論文の概要: Predicting Startup Success Using Large Language Models: A Novel In-Context Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16568v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 09:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.616912
• Title: Predicting Startup Success Using Large Language Models: A Novel In-Context Learning Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるスタートアップの成功予測:新しいインテクスト学習アプローチ
• Authors: Abdurahman Maarouf, Alket Bakiaj, Stefan Feuerriegel,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたスタートアップ成功予測のためのコンテキスト内学習フレームワークを提案する。 具体的には,k-nearest-neighbor-based in-context learning framework(kNN-ICL)を提案する。 Crunchbaseの実際のプロファイルを用いて、kNN-ICLアプローチは、教師付き機械学習ベースラインやバニラインコンテキスト学習よりも高い予測精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.510120225056944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Venture capital (VC) investments in early-stage startups that end up being successful can yield high returns. However, predicting early-stage startup success remains challenging due to data scarcity (e.g., many VC firms have information about only a few dozen of early-stage startups and whether they were successful). This limits the effectiveness of traditional machine learning methods that rely on large labeled datasets for model training. To address this challenge, we propose an in-context learning framework for startup success prediction using large language models (LLMs) that requires no model training and leverages only a small set of labeled startups as demonstration examples. Specifically, we propose a novel k-nearest-neighbor-based in-context learning framework, called kNN-ICL, which selects the most relevant past startups as examples based on similarity. Using real-world profiles from Crunchbase, we find that the kNN-ICL approach achieves higher prediction accuracy than supervised machine learning baselines and vanilla in-context learning. Further, we study how performance varies with the number of in-context examples and find that a high balanced accuracy can be achieved with as few as 50 examples. Together, we demonstrate that in-context learning can serve as a decision-making tool for VC firms operating in data-scarce environments.
• Abstract（参考訳）: アーリーステージのスタートアップへのベンチャー資金(VC)投資は、最終的に成功すると高いリターンをもたらす。 しかし、データ不足のため、アーリーステージスタートアップの成功を予測することは依然として困難である(例えば、多くのVC企業は、アーリーステージスタートアップのわずか数社と、彼らが成功したかどうかに関する情報を持っている)。 これにより、モデルトレーニングのための大きなラベル付きデータセットに依存する従来の機械学習手法の有効性が制限される。 この課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を用いたスタートアップ成功予測のためのコンテキスト内学習フレームワークを提案する。 具体的には,k-nearest-neighbor-based in-context learning framework(kNN-ICL)を提案する。 Crunchbaseの実際のプロファイルを用いて、kNN-ICLアプローチは、教師付き機械学習ベースラインやバニラインコンテキスト学習よりも高い予測精度を実現する。 さらに,テキスト内サンプル数によってパフォーマンスがどう変化するかを検討した結果,50個のサンプルで高いバランスの取れた精度が得られることがわかった。 同時に、インコンテキスト学習が、データスカース環境で運用されているVC企業の意思決定ツールとなることを実証する。

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