AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「チェリーブロッサム」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、「チェリーブロッサム」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5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、「派生ユニットとしての柔軟性と継承性」

チェリーブロッサムは、仮面女子の派生ユニットとして誕生した経緯を持ち、その**柔軟な構成と運用方針**は解散リスクの抑制に寄与しています。メンバーの加入・卒業を前提とした設計は、アイドルのライフサイクルに柔軟に対応でき、たとえ主要メンバーが抜けても、ユニットそのものが存続する「仕組み」が整えられています。

また、アリスプロジェクトは秋葉原を拠点に、劇場型常設ライブのノウハウや設備を有しており、所属ユニット間でのメンバー移動や再編成が可能です。これは、**所属メンバーのリソースを有機的に再分配できる運営体制**を意味し、リスク分散の構造的な強みと言えるでしょう。

加えて、和風要素（阿波踊り、法被スタイル、夏祭り演出など）を活かした唯一無二のステージは、フェスや地方イベントなどとの親和性が高く、年間を通じたライブ需要の確保に強みがあります。この**季節型のライブ回遊性**は、細く長く活動を維持する上での実務的支柱となっており、グラフ上では解散リスクが高まる兆しがあっても、「持ちこたえる力」を蓄えている理由のひとつと考えられます。

■　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、「実質的なソロ活動状態とコンテンツ鮮度の消失」

一方で、AIが2028年5月を「解散リスクのピーク」と予測した背景には、**実質的なソロ活動状態への移行と、それに伴う新規性の欠如**があります。現在、グループの表立った活動は橋本友梨英1人によって支えられており、名目上の“ユニット”が、実態としては“ソロパフォーマー”となっている点が大きな懸念材料です。

グループアイドルとしての魅力の多くは「チームでの連携」「成長物語」「相互化学反応」にあります。しかし、それが機能しない構造になって久しく、活動スタイルが固定化されたまま時間が経過することで、**ファン層の入れ替えも進まず、検索トレンドも低空飛行が続いています**。

また、新曲リリースや外部コラボレーションの発表が減少している現状では、話題性の創出も困難です。定期ライブがあっても、それが既存ファンの維持以上の“攻め”に転じられなければ、グループ運営としての収益性や将来性に疑問符がつきます。こうした「停滞→縮小→自然消滅」のシナリオをAIは察知し、**終末点として2028年5月を割り出した可能性が高い**です。

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

Wikipedia「チェリーブロッサム (アイドルグループ)」  
  https://ja.wikipedia.org/wiki/チェリーブロッサム_(アイドルグループ)
アリスプロジェクト公式ブログ  
  https://ameblo.jp/alicekusanagi

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/

タイトルとURLをコピーしました