AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「ナナランド」の解散時期予測と要因の考察！

AI予測結果

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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、「ナナランド」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6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、「独自世界観の確立とファンとの継続的接点」

ナナランドは、2017年の結成当初より“ナナランド王国の魔法使い”という独自の世界観を軸に活動を展開し、他のグループと一線を画すブランド価値を築いてきました。このような明確なコンセプトは、楽曲・ビジュアル・ライブ演出・SNS戦略において統一感を持たせ、ファンにとって“物語に参加する”という体験価値を提供することに成功しました。その結果として形成されたファンコミュニティはコアな支持を持ち、メンバーの卒業・加入が繰り返されてもある程度の結束力を維持する要因となりました。

また、Excelデータ上において2021年〜2023年初頭までは比較的リスクスコアが低下傾向にあり、この時期にSNSでの拡散力やライブ動員力が一定の安定を示していたことと一致します。さらに、リアルイベントに加え、YouTube配信・SNSでの動画投稿など、オンラインとオフラインの両面でファン接点を確保していたことは、ファンのロイヤルティを高める効果をもたらしました。

特筆すべきは、メンバーのキャラクター性や衣装、MC内容に至るまで“ナナランドらしさ”を徹底して表現していた点です。こうした一貫性のある演出はファンにとって“推し続ける理由”を提供し、グループの存続性を高める大きな力となっていました。AI予測において、2024年頃までのリスクスコアが抑制されていたのは、これら戦略が成功していたことを裏付けています。

■　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、「キャリア選択による集団卒業と市場変化への適応遅れ」

2025年春に予定されているナナランドの全メンバー卒業および現体制終了の発表は、アイドル活動の“ライフサイクル”が限界に近づいていたことを物語っています。Web上で公開された運営の声明によれば、今回の決断は「メンバーそれぞれの夢を尊重する」ための選択であり、逆に言えばグループ活動だけでは今後の個人キャリアを十分に支えられないという現実があったと推察されます。

AIによる解散リスクの予測グラフでも、2023年後半から2025年にかけてリスクスコアが再上昇しており、これは検索トレンドの減少、メディア露出の減退、新規ファン獲得の停滞など、複数の負のシグナルが重なった結果と考えられます。また、Excelデータに見られるように2022年以降の平均年齢上昇（現在24歳）も、アイドルとしての“旬”を超え始めているとみなされやすく、将来の方向転換や卒業を促す要因として機能します。

加えて、ナナランドの持つファンタジックな世界観は強みである反面、2020年代後半の“リアリティ志向”や“Z世代中心のSNSバズ路線”との親和性がやや乏しくなりつつありました。結果として、ブレイクの再点火が難しい局面に入り、内部でも「次の成長曲線が見えにくい」という空気感が漂っていた可能性が高いです。これらの要素が複合的に作用し、AIモデルが2026年5月を“形式的な最終局面”としてリスクピークに設定したと考えられます。

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

ナナランド卒業発表：https://idol-report.com/2024/05/13/nanaland-graduation-of-all-members-and-termination-of-the-current-organization-by-spring-2025.html
ナナランド - Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/ナナランド

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/