声クローン詐欺で個人的に標的にされた成人は100人中約10人(時点有病率、McAfee 2023、9か国)

McAfeeの9か国サンプルの成人(米国、英国、フランス、ドイツ、オーストラリア、インド、日本、ブラジル、メキシコ)

計算を表示

McAfeeの2023年初頭の調査(9か国でN=7,000、MSI-ACIパネル、2023年1月27日から2月1日に実施)では、回答者の10分の1が個人的にAI音声クローンからのメッセージを受け取ったことがあり、4分の1がそのような詐欺を経験した、または経験した人を知っていると答えました。その10%は、広く利用可能な消費者向け音声クローニングツールの最初の約18か月をカバーする時点有病率のスナップショットです(ElevenLabsは2023年1月にベータ版を開始し、オープンソースモデルは数か月以内に続きました)。生涯の数字は、そのスナップショットから3つの力の下で外挿されます:(1) 基盤となるツールの能力は急速に成熟している — FBIの2024年12月のIC3勧告は、音声クローニングがテキストや画像生成と並んで詐欺キャンペーンの標準的なツールになったことを確認しました;(2) なりすまし詐欺はすでにFTCの3番目に大きい苦情カテゴリであり、アメリカ人は2024年になりすまし詐欺で$3 billion近くを失いました;(3) 年間の標的化ハザードは、McAfeeの10% / 約1.5年 ≈ 年間6~7%を下限とし、FTCのなりすまし詐欺の苦情率(年間約1%が実際の損失を報告し、さらに多くが接触されたが詐欺に遭わなかった)を上限とします。生涯35%という中心的推定値は、59年間にわたる年間1%の標的化ハザードの単純な複利(約45%)と、2023年にMcAfeeですでに観測された10%の有病率による下限との間に位置します。不確実性バンド(0.18~0.55)は、(a) 「標的にされた」と見なされるものの幅広い変動(完全にパーソナライズされたクローン音声通話対一般的なAI音声のロボコール)、(b) 高齢者や公開された音声フットプリントを持つ人々(ポッドキャスター、経営幹部)に集中する人口統計学的標的化、そして (c) 5年の地平を超えて点推定を本質的に脆弱にする急速な技術の軌道を反映しています。

注意事項: 「標的にされた」は意図的に広い概念です。個人的に向けられた音声クローン詐欺の通話やボイスメールを受け取ることをカバーし、受信者が応じたか金銭を失ったかは問いませ…

「標的にされた」は意図的に広い概念です。個人的に向けられた音声クローン詐欺の通話やボイスメールを受け取ることをカバーし、受信者が応じたか金銭を失ったかは問いません。そのような詐欺でだまし取られる確率は、標的にされる確率よりもはるかに低くなります。McAfeeのデータは、詐欺師に応じた人の約77%が金銭を失ったことを示唆していますが、標的にされたほとんどの成人は電話を切るか、ボイスメールを無視するか、既知の手段を通じて当の親族に折り返し電話します。最大の定義上の不確実性は、一般的なAI音声のロボコール(現在、迷惑通話トラフィックの相当な割合を占めています)を「音声クローン詐欺」として数えるかどうかです。このエントリはパーソナライズされたなりすましのみをクローン詐欺の試みとして扱います。より広いロボコールのカテゴリを含めれば、生涯の数字は大幅に高くなります。McAfeeの調査は利用可能な唯一の大規模サンプルの発生率測定であり、動きの速い技術分野で現在3年が経過しています。FBIとFTCは、音声クローニングが現在標準的なツールであることを確認しましたが、更新された発生件数は公表していません。したがって、35%の中心的推定値は、2023年の単一のスナップショットからのモデルベースの予測であり、比較可能な2025年以降の調査が現れたときに改訂されるべきです。人口の異質性は大きい:かなりの公開された音声フットプリントを持つ人々は人口平均よりもはるかに高いリスクにさらされ、高齢者は詐欺が成功した場合に最も高い金銭的損害に直面します。このエントリの個人音声の範囲外にある、別の関連するベクトルがあります:従業員を標的とした、ライブの複数参加者によるディープフェイクビデオ通話詐欺です。2024年のArupの事例では、香港の財務担当者が、詐欺師がCFOや他の同僚になりすましたビデオ会議の後、約US$25.6 millionの15回の送金を行いました(CNN、2024年5月)。これは、公表された1人当たりの率がない、企業の従業員を標的とした事件であるため、ここでの個人の生涯の数字を動かすものではありません — しかし、合成なりすましの脅威が現在、音声だけでなくビデオやグループ通話にも及んでいることを示しています。発生率の傾向について:FTCの2025年8月のスポットライト「False alarm, real scam」は、60歳以上の成人がなりすまし詐欺で$10,000以上を失ったという報告が2020年から2024年にかけて4倍以上に増加した(1,790件から8,269件)ことを発見し、$100,000以上の損失は7倍近くに増加しました。これは、高齢者に対する高額のなりすまし詐欺が急増していることを裏付け、2023年のMcAfeeのスナップショットを現在の時代の下限と見なすことを支持します — ただし明示的な注意点があります:そのFTCデータは政府や企業のなりすまし(偽の銀行、Amazon、Microsoft、Apple、SSA、さらにはFTCの警告)をカバーしており、親族なりすましの音声クローニングではなく、AI音声固有の率を分離していません。それは進行方向を更新するものであり、見出しの数字を更新するものではありません。見出しの数字は、比較可能な2025年以降の音声クローン発生率調査が出るまでMcAfeeに固定されたままです。

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比較対象:

McAfeeが2023年4月に7,054人の成人を対象にMSI Researchが実施した「Artificial Imposter」調査によると、7か国の成人の約10%が、消費者向け音声クローニングが広く利用可能になってから約18か月後の2023年4月までに、すでに個人的にAI音声クローン詐欺の試みを受けていた。さらに15%が、知人にそれが起きたと答えている。標的となった人のうち詐欺に応じた人については、77%が金銭を失ったと報告している。このエントリの見出しの数字 — 少なくとも1回標的になる生涯確率約35% — は、その2023年のスナップショットを、上昇するハザードに対して外挿したものである:FBIの2024年12月のIC3勧告は、音声クローンが詐欺キャンペーンにおける標準的なツールであることを確認しており、Consumer Reportsが2025年8月にFTCに提出した請願書で引用されているFTC Consumer Sentinelデータによれば、アメリカ人は2024年だけで全種類のなりすまし詐欺で約30億ドルを失った。ここでの関連する尺度は標的化であり、成功した詐欺ではない — クローン通話を受けたほとんどの成人はそれに応じないし、条件付き損失率は標的化率よりはるかに低い。

そのメカニズムはもはやエキゾチックではない。McAfeeのレポートは、現在の音声クローニングツールが説得力のあるなりすましを生成するために約3秒のクリーンな音声しか必要としないこと、そして調査では70%の成人が、クローンされた音声を本物と区別できる自信がないと答えたことを指摘している。Consumer Reportsの2025年8月の無料または安価に利用できる6つの音声クローニング製品の評価では、ほとんどが悪用に対する意味のある安全策を欠いていることがわかった — 同意の検証なし、検出可能なウォーターマークなし、有名人や親族のなりすましプロンプトのレート制限なし。詐欺の供給側は事実上制限されておらず、それがFBI勧告とFTCの2024年Voice Cloning Challengeの両方が、発生源での防止ではなく、検出と消費者教育の姿勢に移行した理由である。

年齢の偏りは現実だが、その方向は明白なものではない。高齢者は必ずしもクローン詐欺通話の試みを最も頻繁に受け取る人々ではない — FBIとAARPはどちらも、標的化の量が広く分布していると特徴づけている — が、詐欺が成功した場合に最も高い金銭的損失を被る人口層である。AARPの2024年8月の50歳以上の米国成人1,000人を対象とした調査では、84%が音声クローニングのために犯罪者がAIを使用することを懸念しており、77%が一般的にAI詐欺の個人的な標的になることを心配していた。標的化のメカニズムも多くの場合間接的である:詐欺師は若い親族の声をクローンし、実際の支払い対象者である高齢の親族に電話する。これは、FBIのPSAが正規の音声クローン詐欺パターンとして説明している、合成音声で更新された「祖父母詐欺」の標準的な構造である。

この数字は、このサイトでは異例の不確実性を伴う。McAfeeの数字は現在利用可能な唯一の大規模サンプルの個人発生率測定であり、現在3年が経過しており、音声クローニング技術はフィールドワーク以来大幅に変化している。FBIとFTCは公共警告の姿勢に移行したが、更新された発生件数は公表していない。35%の生涯中央推定値は予測である — 2023年にすでに測定された10%のポイント有病率を下限とし、残りの成人生涯にわたる年間1%の標的化ハザードの単純な複利を上限とし、これは約45%になる。18%から55%の不確実性バンドは、定義の曖昧さ(「標的とされた」と見なされるもの)、人口統計学的集中(公人や音声フットプリントが高い成人は人口平均よりはるかに高い率に直面する)、そして5年を超える点推定を本質的に脆弱にする急速な技術軌道を反映している。方向性のある発見は堅固である:意味のある割合の米国成人が、生涯のうちに少なくとも1回はパーソナライズされた音声クローン詐欺の試みの標的になるだろう。正確な確率は、比較可能な2025年以降の調査が報告されるまで確定しない。

2023年の7か国調査によれば、米国の成人の約35%が生涯でAI音声クローン詐欺の標的に個人的になる可能性があり、ある一時点では約100人に10人の成人が経験を報告している。標的になることは、この技術の目新しさが示唆するよりはるかに一般的だ。

根拠台帳

以下の各数値は各出典が報告した内容であり、引用した原文の抜粋と算出方法を記載しています。リンクをクリックして直接確認できます。

  1. [1] McAfee — Scammers Use AI Voice Cloning Tools to Fuel New Scams
    Scammers Use AI Voice Cloning Tools to Fuel New Scams
    統計値
    One in four adults said they experienced an AI voice scam or knew someone who had; one in ten said they personally received a message from an AI voice clone; 77% of those victims lost money; 70% of adults not confident they could distinguish a cloned voice from the real one
    抜粋
    “"Our recent global study found that out of 7,000 people surveyed, one in four said that they experienced an AI voice cloning scam or knew someone who had. [...] One in ten of people surveyed in our study said they received a message from an AI voice clone, and 77% of those victims said they lost money as a result. [...] 70% of people in our worldwide survey said they weren't confident they could tell the difference between a cloned voice and the real thing." ”
    出典データ
    2023-05-02
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    The 10% personally-targeted figure is the spine of the native estimate (10 in 100). It is a global average across 9 countries (US, UK, France, Germany, Australia, India, Japan, Brazil, Mexico). The US-only subsample is not separately reported by McAfee; US adults are assumed to face at least the global rate given that English-language voice cloning is the most mature subset of the technology and that US adults receive the highest volume of impersonation-scam contact attempts per FTC Sentinel data. The 77% loss rate among targeted individuals is conditional on responding to the scam, not on receiving the call; the unconditional "targeted AND lost money" rate is therefore lower than 77% of 10%, since not every targeted adult engages with the scammer.
    独立性
    Commissioned online survey conducted by Market Research Company MSI-ACI between January 27 and February 1, 2023. Methodologically independent from the FTC and FBI complaint databases.
  2. [2] FBI Internet Crime Complaint Center (IC3) — Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud
    Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud
    統計値
    FBI public service announcement identifying voice cloning as one of five primary generative-AI fraud vectors in active use; no aggregate incident count provided
    抜粋
    “"Generative AI reduces the time and effort criminals must expend to deceive their targets. [...] Criminals generate short audio clips containing a loved one's voice to impersonate a close relative in a crisis situation, asking for immediate financial assistance or demanding a ransom." ”
    出典データ
    2024-12-03
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    The FBI PSA confirms that voice cloning has moved from research curiosity to standard criminal tool by late 2024, supporting the assumption that the per-year targeting hazard is non-trivial and rising rather than rare and stable. The PSA does not publish counts of voice-clone-specific complaints because IC3 categorises by scam type (grandparent scam, tech-support scam, romance scam), not by impersonation technique. This means voice-clone incidents are scattered across multiple categories and almost certainly undercounted in any single line of IC3 reporting.
    独立性
    Federal law enforcement advisory. Independent from McAfee's commercial survey and from FTC consumer-complaint data.
  3. [3] Consumer Reports — More Than 75,000 Consumers Urge FTC to Crack Down on AI Voice Cloning Fraud
    More Than 75,000 Consumers Urge FTC to Crack Down on AI Voice Cloning Fraud
    統計値
    Americans lost nearly $3 billion in imposter scams during 2024; six commercially available AI voice-cloning tools tested lacked meaningful safeguards against misuse
    抜粋
    “"Americans lost nearly $3 billion in imposter scams during 2024 alone. [...] AI voice cloning tools are making it easier than ever for scammers to impersonate someone's voice. [...] Consumer Reports assessed six freely or cheaply available AI voice cloning products and found that most did not have meaningful safeguards to stop fraud or misuse." ”
    出典データ
    2025-08-13
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    The $3 billion / 2024 imposter-scam total is the FTC Consumer Sentinel envelope inside which voice-clone scams sit as one technique. Voice-clone-specific losses are not separately published, but the magnitude and growth of the parent category establish that the targeting attempt rate must be much higher than the loss rate (most contacted adults do not engage or do not pay). This source also documents the supply side — that the underlying tools remain cheap and accessible — which is the mechanism behind the rising-hazard assumption in the normalized calculation.
    独立性
    Consumer Reports advocacy filing to the FTC, citing FTC Sentinel data and Consumer Reports' own product testing. Independent from McAfee survey and FBI advisory.
  4. [4] AARP Research — Older Adults Express High Concern and Limited Knowledge About AI Scams and Fraud
    Older Adults Express High Concern and Limited Knowledge About AI Scams and Fraud
    統計値
    84% of US adults 50+ are concerned about criminals using AI for voice cloning; 77% worry about becoming personal targets of AI-related fraud (N=1,000, Foresight 50+ Omnibus panel, fielded August 15–19, 2024)
    抜粋
    “"Older adults are worried about criminals using AI for a variety of fraudulent activities. [...] Voice cloning: 84 percent [are concerned]. [...] A significant majority of older adults expressed worry that they might personally become targets of an AI-related fraud in the future (77 percent)." ”
    出典データ
    2024-10-01
    アクセス日
    2026-05-28 · アーカイブ版
    計算過程
    Used to characterise the older-adult subgroup that is disproportionately targeted and contributes to the personal_factor_multipliers. The 84% concern figure tracks worry, not incidence, and is used only on the perception side and as evidence that voice-clone scams have moved into mainstream awareness. AARP did not publish an incidence figure for personal voice-clone targeting in this wave, so the calculation remains anchored on McAfee.
    独立性
    Nationally representative US online/phone panel of adults 50+. Methodologically independent from McAfee global commercial survey, FBI complaint database, and FTC Sentinel.
  5. [5] Federal Trade Commission (Consumer Protection Data Spotlight) — False alarm, real scam: how scammers are stealing older adults' life savings
    False alarm, real scam: how scammers are stealing older adults' life savings
    統計値
    From 2020 to 2024 the number of reports from adults 60+ who lost $10,000 or more to government/business impersonation scams increased more than fourfold (1,790 in 2020 to 8,269 in 2024); reports of $100,000+ losses rose nearly sevenfold and combined losses eightfold ($55M in 2020 to $445M in 2024)
    抜粋
    “"From 2020 to 2024, the number of reports from older adults who lost $10,000 or more to these scams increased more than fourfold. When older adults reported losing more than $100,000, the trend was even more striking: during the same period, the number of reports increased nearly sevenfold, and the combined reported losses went up eightfold. [...] The total number of business imposter and government imposter reports filed by older adults with a loss of $10K or more are as follows: 1,790 (2020), 3,516 (2021), 5,559 (2022), 7,091 (2023), 8,269 (2024)." ”
    出典データ
    2025-08-13
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    This spotlight is cited as a post-2025 corroboration that high-value impersonation fraud against older adults is rising steeply, supporting the entry's caveat that the 2023 McAfee snapshot understates the current era. IMPORTANT SCOPE LIMIT: the FTC data here measure GOVERNMENT and BUSINESS impersonation scams (fake bank/Amazon/Microsoft/ Apple/SSA/FTC alerts), not relative-impersonation voice-clone scams, and the page does not mention AI or voice cloning. It therefore does NOT supply a voice-clone-specific incidence rate or a multiplier; it is used only to (a) refresh the older-adult harm picture and (b) document that the impersonation-fraud envelope continues to grow, which is why the headline 0.35 is left unchanged and no new multiplier is derived from it. The 41% phone-as-initial-contact figure (footnote 4) confirms these scams still depend on a live call, the same delivery channel voice cloning exploits.
    独立性
    Federal law enforcement / consumer-protection agency analysis of FTC Consumer Sentinel reports. Independent from McAfee's commercial survey and methodologically distinct from the 2024 IC3 advisory.
  6. [6] CNN Business — Arup revealed as victim of $25 million deepfake scam involving Hong Kong employee
    Arup revealed as victim of $25 million deepfake scam involving Hong Kong employee
    統計値
    A finance worker at engineering firm Arup was deceived into making 15 transfers totaling HK$200 million (~US$25.6 million) after a live deepfake video call in which fraudsters impersonated the company's UK-based CFO and other colleagues
    抜粋
    “"A finance worker at a multinational firm was tricked into paying out $25 million to fraudsters using deepfake technology to pose as the company's chief financial officer in a video conference call [...]. The worker had grown suspicious after receiving a message that was purportedly from the company's UK-based chief financial officer. [...] the worker had been convinced by the appearance of the CFO and others in attendance who had looked and sounded like colleagues he recognized." ”
    出典データ
    2024-05-16
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Cited only to characterise an ADJACENT vector — live multi-participant deepfake VIDEO-call fraud against an enterprise finance employee — which is distinct from the personal audio voice-clone scope this entry measures. It does not feed the 0.35 lifetime number (an enterprise, employee-targeted, single-incident event with no published per-person rate) and is referenced in the caveats as evidence that the synthetic-impersonation threat now spans video and group calls, not audio alone.
    独立性
    Mainstream news report of a Hong Kong Police case publicly confirmed by Arup. Independent from McAfee, FBI/IC3, and FTC sources; corroborated by multiple outlets.

436件の測定確率リスク
10分の1 100分の1 1K分の1 10K分の1 100K分の1 1M分の1 10M分の1 100M分の1 1B分の1 確実 まれ → 海外美容整形のリスク — 10分の1 乳幼児期の砂糖・塩と成人病 — 10分の1 子宮内膜症 — 10分の1 トルコでの植毛リスク — 10分の1 膝関節置換術 — 10分の1 慢性的な鎮痛剤使用 — 10分の1 完全歯牙脱落 — 9.1分の1 アルツハイマー病 — 8.3分の1 睡眠不足 — 8.3分の1 無煙タバコ — 8.3分の1 ヘルメットなし自転車 — 8.0分の1 ブラキシズムによる歯の損傷 — 7.7分の1 コンドームの失敗 — 7.7分の1 移民当局への恐れで受診回避 — 7.1分の1 視力喪失 — 6.7分の1 重量挙げによるヘルニア — 6.7分の1 高齢者股関節骨折 — 6.7分の1 日常的飲酒 — 6.7分の1 初回心臓発作 — 5.9分の1 不妊 — 5.7分の1 5年超の長期ケア — 5.6分の1 CTE(フットボール) — 5.0分の1 大うつ病 — 4.9分の1 ハイキング傷害 — 4.8分の1 子どもの食べ残し感染リスク — 4.2分の1 ライム病 — 4.0分の1 孤独と健康 — 3.8分の1 AUDリスクの遺伝 — 3.5分の1 アルコール使用障害 — 3.4分の1 不安障害 — 3.2分の1 閉経後心血管リスク — 3.0分の1 サイレント糖尿病 — 3.0分の1 風邪でのフライト — 2.9分の1 失業とうつ病 — 2.9分の1 ダニ媒介感染症(森林) — 2.9分の1 サイレント高コレステロール — 2.9分の1 幼少期の祖父母喪失確率 — 2.8分の1 Pacifier on the floor — 2.8分の1 サイレント高血圧 — 2.7分の1 薬剤耐性感染症 — 2.6分の1 骨髄ドナー不一致 — 2.4分の1 介護施設への入所 — 2.2分の1 マンモグラフィー偽陽性 — 2.0分の1 日常的喫煙 — 2.0分の1 旅行者下痢症 — 2.0分の1 アドベンチャースポーツ — 1.8分の1 65歳以降の長期ケア — 1.8分の1 配偶者死別 — 1.7分の1 無防備な性行為 — 1.5分の1 慢性腰痛 — 1.3分の1 手指衛生 — 1.0分の1 がん(全体) — 7.1分の1 電動キックボード無ヘルメット — 4.5分の1 電動自転車無ヘルメット — 4.0分の1 手荷物の取り扱いミス — 3.7分の1 過失による傷害事故 — 2.9分の1 シカとの衝突 — 2.7分の1 自動車事故での負傷 — 2.6分の1 フライトキャンセル — 1.8分の1 旅行の中断:戦争または災害 — 1.7分の1 住居侵入窃盗 — 9.1分の1 ヒッチハイク中の暴行 — 8.8分の1 郵便小切手詐欺 — 7.7分の1 子どもの性的虐待 — 6.8分の1 ストーキング — 6.2分の1 学生性的暴行 — 5.7分の1 家庭内暴力 — 3.7分の1 夜間単独暴行 — 3.6分の1 自転車盗難 — 2.9分の1 性的暴行 — 2.3分の1 性的ハラスメント(生涯) — 1.6分の1 水不足 — 2.5分の1 キャリントン級太陽嵐 — 1.9分の1 WAISティッピングポイント — 1.1分の1 室内猫の脱走リスク — 10分の1 リードなし犬の咬傷 — 9.8分の1 ウサギが4年以内に死ぬ確率 — 3.3分の1 犬による咬傷(非致死的) — 1.8分の1 ハムスターが13歳前に死ぬ確率 — 1.0分の1 鉄不足(女性) — 3.9分の1 ビタミンD不足 — 2.9分の1 マグネシウム不足 — 1.9分の1 生焼け食品 — 1.6分の1 生肉の交差汚染 — 1.4分の1 置きっぱなしの食品 — 1.2分の1 AI音声詐欺 — 2.9分の1 オンライン詐欺被害 — 2.5分の1 ティーンのネットいじめ — 2.0分の1 子供と露骨なコンテンツ — 1.9分の1 データ漏洩 — 1.1分の1 流産 — 6.7分の1 ティーンの自殺未遂 — 5.6分の1 産後うつ病 — 4.8分の1 予防接種前の鎮痛剤 — 3.8分の1 妊娠中の過剰体重増加 — 2.6分の1 未接種児と麻疹 — 2.0分の1 子どものアタマジラミ — 2.0分の1 高齢者金融詐欺被害 — 10分の1 年金基金破綻 — 10分の1 住宅暴落 — 8.3分の1 IRS税務調査 — 6.7分の1 通貨の崩壊 — 5.6分の1 ビザ不法滞在強制送還 — 5.6分の1 サブプライム車ローンの差押 — 5.0分の1 現役世代の長期障害 — 4.0分の1 学生ローン債務不履行 — 3.8分の1 内部告発者への報復 — 3.2分の1 50代以降の強制退職 — 2.9分の1 退職資金不足 — 2.6分の1 後払い(BNPL)の延滞 — 2.4分の1 離婚 — 2.4分の1 配管破裂による水害 — 2.2分の1 職場いじめ — 2.1分の1 長期的な送電網の停電 — 2.0分の1 強制送還(不法滞在) — 1.8分の1 葬儀費用の衝撃 — 1.7分の1 ID盗難 — 1.7分の1 クレジットカード詐欺 — 1.5分の1 学校いじめ — 1.5分の1 前線兵士死傷 — 1.3分の1 経済不況 — 1.0分の1 株式市場の暴落 — 1.0分の1 雹による屋根被害 — 3.0分の1 問題入居者による損失 — 1.8分の1 LASIK合併症 — 100分の1 乾いたトイレットペーパーの害 — 100分の1 受動喫煙 — 91分の1 ゲーム障害(成人) — 83分の1 ハイヒール救急外来 — 79分の1 Thrown/dropped object — 67分の1 薬剤反応 — 58分の1 薬物過量摂取 — 56分の1 子どものガスコンロ喘息 — 50分の1 猫砂からのトキソプラズマ症 — 48分の1 精神疾患による障害給付 — 45分の1 ベンゾジアゼピン依存症 — 40分の1 水道水の鉛 — 40分の1 薬剤誤用 — 35分の1 外傷性脳損傷 — 33分の1 院内感染 — 31分の1 大気汚染 — 29分の1 末期腎臓病 — 29分の1 旅行者下痢症(水) — 26分の1 スキー傷害 — 26分の1 双極性障害 — 23分の1 親知らずの手術 — 22分の1 歯科ツーリズムの合併症 — 20分の1 高齢者の家族放棄 — 20分の1 パーキンソン病 — 20分の1 ペットの寄生虫 — 20分の1 未診断のADHD — 20分の1 成人発症の食物アレルギー — 19分の1 非アルツハイマー型認知症 — 17分の1 大麻使用障害 — 16分の1 脳卒中 — 15分の1 PTSD — 15分の1 重度難聴 — 14分の1 2型糖尿病 — 13分の1 盲腸炎 — 13分の1 屋内調理の煙 — 13分の1 未治療のうつ病 — 13分の1 ソーダと糖尿病 — 13分の1 心臓病 — 12分の1 医療過誤による死亡 — 12分の1 強迫的性的行動 — 12分の1 摂食障害 — 11分の1 股関節置換術 — 11分の1 腎臓結石 — 11分の1 親の死亡/障害 — 11分の1 座りがちな生活習慣 — 11分の1 サロン感染 — 11分の1 卵巣がん — 91分の1 大腸がん — 77分の1 乳がん — 59分の1 肝臓がん — 59分の1 肺がん — 56分の1 前立腺がん — 50分の1 メラノーマ(UV) — 29分の1 食物繊維不足による大腸がんリスク — 26分の1 赤肉と大腸がん — 21分の1 焦げた肉とがん — 20分の1 整備不良事故 — 83分の1 鎮静薬服用中の運転 — 77分の1 ながらスマホ運転 — 56分の1 シートベルト非着用事故死 — 53分の1 制限速度20%超過 — 50分の1 バイク無ヘルメット死亡 — 45分の1 宇宙飛行(宇宙飛行士) — 42分の1 ながら動画運転 — 32分の1 子どもの事故負傷 — 27分の1 眠気運転 — 26分の1 クルーズ船ノロウイルス — 24分の1 電動スクーターの負傷 — 10分の1 旅行中のスリ — 38分の1 触媒コンバーター盗難 — 37分の1 暴行で刺される — 37分の1 自動車盗難 — 34分の1 路上強盗・ひったくり — 26分の1 冤罪 — 24分の1 飲み物への薬物混入 — 17分の1 キーレス車のリレー盗難 — 13分の1 権威主義下デモ被害 — 12分の1 AMOC崩壊 — 20分の1 ハチ刺されアナフィラキシー — 50分の1 猫の首輪事故 — 25分の1 レストランでの食中毒 — 58分の1 B12欠乏 — 28分の1 菜食主義の欠乏 — 14分の1 親密なディープフェイク — 25分の1 ソーシャルメディアの問題的使用 — 13分の1 幼児が異物を飲む(救急) — 91分の1 生命を脅かす出産(米国) — 61分の1 出産時の死亡(SSA) — 55分の1 幼児の階段転落 — 37分の1 添い寝による死亡 — 36分の1 遊具でのけがのリスク — 33分の1 自閉症診断 — 31分の1 帝王切開合併症 — 29分の1 おもちゃによるけがで救急受診(子ども) — 21分の1 妊娠高血圧腎症 — 20分の1 重篤な分娩時会陰裂傷 — 17分の1 妊娠糖尿病 — 13分の1 子どもの転倒による頭部・眼部傷害 — 12分の1 相続人なしで死亡 — 100分の1 スポーツ賭博による財務破綻 — 100分の1 戦闘機パイロットの死亡 — 48分の1 商業漁業のキャリア死亡 — 45分の1 林業・伐採のキャリア死亡 — 34分の1 医療破産 — 25分の1 強迫的購買障害 — 20分の1 賃貸物件詐欺被害 — 20分の1 2025年就労要件でSNAP喪失の確率 — 18分の1 住宅ローン差し押さえ — 14分の1 筋骨格系障害給付 — 14分の1 デイトレード損失 — 13分の1 過激派政府による破滅 — 13分の1 ハリケーンによる住宅壊滅 — 17分の1 NAION(オゼンピック) — 909分の1 乳幼児プール溺水 — 800分の1 多発性硬化症 — 769分の1 職場死亡 — 690分の1 腸チフス — 654分の1 GLP-1 全身麻酔の誤嚥 — 613分の1 不安全な輸入製品 — 565分の1 脳動脈瘤 — 400分の1 COVID-19 — 400分の1 花火負傷 — 385分の1 包丁による腱損傷 — 385分の1 カフェインの摂りすぎ — 366分の1 鎌状赤血球症 — 365分の1 偽造医薬品 — 361分の1 脊髄損傷 — 313分の1 小児がん診断 — 285分の1 次のパンデミックでの死亡 — 208分の1 デング熱(旅行) — 200分の1 高温による早産 — 200分の1 毎日のシャワーを控える — 200分の1 足を洗わないこと — 200分の1 骨髄提供リスク — 167分の1 ダニ媒介脳炎 — 167分の1 統合失調症 — 143分の1 転倒事故 — 135分の1 運動中の突然死 — 123分の1 自殺(米国) — 121分の1 オピオイド依存 — 114分の1 結核(世界) — 109分の1 HIV 診断 — 105分の1 ラドン肺がん — 435分の1 精巣がん — 250分の1 子宮頸がん — 167分の1 膵臓がん — 125分の1 歩行者死亡 — 806分の1 バイク事故 — 709分の1 レジャーボート溺死 — 685分の1 運転者が歩行者を死亡 — 552分の1 歩きスマホによる怪我 — 400分の1 EVバッテリー火災 — 333分の1 自転車が車に轢かれ死亡 — 159分の1 ガソリン車火災 — 125分の1 自動運転車による死亡事故 — 115分の1 自動車事故 — 105分の1 消防士の職務中死亡 — 455分の1 警察官の職務中死亡 — 357分の1 殺人 — 339分の1 豚の解体詐欺 — 106分の1 猛暑 — 333分の1 気候変動による死亡 — 204分の1 コウモリの咬傷と狂犬病 — 278分の1 蚊媒介疾患 — 190分の1 食中毒(世界) — 317分の1 ソーラーパネル火災 — 667分の1 未治療小児側弯症 — 1,000分の1 子供の窓からの転落 — 855分の1 ウォーカー階段転落 — 625分の1 乳児の落下 — 500分の1 ベビーウォーカー負傷 — 455分の1 妊産婦死亡 — 272分の1 母親の年齢と先天異常 — 200分の1 子供の死亡(18歳未満) — 103分の1 ケイビングキャリアでの死亡 — 167分の1 救急救命士の職務中死亡 — 909分の1 民間人戦争被害 — 499分の1 戦闘中の兵士 — 270分の1 学生ビザの取り消し — 263分の1 鉱山労働キャリア死亡 — 214分の1 ギャンブル破産 — 159分の1 落雷による住宅火災 — 461分の1 山火事による住宅壊滅 — 120分の1 マラリア(旅行) — 10,000分の1 飲み物の共有による感染 — 10,000分の1 シャーガス病 — 8,475分の1 ベリーからのキツネ条虫感染 — 8,475分の1 幼児がニコチンパウチを誤飲 — 7,937分の1 住血吸虫症 — 6,667分の1 突然死(若年成人) — 3,922分の1 危険な配線 — 3,390分の1 傷からの敗血症 — 2,857分の1 麻酔中の覚醒 — 2,500分の1 熱中症(屋外活動) — 1,905分の1 住宅火災 — 1,818分の1 犬由来の狂犬病 — 1,449分の1 溺死 — 1,379分の1 浅瀬飛び込み脊髄損傷 — 1,111分の1 窒息 — 1,099分の1 EVALI入院 — 1,064分の1 ビンロウがん — 1,290分の1 血栓(フライト) — 4,651分の1 運転者が自転車利用者を死亡 — 3,937分の1 10代の交通死亡 — 3,030分の1 後付け自転車シート — 2,500分の1 拘束なし子供事故死 — 2,000分の1 警察による死亡 — 4,739分の1 名誉殺人 — 2,381分の1 親密なパートナーによる殺人 — 1,767分の1 ハリケーン — 8,929分の1 干ばつ飢饉死 — 6,536分の1 ブリザード死 — 4,367分の1 地震 — 3,802分の1 加工肉のリステリア菌 — 6,061分の1 生鮮野菜による重症の大腸菌感染 — 4,831分の1 食中毒(米国) — 1,862分の1 魚の水銀 — 1,695分の1 魚の骨の負傷 — 1,429分の1 バッテリー発火 — 4,545分の1 洗剤ポッド誤飲 — 6,494分の1 プールでの溺死 — 5,882分の1 未治療の乳児股関節形成不全 — 5,000分の1 SIDS — 2,398分の1 戦争(民間人) — 2,000分の1 小児のインフル脳症・脳の腫れ — 100,000分の1 ハチ刺傷による死亡 — 76,923分の1 国内感染デング熱(米本土) — 66,667分の1 麻酔死 — 45,662分の1 車内での犬の熱中症死 — 41,667分の1 ビブリオ・バルニフィカス創傷感染 — 32,051分の1 アナフィラキシー — 27,548分の1 カイロプラクティックの首の操作 — 16,667分の1 CO中毒 — 14,006分の1 A型肝炎(旅行) — 12,500分の1 アレルギー免疫療法の中止 — 11,111分の1 アクリルアミドとがん — 16,667分の1 バス事故 — 100,000分の1 飛行機事故 — 58,824分の1 衝突後の車両火災 — 25,000分の1 踏切死亡事故 — 20,576分の1 車両水没 — 16,667分の1 自転車牽引トレーラー — 14,286分の1 滑走路のニアミス — 13,699分の1 アシッドアタック — 94,340分の1 テロリズム — 77,519分の1 子どもの見知らぬ人による誘拐 — 38,760分の1 見知らぬ人による誘拐 — 35,211分の1 持参金殺人 — 13,158分の1 銃の事故死 — 11,299分の1 山火事 — 100,000分の1 竜巻 — 80,645分の1 津波 — 52,632分の1 海での溺死 — 29,155分の1 洪水 — 20,202分の1 ハリケーン後の暑さによる死亡 — 20,000分の1 地すべり死亡 — 18,416分の1 スーパーボルケーノ噴火 — 12,376分の1 ハチ刺傷 — 78,927分の1 ハチ・スズメバチ誤飲 — 29,155分の1 致命的なサソリ刺傷 — 26,110分の1 犬のチョコ死亡 — 13,889分の1 鉛入りシナモンパウチ — 40,000分の1 プラスチック容器溶出 — 16,949分の1 チャイルドシートでの乳児窒息 — 64,935分の1 バウンサー転落 — 60,606分の1 幼児の窒息 — 50,000分の1 監視なしの乳児の窒息 — 50,000分の1 前向き幼児の死亡 — 26,738分の1 強力磁石誤飲 — 12,048分の1 シュノーケリング死 — 21,739分の1 ペット輸送 — 20,000分の1 ICE収容中の死亡 — 17,065分の1 地雷・不発弾 — 14,728分の1 ワクチン反応 — 763,359分の1 アルミニウムとアルツハイマー — 169,492分の1 住宅ガス漏れ — 140,845分の1 車内での子どもの熱中症死 — 102,041分の1 グリホサートとがん — 1,000,000分の1 テフロン調理器具の癌リスク — 169,492分の1 ジェットコースター負傷 — 312,500分の1 フェリー沈没 — 133,333分の1 乱気流傷害 — 114,943分の1 学校での銃乱射 — 192,308分の1 銃乱射事件 — 113,636分の1 雪崩 — 210,526分の1 落雷 — 209,205分の1 蛇咬傷 — 884,956分の1 クモ咬傷 — 833,333分の1 カバの攻撃 — 564,972分の1 ワニの攻撃 — 337,838分の1 犬による死亡 — 142,045分の1 残留農薬 — 1,000,000分の1 汚れた缶の病気 — 200,000分の1 PLAバイオプラスチックの害 — 169,492分の1 電動スイング乳児死亡 — 714,286分の1 丸ごとのブドウ窒息 — 625,000分の1 ブラインドコードによる子供の窒息 — 416,667分の1 ビニール袋による子供の窒息 — 263,158分の1 ボタン電池 — 250,000分の1 傾斜寝具乳児死亡 — 238,095分の1 エレベーター/エスカレーター死亡 — 188,324分の1 日本脳炎(旅行) — 2,000,000分の1 子供+前席エアバッグ — 10,000,000分の1 小惑星衝突 — 1,351,351分の1 バナナのクモの卵 — 10,000,000分の1 サメ(鮫)の襲撃 — 5,681,818分の1 クマの襲撃 — 3,787,879分の1 野生ベリーによる中毒 — 2,222,222分の1 ピラニア襲撃 — 135,135,135分の1 ガソリンスタンドでの携帯電話 — 1,000,000,000分の1 飛行機と携帯電話 — 1,000,000,000分の1
Lottery jackpot 95,238分の1

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