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感じる恐怖 vs. 実際の確率

主要な経済不況を経験する確率はどのくらいですか？

生涯確率

~99%

生涯確率 99%

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 2026-04-19
証拠の質 4.5/5

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
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D3 算術
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D4 不確実性
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D5 範囲
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D6 文章
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D7 認識の誠実性
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D8 注意事項の完全性
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平均 4.5/5
直接的な証拠
Source Government statistic · Federal Reserve Board
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 1.0 1 in 3.2

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single downward-trending line graph on a plain background, flat vector illustration in muted tones.

認知リスク

景気後退への恐怖は順景気循環的で、較正が不十分です。暴落の直後には、過半数が世論調査に対して経済はすでに景気後退か恐慌にあると答えます。2025年3月のGallupの世論調査では、GDPがプラスを維持していたにもかかわらず、アメリカ人の42パーセントが経済は景気後退または恐慌にあると信じていました。好況期には、同じリスクが公衆の意識から薄れていきます。正味の効果として、ほとんどの人は典型的な景気後退の深刻さを劇的に過大評価する一方で、自分がそれを複数回経験することがどれほど確実かを過小評価します。頭の中のモデルは、軽度から重度までの収縮の分布ではなく、「暴落か、暴落なしか」という二値になっています。

概算: 約50-70%が「大きな」景気後退を経験すると推測する。ほとんどの人は、軽度の景気後退がほぼ確実であることを過小評価している

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

80年間で約12回のNBER認定景気後退（1945-2025年、米国）

米国経済

計算を表示

NBERの景気循環日付委員会は、1945年から2025年の間に12回の景気後退を特定しており、山は1948年、1953年、1957年、1960年、1969年、1973年、1980年、1981年、1990年、2001年、2007年、2020年です。これはおよそ6.7年に一度で、平均期間は約10ヶ月です。59年間の成人期（18歳から77歳）にわたって、アメリカ人はおよそ8-9回の景気後退を経験すると見込まれます。少なくとも一度は景気後退を経験する確率は実質的に1.0です。正規化された値0.99は、成人期に少なくとも一度NBER認定の景気後退を経験することがほぼ確実であることを反映しており、残余の0.01は、前例のない数十年にわたる拡大という理論上のシナリオを表しています。より政策的に重要な問い、すなわち失業率が8%を超える深刻な景気後退を経験する確率については、生涯確率はより低く、1945年以降のそのようなエピソードが4-5回（1973-75年、1981-82年、2007-09年、2020年）であることに基づき、およそ0.85-0.95です。中心推定値がより広い「あらゆるNBER景気後退」の定義を用いているのは、軽度の景気後退でも測定可能な経済的損害（失業、資産の減少、所得成長の鈍化）を引き起こすためです。

注意事項: この項目は、二つの異なる問いを一括りにしています。景気後退を経験する確率（1.0に近い）と、それによって深刻な個人的経済損害を被る確率（はるかに低く、変動が非常…

この項目は、二つの異なる問いを一括りにしています。景気後退を経験する確率（1.0に近い）と、それによって深刻な個人的経済損害を被る確率（はるかに低く、変動が非常に大きい）です。personal_factor_multipliersは影響の深刻度に適用されるものであり、マクロ経済イベントそのものには適用されません。0.99という「生涯確率」は、少なくとも一度NBER認定の景気後退を経験することを指しており、これは本質的に確実です。より実用的な数値、すなわち特定の景気後退が持続的な個人的損害を引き起こすほど深刻になるかどうかは、雇用セクター、貯蓄、負債水準、住宅の保有形態、出生コホートといった個人の状況に大きく依存します。2008年のGFC（世界金融危機）は世帯純資産の中央値の39%を消失させましたが、2022年までに純資産の中央値は$192,900に急増し、危機前の水準を上回りました。過去の回復パターンは保証ではありません。大恐慌では完全雇用の回復に十年以上を要しました。

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比較対象:

米国は1945年以降、NBERが認定する12回の景気後退を経験しており、およそ6.7年ごとに1回、平均約10ヶ月の期間でした。59年間の成人期において、アメリカ人はそのうち約8〜9回を経験すると予想されます。少なくとも1回の景気後退を経験する確率は、「もし」ではなく「何回、どれほどひどいか」という問題です。頻度よりも深刻度の分布が重要です。ほとんどの景気後退は軽度であり（2001年のドットコムバブル崩壊による景気後退や1990-91年の収縮は、多くの家計の財政にはほとんど影響を与えませんでした）、一方でテールイベント — 1973-75年、1981-82年、そして特に2007-09年のGreat Financial Crisis — が真の損害を集中させます。GFC中の失業率のピークは10.0パーセントに達し、1981-82年の景気後退中には10.8パーセントに達しました。2020年のCOVIDによる収縮では14.7パーセントに急上昇しましたが、わずか2ヶ月しか続きませんでした。

認識のギャップは両方向に存在します。景気後退への不安は順景気循環的です。2025年3月のGallup pollでは、GDP成長率がプラスを維持しているにもかかわらず、アメリカ人の42パーセントが経済はすでに景気後退または恐慌にあると信じていることがわかりました。人々は景気後退の直後 — 歴史的なベースレートが回復が最も可能性が高いことを示唆している時 — に最も恐れを抱き、リスクが静かに蓄積されている好況期には最も警戒心が薄くなります。2007-10年の期間は、真の深刻さと最終的な回復の両方を示しています。Federal ReserveのSurvey of Consumer Financesによると、世帯の中央値純資産は2007年から2010年にかけて38.8パーセント減少し、これは主に住宅価格の暴落によって引き起こされました。しかし、2022年までに、中央値純資産は**$192,900に急増しました。これは2019年だけでも実質37パーセントの増加であり、危機前のピークを大幅に上回っています。S&P 500は1957年以来、平均して年間約10.3パーセント**のリターンをもたらしており、この数字にはその期間のすべての暴落、弱気相場、景気後退がすでに含まれています。

実用的な区別は、マクロ経済イベント（ほぼ確実）と、それによる個人の経済的影響（非常に変動が大きい）との間にあります。株式市場は1928年以来27回の弱気相場を経験しており、およそ3.6年ごとに1回発生し、平均35パーセントの下落と、以前のピークへの平均2.5年での回復がありました。6ヶ月分の生活費を貯蓄し、分散されたポートフォリオを持ち、景気後退に強いセクターで安定した雇用を持つ家計は、レバレッジをかけ、給料から給料へと生活し、集中した株式保有を持つ家計と同じ景気後退を経験しますが、結果は桁違いに異なります。恐れは正しく向けられています。景気後退は現実のものであり、繰り返し発生し、時には壊滅的です。調整の誤りは、次の景気後退が遠いと感じるために、準備を任意のものとして扱うことにあります。

関連する豆知識

あなたの具体的な仕事がAIに置き換わる信頼できる推定は存在しない。景気後退は生涯で約99%確実（キャリアで約9回）。確率のない脅威が見出しを飾り、確実なものは肩をすくめられる。

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景気後退を経験するのはほぼ確実（キャリアで約99%）。個人破産は米国成人の約10%。景気後退は不可避。その中で破産するかはそうではない。

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生涯で約9回の景気後退とすべての大暴落を経験。どちらも99%確実。違い：株の暴落はすべて回復した。景気後退は累積する傷跡を残す。

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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] National Bureau of Economic Research — US Business Cycle Expansions and Contractions
    US Business Cycle Expansions and Contractions
    統計値
    12 recessions between 1945 and 2025, averaging ~10 months in duration with expansions averaging ~5-6 years
    抜粋
    “"The NBER's Business Cycle Dating Committee maintains a chronology of US business cycles. The chronology identifies the dates of peaks and troughs that frame economic recessions and expansions." ”
    出典データ
    2021-07-19
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    The NBER chronology lists peaks at: Nov 1948, Jul 1953, Aug 1957, Apr 1960, Dec 1969, Nov 1973, Jan 1980, Jul 1981, Jul 1990, Mar 2001, Dec 2007, Feb 2020. That gives 12 recessions in approximately 80 years (1945-2025). Average contraction duration is about 10.3 months post-WWII, down from ~18 months pre-WWII. Average expansion is ~5.8 years. Over a 59-year adult lifetime, 59 / 6.7 = ~8.8 expected recessions. The probability of avoiding all of them: assuming independent Poisson-like arrivals at rate 1/6.7 per year, P(zero recessions in 59 years) is vanishingly small (<0.001).
    独立性
    The NBER Business Cycle Dating Committee is the authoritative arbiter of US recession dates. FRED, BLS, and academic literature all defer to NBER dating.
  2. [2] Federal Reserve Board — Changes in U.S. Family Finances from 2007 to 2010: Evidence from the Survey of Consumer Finances
    Changes in U.S. Family Finances from 2007 to 2010: Evidence from the Survey of Consumer Finances
    統計値
    Median family net worth fell 38.8% from 2007 to 2010 (from $126,400 to $77,300 in 2010 dollars)
    抜粋
    “"Over the 2007-10 period, the median value of real family net worth fell 38.8 percent, and the mean fell 14.7 percent. Median family income before taxes fell 7.7 percent." ”
    出典データ
    2012-06-01
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    The Survey of Consumer Finances (SCF) is conducted every three years. The 2007-to-2010 comparison captures the full impact of the Great Financial Crisis on household balance sheets. The 38.8% median decline is driven primarily by the collapse in housing values (the primary asset for most households) and equity losses. The mean decline (14.7%) is smaller because high-net-worth households held more diversified portfolios that partially recovered by 2010. By the 2019 SCF, median net worth had recovered to approximately $121,700, and by 2022 it surged to $192,900 — exceeding 2007 levels in real terms.
    独立性
    The SCF is the Federal Reserve's flagship household wealth survey, conducted independently of BLS employment data and NBER business cycle dating.
  3. [3] Hartford Funds — 10 Things You Should Know About Bear Markets 検証済み
    10 Things You Should Know About Bear Markets

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    27 bear markets (>20% S&P 500 decline) since 1928; average duration 9.6 months; average decline ~35%; average recovery 2.5 years
    抜粋
    “"There have been 27 bear markets in the S&P 500 Index since 1928. However, there have also been 28 bull markets — and stocks have risen significantly over the long term. The average length of a bear market is 289 days, or about 9.6 months. Stocks lose 35% on average in a bear market." ”
    出典データ
    2025-01-01
    アクセス日
    2026-04-19 · 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
    27 bear markets in ~97 years gives roughly one every 3.6 years. Over a 40-year investing career, an investor can expect ~11 bear markets. The probability of experiencing at least one >20% decline in a 40-year career is effectively 1.0. Stocks have been in bull markets approximately 78% of the time. The average recovery to a prior peak is 2.5 years, meaning a patient investor who holds through a bear market has historically recovered losses within a few years.
    独立性
    Hartford Funds analysis uses S&P Dow Jones Indices data. The bear-market count and methodology are consistent with other financial data providers (Yardeni Research, Invesco, etc.).
  4. [4] Bureau of Labor Statistics — The Recession of 2007-2009: BLS Spotlight on Statistics
    The Recession of 2007-2009: BLS Spotlight on Statistics
    統計値
    Unemployment peaked at 10.0% in October 2009; 8.7 million jobs lost during the Great Recession
    抜粋
    “"The unemployment rate peaked at 10.0 percent in October 2009, up from 5.0 percent in December 2007, when the recession began. More than 15 million people were unemployed at the peak." ”
    出典データ
    2012-02-01
    アクセス日
    2026-04-19 · アーカイブ版
    計算過程
    BLS data provides the employment dimension of recession severity. Peak unemployment rates for major post-war recessions: 1973-75 (9.0%), 1981-82 (10.8%), 2007-09 (10.0%), 2020 (14.7% — though the COVID recession was ultra-short at 2 months). For mild recessions (1990-91, 2001), peak unemployment stayed below 8%. The severity distribution is key: most recessions cause moderate unemployment spikes (6-8%), while crisis-level events (>10%) are rarer — roughly 3-4 per 80 years.
    独立性
    BLS employment data is collected through the Current Population Survey (household survey) and Current Employment Statistics (establishment survey), independently of NBER dating and Federal Reserve wealth surveys.
  5. [5] Federal Reserve Board — Changes in U.S. Family Finances from 2019 to 2022 検証済み
    Changes in U.S. Family Finances from 2019 to 2022
    統計値
    Real median family net worth surged 37% to $192,900 between 2019 and 2022; real mean net worth rose 23% to $1,063,700
    抜粋
    “"Between 2019 and 2022, real median net worth surged 37 percent to $192,900, and real mean net worth increased 23 percent to $1,063,700." ”
    出典データ
    2023-10-18
    アクセス日
    2026-07-03 · 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
    Confirms the body's claim that median net worth recovered to $192,900 by 2022 via a 37% real (inflation-adjusted) increase from the 2019 SCF wave. This is the Fed's own headline comparison, using 2019 restated in comparable real dollars rather than the nominal 2019 figure ($121,700) cited from the 2012 Bulletin above; both describe the same recovery, from different base-year dollar conventions.
    独立性
    Federal Reserve Board's own Survey of Consumer Finances, the same flagship survey as the 2012 Bulletin already cited above, updated to the 2019-2022 wave.

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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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