AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「浪江女子発組合」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、「浪江女子発組合」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「2034年4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、「社会的使命性とプロデューサーの継続関与」

浪江女子発組合の最大の強みは、「復興支援」「地域再生」という**社会的使命を背負ったコンセプト**にあります。芸能活動における“目的”が商業的成功だけでないことは、長期的な支持を受けやすく、ファン層も安定しやすい特徴があります。多くのアイドルグループが人気の波に左右される中で、「浪江を応援したい」「応援しているメンバーが地域とともに歩む姿を見たい」という動機によりファンが離れにくい構造となっているのです。

また、ももいろクローバーZの佐々木彩夏が、グループの**プロデューサー兼メンバー**として関与し続けている点も、他にはない安定性の要です。実績ある芸能人が運営に関与していることで、運営方針に一貫性があり、外部からの信頼性も高まっています。佐々木が所属するスターダストプロモーション自体が大手事務所であり、運営資源も潤沢です。

さらに、2023年以降は地方公演に加え、東京・台湾などでもライブ展開を始めており、活動領域を広げています。これにより「地域密着×全国展開」というモデルに発展性が見え始め、グループの寿命を延ばす可能性が高まっています。

このように、「理念の強さ」「大手プロデューサーの関与」「活動展開の拡大」が三位一体となり、AIによる高リスク予測（2034年）に対しても**現在の実情はリスク抑制的に働いている**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、「コンセプトの賞味期限と長期所属による消耗」

一方で、AIが2034年4月を「解散リスクのピーク」と予測した背景には、**コンセプトの停滞リスク**と**メンバーのライフステージ進行**という2点の現実が影を落としています。

浪江女子発組合の持つ「復興支援」というコンセプトは初期には非常に強力でしたが、活動開始から10年以上が経過する2034年には、**社会全体の関心が薄れる可能性**があります。復興フェーズから「常態化した地域支援」へと意味合いが変質すると、グループとしての存在意義やプロモーションメッセージも再定義を迫られる時期に入るでしょう。これは、商業活動の継続性に不確実性をもたらします。

また、2025年時点でメンバーの平均年齢は21.25歳。2034年には30歳に近づくメンバーも多くなり、**個人としてのキャリア形成を模索する時期**と重なります。このタイミングでは、卒業・結婚・転職・学業といった理由でのメンバー流出リスクが急増することが予測されます。特に、芸能界外での人生選択肢が多様化している現代では、10年を超えるアイドル活動を選び続けるメンバーの割合は下がっていくと考えられます。

さらに、アイドル業界全体の供給過多・ファン分散・メディア変化といった**外的要因の変化**も無視できません。浪江女子発組合が差別化を維持できなければ、AIの示す「2034年に向けたリスク上昇」は現実味を帯びてくるでしょう。

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

浪江女子発組合公式サイト：https://www.janamie.com/
Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/浪江女子発組合
スターダストプロモーション：https://www.stardust.co.jp/
THE FIRST TIMES ニュース：https://www.thefirsttimes.jp/news/0000369589/

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