論文の概要: From Ideas to Actions: A Public-Data Decision-Support Toolchain Across the Venture Lifecycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15219v1
- Date: Mon, 14 Sep 2026 08:40:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.191222
- Title: From Ideas to Actions: A Public-Data Decision-Support Toolchain Across the Venture Lifecycle
- Title(参考訳): アイデアから行動へ:ベンチャーライフサイクル全体にわたる公開データ決定支援ツールチェーン
- Abstract要約: 創業者たちは、設立前にアイデアを追求するか、どの運営行動と資本パートナーに適合するかという2つの関連した決定に直面している。
本稿では,時間的制約のある提案のプロファイリング,市場と堀のチェック,および回帰分析のための決定論的アグリゲーションを組み合わせた公開データ意思決定支援ツールチェーンを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6408920289093052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Founders face two linked decisions: whether to pursue an idea before founding, and which operating actions and capital partners fit afterward. We present a public-data decision-support toolchain combining time-bounded proposal profiling, market and moat checks, and deterministic aggregation with auditable investor-company event chains for retrospective analysis. Pre-founding: (a) After threshold selection on 198 development companies, the frozen pipeline achieves F0.5=0.5357 [0.412, 0.655] on an independent, row-disjoint 198-company validation sample. On the combined 396 rows, the Full Pipeline scores 0.6301 versus 0.2734 for a paired Raw LLM baseline. Post-stratification of 1,027 completed cases in a separate scale cohort yields 0.6506 [0.598, 0.707]; the run remains incomplete. A 377-row composition-matched check yields 0.6573. (b) The AI-inference study identifies distribution-layer businesses as a replicable path to independent profitability with a limited revenue ceiling, and frontier-model ownership as a path to capital-market upside at exceptional capital cost. Post-founding: (a) Public sources support auditable event-chain analysis. (b) In the chip-company study, sustained product, customer, and supply-chain progress is associated with better observed outcomes; financing alone does not establish operating progress. (c) Financing comprises 79% of confirmed visible post-investment actions. Evidence tentatively favors acquisition-experienced strategic corporate investors for acquisition-oriented founders and financing-led institutional VCs with fewer observed control events for independence-oriented founders. Findings are developmental and observational, not causal guarantees or investment advice. We release shared ontology, provenance-bearing EventChain data, schemas, benchmarks, and executable skills for audit, reuse, and extension.
- Abstract(参考訳): 創業者たちは、設立前にアイデアを追求するか、どの運営行動と資本パートナーに適合するかという2つの関連した決定に直面している。
本稿では、時間的制約のある提案のプロファイリング、市場およびモートチェック、監査可能な投資家企業イベントチェーンによる決定論的集約を組み合わせた、公開データ意思決定支援ツールチェーンを提案する。
備考
(a) 開発198社におけるしきい値選択後、凍結パイプラインは独立して行分離した198企業検証サンプルでF0.5=0.5357[0.412, 0.655]を達成する。
合計396行でフルパイプラインは0.6301対0.2734対Raw LLMのベースラインとなった。
1,027件の完了後、別スケールのコホートが0.6506[0.598, 0.707]となり、走行は不完全のままである。
377ローの組成整合チェックは0.6573である。
(b)AI推論研究は、流通層事業を、収益天井が限られている独立性への複製可能な経路であり、フロンティアモデルのオーナーシップを、例外的な資本コストで資本市場を逆さまにする道とみなしている。
後述
(a)公開ソースは監査可能なイベントチェーン分析をサポートする。
b) チップ企業による調査では, 持続的製品, 顧客, サプライチェーンの進展が, より良い成果に結びついている。
(c)投資後の可視行動の79%をファイナンシングが占める。
Evidenceは、買収指向の創業者や、独立志向の創業者に対するコントロールイベントの少ない資金調達主導の機関VCに対して、買収経験のある戦略的企業投資家を一時的に好んでいる。
発見は発展的かつ観察的であり、因果保証や投資アドバイスではない。
私たちは、監査、再利用、拡張のための共有オントロジー、実証可能なEventChainデータ、スキーマ、ベンチマーク、実行可能なスキルをリリースします。
関連論文リスト
- Your AI, On a Dial: Controlling Investment Bias in LLMs with a Single Neuron [76.4407829130164]
モデル全体の投資姿勢が、特定の方向と強さに調整できるかどうかを検討する。
我々は、単一ニューロンに対する推測時間介入である投資バイアスダイヤルを導入する。
このダイヤルは、プロンプトやモデルパラメータを変更することなく、投資姿勢の単調な変化を生じさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-24T06:33:02Z) - NextFund: A Unified Performance Tracking Platform for Agentic Portfolio Management [0.9906305486517417]
我々はNextFundを紹介した。NextFundは、ファイナンシャルエージェントの動作を実運用環境で観察できる評価プラットフォームである。
プラットフォームは、時間一貫性のある市場アクセス、協調型マルチエージェント分析、観察から取引までの完全な意思決定パスの永続的なロギングを結合する。
我々は、香港、米国、中国A株についてNextFundを提示し、検査可能な意思決定履歴がより公平なベンチマークとより実用的な診断を可能にしていることを説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T06:22:21Z) - TRUST: A Framework for Decentralized AI Service v.0.1 [47.384270414446604]
大規模推論モデル (LRM) とマルチエージェントシステム (MAS) は, 信頼性の高い検証を必要とする。
TRUST(Transparent, Robust, and Unified Services for Trustworthy AI)は,3つのイノベーションを備えた分散フレームワークである。
我々は、悪質な俳優が損失を被っている間、正直な監査人の利益を確実に確保する安全利益理論を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-29T19:32:58Z) - ValueBlindBench: Agreement-Gated Stress Testing of LLM-Judged Investment Rationales Before Returns Are Observable [1.8689252029357564]
本稿では,事前登録された合意付きストレステストプロトコルであるValueBlindBenchを紹介する。
ValueBlindBench は LLM-judged Investment-rationale のクレームがパブリッシュ可能、資格あり、無効かを決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-28T05:04:20Z) - VI-CuRL: Stabilizing Verifier-Independent RL Reasoning via Confidence-Guided Variance Reduction [55.04308051033549]
RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、LLM(Large Language Models)推論を向上するための主要なパラダイムとして登場した。
モデル固有の信頼性を活用して外部検証から独立したカリキュラムを構築するフレームワークであるVerifier-Independent Curriculum Reinforcement Learning (VI-CuRL)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T03:40:52Z) - Cross-Sectional Asset Retrieval via Future-Aligned Soft Contrastive Learning [87.54084417547621]
我々は、効果的な資産検索は将来整合するべきだと論じる。
米国株4,229株の実験では、Future-Aligned Soft Contrastive Learningは、将来のすべての指標で13のベースラインを一貫して上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T10:17:52Z) - The Strategic Foresight of LLMs: Evidence from a Fully Prospective Venture Tournament [0.19116784879310025]
当社は、Prolificを通じて採用した346人の経験豊富なマネージャと、監視対象条件の下で作業しているMBAのトレーニングを受けた投資家3名に対して、予測をベンチマークした。
人間の評価者は0.04から0.45の実際の結果とランク相関を達成し、いくつかのフロンティアLSMは0.60を超え、最高のジェニーニ2.5 Proは0.74に達した。
知恵に満ちたアンサンブルも、人間とAIのハイブリッドチームも、最高のスタンドアロンモデルを上回っませんでした。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T05:52:16Z) - ZIP-RC: Optimizing Test-Time Compute via Zero-Overhead Joint Reward-Cost Prediction [57.799425838564]
ZIP-RCは、モデルに報酬とコストのゼロオーバーヘッド推論時間予測を持たせる適応推論手法である。
ZIP-RCは、同じまたはより低い平均コストで過半数投票よりも最大12%精度が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-01T09:44:31Z) - Making LLMs Reliable When It Matters Most: A Five-Layer Architecture for High-Stakes Decisions [51.56484100374058]
現在の大規模言語モデル(LLM)は、実行前にアウトプットをチェックできるが、不確実な結果を伴う高い戦略決定には信頼性が低い検証可能な領域で優れている。
このギャップは、人間と人工知能(AI)システムの相互認知バイアスによって引き起こされ、そのセクターにおける評価と投資の持続可能性の保証を脅かす。
本報告では、7つのフロンティアグレードLDMと3つの市場向けベンチャーヴィグネットの時間的圧力下での系統的質的評価から生まれた枠組みについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-10T22:24:21Z) - Predicting Business Angel Early-Stage Decision Making Using AI [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-04T17:17:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。