AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「i☆Ris」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、「i☆Ris」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、「“物語の継続性”とファンの世代変遷への適応力」

i☆Risが他のアイドルグループと根本的に異なるのは、「アイドルでありながら声優でもある」という**ダブルアイデンティティ**にあります。この形式は、単なる音楽活動に留まらず、アニメ・ゲームと連動した“物語性”を含んでおり、**ファンが「推し」を育てる・見守る**という文脈が色濃く存在します。

特に2020年代以降、i☆Risのファン層は“若年層”から“社会人層”へとシフトしており、ファン自身も歳を重ねながらグループと歩んでいる点がユニークです。ファンの多くは初期からの「成長物語」に共感し、「終わらせてほしくない」という情動的な結びつきが強く、多少のブランクや構成変更があっても離脱しづらい傾向にあります。**情緒的ロイヤリティ**が高いこの構造は、アイドルグループとして極めて安定的な基盤を形成しているといえるでしょう。

また、ライブパフォーマンスは声優技術と歌唱・ダンスを融合したハイブリッド型で、他のアイドルとは異なる強みがあります。演出の自由度や世界観の広がりも維持されており、今後さらに**アニメやゲーム原作との連動型展開**が進めば、グループの寿命は延びる可能性があります。

したがって、**「長期的な物語を共有してきたファンの定着性」「演出の多様性と創造性」**は、i☆Risの解散リスクを下げる決定的な要素です。

■　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、「節目としての“15周年”とメンバーの人生設計」

AIが2028年5月という具体的な時期に「リスクの最大化」を予測した背景には、明確な**“節目のタイミング”**が存在していると推察されます。i☆Risは2012年デビューであるため、2027〜2028年にかけて**活動15周年**という節目を迎えます。これは多くのユニットにとって方向転換、あるいは終幕を迎えるトリガーとなる重要な時期です。

さらに、メンバーの平均年齢は2025年時点で30.2歳。2028年には全員が30代半ばへと突入することから、**キャリアの転機・人生設計の選択肢が広がる年代**に差し掛かります。これまで「グループ活動と個人活動の両立」が可能だったとしても、結婚・家族・独立といった要因が徐々に“グループ活動”と矛盾を起こしやすくなることは否めません。

また、i☆Risは元々「声優とアイドルの融合」をテーマに掲げていたグループですが、2020年代後半になると**声優市場そのものの変化**が影響を与える可能性があります。VTuberやAI声優の台頭、キャスティングの刷新によって、若手声優の市場競争は過熱しており、ベテラン勢には立ち位置の見直しが迫られています。これにより、グループとしての新しいアニメプロジェクトへの露出が減少し、活動意義の再定義を求められるリスクが存在します。

最後に、「芹澤優の卒業」は単なる一人の脱退ではなく、**“象徴的な節目”としてファンの心理に影を落とした可能性**があります。このような感情的転換点が続くことで、“次は誰か”という不安が蓄積し、ファン心理とメンバー心理の両面で「終わり」が現実味を帯びる――それが、AI予測の核心的根拠といえるのです。

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

i☆Ris公式サイト：https://iris.dive2ent.com
Wikipedia：https://ja.wikipedia.org/wiki/I☆Ris
ORICON NEWS（卒業・周年ライブ・タイアップ）：https://www.oricon.co.jp/prof/573852/

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/