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感じる恐怖 vs. 実際の確率

通貨の崩壊やハイパーインフレを経験する確率はどれくらいか？

生涯確率 · 世界

~5分の1

.5 lifetime (global adult living through a currency collapse or hyperinflation)

生涯確率 18%

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。

その他 · レビュー済み 2026-06-21
証拠の質 4.6/5

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
4/5
D4 不確実性
4/5
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 4.6/5
直接的な証拠
Source Peer-reviewed study · National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002)
生涯、世界の成人 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 2.5 1 in 92

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A banknote rendered as a simple rectangle whose value digits trail off into ever-smaller zeros, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

準備通貨経済圏の読者にとって、通貨崩壊は「他人に起こること」の典型的なリスクです。心に浮かぶイメージは固定的で歴史的です。ワイマールの手押し車いっぱいのマルク、ジンバブエの百兆ドル紙幣、一日に二度値札を付け替えるベネズエラの店。それらのイメージが極端で異国的であるため、典型的な米国、ユーロ圏、日本の成人はこの事象を博物館の展示品 — 消え入るほどまれで、破綻国家と敗戦に限られたもの — として扱います。その直感は自国通貨については十分に校正されていますが、世界についての言明としてはひどく校正を欠いています。世界レベルでは、今日生きている成人のかなりの少数派がインフレ危機を自ら経験しており、ラテンアメリカ、サブサハラ・アフリカ、旧ソ連圏では、異常事象というより世代的な通過儀礼に近いものです。Chapman Survey of American Fearsは通貨崩壊を単独では扱っていませんが、「経済・金融崩壊」はその上位十位に繰り返し登場しており、個人的な確率がゼロに近い場所でもこの恐怖が存在することを示唆しています。

概算: 準備通貨圏のほとんどの成人はこれを百年に一度の異常事象として扱うが、世界的には一世代に一度の地域的な規則性に近い

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

133の市場経済のうち25が1960年から1996年の間に超高インフレのエピソード（年率>100%）を経験（Fischer, Sahay & Vegh、JEL 2002年）

IMFサンプルの133の市場経済

計算を表示

これは人口重み付けされた世界成人の推定であり、国数の率でも米国成人の率でもありません。この区別は、サイト上の他のほぼどのエントリーよりもここで重要です。インフレ危機は並外れて集中しているからです。危機は国々に均一に振りまかれてはいません。慢性インフレ経済の持続的な一部が繰り返し危機に戻ります（Fischer et al.のサンプルでアルゼンチンは年率100%超で十七年以上を過ごし、ブラジルは十五年以上、コンゴ民主共和国は計十五年に及ぶ六つの別個のエピソードを経験しました）。一方、準備通貨経済と大規模な低インフレ経済は、生きている成人の生涯において本質的にこの閾値を超えることがありません。したがって正しいモデルは、59年間にわたって複利計算される均一な国別ハザードではなく、人口の分割です。生涯曝露は、慢性・危機傾向の経済の成人については約1、低インフレの巨大経済の成人については約0です。閾値はすべての国に対称的に適用されなければならず、それが核心です。この問いは、通常の高インフレの年ではなく、システミックな通貨秩序の破綻 — ハイパーインフレ、またはあからさまな通貨崩壊 — を具体的に尋ねているため、運用上の線引きは広いReinhart-Rogoffの年率>=20%のインフレ危機線ではなく、「持続的な超高インフレ／通貨秩序の破綻」です。この厳格な読み方の下でバケツに入る人口はおよそ次の通りです。ラテンアメリカとカリブ海の大部分（約663M、世界人口の約8% — アルゼンチン、ブラジル、ボリビア、ペルー、ベネズエラなど）、サブサハラ・アフリカの慢性・超高インフレの一部（Fischer et al.は年率>100%のエピソードを持つ九つのアフリカ諸国 — アンゴラ、コンゴ民主共和国、ガーナ、ギニアビサウ、シエラレオネ、ソマリア、スーダン、ウガンダ、ザンビア — に加えジンバブエを挙げています。世界人口の5-7%程度であり、SSA全体の16%ではありません）、旧ソ連圏（約300M、約4% — 圏全体が1992-94年に年率100%を超えるインフレを経験）、さらにこれらのブロック外の慢性事例（トルコ、イラン、レバノン、ミャンマー、スリナム。およそ2-3%）。決定的に重要なのは、この厳格な読み方の下では中国とインドが除外されることです。中国の最後のハイパーインフレは1947-49年であり、インドは年率約100%を超えたことがありません。両国の除外は、SSAを地域全体ではなく名指しされた高インフレの一部として数える場合にのみ一貫します。バケツ内の人口シェアを合計すると世界の成人のおよそ18%、すなわち約5.5分の1となり、ネイティブ率（133の市場経済のうち25、約19%）と整合します。不確実性の幅は閾値の選択を反映しており、これが支配的なレバーです。真のCaganハイパーインフレのみ（月率>=50%）に限定すると数字は約0.10に向かって下がり、年率>=20%のインフレ危機の年まで広げると中国（1994年に約24%）、インド（1970年代半ばのオイルショックで約28%）、インドネシアおよび南アジア・東南アジアの多くがバケツに入り、数字は約0.35を超えて押し上げられます。点推定は、問いが指定する厳格な通貨秩序破綻の読み方に置かれています。

注意事項: 見出しの約5.5分の1は世界成人の生涯の数字であり、一つのモデリング上の選択と一つの定義上の選択に支配されています。モデリング上の選択：インフレ危機は均一ではな…

見出しの約5.5分の1は世界成人の生涯の数字であり、一つのモデリング上の選択と一つの定義上の選択に支配されています。モデリング上の選択：インフレ危機は均一ではなく集中しているため、この数字は世界の人口を高曝露バケツ（生涯確率約1）とほぼゼロのバケツに分割し、人口シェアを合計することで構築されています — 単一の国別ハザードを複利計算するのではありません。定義上の選択：「通貨崩壊またはハイパーインフレ」には単一の合意された閾値がなく、閾値はすべての国に対称的に適用されなければ数字が支離滅裂になります。真のCaganハイパーインフレ（月率>=50%）は本当にまれです — Hanke-Krusの表では1790年代以来、世界で57件の検証済みエピソードであり、1947年から1984年の間には一件もありませんでした。中心推定値は、問いが指定する厳格な「システミックな通貨秩序の破綻」の読み方 — 持続的な超高インフレからハイパーインフレまで — を用いており、これにより低インフレの巨人である中国とインドはバケツの外に置かれ、サブサハラ・アフリカは地域全体ではなく名指しされた高インフレの一部として数えられます。この読み方は約5.5分の1に着地し、国別の率（133のうち25、約19%）と一致します。真のCaganハイパーインフレのみに限定すると数字は下限（約0.10）に向かって下がり、より緩いReinhart-Rogoffのインフレ危機線（年率>=20%）まで広げると中国（1994年に約24%）、インド（1970年代半ばに約28%）および南アジア・東南アジアの多くがバケツに入り、上限（約0.35）に向かって押し上げられます。米国対世界のギャップが鍵となる注意点です。米国、ユーロ圏、日本の成人の個人的な生涯確率はゼロに近く（準備通貨の乗数0.05はこれを反映）、ラテンアメリカ、サブサハラ・アフリカ、旧ソ連圏の成人のそれはほぼ確実に近いものです。この数字はまた、事象を生き抜くことを測定するものであり、それに比例した資産の損失を被ることではありません — 標準的な事象対深刻度の区別です。硬い通貨や実物資産の保有は文書化されたヘッジであり、マクロの確率の変更としてではなく、保護的な乗数として捉えられています。この推定は2000年以降の静穏を慎重に扱っています。Reinhart & Rogoffは、デフォルトと同様、インフレの静かな期間が無限に続くわけではないと明示的に警告しており、書籍の出版から十年以内の2016年におけるベネズエラのハイパーインフレ記録入りはその生きた実例です。恐怖はまた逆方向にも走り、その方向には基礎率がありません。予測の別の系統 — 最も声高なのは、AIとロボティクスによる豊かさが2030年代半ばまでに貨幣を「無関係」にするというElon Muskの2026年の予測 — は、通貨秩序がインフレではなくデフレと脱希少性によって溶解することを想像しています。それは投機的な予測であり、測定された頻度ではありません。歴史的なエピソードの基盤を持たないため、上の数字から意図的に除外され、ここでは数字を持ちません。これがフラグ付けされているのは、デフレ側の推定の不在が、通貨は価値を失うことによってのみ破綻し、目的を失うことによっては破綻しないという主張として読まれないようにするためだけです。

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比較対象:

このエントリは意図的に狭い事象を切り出している。すなわち通貨秩序の体系的な破綻 — 厳密な意味でのハイパーインフレ（1か月で物価が50パーセント以上上昇するという Cagan の閾値）、あるいは持続的なインフレ危機と為替レートの暴落が計算単位の価値を破壊する、あからさまな通貨崩壊だ。これは通常の景気後退（どんな成人の生涯でもほぼ確実、economic-recession-impact を参照）や株式市場の暴落（これもほぼ確実、stock-market-crash を参照）とはまったく別物だ。それらは機能している通貨システム内での下降であり、こちらはシステムそのものが壊れることだ。厳密な裾は本当に稀である。Hanke-Krus World Hyperinflation Table は、革命期フランスの1790年代以来、世界中でわずか56件の検証済みハイパーインフレを記録しており — ベネズエラが2016年に57件目となった — Fischer, Sahay & Vegh は1947年から1984年の間にはハイパーインフレが一度もなかったことを指摘している。これまで測定された最悪のものは1946年7月のハンガリーで、物価がおよそ15時間ごとに倍増した。

このエントリを公表する価値があると言える数字は、極端な裾の稀少さではなく、一つの通貨ではなく世界全体を数えたときの、より広い事象の頻度だ。Reinhart and Rogoff のインフレ危機の閾値 — 年率20パーセント以上のインフレで、彼らはそれが為替レートの暴落と「手を取り合って」進むことを示している — を用いると、様相が変わる。Fischer とその同僚たちは、1960年から1996年の間に133のうち25の市場経済が年率100パーセントを超えるエピソードを経験し、その大半がラテンアメリカ（12か国）とアフリカ（9か国）に集中していたことを見出した。8世紀分の価格データを66か国にわたって扱う Reinhart and Rogoff は、より端的にこう述べる。歴史上、高インフレの発作を免れた新興市場国は一つもない、そして彼らの現代の表では、ニュージーランドとパナマだけが20パーセントを超えるインフレの年を示していない。それらの事実を、人々が実際に住んでいる場所で重み付けすると — ラテンアメリカの慢性的・非常に高インフレの経済、サブサハラ・アフリカの名指しされた高インフレ国、旧ソ連圏、そしてトルコやイランのような事例を数え、低インフレの巨人である中国とインドを除外する — およそ世界の成人の5人に1人が通貨崩壊を経験した、あるいは経験することになる。それがおよそ5.5分の1という見出しの根拠であり、25/133（約19パーセント）の国別率と一致する。閾値をより広い20パーセントのインフレ危機の線まで下げると、中国（1994年に約24パーセント）とインド（1970年代半ばのオイルショックで約28パーセント）が数えられ、数字は3人に1人を超えて押し上がる。統計的なノイズではなく、その曖昧さこそが不確実性の帯が測っているものだ。

この数字の興味のほとんどは、それがいかに不均等に分布しているかにあり、それがこの数字が米国成人ではなく世界成人の確率として正規化されている理由だ。インフレ危機はランダムに振りまかれているのではなく、持続的な一部の経済で繰り返し起き、それ以外にはほとんど触れない。アルゼンチンは Fischer のサンプルで100パーセントを超えるインフレに17年以上を費やし、コンゴ民主共和国は6つの別々のエピソードを経験した。それに対して、準備通貨を持つ成人 — 米国、ユーロ圏、日本 — の個人的な生涯確率はゼロに近く（米国が最後に20パーセントのインフレを超えたのは1860年代の南北戦争の時だ）、中国とインドは合わせて人類の3分の1以上にあたるが、これも低曝露のバケツに入る。その結果として、この恐怖は同時に過大評価され、かつ過小評価される。ワイマールを思い浮かべてどこでも起こり得ると想定する西洋の読者にとっては個人的な脅威として過大評価され、同じ読者にとっては世界的な規則性として過小評価される。彼らにとって「生きている成人のおよそ5人に1人が自国通貨の崩壊を見てきた」というのは、人口の重み付けが示されるまではありそうにないことに読める。記録されたヘッジ — 硬貨や実物資産を保有すること — はオッズではなく、被害を変える。

関連する豆知識

世界の成人のおよそ5人に1人が通貨の崩壊やハイパーインフレを経験するが、そのリスクは極端に不均等だ。米国、ユーロ圏、日本の成人にとってはほぼゼロであり、ラテンアメリカ、旧ソ連圏、高インフレのアフリカの成人にとってはほぼ確実に近い。

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。

2/4 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] National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002) — Modern Hyper- and High Inflations
    Modern Hyper- and High Inflations
    統計値
    Following Cagan (1956), hyperinflation begins the month inflation first exceeds 50% per month; between 1947 and 1984 there were no hyperinflations, and since 1984 at least seven (in six countries); 45 very-high-inflation episodes (>100%/yr) in 25 countries; as many as 25 of 133 market economies have had a very-high-inflation episode
    抜粋
    “"Cagan defined a hyperinflation as beginning in the month inflation first exceeds 50 percent (per month) and as ending in the month before the monthly inflation rate drops below 50 percent for at least a year. [...] Between 1947 and 1984 there were no hyperinflations. Since 1984, there have been at least seven (in six countries) in the market economies [...] since 1960, most countries have suffered from at least one episode of inflation of more than 25 percent per annum, and as many as 25 (out of 133) market economies have experienced an episode of very high inflation (i.e., twelve-month inflation above 100 percent)." ”
    出典データ
    2002-05-01
    アクセス日
    2026-06-21 · アーカイブ版
    計算過程
    Fischer, Sahay & Vegh provide the cleanest cross-country base rate. The native figure uses their headline count: 25 of 133 market economies experienced an episode above 100%/yr over roughly 1960-1996. This is a share of COUNTRIES, not of people. It is used as the native rate (25/133 ~= 19% of market economies), and as the anchor for the lower end of the population-weighted band, because true hyperinflation and >100%/yr inflation are rarer than the broader 20-40%/yr "currency collapse" events that the headline normalized figure counts. The Cagan 50%/month definition fixes the upper (hyperinflation) tail; the "no hyperinflations 1947-1984, then seven since 1984" sentence establishes that true hyperinflation is a handful of episodes per generation, concentrated in a few countries.
    独立性
    Methodologically independent of Reinhart & Rogoff: Fischer et al. use IMF International Financial Statistics monthly price data and Cagan-style episode dating on a 133-country market-economy sample, whereas Reinhart & Rogoff build an eight-century annual cross-country inflation database. The two converge on the same qualitative picture from different data.
  2. [2] National Bureau of Economic Research / Carmen M. Reinhart, Kenneth S. Rogoff — This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    統計値
    Inflation crisis defined as annual inflation >=20%; no emerging-market country in history (including the US in the 1860s) has escaped bouts of high inflation; across 66 countries inflation crises and exchange-rate crashes travel hand in hand
    抜粋
    “"If serial default is the norm for a country passing through the emerging market state of development, then the tendency to lapse into periods of high and extremely high inflation is an even more striking common denominator. No emerging market country in history, including the United States (whose inflation rate exceeded 20 percent during the country's 1860s civil war) has managed to escape bouts of high inflation. [...] inflation crises and exchange rate crises travel hand-in-hand in the overwhelming majority of episodes across time and countries." ”
    出典データ
    2008-03-01
    アクセス日
    2026-06-21 · アーカイブ版
    計算過程
    Reinhart & Rogoff supply the operational threshold for the broad "currency collapse" framing: an inflation crisis is a year with annual inflation >=20%, and they show inflation crises and exchange-rate crashes co-occur in the overwhelming majority of episodes — i.e. an inflation crisis IS, in practice, a currency collapse. Their 66-country eight-century database documents that essentially every emerging-market economy has had at least one such episode, while only a short list of countries (notably New Zealand and Panama in their Table 13) show no period of inflation over 20%. This supports the population-partition method: the in-bucket population share is approximated by the emerging-market / chronic-inflation regions, against an out-bucket of reserve-currency economies plus China and India.
    独立性
    Independent annual cross-country price database (consumer-price and cost-of-living indices back to the 1700s-1800s for many countries), distinct from the IMF monthly-data approach in Fischer et al. Reinhart & Rogoff cite Fischer, Sahay & Vegh only for the African high-inflation analysis, not for the crisis-dating used here.
  3. [3] Cato Institute / Steve H. Hanke and Nicholas Krus (Johns Hopkins Institute for Applied Economics) — World Inflation and Hyperinflation Table 検証済み
    World Inflation and Hyperinflation Table
    統計値
    The Hanke-Krus World Hyperinflation Table documents all 56 documented episodes of hyperinflation since the 1790s; Venezuela was added in 2016 as the 57th verified episode
    抜粋
    “"This chapter supplies, for the first time, a table that contains all 56 episodes of hyperinflation, including several which had previously gone unreported." ”
    出典データ
    2017-01-01
    アクセス日
    2026-06-21 · 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
    The Hanke-Krus table is the definitive catalogue of true (Cagan-threshold, >=50%/month) hyperinflation. Fifty-six episodes since the assignat inflation of revolutionary France (1795-96), with Venezuela added as the 57th in 2016, across well over two centuries and the whole world, is the headline rarity fact: true hyperinflation is roughly one verified episode every four years globally, heavily clustered around wars, revolutions, the collapse of empires, and the births of new states (the post-WWI European cluster, the post-Soviet 1992-94 cluster). This source bounds the EXTREME tail of the distribution and is why the normalized figure is driven by the broader 20-40%/yr currency-collapse band rather than by the much rarer hyperinflation band alone.
    独立性
    Independent episode catalogue compiled from primary price data by Hanke and Krus, distinct from both the IMF (Fischer et al.) and the Reinhart-Rogoff databases. Uses the strict Cagan monthly-rate definition.
  4. [4] Guinness World Records — Highest inflation rate (ever) 検証済み
    Highest inflation rate (ever)
    統計値
    The highest recorded inflation occurred in Hungary in July 1946: a daily inflation rate of 207%, with prices doubling roughly every 15 hours
    抜粋
    “"The highest recorded rate of inflation occurred in Hungary during July 1946. [...] This works out to a daily inflation rate of 207%, meaning that prices denominated in Hungarian pengo doubled every 15 hours." ”
    出典データ
    2024-01-01
    アクセス日
    2026-06-21 · 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
    Used only as the illustrative ceiling of the distribution — the single worst monthly/daily inflation rate ever measured. It anchors the "how bad can it get" end of the prose and is not used in the probability arithmetic. Hungary's August 1946 forint reset (replacing the pengo at a rate on the order of 4 x 10^29 to 1) is the canonical example of a complete monetary-order collapse and currency replacement.
    独立性
    Record-keeping reference; the Hungary 1946 figure is independently reported by the Hanke-Krus table, Cagan (1956), and Fischer et al., so the illustrative fact is well corroborated.

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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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