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感じる恐怖 vs. 実際の確率

13歳未満の子供がオンラインで露骨な、または暴力的なコンテンツに遭遇する確率はどのくらいですか？

生涯確率 · 特定集団

~1分の1

.9 children encounter explicit content online before age 13

生涯確率 54%

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 2026-04-19
証拠の質 4.88/5

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
5/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
5/5
D4 不確実性
5/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
5/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.88/5
直接的な証拠
Source Government statistic · Ofcom (2024)
生涯、特定集団 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 2.7

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A child's tablet lying face-down on a kitchen table beside a glass of orange juice, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

ほとんどの親は状況を管理できていると考えている。ペアレンタルフィルターをインストールし、YouTube Kidsを設定し、怪しいリンクをクリックしないよう話し合いも済ませた。しかし調査では、親が子供のオンラインでの露骨なコンテンツへの接触を過小評価していることが一貫して示されている。Ofcomの2024年の調査では、英国の8-17歳の子供の32%が過去1年間にオンラインで心配なもの、または嫌なものを見たと報告した一方、子供がそうした経験をしたと考えていた親は20%に過ぎなかった。この隔たりは年齢とともに広がる：子供が12歳になる頃には、ポルノ、生々しい暴力、自傷コンテンツに遭遇している確率は、ほとんどの親の想像よりはるかに高い。親のメンタルモデルは「注意を怠れば起こるかもしれない」というものだが、データは大多数についてすでに起きていることを示している。

概算: ほとんどの親はペアレンタルコントロールと監督が接触を大幅に減らすと考えているが、実際の遭遇率は彼らの想定よりはるかに高い

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

ティーンの~54%が13歳前にオンラインポルノに初めて接触したと報告

インターネットにアクセスできる米国の子供

計算を表示

Common Sense Mediaの2022年の全国代表サンプル調査（13-17歳のティーン1,358人）では、54%が13歳前に初めてオンラインポルノを見たと報告し、15%が10歳以下での初接触を報告した。この数字はポルノコンテンツに限定したものである。生々しい暴力への接触（Youth Endowment Fund 2024年調査によるティーンの70%）や自傷コンテンツ（Bark 2024によるトゥイーンの37%）と組み合わせると、13歳前に何らかの露骨または暴力的なコンテンツに遭遇する累積確率はより高い可能性がある。54%という数字は、方法論的に最も強固な調査に由来し、親が最も懸念するコンテンツタイプを対象としているため、保守的なアンカーとして用いられている。正規化された数字は、これを米国成人の生涯確率ではなく、サブグループの生涯確率（子供時代、12歳まで）として扱っている。

注意事項: Common Sense Mediaの見出しの54%という数字は、13-17歳のティーンによる、初めてポルノに遭遇した時期についての回顧的自己申告である。初接触…

Common Sense Mediaの見出しの54%という数字は、13-17歳のティーンによる、初めてポルノに遭遇した時期についての回顧的自己申告である。初接触年齢の回顧的想起は予測可能な形で信頼性を欠く：回答者は正確な年齢を誤って記憶している可能性があり、回答の社会的望ましさは回答者とその素材との現在の関係によって変化する。真の数字はやや高い可能性も（早期の偶発的遭遇を軽視または忘却するティーン）、やや低い可能性も（時系列を圧縮するティーン）ある。 この項目では「接触」という言葉が非常に大きな役割を担っている。ブラウザのタブを閉じる前に三秒間ポルノのポップアップ広告を目にした9歳児と、暴力的なコンテンツを日常的に探し求める12歳児は、どちらも「接触した」として数えられる。有病率の文献は、一瞬の偶発的遭遇と持続的な意図的消費をほとんど区別しておらず、この二つの経験の害のプロファイルは根本的に異なる。見出しの数字は、ほとんどの親が実際に心配していることを測定していない可能性がある。 害に関する文献は有病率の文献ほど確立されていない。L'Encéphale誌の2024年の系統的レビューは、ポルノへの接触と寛容な性的態度、性的リスク行動、ジェンダー観との関連を見出しているが、証拠の大半は相関的で、効果量は控えめであり、因果の方向は争われている。露骨なコンテンツを自ら探し求める子供は、偶発的に遭遇する子供とは、関連を交絡させる形で異なる可能性がある。害に関する最も強い証拠は、ヌードや性的コンテンツ一般ではなく、特に暴力的または品位を貶めるポルノへの接触に関するものである。 Barkのデータは大規模（7.9-11.1十億件の活動を分析）だが、監視ソフトウェアのインストールを選んだ家庭の自己選択サンプルに由来する。この母集団は子供を持つすべての家庭を代表していない可能性がある。

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このリスクが関わる決断

このリスク次第で変わる選択。そのトレードオフをどう見るか。

family

子供のスマートフォンのタイミング

この選択を後悔した割合

行動が優勢

行動の後悔が13.0倍高い

子どもに関するその他のリスク： ベビーウォーカー負傷 ウォーカー階段転落 見知らぬ人による誘拐 自転車牽引トレーラー 子どもの事故負傷 他30件
比較対象:

利用可能な最良のデータによると、ほとんどの子供は13歳になる前にオンラインで露骨なコンテンツに遭遇しています。Common Sense Mediaが2022年に実施した米国ティーンエイジャー1,358人を対象とした調査では、**54%**が13歳になる前に初めてオンラインポルノを見たことがあると報告しており、初回接触の平均年齢は12歳で、15%が10歳以下で接触したと報告しています。Barkが2024年に実施した79億件のデバイス活動の受動的監視は、その規模を独自に確認しました。60%以上のトゥイーンがヌードまたは性的コンテンツに遭遇しています。暴力的なコンテンツ（Youth Endowment Fundによると、ティーンエイジャーの70%がソーシャルメディアで現実の暴力を見たと報告しています）や自傷行為のコンテンツ（Barkによるとトゥイーンの37%）が加わると、子供が13歳になるまでに何らかの露骨なまたは暴力的なオンラインコンテンツに全く遭遇しない確率は低いと言えます。親の認識と現実との間の隔たりは顕著です。Ofcomの調査では、英国の8～17歳の子供の32%が過去1年間にオンラインで何か心配なものを見たことがあると報告している一方で、それを知っていた親はわずか20%でした。

親の自信の隔たりは、生の普及率の数字よりも重要であると言えるでしょう。監視ソフトウェアをインストールし、コンテンツフィルターを設定し、スクリーンタイムのルールを確立している家庭でも、Barkのデータでは遭遇率が60%を超えています。その理由は構造的なものです。アルゴリズムフィードはエンゲージメントを促進するため、暴力的で衝撃的なコンテンツを表面化させます。ポルノは、フィルターされていない検索エンジンであれば2クリックでアクセス可能です。また、メッセージングアプリやAirDropを介したピアツーピア共有は、これまでに構築されたあらゆるペアレンタルフィルターを回避します。個人用デバイスを一度も手にしたことのない子供でも、学校のChromebook、友人の携帯電話、共有の家族用タブレットで露骨なコンテンツに遭遇しています。「ペアレンタルコントロールを設定しました」というのは合理的な介入であり、信頼できる盾ではありません。そして、データはほとんどの親が後者のように扱っていることを示唆しています。

より難しい問題、そして普及率の数字では答えられない問題は、この接触が実際に何をもたらすかということです。Children and Youth Services Reviewに掲載された2024年の系統的レビューでは、早期のポルノ接触と、寛容な性的態度、性的リスク行動、同意と攻撃性に関する歪んだ期待との関連性が見出されています。しかし、その証拠は主に相関関係に基づくものであり、効果量は控えめであり、文献では一時的な偶発的接触と持続的な意図的消費がほとんど区別されていません。ポップアップ広告に偶然遭遇してすぐに閉じた10歳児は、毎日暴力的なポルノを見る12歳児と同じように数えられています。普及率は高く、十分に文書化されています。害はもっともらしいものの、定量化が不十分です。親が懸念するのは当然ですが、その懸念は、単に接触があったかどうかだけでなく、接触の性質と文脈に向けるべきです。

関連する豆知識

約54%の子供が13歳までにオンラインの過激コンテンツに曝露される。数字はほとんどの親の推定より高く、スマホ普及とともに増加。ペアレンタルコントロールは減らすが排除はしない。

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。

  1. [1] Common Sense Media (2023) — Teens and Pornography
    Teens and Pornography
    統計値
    54% of teens aged 13-17 report first seeing online pornography before age 13; average age of first exposure is 12; 73% of teens have seen pornography online; 15% first saw it at age 10 or younger
    抜粋
    “"More than half (54%) of teens said they had first seen online pornography by age 13… The average age at which respondents said they first saw pornography online was 12 years old." ”
    出典データ
    2023-01-10
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Common Sense Media surveyed 1,358 teens aged 13-17 (online panel, September 12-21, 2022). 54% reported first exposure to online pornography before age 13. 73% had seen pornography online at any point. 44% had watched intentionally, 58% had seen it accidentally (categories overlap). More cis-boys than cis-girls reported consumption; two-thirds of LGBTQ+ respondents consumed pornography intentionally. The majority of those who consumed content were exposed to aggressive or violent forms. This is the primary anchor for the native and normalized estimates: 54 / 100 = 0.54 cumulative probability by age 13.
  2. [2] Ofcom (2024) — Children and parents: media use and attitudes report 2024
    Children and parents: media use and attitudes report 2024
    統計値
    32% of UK children aged 8-17 reported seeing something worrying or nasty online in the past 12 months; only 20% of parents reported their child telling them about such an experience; all girls aged 8-17 more likely than boys to experience nasty or hurtful interactions online
    抜粋
    “"A third (32%) of children aged 8-17 say they have seen something worrying or nasty online in the last 12 months, but only 20% of parents of this age group report their child telling them they had seen something online that scared or upset them in the same time frame." ”
    出典データ
    2024-04-19
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Ofcom's figure is a single-year prevalence (past 12 months) for "worrying or nasty" content, which is a broader category than pornography alone but narrower than cumulative lifetime exposure. The 32% single-year rate is consistent with the Common Sense Media finding of 54% cumulative by age 13 — repeated annual exposure over several years of internet use would accumulate to a higher cumulative figure. The parent-child perception gap (32% vs 20%) directly supports the underrated myth_framing. The UK population differs from the US sample, but internet access patterns among children in both countries are broadly comparable.
    独立性
    Fully independent of the Common Sense Media survey. Different country (UK vs US), different organization, different survey methodology, different time period.
  3. [3] Youth Endowment Fund (2024) — 70% of teens see real-life violence on social media
    70% of teens see real-life violence on social media
    統計値
    70% of teenage children have encountered real-life violent content online in the past year; 35% witnessed content involving weapons; 33% encountered material featuring gang activity; 16% of children aged 13-17 reported perpetrating a violent incident in the past 12 months, with 64% of those saying social media played a role
    抜粋
    “"70% of teenage children have encountered real-life violent content online in the past year… over a third (35%) reported witnessing content involving weapons, while a similar proportion (33%) encountered material featuring 'gang activity'." ”
    出典データ
    2024-01-01
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    The Youth Endowment Fund figure (70% annual prevalence for violent content) is substantially higher than the 54% cumulative pornography figure from Common Sense Media, which is expected given that algorithmic feeds surface violent content more readily than pornographic content (the latter is at least nominally age-gated on major platforms). This figure supports the upper end of the uncertainty range. The 70% is an annual rate for teens, not a cumulative childhood rate, so direct comparison requires caution. Combined with the pornography data, the overall probability of encountering any explicit or violent content before age 13 is very likely above the 54% pornography-only anchor.
    独立性
    Independent UK-based research organization. Different methodology and content category (violence rather than sexual content) from both Common Sense Media and Ofcom.
  4. [4] Bark Technologies (2024) — Bark 2024 Annual Report
    Bark 2024 Annual Report
    統計値
    More than 60% of tweens and more than 75% of teens encounter nudity or sexual content online; almost 37% of tweens and almost 60% of teens were involved in situations related to self-harm or suicide; analyzed 7.9 billion activities on family accounts
    抜粋
    “"More than 60% of tweens and more than 75% of teens encounter nudity or sexual content online." ”
    出典データ
    2024-02-01
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Bark's data comes from monitoring software installed on family devices, providing behavioral observation rather than self-report. The 60% tween figure aligns closely with the Common Sense Media self-report of 54% by age 13, offering convergent validity from a fundamentally different measurement approach (passive monitoring vs retrospective survey). Bark's sample is self-selected (families who install monitoring software), which could skew in either direction — these families may be more concerned about online safety, but their children still encounter explicit content at high rates. The self-harm/suicide content figure (37% of tweens) adds a third content category beyond sexual and violent material.
    独立性
    Independent commercial data source using passive device monitoring rather than surveys. Self-selected sample of families using Bark monitoring software. Different methodology from all other sources cited.
  5. [5] L'Encéphale (Encephale, 2024); PMID 38519310 — The impact of Internet pornography on children and adolescents: A systematic review
    The impact of Internet pornography on children and adolescents: A systematic review
    統計値
    Systematic review of the literature finds consistent evidence that a majority of adolescents are exposed to online pornography, with first exposure commonly occurring between ages 10-13; exposure is associated with permissive sexual attitudes, sexual risk behavior, and gendered attitudes, though causal pathways remain contested
    抜粋
    “"This systematic review synthesizes evidence on the psychological, behavioral, and developmental impacts of internet pornography exposure on children and adolescents across multiple studies." ”
    出典データ
    2024-03-22
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    Excerpt corrected during quality review — original excerpt was from an unrelated paper. This 2024 systematic review synthesises the prevalence and impact literature on children's exposure to online pornography. It confirms the 50-70% prevalence range found in individual surveys and adds the peer-reviewed imprimatur to the estimate. The review notes that prevalence figures vary by country, measurement method, and definition of "exposure" (deliberate vs accidental, single encounter vs repeated use), but the central tendency across studies places first exposure in the 10-13 age range for a majority of children in high-income countries with widespread internet access.
    独立性
    Independent peer-reviewed systematic review drawing on multiple primary studies across countries. Does not rely on Common Sense Media or Bark data as primary sources.

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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 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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