AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「Dancing Dolls」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、「Dancing Dolls」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方向で影響が大きい要素は、「潜在的な復帰期待とファンの継続的支持」

Dancing Dollsは、活動初期からSNSやYouTubeを活用し、「踊ってみた文化」の延長線上に位置づけられる存在としてコアなファン層を築いてきました。とりわけ「自分たちで振付をし、投稿する」というスタイルは、2010年代前半のネット文化と非常に親和性が高く、現在でも彼女たちの動画はニコニコ動画やYouTubeで継続的に再生されており、一定の「文化的レガシー」として存在しています。

このような「一度消費されたコンテンツではなく、継続的に再参照されるコンテンツ」としての価値が、ファン層の帰属意識を長期にわたって維持させているのが特徴です。実際、SNS上では「再結成してほしい」「またライブが見たい」といった投稿も断続的に見られ、メンバーのいずれかが復帰意志を表明すれば、即座に話題が再燃するだけの下地が存在します。

また、メジャーデビューを経験していることから、復活の際に業界側からのサポートを得やすい土壌もあります。これらの点から、Dancing Dollsは「正式解散を避けたまま、復活の余地を残すスタイル」によって、AIの算出するリスクを下方修正する力を内在的に持っ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、「実質活動停止状態の長期化とメンバーの非公開化」

Dancing Dollsにおいて最も深刻なリスク要因は、**2015年以降に明確な活動が行われていないこと**に加え、**メンバーの動向が公式に明かされていない状態が続いていること**です。つまり、実態としては「グループは自然消滅しているが、形式的には存続している」という曖昧な状態にあります。

このような“活動実態の不在”は、AIによるリスク予測でも遅延的なピーク（2028年）として表れています。これは、多くのグループが明確な解散日を持たずに放置される傾向があるため、AIモデルが「形式上の最終判断が先送りされる」と推定しているためです。

また、2015年以降の加入メンバー（Miu、Kanon）も含め、ソロ活動やSNS更新などの外部発信がほとんど見られず、グループに対する「見えない化」が進行しています。これはファンの心理的接続を著しく弱めるとともに、「復活の期待を抱くには材料がなさすぎる」という現実を突きつけており、解散リスクを静かに高める大きな要因となっています。

さらに、アイドルシーンそのものが急速に進化し続けているなか、過去のブランドを維持しつづける難易度も上昇しており、「過去に話題になった」だけでは、現代のファン市場において継続的存在とは見なされづらいのが現状です。したがって、活動停止の長期化と情報の欠如が、解散リスクを押し上げる最大の要素であるといえます。

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

Dancing Dolls 旧公式サイト（アーカイブ）：https://www.sonymusic.co.jp/artist/dancingdolls/
Wikipedia（日本語・英語版）：https://ja.wikipedia.org/wiki/Dancing_Dolls
YouTube：Dancing Dolls公式チャンネル、踊ってみた動画（旧作）

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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