AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「エムトピ」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、「エムトピ」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「2028年9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：「メンバー主導によるセルフプロデュースとマルチキャリアが生む柔軟性」

エムトピの最大の特徴は、運営主導ではなく**メンバー自身が活動の舵を握るセルフプロデュース型ユニット**であることです。瑞稀ミキによるグループ名やコンセプトの立案、楽曲制作、衣装選び、ライブ演出まですべてがメンバー中心で進められています。この仕組みは、従来のアイドルグループが抱える「運営方針や売上不振による突発的解散」といったリスクを大きく回避する要素になっています。メンバーが主導権を持つことによって、活動ペースや方向性を自分たちで調整しやすく、急激な終焉を迎えにくい構造を生んでいるのです。

また、エムトピのメンバーは全員がソロ活動や他グループとの兼任を行っており、**「グループ単独での浮き沈み＝キャリア全体の危機」ではない**点も見逃せません。仮にグループ活動が一時的に低迷しても、個人活動の成功や他ユニットでの活躍が、グループの生命線を繋ぐ役割を果たします。この“リスク分散型”の活動モデルは、一定以上のファン層を維持しながら細く長く続けることを可能にしています。

さらに、ファンも一般的な「推し活型」よりも「クリエイター・表現者」としてのメンバーを支持する傾向が強く、リリースやライブが不定期であっても離れにくいコミュニティが形成されています。これらのことから、エムトピはアイドル界の典型的な終焉パターン（売上不振 → 活動休止 → 解散）に陥りにくく、「活動の柔軟さ＝解散リスク低下」に直結していると言えるでしょう。

■　テーマ２：解散リスクを高める方向で影響が大きい要素：「シーン内のポジション希薄化と時代適応の難しさによる存在感の低下」

一方で、エムトピが直面している課題は、**アイドルシーンの急速な進化に対して十分に適応できていない点**にあります。2020年代以降のアイドルシーンは、SNSと連動した話題性勝負の時代へと突入しており、解散リスクを高める方向で影響が大きい要素： YouTube・TikTok・インスタライブといったツールを駆使した常時発信が欠かせなくなっています。エムトピのように月1回の定期公演が主軸で、リリースも少なめ、SNS展開も控えめなグループは、どうしても**「いつも目に入る存在」ではなくなりやすい**のが現状です。

加えて、2021〜2022年をピークとした検索トレンドが現在まで下降傾向にあるのも、その象徴です。ライブ動員や音源売上だけでなく、話題性・ネット上での存在感が人気維持の鍵となる現代のシーンにおいて、エムトピは**少しずつ“見えにくい存在”になりつつある**のが事実です。

また、メンバーが個々で他ユニットやソロ活動を行っていることは強みでもありますが、逆にグループとしての一体感やメッセージ性が薄れるという副作用も抱えています。例えば、イベント出演や新譜リリースなどで一貫した「エムトピ」としての方向性や訴求ポイントが打ち出しにくく、**「ソロ活動の集合体」という印象に寄ってしまうリスク**も存在します。

このまま活動の規模・露出・結束力が現状維持またはさらに低下する場合、2028年の結成10周年という区切りは、グループにとって**「そろそろ終わりにしてもいい時期」として自然に意識される可能性**が高くなります。AIが2028年9月を解散リスクのピークと判断した背景には、こうした**「フェードアウト型解散」のシナリオ**が現実味を帯びてきていることが大きく関係していると見られます。

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

[エムトピ Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A8%E3%83%A0%E3%83%88%E3%83%94)
[BARKSニュース](https://www.barks.jp/news/?id=1000121318)
[CDJournal ニュース](https://www.cdjournal.com/main/news/news.php?nno=71175)
[エンタメNEXT インタビュー](https://entamenext.com/articles/detail/1651)

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/