AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「ぴゅあふる」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、「ぴゅあふる」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10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：「長期的な活動実績と安定したファンベース」

ぴゅあふるは2010年12月に活動をスタートし、既に15年近い歴史を持つアイドルグループです。これはアイドル業界では異例の長寿グループと言えるでしょう。多くのアイドルグループが3〜5年のスパンで解散や改編を経験する中で、ぴゅあふるは活動を継続し、一定のファン層を維持してきました。長期活動の安定は、ファンからの信頼や愛着を生むと同時に、運営側にとっても解散を選択しにくくする重要な要素です。また、アリスプロジェクト内の他ユニット（アリス十番、仮面女子など）との兼ね合いやイベント連携も、ぴゅあふる単独では補いきれない面をカバーし、グループ存続の後押しをしています。さらに特徴的なのは、彼女たちのステージングです。ダイブを含むアグレッシブなライブパフォーマンスは、従来のアイドル像を超えた存在感を示し、コアなファン層を形成しています。このような「他のグループとの差別化」による支持は、年齢層が上がってもファン離れを防ぐ一因となり得ます。AIによる解散リスク予測グラフでも、2016年〜2023年頃まではリスクポイントが比較的安定して低水準で推移しており、これらの要素が反映されていると読み取れます。よって、ぴゅあふるにおける解散リスクを下げる最も大きな要因は、この長期活動による「実績」「信頼」「差別化されたファンベース」の存在であると総括できます。

■　テーマ２：解散リスクを高める方向で影響が大きい要素：「メンバー数の減少と平均年齢の上昇」

一方で、AIが2026年10月を「解散リスクピーク」と予測した理由は、現実的な課題に根差しています。まず最大の懸念はメンバー数の減少です。現在の在籍人数は2人と非常に少なく、グループの象徴的な形態を維持するにはギリギリの人数です。人数が少ないことで、ライブやイベントでのパフォーマンスの多様性が失われ、ファンの満足度や新規ファン獲得力が弱まるリスクがあります。さらに深刻なのが、平均年齢の上昇です。デビュー時は13歳だったメンバー平均年齢は、2025年時点で27歳に達しています。アイドル業界において20代後半は、一般的に「次のキャリア」や「卒業」を意識し始める年代であり、本人たちのモチベーションや体力的な課題も無視できません。加えて、最近のWeb情報を見ても、過去に比べ新曲リリースや大規模なプロモーションが減少しており、検索トレンドでも顕著な話題性の低下が見られます。これはファンの関心の維持が難しくなっている証左であり、グループの将来性に不安が生まれやすい状況です。AIはこれらの複合的な要因から、「2026年秋以降は継続が難しくなる可能性が高い」と判断したと考えられます。メンバーの卒業や運営の方針転換がなければ、解散リスクは今後さらに現実味を帯びるでしょう。人数と年齢、この2点は解散リスクを高める極めて重大なファクターといえます。

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

[ぴゅあふる - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88?utm_source=chatgpt.com)
[アリスプロジェクト 楽曲初披露日一覧](https://ameblo.jp/new20170508/entry-12376397069.html?utm_source=chatgpt.com)
[ぴゅあふる - YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PL_KTHW-mlhykN309_MU7nrtu8z16fgxos&utm_source=chatgpt.com)
[ダイブするアイドルぴゅあふる シンデレラ - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=oDlReO3UXzs&utm_source=chatgpt.com)

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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