AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「強がりセンセーション」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、「強がりセンセーション」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、「再始動による戦略的なブランド刷新と二度目の熱量構築」

強がりセンセーションが2024年に再始動したことは、単なる再結成ではなく、明確に“新しいグループとしての意味づけ”がなされており、これが解散リスクを大きく下げる要因となっている。まず特筆すべきは、再始動発表からSpotify O-WESTでの復活ライブまでの流れが非常に計画的で、戦略的に注目を集める導線が設計されていた点である。これにより、旧ファンに対しては“待望の復活”として感情的な支持を再燃させ、新規層には“新しいアイドルの誕生”として認知が浸透した。さらに、現在の6名体制は年齢層やキャラクターのバランスがよく、ビジュアル・パフォーマンスの水準も高いことから、再出発後すぐに対バンや定期公演などで一定の成果を挙げている。SNSやYouTubeの運用も洗練されており、旧来の地下アイドル文脈に加えて“次世代感”を含むブランドが再構築されつつある。これらの動きが、AIの予測モデルにおいて「今後数年間は持続的に注目を集められる」という継続性シグナルとして処理されたことが、2028年までリスク上昇が緩やかである一因と考えられる。

■　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、「二度目の構造的課題の再来と業界全体の競争過多」

一方で、強がりセンセーションが再び高い解散リスクに直面する可能性がある最大の理由は、「前回解散の原因となった構造的課題が、今後再燃する可能性がある」点にある。具体的には、2014年の結成から2018年の解散までの4年間、メンバーの入れ替わりと運営方針の不安定さ、資金面での制限が活動継続に影響を与えた。このような課題は、グループが急速に人気を拡大しない限り再び浮上しやすいリスク要素である。再始動から1年以内である現時点ではファンの熱量が高く、初速は順調に見えるが、その“熱狂”が一過性に終わる場合、再び運営リソースや個々のメンバーの将来意欲が低下する可能性がある。また、現在のアイドルシーンは過去以上にレッドオーシャン化が進んでおり、SNSで話題化されるスピードも早く、定期的な話題提供ができないグループは一気に淘汰対象となる。AIの2028年5月という予測は、こうした“初速の次”を乗り越えられなかった場合の失速期としての可能性を示唆していると解釈できる。

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：https://ja.wikipedia.org/wiki/強がりセンセーション
IDOL REPORT：https://idol-report.com/2024/07/17/tsuyogarisensation-activity-resumed-new-members-revealed-debut-on-august-14-2024.html
FreoMotto（運営）：https://freo.co.jp/group/強がりセンセーション

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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