AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「CUBΣLIC」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、「CUBΣLIC」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1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要素

CUBΣLICの解散リスクを下げる要素として、まず挙げられるのは新体制へのスムーズな移行と積極的な活動展開です。2024年6月に新メンバー3名を迎え、5人体制となったCUBΣLICは、同月30日に新体制お披露目公演『RΣBOOT』を開催し、新曲「ウェザー・リポート」を配信リリースするなど、迅速に新たなスタートを切りました。  ([【独占コメントあり】アイドルグループ「CUBΣLIC」新体制が始動！― スポニチ Sponichi Annex 芸能](https://www.sponichi.co.jp/entertainment/news/2024/06/27/kiji/20240627b00041000035000c.html?utm_source=chatgpt.com))

また、2025年2月には新体制初のEP『シュガビタ』をリリースし、音楽活動も精力的に行っています。さらに、メンバー個々の活動も活発で、倉瀬あすかの生誕祭『拝啓、2年前の私へ』が2025年4月に開催されるなど、ファンとの交流を大切にしています。  ([CUBΣLIC (@cubelic_hvt) / X](https://twitter.com/cubelic_hvt?utm_source=chatgpt.com))

これらの活動は、ファンの支持を維持・拡大し、グループの安定性を高める要因となっています。また、公式X（旧Twitter）アカウントでの情報発信も積極的に行われており、ファンとのコミュニケーションを重視する姿勢が伺えます。 

このように、新体制への迅速な移行、積極的な音楽活動、メンバー個々のイベント開催、そしてファンとの密なコミュニケーションが、CUBΣLICの解散リスクを下げる要素として機能しています。

■　テーマ２：解散リスクを高める要素

一方で、CUBΣLICの解散リスクを高める要素としては、頻繁なメンバーの入れ替えと、それに伴うグループの不安定さが挙げられます。2024年3月には人気メンバーの月嶋なるが卒業し、同年6月には新メンバー3名が加入するなど、短期間での大きな人員変動がありました。 

このようなメンバーの入れ替えは、既存のファンにとってグループの方向性やアイデンティティに対する不安を抱かせる要因となり得ます。また、新メンバーがグループに馴染むまでには時間がかかる場合もあり、その間にファンの支持が減少するリスクも考えられます。

さらに、CUBΣLICはインディーズグループであり、メジャーグループと比べて資金面やプロモーション面での制約があることも、解散リスクを高める要因となります。特に、ライブやイベントの動員数が期待を下回る場合、運営側がグループの継続に慎重になる可能性も否定できません。

また、音楽業界全体の競争が激化している中で、CUBΣLICが独自のポジションを確立し続けることは容易ではありません。新体制での活動が軌道に乗らない場合、人気の低迷や運営コストとの兼ね合いから解散判断が下される可能性も現実的です。

このように、頻繁なメンバーの入れ替え、インディーズグループとしての制約、音楽業界の競争激化などが、CUBΣLICの解散リスクを高める要素として存在しています。

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

CUBΣLIC公式サイト： ([CUBΣLIC - harvest Official Site](https://www.hvt-inc.com/cubelic/?utm_source=chatgpt.com))
スポニチアネックス： ([CUBΣLIC - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/CUB%CE%A3LIC?utm_source=chatgpt.com))
アイドルレポート： ([CUBΣLIC 新メンバー加入。2024年6月30日に新メンバーお披露目](https://idol-report.com/2024/06/16/cubelic-new-members-joined-new-members-unveiled-on-30-june-2024.html?utm_source=chatgpt.com))
CUBΣLIC公式X（旧Twitter）： ([CUBΣLIC (@cubelic_hvt) / X](https://twitter.com/cubelic_hvt?utm_source=chatgpt.com))

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/