AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「櫻坂46」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、「櫻坂46」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「2027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、「ドキュメンタリー性と共感の演出」

櫻坂46の強みは、活動そのものを一種の「物語」として構築し、ファンの共感と没入を引き出す構成にあります。欅坂46からの改名という大きな変化を乗り越えた後も、メンバーの心情や成長の軌跡をドキュメント的に提示することに長けており、特に公式YouTubeチャンネルやライブMC、密着番組などで「今の櫻坂」にしかないリアルを共有しています。

この「ドキュメンタリー性」は単なるパフォーマンスを超えて、ファンにとって心理的な参加を促す効果があります。例えば、センターを務める森田ひかるや山﨑天といったメンバーの内面の葛藤や変化が丁寧に描かれることで、グループとしての「ストーリー」に深みが生まれ、ファンの支持を維持しやすくなります。

こうした「情緒の可視化」によって、活動継続の意義や希望をファン自身が感じ取れる点は、他グループと比べても独自性が高く、離脱防止や中長期的な応援につながります。グループの規模が縮小しても、「物語」を軸に展開する戦略が有効に働けば、活動の持続可能性は十分に保たれると考えられ、これは明確に解散リスクを下げる方向の力として評価できます。

■　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、「グループビジョンの曖昧化と継続的収益の難化」

2027年5月というAIの予測が妥当性を帯びる理由の一つとして、「グループの長期的なビジョンが不透明であること」が挙げられます。櫻坂46は、欅坂46からの改名によって一時的にブランドを再定義したものの、現在は「クールでカッコいい路線」と「感情表現重視の文芸性」など、方向性が曖昧になりつつあります。

近年の楽曲『なぜ 恋をして来なかったんだろう？』や『承認欲求』などは高評価を得ていますが、その都度の作品性に依存する形で、グループ全体としての「未来像」が見えにくくなっているのも事実です。これは、メンバー構成が流動的になっていることと無関係ではなく、センター固定ではないスタイルも一方で「顔の不在」というリスクを孕んでいます。

また、5名体制という小規模運営では、ライブやメディア展開で得られる収益の最大化が難しく、坂道シリーズ全体の経営戦略からも外れやすくなる危険があります。現に、乃木坂46や日向坂46と比べ、CM出演・地上波番組数・企業タイアップ数は限定的であり、運営サイドが「テコ入れすべき優先順位」から下げる可能性も懸念されます。

このように、ビジョンの曖昧さと経済的収益性の低下が重なる局面では、AIの示す2027年のリスクピークというタイミングも現実味を帯びてくると言えるでしょう。

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

櫻坂46公式サイト：https://sakurazaka46.com/
櫻坂46 Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/櫻坂46
最新ニュース記事（音楽ナタリー・日刊スポーツ・モデルプレスなど）
櫻坂46公式YouTube・冠番組『そこ曲がったら、櫻坂？』

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/