AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「わーすた」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、「わーすた」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「2032年3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、「安定した所属事務所と長期活動によるファン層の定着」

わーすたが解散リスクを抑えられている最も大きな理由は、**安定した所属事務所の支援と長期間にわたる活動実績によるファン層の厚み**にあります。2015年の結成以来、エイベックス・マネジメントという大手事務所に所属していることで、ライブ・メディア露出・イベント運営・楽曲制作といった活動が一貫して行われ、運営上のブレが少ないことは非常に大きな安定要素です。特にコロナ禍以降、多くの中小規模アイドルが活動休止や解散に追い込まれた中でも、わーすたは活動を継続し、ファンとの接点を維持してきました。

また、約9年にわたる活動を通じて築き上げた**固定ファン層の存在**も重要です。ライブやイベントに加え、SNSやYouTube、オンライン配信などを活用した日常的なファンとのコミュニケーションは、ファンの忠誠度（ロイヤルティ）を高め、解散リスクを低減する大きな力となっています。特にファンとの距離感を大切にする姿勢は、メンバーとファンの関係をより強固なものにし、サポート意識の高いファンが長期的に残りやすい環境を生み出しています。

さらに、平均年齢が24歳を超えているにもかかわらず、メンバー全員が高いモチベーションを維持し、グループ活動に意欲的である点もプラス要素です。長寿グループになるほどメンバーの卒業やモチベーション低下が課題となりますが、わーすたはこの点をクリアし、キャリアの充実と共に安定した活動を続けています。このように、事務所の支援、ファン層の定着、メンバーの意欲という三位一体の要素が解散リスクを大きく下げ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、「メンバーの年齢上昇とライフステージ変化による継続困難のリスク」

一方で、わーすたが今後解散リスクを高める可能性がある要素としては、**メンバーの年齢上昇とそれに伴うライフステージの変化**が最も大きな懸念事項です。2024年時点でメンバーの平均年齢は24.25歳となっており、デビュー時と比較して明らかに年齢層が上がっています。これは一般的な女性アイドルグループにおいて、活動の節目や卒業が意識されやすくなるタイミングです。

アイドル活動を長期間続けていく中で、メンバー個人のライフプランは大きく変化していきます。結婚や出産、または芸能以外のキャリアへの転身といった選択肢が現実的になる年齢であり、これまでとは異なる人生の優先順位がメンバー内に生まれてくる可能性は否定できません。特にグループ全体の平均年齢が高くなることで、単純な若手アイドルとしてのマーケティングが難しくなり、ファン層の高齢化と新規ファン獲得の難しさが同時に顕在化することになります。

加えて、長寿グループ特有の課題として、「次の展開をどうするのか」という方向性の問題もあります。9年以上の活動を経て、すでにグループとして一定の成果や実績を残している中で、これからどのような目標を掲げて活動を続けるのかという点は、運営にとってもメンバーにとっても非常に大きなテーマです。目標を失ったまま活動を続けることはモチベーションの低下やグループの停滞につながり、最終的には活動停止や解散という判断を招くリスクにもなります。

AIが2032年3月を解散リスクのピークと予測している背景には、こうした年齢的・キャリア的な節目が重なるタイミングであることが大きく関係していると考えられます。したがって、わーすたの今後の継続には、メンバーの将来ビジョンとグループ活動の両立が鍵を握ることになるでしょう。

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

わーすた公式サイト：https://wa-suta.world/
Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/わーすた

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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