ベンチャーの成功を予測するアルゴリズム

A Start-Up Says It Can Predict Others’ Fate

シリコンバレーに行くんだし、有名人のブログで勉強しとくかなぁとか思ってたまたま見たら発見。
この前友達と冗談で言ってたやつをマジでやってる人がいたらしいｗ
果たしてこんなことは可能なのか？

不可能ではない。というのが、ありきたりではあるけど、答えなのかなという気がする。

この手のデータマイニング系だと、たとえば保険やローンの与信でこういったアルゴリズムが使われることがある。
年収はいくらいくらか？年齢は？職業は？….etcこういったものを軸にどの程度までお金を貸したりできるのかを予測するわけです。
過去に十分な量のさまざまなパターンのデータが偏りなく満遍なくあれば、それを教師データにしてある程度正確な予想はできそうである。

ちょっと乱暴な言い方をすれば、要は統計の問題なので、たとえば保険商品とか金融商品だって、データマイニングと同じような理屈でできているといえないことはない。
要は「何らかの統計データ＝教師データから得られる統計」、「商品＝学習したアルゴリズム」というような関係。

こう考えてみると、ベンチャー企業の行く末もある程度の確度で予想できそうな気がする。

あとは、うまく説明するための要素と、それによってうまく説明される要素の設定がうまくできるかという感じですね。

意外と何で成功を計るのかというのがポイント。将来の企業価値なのか、IPOまでの期間なのか、買収されるときの金額なのか、買収される可能性なのか。
ものによっては、うまく説明できたり、できなかったりします。これも統計の不思議。
ただ、投資家向けに資料出すならなんらかのexitに関する情報を出すことが必要だろうなとは思います。

個人的にはこのアルゴリズムだけではだめで、最終的にここから出てきた結果を用いて、レポートを作り説明したりする人間的なスキルと、一般的な投資関連知識が必要になるかと思います。
たいていの場合、よくわかんないレポートなんか出てきても理解する・理解しようとするひとは少数で、結局は相手のわかる形に変換する人的な作業が必要になるかと思います。

おそらく投資家に役立つツールというよりは、投資家をお手伝いするコンサルタントなり何なりのお役立ちツールとしての可能性はあるのかなぁという気がします。

あとは、機械だけに黙々と作業してくれるので、オイシイ投資対象の取りこぼし防止とか、とりあえず人間の有限のリソースをちょこっただけ拡大してくれるかもしれません。

個人的にこの手の話は最近注目してるので、結果が気になります。