AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「MyDearDarlin’」の解散時期予測と要因の考察！

AI予測結果

「Everyday-AI 」は、AIと日常の交差点

本サイト は、AIやデータの世界をより身近に感じられる視点で紹介するメディアです。
専門的な話ばかりでなく、ちょっと立ち止まって「へえ、そんなこともできるんだ」と思えるような気づきや、毎日の生活や会話の中で自然とAIの話題が入り込んでくるようなきっかけを、お届けしていきたいと思います。

「アイドルの運命予測AI」企画と本記事について

配信を追い、SNSで応援し、現場に通い、たくさんのグッズを買う。
今日も推しを全力で支えるファンの熱量は、まさに“魂”そのものに見えます。
けれど、ふとよぎるのはーー
「全力で時間やお金を注いだ推しも、いつか必ず終わりがあるという現実がむなしくならないのか？」
「もし、終わりのタイミングが予測できて、推しが近い将来に活動を終える可能性が高いと知ったら、ファンは同じ熱量でいることができるのか？」
という疑問です。

活動休止やグループ解散の発表はいつも突然のように見えますが、本当はその前に何かしらの“兆し”があると考え、データを基にした予測を試してみたくなりました。

ただ、このテーマに真正面から向き合おうとすると、どうしても人の主観が入り込んでしまいます。特にファンであればあるほど、冷静な判断は難しくなり、意見も大きく分かれます。
だからこそ本企画では、
あえて、人間の意見や感情を一切挟まず、生成AIを含む複数のAI技術だけで、
アイドルグループを対象とした「解散時期の予測」と「解散に影響を与える要因の考察」に挑戦してみました。

さらに視点を広げれば、
「参考データの収集⇒解散時期予測・要因考察⇒結果を紹介する記事の作成」の流れすべてを自動化することも可能だと考えられます。
その第一歩として本記事では、上記の流れの中でも定型化しづらく人のバイアスがかかりやすい、解散時期予測・要因考察の部分をAIを活用し自動化した結果をご紹介します。

AI出力結果

今回対象とするグループは、「MyDearDarlin’」です！

「解散時期の予測」のAI出力結果

■　解散する可能性が最も高い時期は「2026年7月」

※AI予測結果はあくまで可能性です。

「解散に影響を与える要因の考察」のAI出力結果

■　テーマ１：解散リスクを下げる要素は、「姉妹グループとの連携による安定供給と育成モデルの確立」

MyDearDarlin'が他の独立系アイドルグループと一線を画すのは、FES☆TIVEの公式姉妹グループという明確な立場と支援体制にあります。RIZEプロダクションが複数グループを擁する中で、相互にバックアップし合える構造は、アイドルグループにとって非常に貴重な安定装置となります。活動が伸び悩んだ際にも、他グループとの合同イベントやコラボ企画で再注目を狙えること、スタッフや楽曲提供陣の継続的な支援が得られることなど、アイドルが途中で「干される」リスクが低いのです。
また、姉妹グループ同士での人材流動や活動ノウハウの共有により、新メンバーの教育体制やライブ運営力も高まります。これは「初期のトラブルを減らし、現場経験を積ませる」仕組みとして機能し、安定したパフォーマンスとファンの信頼を生むサイクルに繋がります。AIが2026年をリスクピークと見ている背景には、結成からの経過年数による停滞があると想定されますが、この姉妹グループ連携による「停滞しにくい設計」は、その波を乗り越える鍵となるでしょう。

■　テーマ２：解散リスクを高める要素は、「独自色の希薄化と飽和市場での埋没リスク」

MyDearDarlin'の最大の課題の一つは、現在のアイドルシーンにおける**“王道路線の飽和”**です。2020年代に入り、王道・清純系を掲げるグループは非常に多く、その中でファンの関心を引き続けるのは至難の業です。姉妹グループとして安定は得られる一方、「FES☆TIVEとの差別化」や「王道以外の強み」が明確に見えなければ、ファン層が広がりにくく、既存ファンも飽きて離脱するリスクがあります。
また、メンバーがSNSで個性を発揮する機会もある一方、グループ全体でのビジョンや物語性（例：長期的な目標、成長ストーリーなど）がやや薄く、**「次の展開が見えにくい」**という声も見受けられます。これは、新規層の獲得や既存ファンの定着にブレーキをかける要因となり得ます。2026年というリスク予測は、デビューから6年目を迎えるタイミングであり、「ブランド力の再定義」が求められる重要な節目であると解釈できます。ここで「もう一段階跳ねる」ための企画や方向転換がなければ、解散リスクは加速するかもしれません。

AI出力のアプローチ

「解散時期の予測」のAI出力のアプローチ

　過去に解散したアイドルグループの特徴や活動期間をAIで分析し、特定のパターンを見出すことで、解散時期を予測するＡＩモデルを作成しました。

■　AIが予測の基にする情報（特徴量）

  • 活動期間データ
    • 活動開始日
    • 活動終了日（過去に解散したグループ）
  • 年齢データ
    • 活動開始時の平均年齢
    • 予測時の平均年齢
  • トレンドデータ
    • 予測時点から直近半年に増減傾向
    • 過去の推移のばらつき（0, 100しか取らないような極端のグループの識別用）
  • その他、Wikipediaから抽出したグループの基本情報

■　グラフの説明

  • 解散リスクポイント： AI分析に基づき、月ごとの解散リスクを示す。ポイントが高いほど、その月に解散する可能性が高いと予測されます。
  • 活動開始月：グループが活動を開始した時期を表すライン。
  • 解散予測月：最も解散リスクが高まる月を示すライン。
  • 検索トレンド：WEB検索数の推移を示す。
  • 予測月：このAI分析を行った時期を示すライン。

「解散に影響を与える要因の考察」のAI出力のアプローチ

■　使用ツール：ChatGPT

■　入力情報

  • ユーザーから提供された情報
    • AI予測結果グラフ　[上記掲載の画像データ]
    • AI予測結果グラフの元データ　[EXCEL]
      (各月の解散リスクポイント、解散するリスクが最も高い時期、過去の検索トレンド値、など)
    • グループの基本情報　[EXCEL]
      (活動開始時期、メンバーの人数・年齢、事務所、など)
  • ChatGPTが自分で調査した情報
    • 最新のWeb情報調査結果（活動状況・メンバー情報・ニュース記事　など）
      ※今回の考察で参考にしたWEB情報は、”データソース”に記載しています。
  • 指示文

■データソース

MyDearDarlin'公式サイト：https://rizepro.net/mydeardarlin/
FES☆TIVE公式サイト：https://rizepro.net/festive/
アイドルシティ：https://idolland.net/mydeardarlin/

ご参考

　上記の予測・分析は、AI含むデータ活用プラットフォーム「LibertyDSP」を使用して実現可能です。 詳細はサービスサイトからご確認ください。
サービスサイト：https://www.liberty-nation.com/product/

タイトルとURLをコピーしました