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感じる恐怖 vs. 実際の確率

一生のうちに深刻な水不足を経験する確率はどのくらいか？

生涯確率 · 世界

~2 in 5

生涯確率 40%

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。

自然災害 · レビュー済み 2026-06-14
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
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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 · World Health Organization / UNICEF
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 1.6 1 in 31

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  1. あなたの要因

≈ 同じくらいの確率

A single water droplet shape against a dry, cracked earth-toned background, flat vector illustration.

認知リスク

水不足は奇妙な認知的位置を占めている。供給の潤沢な都市の住民はそれをどこか別の場所で起きる問題として扱う一方、乾燥地域の人々は季節的な配給制をすでに常態化させ、特筆すべきこととしてほとんど意識しなくなっている。高所得国での支配的な心理モデルは「ケープタウンのデイゼロ」や「フリント（ミシガン）」――水文学者が実際に追跡している供給と需要のバランスの緩やかで構造的な逼迫ではなく、劇的で局所的な危機――である。気候変動をめぐる議論は「水が問題になる」という一般的な認識を高めてきたが、個人的な暴露についての典型的な見積もりは現在の蛇口の信頼性に固定されている。その結果、体系的な過小評価が起きる。水の供給が安定した地域の成人の大半は自分たちの確率を無視できると想定するが、世界平均は、需要が再生可能供給の80%を日常的に超える流域にすでに暮らす数十億人によって急激に押し上げられている。

概算: 水の供給が安定した国のほとんどの人は個人的リスクをほぼゼロと想定する。世界的な認識はそれより高いが漠然としている

出典: 編集部の直感（調査に基づかない）

実際のリスク

WRI Aqueduct 4.0：25カ国（世界人口の25%）が毎年極めて高い水ストレスに直面。4 billion人が年間少なくとも1カ月間の水ストレスを経験

極めて高い水ストレスまたは急性の不足エピソードを毎年経験する世界人口

計算を表示

正規化された数値は、無作為に選ばれた世界の成人が、残りの生涯59年間に少なくとも1回の深刻な水不足エピソード――強制的な配給制、1週間を超える供給途絶、または需要が再生可能な淡水供給の80%を超える地域への居住と定義される――を経験する確率を推定したものである。WRI Aqueduct 4.0（2023年）は、世界人口の25%を擁する25カ国がすでに毎年極めて高い水ストレスに直面し、再生可能供給の80%以上を使用していることを明らかにしている。より広く見ると、約4 billion人（世界人口の50%）が年間少なくとも1カ月間の水ストレスを経験している。WHO/UNICEF JMP 2025報告は、2.1 billion人（世界人口の26%）が依然として安全に管理された飲料水を利用できないとしている。「深刻な」エピソードに特に着目すると――配給制や長期的な途絶を引き起こす急性の不足――世界の成人人口の約8〜10%という保守的な年間暴露率がベースラインとして用いられる。これは、単にストレスのある流域に暮らすだけでなく、特定の年に実際の供給不全を経験する極めて高ストレスゾーンの割合を反映している。WRIが中程度の気候シナリオの下で極度の水ストレス下の人口が2050年までに約35〜40%に増加すると予測していることを踏まえると、59年間にわたる年間平均の深刻エピソード確率は年約0.9%となる。累積すると、1 - (1 - 0.009)^59 ≈ 0.41 で、0.40に丸められる。これは人口加重の世界平均であり、個人のリスクはほぼゼロ（北欧、カナダ）からほぼ確実（MENA、サヘル、南アジアの一部）まで幅がある。

注意事項: ここでの「深刻な水不足」は、強制的な配給制、1週間を超える供給途絶、または需要が再生可能な淡水供給の80%を日常的に超える地域への居住のうち、少なくとも1回を経…

ここでの「深刻な水不足」は、強制的な配給制、1週間を超える供給途絶、または需要が再生可能な淡水供給の80%を日常的に超える地域への居住のうち、少なくとも1回を経験することと定義される。これは生命を脅かす脱水よりは低い基準であり、単に「水ストレスのある」流域に暮らすだけ（これはすでに世界人口の半数を季節的に捉えている）よりは高い基準である。40%という中心推定値は人口加重の世界平均であり、莫大な不均一性を覆い隠している。この数字はMENA住民では90%を超え、北欧人では10%を下回る。その軌道は気候経路、インフラ投資、人口増加に大きく依存する――WRIの予測は楽観的（SSP1-RCP2.6）から悲観的（SSP5-RCP8.5）まで及び、2050年のストレス下人口でおよそ1.5倍の開きがある。地表水ストレスモデルでは十分に捉えられていない地下水の枯渇は、実際の不足エピソードをストレス指標が示唆する以上に押し上げる可能性がある――インドのパンジャブと米国のオガララでの帯水層の汲み上げは、流域レベルのストレス比には完全には反映されていない局所的な不足をすでに生み出している。逆に、淡水化能力はMENAで急速に拡大しており、予測が想定するよりも速く急性エピソードを減らす可能性がある。より新しく、論争のある駆動要因はAIデータセンターの冷却用取水である。集計値は大きく、よく報告されている――米国のデータセンターは2023年に約17.5 billionガロンを消費し（IEEE Spectrum）、Guardian/NOAAの分析では、計画中の米国施設809件のうち約3分の2が前年に干ばつ状態にあった地域に立地していることが判明した――が、特定のコミュニティの配給制や供給途絶を特定の施設に帰属させることは依然として信頼できない。事業者は、リンカーン研究所の言葉を借りれば「自らのデータセンターがどれだけの水を消費するかについて多くを語らない」からである。記録された事例は存在するが（ジョージア州のキャンパスが15カ月で29 millionガロンを取水し、住民が水圧の低下を報告して初めて発覚した）、論争のある集計データからコミュニティごとの擁護可能な確率乗数を導き出すことはできないため、この項目はデータセンターという要因を数値的な入力ではなく、局所的な供給ストレスを定性的に悪化させるものとして扱う。

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比較対象:

構造的な計算は明快かつ深刻である。WRIのAqueduct 4.0アトラスによれば、世界人口の4分の1を擁する25カ国がすでに毎年極めて高い水ストレスに直面しており、再生可能な淡水供給の80%以上を消費している。季節的なストレスまで含めるとその数は倍増する。約40億人――世界人口の半数――が年間少なくとも1カ月間の水ストレスを経験している。WHO/UNICEF JMP 2025報告はインフラの側面を加える。21億人が依然として安全に管理された飲料水を利用できず、うち1億600万人が未処理の地表水から直接飲んでいる。残りの成人寿命59年間にわたり、ストレスを受ける人口が2050年までに50%から約60%に増加するとの予測を踏まえると、無作為に選ばれた世界の成人が少なくとも1回の深刻な水不足エピソード――配給制、長期的な供給途絶、急性の不足――を経験する確率はおよそ5分の2となる。これは自然災害を経験する生涯確率とほぼ同等であり、気候変動による死亡の約80倍の確率である。

認知のギャップは緩慢に進行するリスクに対する通常の方向に走る。ロンドン、ストックホルム、トロントの住民は「水不足」をケープタウンやチェンナイに関するニュースとして処理しており、個人的な確率としては捉えていない。彼ら個人にとってはこれは非合理ではない――彼らのインフラと気候は深刻な不足を本当に起こりにくくしている――しかし、リスクに最も晒されていない人々の声が支配するグローバルな議論を生み出す。深刻な不足を経験する可能性が最も高い人々は、英語圏のリスク認知調査に登場する可能性が最も低い。一方で、水不足を「2050年の問題」として枠組みすることは、20億人にとってこれが2026年の問題であり、毎年繰り返され、配給、行列、煮沸という日常のルーティンにすでに組み込まれているという事実を覆い隠している。

世界平均はほぼ全確率空間にわたるばらつきを隠している。バーレーン、クウェート、エジプトの住民は深刻な水ストレスへの生涯暴露がほぼ確実である。ノルウェーやカナダの住民はゼロと区別がつかない確率に直面する。米国南西部は不安定な中間に位置している。コロラド川流域のストレス、オガララ帯水層の枯渇、フェニックスやラスベガスの急速な人口増加が、この地域を北米の他地域よりも地中海ヨーロッパに近い軌道に乗せている。地下水の枯渇――地表水ストレスモデルでは十分に捕捉されていない――は未知数である。インドのパンジャブとパキスタンのインダス流域は数世紀ではなく数十年以内に厳しい物理的限界に達する速度で帯水層を汲み上げている。淡水化が対抗手段であり、湾岸諸国で急速に拡大しコスト競争力も増しているが、最も脆弱な人々が通常持たないエネルギー、資本、沿岸へのアクセスを必要とする。

関連する豆知識

約40億人が年に少なくとも1か月は水ストレスを経験し、世界人口の4分の1を抱える25か国が極めて高い水ストレスに直面している。水の安全な地域に住む人々は、自分の個人的リスクをほぼゼロと見なしている。

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] World Resources Institute — 25 Countries, Housing One-Quarter of the Population, Face Extremely High Water Stress 検証済み
    25 Countries, Housing One-Quarter of the Population, Face Extremely High Water Stress
    統計値
    25 countries face extremely high water stress annually, using over 80% of renewable water supply; 4 billion people experience water stress at least 1 month/year; an additional 1 billion projected to live with extremely high water stress by 2050
    抜粋
    “"25 countries — housing one-quarter of the world's population — face extremely high water stress each year, regularly using up almost their entire available water supply. And at least 50% of the world's population — around 4 billion people — live under highly water-stressed conditions for at least one month of the year." ”
    出典データ
    2023-08-16
    アクセス日
    2026-04-26 · 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
    WRI Aqueduct 4.0 provides the structural baseline for this entry. The "extremely high water stress" threshold (>80% of renewable supply consumed) identifies populations where demand-supply imbalance makes acute shortage episodes structurally likely. The 25% figure (approximately 2 billion people) represents the population in countries where the annual average already exceeds this threshold. The broader 4 billion / 50% figure captures seasonal stress. The entry uses the 25% extremely-high-stress population as the primary anchor for severe-episode exposure, then adjusts upward over the 59-year horizon to account for WRI's projection that an additional 1 billion people will live with extremely high water stress by 2050 under moderate scenarios. Note: the native numerator/denominator (2B/8B) represents the population in extremely-high-stress countries, not the annual severe-episode rate. The lifetime calculation uses a derived annual severe-episode rate of ~0.9% (see normalized assumptions).
  2. [2] World Health Organization / UNICEF — 1 in 4 people globally still lack access to safe drinking water — WHO, UNICEF 検証済み
    1 in 4 people globally still lack access to safe drinking water — WHO, UNICEF
    統計値
    2.1 billion people (26% of global population) lack safely managed drinking water as of 2024; 106 million drink from untreated surface sources
    抜粋
    “"Despite gains since 2015, 1 in 4 — or 2.1 billion people globally — still lack access to safely managed drinking water, including 106 million who drink directly from untreated surface sources." ”
    出典データ
    2025-08-26
    アクセス日
    2026-04-26 · 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 JMP 2025 report provides the demand-side complement to WRI's supply-side stress data. The 2.1 billion figure captures people who lack reliably safe water services — a broader category than acute scarcity but strongly correlated with vulnerability to shortage episodes. The 106 million using untreated surface water represent the most extreme end of the spectrum. These figures inform the regional breakdown and confirm that the entry's central estimate is not driven solely by supply-side stress metrics but also by infrastructure and access deficits that amplify vulnerability to scarcity events.
  3. [3] Nature Communications — Future global urban water scarcity and potential solutions
    Future global urban water scarcity and potential solutions
    統計値
    Global urban population facing water scarcity projected to increase from 933 million (2016) to 1.7-2.4 billion (2050); number of large cities exposed to water scarcity projected to increase from 193 to 284
    抜粋
    “"The global urban population facing water scarcity is projected to double from 933 million (one third of the global urban population) in 2016 to 1.693–2.373 billion (one third to nearly half of the global urban population) in 2050." ”
    出典データ
    2021-08-03
    アクセス日
    2026-04-26 · アーカイブ版
    計算過程
    He et al. (2021) provides the forward projection that anchors the entry's growth trajectory. The doubling of urban water-scarce population from ~1 billion to ~2 billion by 2050 is consistent with WRI's projection that stressed population grows from 50% to ~60% globally. The urban focus is particularly relevant because urban water scarcity manifests as the rationing and supply disruption that the entry defines as "severe" — infrastructure-mediated shortages are more acutely felt than gradual agricultural stress. The 2050 projection under SSP2-RCP6.0 (moderate scenario) was used to calibrate the mid-horizon annual probability increase in the normalized calculation.
  4. [4] Lincoln Institute of Land Policy — Data Drain: The Land and Water Impacts of the AI Boom 検証済み
    Data Drain: The Land and Water Impacts of the AI Boom
    統計値
    Per-facility data-center water use is hard to confirm because companies are less than forthcoming about consumption; a single Meta facility in Newton County, Georgia uses 500,000 gallons per day, and Texas data centers are projected to use 49 billion gallons in 2025 rising to 399 billion by 2030
    抜粋
    “"It can be hard to confirm specific data about data centers" because of proprietary concerns and potential backlash, with companies "less than forthcoming about how much water their data centers consume." A Meta facility in Newton County, Georgia uses "500,000 gallons of water per day." ”
    出典データ
    2025-10-17
    アクセス日
    2026-06-14 · 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 documents the AI data-center water-drawdown vector noted in the caveats and intentionally does NOT alter the headline number. Aggregate sectoral figures are well-reported (US data centers consumed roughly 17.5 billion gallons in 2023 per IEEE Spectrum), but per-community attribution — tying a specific town's rationing or supply disruption to a specific facility — is contested and opaque, because operators do not transparently report facility-level municipal draw. The vector is therefore treated as a no-reliable-estimate causal driver layered on top of the existing supply-stress and access-deficit baseline, not as an independent probability input. It is cited to make the contested attribution explicit, per the trust-stack rule against fabricating a number where evidence is weak.

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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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