AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「Onephony」の解散時期予測と要因の考察！

AI予測結果

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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、「Onephony」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10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、「メンバーの年齢バランスと成長余地の広さ」

Onephonyは、2025年時点でメンバーの平均年齢が21歳強と非常に若く、今後数年のアイドル活動においても現役としての寿命が十分に残されている点が大きな強みです。これは、進学や就職、結婚といったライフイベントによる脱退要因が比較的少なく、当面はフルメンバーでの活動を継続できる可能性が高いことを意味します。加えて、デビューから現在に至るまで大規模なメンバー交代も確認されていない点から、内部の人間関係や組織安定性も保たれていると推測されます。

また、サマリーエンターテインメントは近年急成長している事務所の一つであり、グループ全体に対して比較的長期的視点からマネジメントを行う傾向が見受けられます。Onephonyにおいても、短期的なバズよりは中長期的な育成とファンダム構築を狙っている形跡があり、これが継続的な楽曲リリースやイベント展開に繋がっています。さらに、現在のメンバー構成はパフォーマンス力・ルックス・MC力といった要素でバランスが取れており、誰か一人が抜けても全体が崩壊しにくい“分散型構造”になっている点も安定材料です。これらの点から、AIが予測するリスクピークに対しても、組織的な土台の強さがその回避に寄与する可能性は十分にあると考えられます。

■　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、「初期注目の急落と戦略的広がりの乏しさ」

グラフおよびデータから最も顕著に見られるのは、Onephonyの検索トレンドが**デビュー後しばらく上昇したのち、短期間で大きく落ち込んでいる点**です。これは、「一時的なバズを生んだが、その後の話題継続には至らなかった」ことを示唆しており、SNS時代においては致命的な兆候でもあります。近年のアイドルはSNSや動画コンテンツでの“認知拡大力”が求められるため、継続的なトレンド維持が難しいとファン層の拡大が鈍化し、既存ファンのモチベーションも低下します。

さらに、Onephonyに関する外部メディア露出や、他業界とのコラボレーション、フェス出演などの戦略的施策が現時点では乏しく、いわば「内向きに閉じた活動」に留まっている印象を受けます。これは新規ファンの流入に限界をもたらし、既存ファン頼みの活動が続くことで活動収益が伸び悩み、事務所判断による縮小や打ち切りのリスクを高めます。また、同事務所内で複数グループが並行運用されていることも、一つのプロジェクトに注がれる資源や注目が分散する傾向を助長し、Onephonyが“埋もれる存在”となるリスクを内包しています。これらの要素の複合的な蓄積が、AIによる「2026年10月の解散ピーク」という予測に繋がっていると解釈されます。

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

Onephony公式サイト：https://lit.link/Onephony

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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