AI予測結果アイドルの将来予測

AIによる「ukka」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、「ukka」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「2031年6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、「新体制での若返りと積極的な活動展開による組織力強化」

ukkaが解散リスクを抑える方向に進んでいる大きな理由のひとつは、2023年の新メンバー加入によって実現した**若返りと組織力強化**です。宮沢友（2009年生）と若菜こはる（2010年生）という非常に若いメンバーが加入したことで、グループの平均年齢が下がり、将来的な長期活動を見据えた体制づくりが進みました。これはアイドルグループとして極めて重要な意味を持ちます。既存ファンが抱く「ukkaは続いていく」という安心感に繋がるだけでなく、若年層の新規ファンの獲得にも大きく貢献するからです。

また、2025年の結成10周年を迎えるにあたり、4月から12月までの長期間にわたって**定期ライブを開催**する計画が発表されています。これは単なる周年イベントにとどまらず、メンバーとファンとの接点を増やし、グループの存在感を継続的に示し続けるという明確な戦略の一部と考えられます。 ([今年は結成10周年、4月から12月まで定期ライブを開催 | ukka「今の ...](https://strmweb.jp/archives/17182/3/?utm_source=chatgpt.com))

さらに、メンバー個々のメディア露出も積極的です。芹澤もあのテレビ出演や葵るりのラジオ番組レギュラー出演は、グループ全体の認知拡大とファン層の拡張に寄与しています。 ([ukka - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/Ukka?utm_source=chatgpt.com))

このように、若返りによる新体制構築、長期間のライブ展開、個人活動の拡充といった複合的な施策によって、ukkaは一定の安定感を得ており、解散リスクを引き下げる重要な要素として機能していると見てよいでしょう。

■　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、「主要メンバー卒業と再構築フェーズによる不安定さ」

ukkaの解散リスクを高める要因として特に注目すべきは、**主要メンバー卒業と再構築フェーズ特有の不安定さ**です。2023年12月にはグループの象徴的存在でありリーダーを務めた川瀬あやめが卒業しました。中心メンバーの卒業はアイドルグループにとって大きな転機であり、ファンの心理的ショックと支持基盤の揺らぎを引き起こしやすい要素です。 ([ukkaインタビュー](https://www.galpo.info/feature/702/list/5829?utm_source=chatgpt.com))

その一方で、新メンバー加入によってグループの再構築が始まったばかりという状況もあります。宮沢友と若菜こはるの加入は前向きな一歩であるものの、既存メンバーとのケミストリーが定着し、新体制がグループの「新たな顔」として認知されるには相応の時間が必要です。ファンにとっては、かつてのukkaらしさが失われるのではないかという不安が生じやすく、一定数の離脱を招くリスクが存在します。

さらに、2025年は10周年という大きな節目であり、これを超えた先のビジョンが見えにくい点も懸念材料です。活動10年を超えると、メンバーのライフステージの変化（進学・就職・芸能外転向など）や卒業志向が現実味を帯びる時期となり、グループ存続への意識が次第に薄れていくケースが多くあります。AIが解散リスクのピークを2028～2029年頃と予測しているのも、こうした「活動の踊り場」と「世代交代の成否」が鍵になることを示唆していると考えられます。

加えて、アイドルシーン全体の競争激化や、メディア露出が安定しない点も無視できません。話題性が薄れれば新規ファンの獲得が難しくなり、グループの勢い低下が解散の現実性を増すリスクへと繋がる恐れがあります。

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

[ukka オフィシャルサイト](https://ukka.tokyo/?utm_source=chatgpt.com)
[スターダストプロモーション公式サイト（ukkaページ）](https://www.stardust.co.jp/talent/starplanet/ukka/?utm_source=chatgpt.com)
[Wikipedia - ukka](https://ja.wikipedia.org/wiki/Ukka?utm_source=chatgpt.com)
[STREAMインタビュー（結成10周年、定期ライブ開催）](https://strmweb.jp/archives/17182/3/?utm_source=chatgpt.com)
[テイチクエンタテインメント（ukka アーティストページ）](https://www.teichiku.co.jp/artist/ukka/?utm_source=chatgpt.com)
[Galpo! 特集インタビュー](https://www.galpo.info/feature/702/list/5829?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/

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