PHBench

7年間のスタートアップローンチデータに基づいて構築された、どのProduct HuntローンチがシリーズA資金調達を受けるかを予測するオープンベンチマークです。

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製品概要

PHBenchとは？

PHBenchは、Vela Partnersとオックスフォード大学が開発した再現可能な研究グレードのベンチマークで、Product Huntローンチシグナルから直接シリーズA資金調達の可能性を識別します。2019年から2025年までの67,292件の注目ローンチでトレーニングされ、Crunchbase資金調達記録とクロスリファレンスされ、初期段階のスタートアップ成功の統計的に有意な予測因子を明らかにします。最高性能のアンサンブルモデルはランダムベースラインの4.7倍の向上を達成し、すべての新しいProduct Huntローンチは自動的にリアルタイム予測スコアを受け取ります。すべてのコード、ベースラインモデル、および匿名化されたデータセット分割が公開されており、研究者と投資家の両方にとって完全にオープンなプラットフォームとなっています。

主な機能

大規模ローンチデータセット
2019年から2025年までの67,292件の注目Product Hunt投稿に基づいて構築され、決定論的ドメインマッチングによりCrunchbaseレコードとリンクされ、528件の検証済みシリーズA調達が正解ラベルとして識別されています。
61個の工学的予測特徴量
各ローンチは、エンゲージメントシグナル（投票、コメント、レビュー）、ランキングシグナル（日次、週次、月次）、メーカー属性、時間パターン、トピックフラグ、および交互作用項をカバーする61個の構造化特徴量で表現されます。
実証済みの予測力
最高性能のアンサンブルモデル（ENS_avg、ENS_ISO、XGB）は、ホールドアウトテストセットでランダムベースラインの4.7倍の向上を達成し、0.78%のベースレートを実用的な投資シグナルに変換します。
リアルタイムライブスコアリング
すべての新しいProduct Huntローンチは、最高性能モデルから自動的に予測スコアを受け取り、投資家と創業者に手動分析なしで即座のシグナルを提供します。
公開リーダーボードとオープン投稿
公開リーダーボードは、5つの指標評価ハーネスで提出された機械学習およびLLMモデルをランク付けし、公平で標準化された比較のためにホールドアウトブラインドテストセットを使用します。
研究グレードの再現性
オックスフォード大学と共同開発された査読済み方法論に従い、すべてのコードとベースラインモデルとともに、公開トレーニング、検証、およびブラインドテスト分割を提供します。

ユースケース

ベンチャーキャピタルスクリーニング : VCやエンジェル投資家は、数千のProduct Huntローンチをトップランクの見込み企業にフィルタリングし、シリーズA確率が最も高いスタートアップのデューデリジェンスを優先できます。
スタートアップの自己ベンチマーキング : 創業者は、自分のProduct Huntローンチパフォーマンスを過去のシリーズA成功者と比較して、自分の立ち位置と強化すべきシグナルを理解できます。
機械学習モデル開発と競争 : データサイエンティストと研究者は、標準化されたデータセットと評価ハーネスを使用して真の予測性能を測定しながら、公開リーダーボードで競争するために独自のモデルを提出できます。
学術研究 : スタートアップの成功、初期段階の資金調達ダイナミクス、またはベンチャーシグナル抽出を研究する研究者は、査読済み方法論を備えたクリーンで引用可能な文書化されたデータセットにアクセスできます。
市場構造分析 : アナリストは、データセットの時間的パフォーマンス減衰パターンを使用して、2020-2021年のブームからその後の収縮まで、資金調達市場が時間とともにどのように変化するかを研究できます。