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感じる恐怖 vs. 実際の確率

後払い（BNPL）の利用者が支払いを延滞する可能性はどのくらいか？

生涯確率 · 特定集団

About 41% (per-year, among BNPL users)

生涯確率 41%

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。

その他 · レビュー済み 2026-06-13
証拠の質 4.0/5

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
5/5
D3 算術
4/5
D4 不確実性
4/5
D5 範囲
3/5
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 4.0/5
直接的な証拠
Source Government statistic · Federal Reserve Bank of Richmond (Economic Brief No. 26-05, by Zhu Wang)
生涯、特定集団 各バンド = 10× より希少 → 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

≈ 同じくらいの確率

An abstract editorial symbol evoking "BNPL missed payment", muted two-tone palette, flat vector.

認知リスク

後払い（BNPL）は利子なし・摩擦なしとして売り込まれており、多くの利用者はそれを借金ではなく家計管理の便利な手段として扱っています。世間の恐怖が表面化するときは、正反対の極端に走ります：積み重なって追跡不能になったローン（「ファントム債務」）による「債務スパイラル」が破綻に終わるというものです。BNPL利用者が自身の支払い延滞リスクをどう評価しているかについての厳密な調査は見つからなかったため、ここでの認識は測定されたものではなく、商品がどう位置づけられ、どう使われているかから推測したものです。

概算: 商品に利子がかからないため、利用者はトラブルの可能性をほぼゼロと認識しがちである。測定された12ヶ月の延滞率は約10分の4である。

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

BNPL利用者の約100分の41が過去一年間に支払いを延滞した

現在後払い（BNPL）を利用している米国成人

計算を表示

サブグループ＝現在後払い（BNPL）を利用している米国成人（米国成人の約半数が利用経験を報告している）。期間＝過去12ヶ月であり、残存生涯59年への外挿は行っていません：0.41という率を毎年繰り返せばほぼ確実性に近づいてしまう上、BNPLの四回払いは大量市場に登場して約五年の商品であり、個人レベルの長期履歴が存在しないためです。したがって見出しは、subgroup_lifetimeラベルの下でそのまま保持された一年間の有病率です。ネイティブ値：LendingTree調査（2025年4月2-3日、n=2,000、18-79歳の米国成人。約半数がBNPL利用者で、分母は約1,000人）では、BNPL利用者の41%が過去12ヶ月に少なくとも一回のBNPL支払い延滞を報告しました。BNPL利用者1,000人あたりで表すと：410/1000 = 0.41。不確実性バンド0.34-0.47は、サンプリングの信頼区間ではなく調査ウェーブの傾向（一年前には34%が報告され、その後のLendingTreeトラッカーは47%近いより高い数字を報告した）に及ぶもので、点推定値0.41はその内側にあります。

注意事項: これは現在のBNPL利用者における一年間の有病率であり、一般の米国成人の生涯確率ではありません。subgroup_lifetimeスコープは12ヶ月の数字を外挿…

これは現在のBNPL利用者における一年間の有病率であり、一般の米国成人の生涯確率ではありません。subgroup_lifetimeスコープは12ヶ月の数字を外挿せずそのまま保持しています。毎年の繰り返しはほぼ確実性に近づく上、BNPLの四回払いには個人レベルの長い実績が存在しないためです。見出しの結果は支払い延滞であり、調査のアナリスト自身がそのほとんどを「せいぜい一週間程度」の遅れと特徴づけたもの——軽微で通常は回復可能な出来事であり、より稀な約2%のデフォルトや、「債務スパイラル」の恐怖が喚起するはるかに稀な自己破産とは区別されます。41%という数字は、CNBC経由で報じられ、リッチモンド連邦準備銀行のブリーフで逐語的に確認された単一のLendingTree/QuestionPro調査（n=2,000。約半数がBNPL利用者）に由来します。LendingTreeのページ自体は開けなかった（ライブで403、Waybackで503）ため、二次的に引用されています。その後のLendingTreeトラッカーは47%近い数字を報じたとされ、これが上限の根拠です。「ファントム債務」は実在する構造的特徴です：四回払いローンのほとんどは歴史的に信用情報機関に報告されてこなかったため、延滞や積み重なった残高は標準的な信用データではほぼ見えません——これは測定のギャップであり、きれいな確率ではありません。8D自己スコアは平均4.0で全次元が3以上。最も弱い次元はスコープ（D5=3）です。12ヶ月の調査有病率を生涯軸に固定することには本質的な無理があり、変換ではなく外挿しないという仮定によって対処されているためです。

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比較対象:

About 41% of buy-now-pay-later users reported missing at least one payment in the prior 12 months, according to a 2025 LendingTree survey of roughly 2,000 US adults, about half of whom used the product. The same survey put the figure at 34% a year earlier, and a Federal Reserve Bank of Richmond brief cites both numbers and the upward trend. That is a per-year rate among users, not a lifetime odds for the general public, and it sits close to the annual frequency of losing money to an online scam (about 0.40) rather than anywhere near the rare end of the scale. The survey’s own analyst noted that most late payers were behind by no more than a week or so.

The interesting gap is between framing and outcome. Pay-in-four BNPL is sold as interest-free and frictionless, which encourages users to treat it as budgeting rather than borrowing, while the louder cultural fear runs to the opposite pole: a runaway ‘debt spiral’ of stacked, untrackable loans. The measured reality is neither. Missing a payment is common, and stacking is real — CFPB supervisory data showed 63% of borrowers carrying more than one BNPL loan at once and 33% borrowing across multiple companies — yet the realized default rate stayed near 2% and the industry charge-off rate held at just 1.83% in 2023. The frequent-but-mild event is the late payment; the catastrophic event the fear pictures is far rarer.

Where the number does not transfer: it describes current BNPL users, a group the CFPB found to be more indebted, more likely to revolve credit-card balances, and more likely to use payday and overdraft credit than non-users, so a missed BNPL payment tends to co-occur with broader strain rather than stand alone. It also rests on a single survey reported secondhand, and on a product only a few years into mass use. The deeper limit is visibility: because most pay-in-four loans were not reported to credit bureaus, the ‘phantom debt’ that worries regulators is by construction hard to count, which is why the honest figure here is a survey prevalence held at one year rather than a clean lifetime probability.

関連する豆知識

リッチモンド連邦準備銀行が引用した2025年のLendingTree調査によると、「今買って後で払う」サービス利用者の約41%が過去12か月に少なくとも1回支払いを延滞したと回答した。これは利用者における年間の割合で、延滞者の多くは1週間程度の遅れにとどまった。

続きを読む → △ gap

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。

2/5 件の出典が引用元と一字一句一致することを独立して検証済み

  1. [1] Federal Reserve Bank of Richmond (Economic Brief No. 26-05, by Zhu Wang) — Buy Now, Pay Later: Recent Developments and Implications 検証済み
    Buy Now, Pay Later: Recent Developments and Implications
    統計値
    41% of BNPL users made at least one late payment in the past year (2025 survey), up from 34% a year earlier; BNPL loans are generally not reported to credit bureaus; 2023 charge-off rate 1.83%.
    抜粋
    “There is indicative evidence from consumer surveys that late payment and delinquency behavior among BNPL users has increased since 2023. For example, LendingTree's 2025 survey reports that 41 percent of BNPL users made at least one late payment in the past year, up from 34 percent a year earlier.”
    出典データ
    2026-02-01
    アクセス日
    2026-06-13 · アーカイブ版
    検証
    グラウンディング監査の際、抜粋を引用元から独立して再取得し、原文と一字一句一致することを確認しました。
    計算過程
    Provides the authoritative, verbatim-confirmed late-payment figure (41%, up from 34%) used as the native numerator basis, and separately the 'lenders generally do not report loan performance to credit bureaus' statement supporting the phantom-debt caveat. Charge-off rate 1.83% (2023) used as the rare-severe-end contrast.
    独立性
    Federal Reserve analysis citing the LendingTree survey and CFPB data; independent of the BNPL industry.
  2. [2] CNBC — More Americans are financing groceries with buy now, pay later loans — and more are paying those bills late, survey says
    More Americans are financing groceries with buy now, pay later loans — and more are paying those bills late, survey says
    統計値
    Of ~2,000 US adults 18-79 surveyed April 2-3 2025, about half used BNPL; among them 41% made a late payment in the past year (up from 34%), 25% used BNPL for groceries (up from 14% in 2024), and 60% had multiple loans at once with nearly a fourth holding three or more.
    抜粋
    “In a survey conducted April 2-3 of 2,000 U.S. consumers ages 18 to 79, around half reported having used buy now, pay later services. Of those consumers, 25% of respondents said they were using BNPL loans to buy groceries, up from 14% in 2024 and 21% in 2023, the firm said. Meanwhile, 41% of respondents said they made a late payment on a BNPL loan in the past year, up from 34% in the year prior, the survey found.”
    出典データ
    2025-04-26
    アクセス日
    2026-06-13 · アーカイブ版
    計算過程
    Carries the verbatim survey detail (LendingTree, reported via CNBC) for denominator construction: 2,000 adults, ~half BNPL users (~1,000), 41% late = ~410/1000. Also the grocery-use and loan-stacking context (60% multiple loans, nearly a fourth with three or more) used in prose.
    独立性
    Reports the LendingTree/QuestionPro survey; LendingTree page itself returned 403 live and 503 on Wayback, so the survey is cited through CNBC rather than the primary page.
  3. [3] Payments Dive — Buy now, pay later users pile on debt, CFPB finds 検証済み
    Buy now, pay later users pile on debt, CFPB finds
    統計値
    Per the Jan 2025 CFPB report (145M applications 2017-2022): in 2022, 63% of borrowers took out more than one BNPL loan at a time and 33% borrowed from multiple companies; 61% of BNPL users had subprime/deep-subprime scores; ~2% default rate 2019-2022.
    抜粋
    “The average number of transactions per borrower increased from 8.5 in 2021 to 9.5 in 2022. And in 2022, 63% of borrowers took out more than one BNPL loan at a time, and 33% of borrowers who use BNPL took out loans from multiple companies.”
    出典データ
    2025-01-14
    アクセス日
    2026-06-13 · アーカイブ版
    検証
    グラウンディング監査の際、抜粋を引用元から独立して再取得し、原文と一字一句一致することを確認しました。
    計算過程
    Verbatim loan-stacking figures (63% multiple simultaneous loans, 33% from multiple companies) supporting the 'untrackable stacked loans' prose; ~2% default rate corroborates the low realized-loss contrast. Reports the CFPB 'Consumer Use of Buy Now, Pay Later and Other Unsecured Debt' study.
    独立性
    News summary of the authoritative CFPB report; CFPB report PDF downloaded but not machine-readable in this environment, so cited through Payments Dive plus the CFPB landing pages below.
  4. [4] Consumer Financial Protection Bureau — Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey
    Consumer Use of Buy Now, Pay Later: Insights from the CFPB Making Ends Meet Survey

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    BNPL borrowers are, on average, much more likely to be highly indebted, revolve credit-card balances, have delinquencies in traditional credit products, and use payday/pawn/overdraft than non-BNPL borrowers.
    抜粋
    “BNPL borrowers were, on average, much more likely to be highly indebted, revolve on their credit cards, have delinquencies in traditional credit products, and use high-interest financial services such as payday, pawn, and overdraft compared to non-BNPL borrowers.”
    出典データ
    2023-03-02
    アクセス日
    2026-06-13
    計算過程
    Authoritative basis for the caveat that the BNPL-user subgroup is already financially stretched, so a missed BNPL payment co-occurs with broader debt stress rather than being an isolated lapse. Supports the heterogeneity paragraph.
  5. [5] Consumer Financial Protection Bureau — The Buy Now, Pay Later Market
    The Buy Now, Pay Later Market
    統計値
    BNPL market grew 2019-2023; CFPB obtained pay-in-four data from six large BNPL companies covering loan volume, users, frequency, average loan size, late fees, and charge-off rates.
    抜粋
    “The report includes key market metrics including BNPL loan volume, number of users, frequency of use, average loan size, late fees, and charge-off rates.”
    出典データ
    2025-12-10
    アクセス日
    2026-06-13 · アーカイブ版
    計算過程
    Authoritative market-scale and late-fee/charge-off context (Dec 2025 report) framing the supply side; corroborates that the six-lender supervisory dataset underlies the Richmond Fed and Payments Dive figures.

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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 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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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