AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「SAY-LA」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、「SAY-LA」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7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、「長期活動による安定したファンダムとライブ動員力」

SAY-LAの最大の強みは、2014年から継続して活動してきたという「長期運営の安定性」にあります。2025年時点で活動歴は約10年となり、この期間中に数多くのメンバー変遷やシーンのトレンド変化があったにも関わらず、グループが解散することなく維持されている事実は、内部運営のマネジメントが機能していることを強く示唆しています。加えて、年齢上昇とともにメンバー個人の魅力も成熟し、単なる“若さ”だけで売るグループとは異なる層のファン層（長期支持者やライト層を含む）を獲得している点も、安定性を高めています。

また、SAY-LAはライブパフォーマンスの評価が高く、アイドルフェスなどの大規模イベントでも着実に動員を維持しています。これは「現場主義」のファンを抱えていることを意味し、SNSトレンドに左右されにくい中堅グループとしての基盤が整っているとも言えます。このようなリアルイベントでの成果は、物販やファンクラブ収益に直結するため、事務所から見ても継続的な価値のあるグループとして位置づけられやすいのです。以上から、仮に検索トレンドが減少しても、コアなファン層に支えられた運営体制が、解散リスクの抑制に大きく貢献し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、「メンバーの高年齢化と後発グループとの競争圧力」

一方で、解散リスクを高めていると考えられる最大の要因は、メンバーの平均年齢が26.5歳に達している点にあります。これはアイドル業界においては比較的高い年齢層であり、新規ファンの獲得やメディアへの露出、若年層との接点において不利に働く可能性があります。とくに、Z世代中心のファンダム文化やTikTokなどを活用したプロモーションが主流となっている現在の市場では、“若さ”や“新しさ”に価値が置かれる傾向が強く、SAY-LAのようなベテラングループが注目を集め続けるのは容易ではありません。

また、2020年代以降、数多くの新興アイドルグループがデビューしており、同事務所内においても後輩グループに力を入れる傾向が強まると、SAY-LAに割かれるリソースや優先順位が低下するリスクがあります。特に「活動10年」を一区切りと考えた場合、メンバー自身の将来（結婚・転職・芸能外キャリアなど）を見据えた選択も現実的となり、自然な流れとして卒業や活動終了が選ばれる可能性も十分にあります。このような年齢的・構造的要因が、AIが2026年7月を“最も危険な月”と判断した根拠となっていると推察されます。

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

活動・年齢・リスクデータ：SAY-LA.xlsx
所属事務所 I-GET 公式サイト：http://iget.get-crazy.jp/
SAY-LA 公式Twitter：https://twitter.com/SAY_LA_info
Web記事：「正統派アイドルを10年貫くSAY-LAが語る“アイドルの使命”」など

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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