LLMエージェントによるスタートアップ成功予測：集団シミュレーションアプローチ

本論文は、高い価値と高い失敗率を持つスタートアップの成功予測という重要な課題に取り組んでいます。単一の意思決定者モデルを超え、ベンチャーキャピタル（VC）の意思決定をマルチエージェント相互作用プロセスとしてモデル化することで革新しています。ロールプレイングエージェントとGNNベースの相互作用モジュールを使用して投資家のダイナミクスを捉えることは、重要な貢献です。解釈可能性と多角的な推論に焦点を当て、予測精度の大幅な向上（例えば、precision@10で25％の相対的な改善）は、この分野への貴重な貢献となっています。

• •VCの意思決定をシミュレートするための新しい集団エージェントシステム、SimVC-CASを提案。
• •ロールプレイングエージェントとGNNベースの相互作用モジュールを採用。
• •スタートアップの成功予測における予測精度を大幅に向上。
• •解釈可能で多角的な推論を提供。