AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「いぎなり東北産」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、「いぎなり東北産」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方向で影響が大きい要素は、「ローカルブランド力と長年のファン基盤」

いぎなり東北産の最大の強みは、**「ローカル×長期活動」**という、他アイドルとの差別化が明確なコンセプトです。東北地方に軸足を置いた活動スタイルは、地元メディアや地域イベントとの継続的な関係性を築き、他グループには得られない“地元愛”に基づいた忠誠度の高いファンベースを形成してきました。この「継続的な地場支持」は、解散リスクを下げる最も重要な基盤です。

また、2025年には日本武道館でのワンマンライブという大舞台が控えており、これは事務所側のプロモーション投資と、グループの成長を象徴する大型イベントです。武道館ライブはファンにとって「通過儀礼」であり、グループにとっても精神的・経済的なターニングポイントとなることから、活動意欲やメディア露出が一時的に加速し、リスク低減に寄与します。

さらに、約10年の活動歴を誇るいぎなり東北産は、短命化が進むアイドル業界において異例の長寿グループといえます。これにより、パフォーマンスやMCの完成度が非常に高く、新規ファンの取り込みにも強みを持ちます。若年層アイドルとの差別化戦略として“成熟したライブ力”を武器にできる点も評価に値します。

■　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、「成長限界とメンバーのキャリア転換期の接近」

AIによる予測結果が2027年7月にピークを示している背景には、**複数の構造的な変化が重なって訪れる可能性**が示唆されています。第一に、グループとしての「成長限界」が一因です。日本武道館という大舞台は成功すれば名誉ですが、**アイドルキャリアの「集大成」と捉えられることも多く、その後の活動のモチベーション維持が難しくなるリスク**も孕んでいます。武道館後の活動ビジョンが曖昧であれば、ファンも「ピークを過ぎた」と感じ始める可能性があり、支持離れを招くこともあるのです。

また、平均年齢が21歳を超えており、**大学卒業・社会進出のタイミングと重なることから、個々のメンバーが人生の選択を迫られる時期に突入している点も重要です。**近年では、20代前半での卒業や芸能界引退を選ぶメンバーも多く、いぎなり東北産のように長期間活動しているグループほどこのリスクが顕著になります。

さらに、スターダストプロモーション内でも他のグループ（例：超とき宣、ukka）へのリソース集中が見られる中で、**いぎなり東北産が今後も事務所から十分な支援を受けられるかどうか**も不透明です。特に全国区のテレビ出演や音楽番組への露出が限られている点は、拡大路線において大きな壁となっています。

総じて、「武道館公演後の空白期」「メンバーの年齢構造」「競争環境と事務所方針」などが複合的に絡み、AIが2027年7月を“転機”と見なした根拠となっていると分析できます。

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

いぎなり東北産公式サイト：https://madeintohoku.com/
Wikipedia - いぎなり東北産：https://ja.wikipedia.org/wiki/いぎなり東北産
スターダストプロモーション公式：https://www.stardust.co.jp/talent/starplanet/madeintohoku/
ナタリー記事：https://natalie.mu/music/pp/madeintohoku

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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