「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、「SUPER☆GiRLS」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「2027年6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方向で影響が大きい要素は、「大手事務所の強力なサポートと長期活動によるブランド確立」
SUPER☆GiRLSの解散リスクを下げる要素として最も注目すべきは、**大手事務所エイベックス・マネジメントによる強力なサポートと、長年の活動によって確立されたブランド力**です。2010年に結成された本グループは、アイドル戦国時代と呼ばれる厳しい時期を乗り越え、14年以上もの長期にわたり活動を続けてきました。その間、何度もメンバーの卒業と加入を重ねながらも、解散することなく存続している点は、運営力と戦略の賜物と言えるでしょう。
まず、エイベックスという大手芸能事務所のバックアップは、音楽リリースやライブだけにとどまらず、テレビや舞台、雑誌といった多岐にわたるメディア露出の面でも大きなアドバンテージとなっています。特に、メンバーが個人で様々なメディアに出演し、グループ活動とソロ活動の両軸を展開するスタイルは、グループ全体の知名度と安定感を支える重要なポイントです。
また、平均年齢19歳という若いメンバー構成は、常にフレッシュさを保つ戦略の表れでもあり、若年層を中心としたファン層の維持・拡大につながっています。これは代謝を前提としたグループ運営方針とも言え、メンバーの入れ替わりを前提にしつつブランドを維持するモデルが機能していることを示しています。
このように、長年の活動で培われたネームバリュー、エイベックスの安定した運営力、若さを維持するメンバー構成、そしてグループと個人の両面での活動という複合的な要素が組み合わさることで、SUPER☆GiRLSの解散リスクは比較的低く抑えられていると考えられます。
■ テーマ2:解散リスクを高める方向で影響が大きい要素は、「長寿グループ特有のアイデンティティ希薄化と存在感の低下」
一方で、SUPER☆GiRLSが直面している解散リスクを高める要素も明確に存在しています。それは、**結成からの長い活動歴と、メンバー入れ替えによるグループアイデンティティの希薄化、そして世間的な存在感の低下**です。2010年のデビュー以来、数多くのメンバー卒業と新加入を繰り返してきたことで、初期のファンが持っていた“グループの象徴的なイメージ”は徐々に薄れつつあります。
特にアイドル界は常に新しいグループやトレンドが生まれる競争の激しい市場であり、長期活動グループは「新鮮さ」を保つことが困難になる傾向があります。SUPER☆GiRLSも例外ではなく、かつてはアイドル戦国時代を代表するグループの一つとして注目を集めていましたが、近年はメディア露出や楽曲の話題性が以前ほど高くないのが現状です。
また、平均年齢を19歳程度に保ちながらも、結成15年目というグループの歴史との間にギャップが生じており、これがターゲット層やマーケティングの難しさを生んでいます。新規ファンの獲得と古参ファンの維持の両立は非常に難しく、結果としてファン層の流動化が進み、支持基盤が不安定になる恐れがあります。
AIによる解散リスクが最も高いとされる2027年6月という時期は、結成からちょうど17年目を迎える節目の年にあたります。この頃にはメンバーの世代交代も進み、運営やファンの間で「このまま続ける意味」や「新しい価値を生み出せるか」が再度問われるフェーズに入ると考えられます。以上のようなブランド摩耗、ターゲット層の変化、メディア露出減少という要素が重なることで、SUPER☆GiRLSの解散リスクは今後数年で確実に高まる可能性があります。
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。
- 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)
- 指示文
- ChatGPTに直接入力した指示文
※下記URLからダウンロード可能です
資料ダウンロード – Liberty Naition
- ChatGPTに直接入力した指示文
■データソース
SUPER☆GiRLS 公式サイト:https://supergirls.jp
Wikipedia:https://ja.wikipedia.org/wiki/SUPER☆GiRLS
エイベックス・マネジメント:https://avex-management.jp
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/