AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「新しい学校のリーダーズ」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、「新しい学校のリーダーズ」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8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、「文化的アイコンとしての地位の確立」

「新しい学校のリーダーズ」は、従来の「アイドルグループ」の枠に収まらない、**カルチャー的存在としての確立**が進んでいます。特に2023年のTikTokバズで注目を浴びた『オトナブルー』は、単なる楽曲としてだけでなく「個性の象徴」として広く若年層に受容されました。

彼女たちは「世の中のルールに縛られない」「自分らしくいる」ことをテーマに活動しており、その姿勢はZ世代における共感を呼んでいます。これは、通常の“アイドル消費”とは異なるレイヤーでのファンとの関係性を構築しており、**一時的な人気に左右されにくい土台**となっています。

また、振付・表現・ビジュアル戦略のすべてを自己完結できるチーム体制であることは、他グループと比較して極めて稀有です。外部の作家に依存せず、内発的な創造性を維持できる点は、**持続可能な自己ブランディング**につながります。

さらに、88risingとの提携による海外戦略の成功（アメリカ・アジア各国でのライブ実績やコラボ）が、**国内に依存しない活動展開の幅**を与えています。これは不況・スキャンダル・業界構造の変化などの影響を緩和する構造です。

したがって、「文化的アイコン化」「自立的創作」「多国籍展開」という3つの軸が、彼女たちの活動寿命を大きく引き延ばしていると考えられます。AIのリスクピークが2026年にあるとしても、**現実的には緩やかな継続可能性のほうが高い**と予測されます。

■　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、「メッセージの飽和とプロジェクトフェーズの終焉」

AIが2026年8月という具体的な解散リスクピークを示した要因として、考慮すべきは「表現の飽和」と「活動の一巡感」です。

新しい学校のリーダーズは、「自己表現の自由」「反逆的スタイル」「制服カルチャー」といった要素をもとに活動してきましたが、これらのテーマは既に一定程度社会的に消化されており、**“新しさ”が陳腐化し始めるリスク**が存在します。特に10周年（2025年）という節目を超えると、社会的期待や話題性が薄れ、次のビジョンを明確に提示できなければ、ファン離れやプロジェクトの収束が進む可能性があります。

また、彼女たちは非常に高い身体表現を伴うステージパフォーマンスを継続しており、**身体的・精神的負荷の高い活動を長期間継続する難しさ**もあります。他のアイドルグループのようなメンバー交代・若返り策を取らない限り、継続には限界があるという見方も否定できません。

さらに、88risingとの連携によって海外進出を果たした一方で、**アメリカの音楽マーケットでの持続的成功の難しさ**もあります。一過性の注目に終わった場合、次の展開に困難をきたす恐れがあります。

これらを踏まえると、2026年頃までに現在のフェーズを一旦区切りとし、**「プロジェクトとしての一区切り」や「メンバーのキャリア転換」**が検討されるタイミングが来るのではないかと考えられます。AIがこの時点を高リスクと予測した背景には、こうした“自然な終息”が見え隠れしていると読み取れます。

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。
  • 指示文

■データソース

新しい学校のリーダーズ公式サイト：https://leaders.asobisystem.com
Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/新しい学校のリーダーズ
THE FIRST TIMES、モデルプレス、88risingなどのメディア記事

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/

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