論文の概要: DIALECTIC: A Multi-Agent System for Startup Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12274v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 11:40:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.198274
• Title: DIALECTIC: A Multi-Agent System for Startup Evaluation
• Title（参考訳）: DIALECTIC: スタートアップ評価のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Jae Yoon Bae, Simon Malberg, Joyce Galang, Andre Retterath, Georg Groh,
• Abstract要約: スタートアップ評価のためのLLMベースのマルチエージェントシステムであるDIALECTICを紹介する。 まずスタートアップに関する事実を収集し、これらの事実を階層的な質問ツリーにまとめる。 その後、投資と反対の自然言語の議論に事実を合成し、反復的に批判し、シミュレートされた議論を通じてこれらの議論を洗練する。 当社のシステムは、投資家がランク付けし、効率よく機会を優先できるような数値的な意思決定スコアも生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5358402189416704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Venture capital (VC) investors face a large number of investment opportunities but only invest in few of these, with even fewer ending up successful. Early-stage screening of opportunities is often limited by investor bandwidth, demanding tradeoffs between evaluation diligence and number of opportunities assessed. To ease this tradeoff, we introduce DIALECTIC, an LLM-based multi-agent system for startup evaluation. DIALECTIC first gathers factual knowledge about a startup and organizes these facts into a hierarchical question tree. It then synthesizes the facts into natural-language arguments for and against an investment and iteratively critiques and refines these arguments through a simulated debate, which surfaces only the most convincing arguments. Our system also produces numeric decision scores that allow investors to rank and thus efficiently prioritize opportunities. We evaluate DIALECTIC through backtesting on real investment opportunities aggregated from five VC funds, showing that DIALECTIC matches the precision of human VCs in predicting startup success.
• Abstract（参考訳）: ベンチャーキャピタリスト(VC)の投資家は、多くの投資機会に直面するが、これらにしか投資していない。 アーリーステージの機会のスクリーニングは、しばしば投資家の帯域幅によって制限され、評価ディリジェンスと評価された機会の数の間のトレードオフを要求する。 このトレードオフを緩和するために、スタートアップ評価のためのLLMベースのマルチエージェントシステムであるDIALECTICを導入する。 DIALECTICはまずスタートアップに関する事実知識を収集し、これらの事実を階層的な質問ツリーにまとめる。 その後、投資と反対の自然言語の議論に事実を合成し、反復的に批判し、シミュレートされた議論を通じてこれらの議論を洗練し、最も説得力のある議論だけを表面化する。 当社のシステムは、投資家がランク付けし、効率よく機会を優先できるような数値的な意思決定スコアも生成する。 我々は、5つのVCファンドから集められた投資機会のバックテストを通じてDIALECTICを評価し、DIALECTICがスタートアップの成功を予測するために人間のVCの精度と一致することを示す。

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