論文の概要: Predicting Business Angel Early-Stage Decision Making Using AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03721v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 17:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.848243
• Title: Predicting Business Angel Early-Stage Decision Making Using AI
• Title（参考訳）: AIによるビジネスエンジェルの早期意思決定予測
• Authors: Yan Katcharovski, Andrew L. Maxwell,
• Abstract要約: ビジネスエンジェルは重要な資金源を提供するが、意思決定は主観的でリソース集約的であることが多い。 このようなツールの1つ、CFA(Critical Factor Assessment)は、意思決定後に評価され、投資家自身の決定よりもはるかに正確であることが判明した。 この研究は、トレーニングされたAIモデルを用いて、導入を妨げる制約を克服できるかどうかを、以前の研究に基づいて調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: External funding is crucial for early-stage ventures, particularly technology startups that require significant R&D investment. Business angels offer a critical source of funding, but their decision-making is often subjective and resource-intensive for both investor and entrepreneur. Much research has investigated this investment process to find the critical factors angels consider. One such tool, the Critical Factor Assessment (CFA), deployed more than 20,000 times by the Canadian Innovation Centre, has been evaluated post-decision and found to be significantly more accurate than investors' own decisions. However, a single CFA analysis requires three trained individuals and several days, limiting its adoption. This study builds on previous work validating the CFA to investigate whether the constraints inhibiting its adoption can be overcome using a trained AI model. In this research, we prompted multiple large language models (LLMs) to assign the eight CFA factors to a dataset of 600 transcribed, unstructured startup pitches seeking business angel funding with known investment outcomes. We then trained and evaluated machine learning classification models using the LLM-generated CFA scores as input features. Our best-performing model demonstrated high predictive accuracy (85.0% for predicting BA deal/no-deal outcomes) and exhibited significant correlation (Spearman's r = 0.896, p-value < 0.001) with conventional human-graded evaluations. The integration of AI-based feature extraction with a structured and validated decision-making framework yielded a scalable, reliable, and less-biased model for evaluating startup pitches, removing the constraints that previously limited adoption.
• Abstract（参考訳）: 外部資金はアーリーステージのベンチャー、特に研究開発に多大な投資を必要とするテクノロジースタートアップにとって不可欠だ。 ビジネスエンジェルは重要な資金源を提供するが、その意思決定は投資家と起業家の両方にとって主観的でリソース集約的であることが多い。 天使が考える重要な要素を見つけるために、多くの研究がこの投資プロセスを調査してきた。 このようなツールの1つ、CFA(Critical Factor Assessment)は、カナダ革新センターによって2万回以上デプロイされ、意思決定後に評価され、投資家自身の決定よりもはるかに正確であることが判明した。 しかし、単一のCFA分析では3人の訓練された個人と数日を要するため、採用が制限される。 この研究は、CFAを検証して、トレーニングされたAIモデルを用いて、採用を妨げる制約が克服できるかどうかを検証した以前の成果に基づいている。 本研究では,複数の大規模言語モデル (LLM) に,CFAの8つの要因を600文字起こし,構造化されていないスタートアップピッチのデータセットに割り当てるよう促した。 次に、LLM生成したCFAスコアを入力特徴として機械学習分類モデルを訓練し、評価した。 また, 予測精度が85.0%, スピアマン r = 0.896, p-値 < 0.001) と従来の評価値との有意な相関を示した。 AIベースの特徴抽出と構造化され、検証された意思決定フレームワークの統合により、スタートアップピッチを評価するためのスケーラブルで信頼性が高く、バイアスの少ないモデルが生まれ、これまで採用が制限されていた制約が取り除かれた。

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