AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「AMEFURASSHI」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、「AMEFURASSHI」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「2030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、「高いライブパフォーマンス力と自主性を重視した活動スタイル」

AMEFURASSHIの解散リスクを抑える要因として最も大きいのは、メンバーが誇る**ライブパフォーマンスの高さ**と、グループ全体の活動スタイルにおける**自主性の強さ**です。2018年の結成以降、同グループは全国各地のライブハウスや大型フェスなど、現場での活動を中心に着実に実績を積み重ねてきました。単にビジュアルや楽曲だけに頼るのではなく、観客を巻き込む体験型のライブを武器にコアファンを獲得。リリース作品がトレンドチャート上位に常駐するほどの大ヒットとは言い難いものの、現場主義に根差した安定した支持はグループ継続の大きな支えとなっています。

また、メンバーは公式SNSの運用やYouTube等での情報発信を積極的に行っており、グループ活動におけるプロデュース力と主体性を兼ね備えています。スターダストプロモーションという大手事務所に所属しながらも、事務所の全面依存型ではなく、メンバー主導型の戦略を採用していることが、グループの柔軟さと寿命を伸ばしているポイントです。これまで多くのグループが事務所主導の施策に頼り、変化に対応できず解散したケースがある中で、AMEFURASSHIはメンバー自身の努力と創意工夫が安定活動の原動力になっています。

こうした理由から、グループはAIのリスク分析上でも、短期的な急激解散リスクは低い状況にあり、2030年前後という中長期的な課題フェーズまで安定運営が続くと考えられます。

■　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、「メディア露出の限定とグループ外活動による分散化」

対照的に、AMEFURASSHIの将来的な解散リスクを高める要素は、活動の中心が**ライブ・音楽活動に限定されていることによる新規ファン獲得の難しさ**、および**メンバー間の活動意識の乖離**にあります。スターダスト系グループとしては珍しく、全国ネットの音楽番組やバラエティ番組への出演機会が限られており、現場やSNSを中心としたファン拡充に依存している現状があります。これは既存ファンとの関係性を深めるには有効ですが、グループの知名度や人気を爆発的に広げるには不十分な戦略であり、現実的に競争激化するアイドルシーンではリスクファクターとなります。

また、近年ではメンバーの個人活動が目立ち始め、女優業やモデル、ソロ音楽活動といったグループ外でのキャリア形成が進行しています。これは個々の成長という面では非常にポジティブですが、同時にグループ活動への集中度の低下やメンバー間での目標意識のズレが生まれやすくなるリスクも孕んでいます。現時点ではバランスを保っているものの、主要メンバーの卒業や活動方針の違いが表面化すれば、一気に解散ムードが強まる可能性も考えられます。

AIの分析でも、2023年頃からリスクスコアが緩やかに上昇し始め、2030年前後にピークを迎えると予測されているのは、こうした活動分散・新規獲得難といった中長期的課題が本格化するタイミングと一致しています。グループがこの時期を乗り越えられるかは、今後の活動設計とメンバー同士の意識共有にかかってい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

AMEFURASSHI公式サイト：
AMEFURASSHI OFFICIAL SITE
スターダストプロモーション「STARDUST planet」所属のガールズ・グループ「AMEFURASSHI」のオフィシャルサイト。
amefurasshi.jp
(https://www.amefurashi.jp/)
Wikipedia（AMEFURASSHI）：
AMEFURASSHI - Wikipedia
ja.wikipedia.org
(https://ja.wikipedia.org/wiki/AMEFURASSHI)
スターダストプロモーション公式サイト：
【公式】スターダストプロモーション
株式会社スターダストプロモーション（Stardust Promotion）のオフィシャルサイトです。 タレント・アーティストのプロモーションをはじめ、映像・音楽・グッズ制作など多角的かつ広域にわたったクリエイティブ活動に取り組んでいます。 東京のほか、大阪、仙台、名古屋、福岡、沖縄に営業所を持ち、総勢1000人を超える...
www.stardust.co.jp
(https://www.stardust.co.jp/)
X（旧Twitter）公式アカウント：
https://x.com/amefurashi
x.com
(https://x.com/amefurashi)

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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