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感じる恐怖 vs. 実際の確率

数日以上続く長期的な送電網の停電を経験する確率はどれくらいか？

生涯確率

~2分の1

生涯確率 50%

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 4.63/5

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 4.63/5
直接的な証拠
Source Government statistic · U.S. Census Bureau (2023 American Housing Survey, sponsored by HUD)
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 1.4 1 in 3.5

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A simplified city skyline in silhouette with most windows dark and a few faintly lit, flat vector illustration, muted tones.

認知リスク

「送電網ダウン」型の事象に対する世間の不安は大きいが、奇妙に二極化している。一方の極は、備蓄志向やスリラー的な捉え方で——大陸を数週間にわたり暗闇に陥れるサイバー攻撃や太陽嵐——多くの人はこれを遠く映画的なものと評価する。もう一方の極は、ハリケーン、氷嵐、デレチョの後に起こるありふれた数日間の停電であり、多くの人はこれを「停電」とすら見なさず気象上の厄介事として扱い、その結果として生涯確率を過小評価する。その帰結として、劇的な原因（ハッカーが送電網を落とすのか？）に注意が集中する一方で、はるかに起こりやすい経路——1日から数日続く広域の気象起因停電——は、心の中では日常的な不便として整理されてしまう。あらゆる原因からなる数日間の停電への不安を切り分けて測る主要な調査は存在しない。最も近い代理指標（Chapman のサイバーテロおよび送電網障害の項目）は、ありふれた捉え方ではなく壊滅的な捉え方を測っている。

概算: 多くの成人は数日間の停電を生涯確率ではなく気象上の厄介事と評価する。不安を引き寄せるのは壊滅的な「送電網ダウン」という捉え方だ。

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

米国世帯が24時間以上続く停電を経験する確率は年あたり約5%

米国世帯、数日間（24時間以上）の停電

計算を表示

このエントリは原因に依存しない曝露の問いを切り分ける——典型的な米国成人が成人の生涯にわたって、あらゆる原因（激しい気象、機器故障や連鎖的な障害、サイバー攻撃、太陽嵐）から少なくとも一度は長期的（24〜72時間以上、最大で数週間）な広域の送電網停電を自ら経験する確率だ。意図的に原因を条件づけていない点が、停電が一つの特定の引き金の帰結である cyberattack-infrastructure や solar-storm-carrington-event と本エントリを区別する。ステップ1、ネイティブ年率：2023年の American Housing Survey（Census/HUD）は、米国世帯の4分の1（33.9 million 世帯）が過去12か月に少なくとも一度は完全な停電を経験し、そのうち約70%（23.6 million 世帯、全世帯の約18%）が6時間以上続く停電を経験したことを見いだした。6時間の閾値から問いが定める24時間以上の閾値へと絞り込む：数日間の停電はその分布の気象の裾である。Do et al.（Nature Communications 2023）は、8時間以上の停電の62.1%が極端な気象と同時に発生し、米国の郡の70.5%が2018〜2020年に少なくとも一度は8時間以上の停電を経験し、郡中央値は年2件であることを見いだした。6時間以上の停電を経験した約18%の世帯のうち、およそ4分の1から3分の1が24時間以上に達すると取ると、中心的なネイティブ率は世帯・年あたり約5%（20分の1）となる。ステップ2、生涯：1人あたりの年率は立地に強く支配され自己相関している——あなたの送電網、あなたの気象地域、そして成人がめったに引っ越さないという事実が率を決める——ため、人口平均の年率を残りの成人59年にわたって素朴に累乗すること（1-(1-0.05)^59 ≈ 0.95）は、ジェンセンの不等式により人口平均の生涯確率を過大評価する。代わりに生涯の数字は二通りに挟み込まれる。下限のアンカー、壊滅的な広域事象のみ：2003年の北東部停電は約50 million の需要家に達し（DOE）、2021年の冬季嵐 Uri は23,418 MW を遮断し（FERC/NERC、米国史上最大の確定負荷遮断）、数百万人に最大4日間影響を及ぼした。この種の大規模な広域・数日間の事象はおおよそ数年ごとに再発し、それぞれ数千万人を曝露させるため、見出し規模の事象への生涯曝露は約0.3〜0.4となる。上限のアンカー、気象起因の数日間の局地停電すべて（ハリケーン、氷嵐、デレチョ地帯の住民は数十年かけてこれらを積み重ねる）：約0.6〜0.85。中心推定値の約0.5（2分の1）はこれらの間に位置し、その帯は送電網が信頼できる低リスク地域とハリケーン/氷嵐地帯との間の不均一性を反映している。

注意事項: 見出しの約2分の1という生涯の数字は、停電を自ら経験する確率であって、それによって害を受ける確率ではない。数日間の停電の大半は高くつく不便だ——食料の腐敗、暖房…

見出しの約2分の1という生涯の数字は、停電を自ら経験する確率であって、それによって害を受ける確率ではない。数日間の停電の大半は高くつく不便だ——食料の腐敗、暖房や冷房の喪失、仕事の損失、数日間の混乱。死亡率の裾は実在するがはるかに小さい——冬季嵐 Uri はテキサスで少なくとも246人の死亡と関連づけられ（さらに高い推計もある）、高齢者、医療上電力に依存する人々、代替暖房のない世帯に集中していた。典型的な事象ではなくその裾こそが、暑さによる死や寒さによる死という捉え方が拾い上げるものだ。数字そのものには二つの構造的な留意点が当てはまる。第一に、これは意図的に原因に依存しない：気象が数日間の停電の圧倒的多数を引き起こす（Do et al.：8時間以上の停電の62.1%が極端な気象と同時に発生；EIA：2024年の停電時間の80%がハリケーンによる）一方で、サイバー攻撃と太陽嵐は完全性のために含めた低頻度の裾である——Lloyd's/Cambridge の Erebos シナリオはサイバーの裾が到達可能であることを示すが、それは頻度ではなくシナリオだ。第二に、生涯の数字は累乗ではなく挟み込みによって導かれている：数日間の停電リスクはどこに住んでいるかに支配され強く自己相関しているため、人口平均は幅広いばらつきを覆い隠す——ハリケーン地帯の農村部の需要家は数回の数日間停電をほぼ確実に経験しうる一方、密集した地中化都市網の需要家は壊滅的な広域事象を除けば生涯一度も経験しないこともある。約5%というネイティブ年率自体が、AHS の6時間以上の数字を Do et al. の気象の裾の構造を用いて24時間以上の閾値に絞り込んだ推計であり、本エントリにおける単一で最大の不確実性の源である。

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比較対象:

この問いに対する最もクリーンな基準率は、送電網の工学レポートではなく世帯調査から得られる。2023年の American Housing Survey によれば、米国世帯の4分の1が前年に少なくとも一度は完全に停電を経験しており、そのうち約70% — 全世帯の約18% — が6時間以上続く停電を経験していた。問いが設定する閾値、すなわち1日以上続く長期停電に絞り込むには、この分布の気象に起因する裾を見る必要がある。Do et al.（Nature Communications、2023年）は、**8時間以上の停電の62.1%**が極端な気象と同時に発生し、米国の郡の70.5%がわずか3年間（2018-2020年）に少なくとも一度はそうした停電を経験したことを明らかにした。世帯発生率と長期停電の割合を組み合わせると、24時間以上続く停電のネイティブ率は世帯・年あたり約5%となる。成人の生涯にわたると、これは2分の1に近い確率を指し示す。

この計算は素朴な累乗を意図的に避けている。5%の年率を残りの成人59年にわたって累乗すれば約95%になるが、その数字は構造的な理由で誤りだ。長期停電のリスクはどこに住んでいるかに大きく左右され、人はめったに遠くへ引っ越さない。年率は強く自己相関しているため、人口平均を累乗すると人口平均の生涯確率を過大評価してしまう。範囲で示す方が誠実だ。下限側では、壊滅的な広域事象のみを数えると — 2003年の北東部停電は約5,000万人の需要家に達し（米国エネルギー省）、2021年の冬季嵐 Uri は23,418 MW の確定負荷遮断を生み、米国史上最大規模で（FERC/NERC）、数百万人を最大4日間停電させた — 生涯曝露はおよそ0.3から0.4になる。上限側では、ハリケーン、氷嵐、デレチョ地帯の住民が数十年かけて積み重ねる気象起因の長期局地停電をすべて数えると、0.6から0.85へと押し上げられる。中間点である約2分の1が見出しの数字であり、その幅広い帯は、信頼性の高い都市送電網とメキシコ湾岸との間にある本物のばらつきだ。

この数字が当てはまらない部分こそが、より興味深い点だ。このエントリは意図的に原因に依存しないものであり、それが恐怖の捉え方を組み替える。映画的な原因 — 15州にわたり9,300万人を暗闇に陥れる Lloyd’s/Cambridge の Erebos シナリオのようなサイバー攻撃や、Carrington 級の太陽嵐 — は確かに裾の事象だが稀である。気象が長期停電の圧倒的多数を引き起こしており、EIA のデータは気象の割合が上昇していることを示す（ハリケーン Beryl、Helene、Milton が2024年の米国の全停電時間の80%を占め、その年の全国平均は11時間へと倍増した）。だから誠実な捉え方は、過大評価ではなく較正済みだ。多くの人が思い描く送電網崩壊シナリオは起こりにくいが、同じ事象の普通の版 — 嵐の後に2、3日暗闇の中で過ごすこと — は、成人の人生全体で見ればコイン投げに近く、気象の厳しい場所に住んでいればほぼ確実に近い。この数字は停電を経験することを測っているのであって、それを生き延びることではない。高齢者や医療上電力に依存する人々に集中する小さな死亡率の裾は、見出しの数字が運ばない部分だ。

関連する豆知識

米国世帯の約4分の1が1年のうちに6時間以上の停電を報告しており、生涯にわたると、数日続く広域停電を経験することはコイン投げに近い。長期停電のおよそ62%は極端な気象と連動しており — その率は上昇している。

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。

3/4 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] U.S. Census Bureau (2023 American Housing Survey, sponsored by HUD) — About 1 in 4 Households Experienced a Power Outage in the Span of a Year 検証済み
    About 1 in 4 Households Experienced a Power Outage in the Span of a Year
    統計値
    1 in 4 US households (33.9 million) had a complete power outage in the prior 12 months; ~70% (23.6 million) had an outage lasting 6 hours or more
    抜粋
    “"About 33.9 million or 1 in 4 households nationwide reported they were completely without power at least once in the 12 months before they were interviewed for the 2023 American Housing Survey (AHS). … Approximately 70% or 23.6 million of the households reporting an outage said at least one outage lasted 6 hours or more." ”
    出典データ
    2024-10-02
    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 AHS is the cleanest household-level base rate for outage exposure: nationally representative, self-reported, and duration-bucketed. The publicly summarized figure tops out at the 6+ hour category (~18% of all households per year). This entry narrows from that 6-hour threshold to the ≥24-hour threshold the question fixes by treating multi-day outages as the long weather tail of the 6+ hour distribution (see Do et al.), estimating roughly a quarter to a third of 6+ hour household-outages reach ≥24h, i.e. ~5% per household-year. The AHS sets the upper envelope: if 18% of households see a 6+ hour outage in a single year, multi-day exposure over a 59-year adult life is common, not rare.
    独立性
    Household survey methodology (self-report, nationally representative sample), independent of the utility-reported SAIDI data and the county-level outage-detection methodology in Do et al.
  2. [2] Nature Communications / Do V, McBrien H, Flores NM, et al. — Spatiotemporal distribution of power outages with climate events and social vulnerability in the USA
    Spatiotemporal distribution of power outages with climate events and social vulnerability in the USA
    統計値
    62.1% of 8+ hour outages co-occur with extreme weather/climate events; 70.5% of studied US counties (73.7% of population) had at least one 8+ hour outage over 2018-2020, county median 2 per year
    抜粋
    “"62.1% of 8+ hour outages co-occur with extreme weather/climate events, particularly heavy precipitation, anomalous heat, and tropical cyclones. … 8+ hour outages were 3.4x more common on days with a single event and 10x more common on days with multiple events." ”
    出典データ
    2023-04-29
    アクセス日
    2026-06-21 · アーカイブ版
    計算過程
    Do et al. analyzed ~231,000 1+ hour outages and ~17,500 8+ hour outages across 2,447 counties (73.7% of US population) from 2018-2020 using utility outage-tracker data. The key contribution for this entry is the bridge from "any 6+ hour outage" to "prolonged multi-day outage": 8+ hour outages are weather-driven (62.1% co-occur with extreme weather) and the multi-day tail is the hurricane/ice/derecho tail of that same distribution. The finding that 70.5% of counties saw at least one 8+ hour outage in just three years independently corroborates that long-duration outage exposure is common over a lifetime, supporting a lifetime estimate near 1 in 2 rather than the low single-digit annual rate alone would naively suggest.
    独立性
    Uses county-level utility outage-tracker detection, methodologically independent of the AHS self-report survey and the FERC/NERC and DOE event reconstructions.
  3. [3] U.S. Energy Information Administration — Hurricanes in 2024 led to the most hours without power in the United States in 10 years 検証済み
    Hurricanes in 2024 led to the most hours without power in the United States in 10 years
    統計値
    US customers averaged 11 hours of electricity interruptions in 2024 (~2x the prior decade's average); major events accounted for 80% of those hours; major-event interruptions averaged ~9 hours vs ~4 hours/year in 2014-2023
    抜粋
    “"U.S. electricity customers experienced an average of 11 hours of electricity interruptions in 2024, or nearly twice as many as the annual average experienced in the decade before. … Major events such as Hurricanes Beryl, Helene, and Milton accounted for 80% of the hours without electricity in 2024." ”
    出典データ
    2025-12-01
    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
    EIA's SAIDI data establishes two things this entry relies on. First, the trend: average interruption hours doubled from ~5.6 (2022) to 11 (2024), driven almost entirely by major weather events (80% of 2024 hours), which is the era/climate factor behind the rising-trend multiplier. Second, the structure: routine non-major interruptions hold steady at ~2 hours/year, so the multi-day outages this entry counts are overwhelmingly the major-event tail, not everyday flickers. SAIDI is an average-hours metric, not a per-household incidence rate, so it is used here for trend and attribution rather than as the native probability — that comes from the AHS.
    独立性
    Utility-reported SAIDI/SAIFI aggregated by EIA, independent of the AHS household survey and the academic county-level analysis.
  4. [4] Lloyd's of London / University of Cambridge Centre for Risk Studies — Business Blackout: The insurance implications of a cyber attack on the US power grid 検証済み
    Business Blackout: The insurance implications of a cyber attack on the US power grid
    統計値
    Hypothetical Erebos cyberattack on 50 Northeastern US generators leaves 93 million people across 15 states (including NYC and Washington DC) without power; ~$243bn to >$1trn US economic impact
    抜粋
    “"The attackers are able to inflict physical damage on 50 generators which supply power to the electrical grid in the Northeastern USA, including New York City and Washington DC. … it triggers a wider blackout which leaves 93 million people without power. … The total impact to the US economy is estimated at $243bn, rising to more than $1trn in the most extreme version of the scenario." ”
    出典データ
    2015-07-06
    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
    This source supplies the cause-agnostic tail: a cyberattack is one of the four causes this entry folds together, and the Lloyd's/Cambridge Erebos scenario quantifies the worst-case cyber path (93 million people, 15 states). It is a scenario study, not a frequency estimate, so it does not enter the probability arithmetic — it bounds the severity tail and demonstrates that the multi-day regional blackout this entry counts is reachable by cyber means, not only weather. No publicly fetched figure supports a "1:200 return period" attribution, so that claim is deliberately not cited here.
    独立性
    Insurance-industry scenario modelling by the Cambridge Centre for Risk Studies, independent of all three empirical outage datasets above.

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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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