論文の概要: SSFF: Investigating LLM Predictive Capabilities for Startup Success through a Multi-Agent Framework with Enhanced Explainability and Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19456v2
• Date: Sat, 19 Apr 2025 17:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 15:55:41.381003
• Title: SSFF: Investigating LLM Predictive Capabilities for Startup Success through a Multi-Agent Framework with Enhanced Explainability and Performance
• Title（参考訳）: SSFF: 説明可能性とパフォーマンスを向上したマルチエージェントフレームワークによるスタートアップ成功のためのLLM予測能力の調査
• Authors: Xisen Wang, Yigit Ihlamur, Fuat Alican,
• Abstract要約: スタートアップ成功予測フレームワーク(Startup Success Forecasting Framework)は、ベンチャーキャピタルアナリストの推論をエミュレートする自律システムである。 創業者セグメンテーションを活用することで、L5創業者が率いるスタートアップは、L1創業者が率いるスタートアップの3.79倍の確率で成功する。 我々のフレームワークは予測精度を大幅に向上させ、GPT 4o miniよりも108.3%改善し、GPT 4oより30.8%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM based agents have recently demonstrated strong potential in automating complex tasks, yet accurately predicting startup success remains an open challenge with few benchmarks and tailored frameworks. To address these limitations, we propose the Startup Success Forecasting Framework, an autonomous system that emulates the reasoning of venture capital analysts through a multi agent collaboration model. Our framework integrates traditional machine learning methods such as random forests and neural networks within a retrieval augmented generation framework composed of three interconnected modules: a prediction block, an analysis block, and an external knowledge block. We evaluate our framework and identify three main findings. First, by leveraging founder segmentation, startups led by L5 founders are 3.79 times more likely to succeed than those led by L1 founders. Second, baseline large language models consistently overpredict startup success and struggle under realistic class imbalances largely due to overreliance on founder claims. Third, our framework significantly enhances prediction accuracy, yielding a 108.3 percent relative improvement over GPT 4o mini and a 30.8 percent relative improvement over GPT 4o. These results demonstrate the value of a multi agent approach combined with discriminative machine learning in mitigating the limitations of standard large language model based prediction methods.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントは、最近、複雑なタスクを自動化する強力な可能性を実証しているが、正確にスタートアップの成功を予測することは、ほとんどベンチマークやフレームワークをカスタマイズすることなく、オープンな課題である。 このような制約に対処するため,多エージェントコラボレーションモデルを通じてベンチャーキャピタリストの推論をエミュレートする自律システムであるStartup Success Forecasting Frameworkを提案する。 本フレームワークは,3つの相互接続モジュール(予測ブロック,解析ブロック,外部知識ブロック)から構成される検索強化フレームワークにおいて,ランダムフォレストやニューラルネットワークなどの従来の機械学習手法を統合する。 本フレームワークの評価と3つの主な発見点の同定を行った。 まず、L5のファウンダーが率いるスタートアップは、L1のファウンダーが率いるスタートアップの3.79倍の確率で成功する。 第二に、ベースラインの大規模言語モデルはスタートアップの成功を常に過度に予測し、現実的なクラス不均衡の下で苦戦している。 第3に、我々のフレームワークは予測精度を大幅に向上させ、GPT 4o miniよりも108.3%改善し、GPT 4oより30.8%改善した。 これらの結果は、標準的な大言語モデルに基づく予測手法の限界を緩和する上で、マルチエージェントアプローチと識別機械学習を組み合わせることの価値を示す。

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