PHBenchローンチデータから次のユニコーンを見つけ出す

PHBench

PHBench は、Product Hunt のローンチシグナルから Series A 資金調達を予測するオープンベンチマークです。7 年間の 67,292 件のローンチデータを基に、18 か月以内にベンチャーキャピタルを獲得する確率が最も高いプロダクトを特定するために機械学習モデルをトレーニングおよびランク付けします。

製品の特

• オープンベンチマーク: ドキュメント化された機能と手動監査されたラベルを備えた透明性の高く再現可能なフレームワーク
• 巨大なデータセット: 2019年から2025年の 67,292 件の Product Hunt ローンチでトレーニング、528 件の検証済み Series A 獲得事例を含む
• 実証済みの予力: 最良モデルはランダムベースラインに対して 4.7 倍のリフトを達成、0.78% のベースレートを実行可能なシグナルに変換
• リアルタイムスコアリング: すべての新規 Product Hunt ローンチが、最高性能のアンサンブルモデルからリアルタイムの予測スコアを受信
• 学術的品質の方法論: Vela Partners とオックスフォード大学が共同開発、引用可能で査読対象の方法論を採用

ユースケース

• ベンチャーキャピタルのスクリーニング: 数千のローンチをフィルタリングして上位ランクの候補に絞り込み、有望なスタートアップを早期に特定
• スタートアップのベンチマーク: 定量化されたシグナルを使用して、自社の Product Hunt パフォーマンスを過去の Series A 獲得者と比較
• 学術研究: スタートアップの成功要因と資金調達予測因子を研究するための、クリーンでドキュメント化されたデータセットにアクセス
• モデル開発: 標準化された評価メトリクスを使用して、ホールドアウトテストセットに対して独自の ML モデルを提出およびテスト

対象ユーザー

PHBench は、公開されたローンチシグナルから早期ステージのスタートアップ成功をデータ駆動で予測する方法を必要とするベンチャーキャピタリスト、エンジェル投資家、スタートアップ創業者、機械学習研究者に向けたサービスです。