AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「仮面女子」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、「仮面女子」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11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、「独自の劇場と地場定着による運営安定性」

仮面女子の最大の強みは、専用の常設劇場を中心にした**“地場密着型”の活動モデル**です。2014年から秋葉原に「P.A.R.M.S」という劇場を構え、ほぼ毎日のようにパフォーマンスを行ってきました。この体制は他の多くのアイドルグループと一線を画すもので、ライブ集客の不安定さを最小限に抑える重要な装置となっています。

また、劇場はグッズ販売やファンイベントの主軸にもなり、**物販・入場料・定期券制度など、収益の柱が明確**です。これにより、大手レーベルに頼らずとも一定の財政自立が可能であり、解散の最大原因となる「資金ショート」のリスクを下げています。

さらに、他グループと異なり、メンバー全員が「仮面を着けてパフォーマンスする」というコンセプトの明確さも大きな利点です。視覚的に強い印象を与えるこの演出は、テレビやネット上でも話題性を持ち、**SNS映えするビジュアルコンテンツとしての展開**が可能です。結果的に、検索トレンドが低調な時期であっても、一定の再燃要素を内包しており、AIの解散予測に対して耐性のある構造だと考えられます。

■　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、「過去の全盛期との乖離と“地下”の限界構造」

一方で、仮面女子が抱える最大の課題は、**2016年～2018年の全盛期と比べて現在の熱量が大きく低下している点**です。グラフでも明らかなように、検索トレンドとリスクスコアが2017年前後にピークを迎え、その後は下落傾向にあります。これは、「一度メディア露出で大衆認知を得たグループが、その後リカバリーしきれなかった典型的パターン」とも言えます。

特に、仮面女子は「地下から紅白へ」とまで謳われていた時期もありましたが、その野望が具体的な成果を伴わなかったことで、**活動のスケールが尻すぼみになった印象を持たれやすくなっています**。ファンにとっては「夢の続きが見られない」と感じさせる要因となり、新規ファン層の獲得にも壁が生じています。

さらに、メンバーの卒業・加入が頻繁に起こるグループ構造は、内部の一体感の希薄化や、ファンとの“推し歴”の断絶にもつながります。これは、**中長期的にファン層が定着しにくくなるという構造的リスク**を孕みます。

加えて、「地下最強」という枠組みそのものも、今の時代にはやや陳腐化してきています。かつては“地上アイドルに対抗するスタイル”として光っていましたが、現在はTikTokやYouTubeを主戦場にするアイドルも多く、**プラットフォーム依存を前提にしないモデルが時代遅れになりつつある**という事実も、仮面女子の将来に影を落としています。

こうした複数要因を統合して、AIは2026年11月という時点を「集客力・熱量・構造安定性の低下が交差するタイミング」として予測したと解釈できます。

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

仮面女子公式サイト: https://kamen-joshi.com/
ガルポ！仮面女子インタビュー: https://www.galpo.info/feature/702/list/11209
AWA公式番組リリース: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000003046.000022425.html
Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/仮面女子

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