HAKOBUNE

( How we choose )

Logic

採点の中身を全部出します。起業家の方には「なぜこの VC が選ばれたのか」を、 掲載される VC の方には「なぜ載っているのか」を、この 1 枚で確認いただけます。

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どこから探しているか

国内スタートアップの資金調達データ(公開プレスリリースが元)から探します。 いつ時点のデータかは PDF の表紙に出します。

データソース国内スタートアップ資金調達データ(公開プレスリリースベース)
総レコード数8,110 ラウンド / 2,999 投資家 / 4,205 企業(2026 年 9 月 13 日時点)
更新頻度週次で自動同期
データ品質名称変更や重複を検知してクリーンアップ

公開情報を元にしているため、誤りや古い情報が混ざることがあります。 修正・削除のご依頼は下の連絡先までお知らせください。

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事業内容を構造に直す

書いていただいた事業説明を LLM に渡し、業種タグ・ステージ・ビジネスモデル・創業者背景に分解します。

業種タグは 50 種類あり、いくつかのクラスタにまとめています。 クラスタ間の隣接関係を定義することで、直接一致・同クラスタ・クロスクラスタの 3 階層でマッチングの広さを制御しています。

クラスタ含まれる業種の例
AI / Data人工知能・機械学習・生成AI、ビッグデータ
EnterpriseSaaS、業務効率化、ローコード / ノーコード
Healthcare医療テック、ヘルステック、バイオ・製薬
DeepTechディープテック、量子、宇宙
GreenTechクリーンテック、サステナビリティ
その他Finance / Hardware / Mobility / Media / HR・Edu など
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複数の探し方を重ねる

1 つの探し方だけだと必ず取りこぼします。次を並列に走らせ、重複を除いてから採点に回します。

  • 業種タグで引く 対象業種と同クラスタ業種に投資実績のある投資家
  • 隣のクラスタまで広げる 隣接領域で活発な投資家を補う(例: ヘルスケア × AI)
  • 投資先の事業内容で引く タグでは拾えない事業特性のキーワードで照合する
  • 研究機関系を足す 大学発スタートアップなら、大学系・研究機関系の投資家を追加
  • 詳細を取りに行く 各候補の投資先詳細を取得して、候補データを補完する
タグだけを信じない理由。業種タグは自動分類なので誤りが混ざります。 そのため投資先の事業説明と突き合わせ、業種・顧客・稼ぎ方の 3 つのうち 2 つ以上が一致したときだけ「本当に近い」と判定しています。

小さいファンドを落とさない

上の検索に引っかからなくても、対象業種に一定数以上の投資実績がある投資家は候補に足します。 規模は小さくても、その領域に強いファンドを見逃さないための仕組みです。

さらに「投資先に占める割合」で選ぶ枠を別に設けています。 上の検索は投資の量で並べるため、投資件数の少ない専門ファンドは枠に入りません。 量とは別の物差しで、必ず拾うようにしています。

CVC と「要確認」の掲載基準

CVC と、企業との関係を確認できない「要確認」の投資家は、スタートアップへの投資実績が 2 件以上 ある場合に掲載します。 「要確認」は CVC と確定した分類ではありません。

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3 つの軸で採点する

100 点満点。重み付けの合計で順位を決めます。 起業家が投資家を選ぶときに効く順に重みを置いています。

業種の適合40
ステージの適合40
投資活動20

業種の適合

「その領域に投資しているか」ではなく「投資先のどれだけがその領域か」を見ます。 300 件のうち 10 件より、20 件のうち 10 件の方が、その領域に賭けている投資家です。 件数そのものも見ますが、割合の方を重く置いています。

業種タグは出現頻度で重み付けします。「業務効率化ソリューション」は 1,000 社以上が該当するので、当たっても絞り込めていません。逆に「防衛テック」は 10 社しかないので、当たれば強い情報です。重みを付けないと、どの事業で 申し込んでも、広いタグに実績のある大手が上に来てしまいます。

ステージの適合

こちらも割合で見ます。「そのラウンドに投資したことがあるか」だけだと ほとんどの投資家が該当してしまい(実測で 96%)、差が付きません。 投資件数のうちどれだけがそのラウンドかを見て、そのラウンドを 主戦場にしている投資家を上に出します。隣接ラウンドにも段階的に点を付けるので、 幅広く出している投資家が不利になることはありません。

投資活動

投資件数と直近の活発さ。ただし意図的に効きを抑えています。 投資件数が多いことは「その領域に合うか」とは別の話で、ここを強くすると 領域に特化した小さいファンドが構造的に勝てなくなるためです。

2 つの軸をやめた理由。以前は「投資先とのシナジー(事業内容の類似度)」と 「ネットワーク・接点(創業者の出身機関)」も軸に入れていました。実在企業を使って 検証したところ外した方が精度が上がったため、2026 年 9 月に外しています。 シナジーは業種の適合と情報が重なっており、ネットワークは大半の投資家で同じ値に なっていました。なおシナジーの計算は残していて、各社の「決め手」の文章と 参考投資先の選定には今も使っています。

対象となる領域に投資が集中している投資家

点数だけで並べると、一番点の高い投資家が対象領域から外れることがあります。 件数の多さも投資活動も規模に比例するので、領域に特化した小さいファンドは 構造的に上に来られないためです。

そこで対象領域に投資が集中していて、ラウンドも合う投資家は、点数と 関係なく先頭に出します。PDF では帯で区切って表示します。社数は領域によって 変わります(0〜8 社)。対象領域への投資が 2 件以上あり、投資先に占める割合が 2 割以上ある先だけが入ります。その水準の投資家が見つからない領域では、 この区切りを出さずに点数順だけで並べます。

点数の読み方

点数はその候補群のなかでの相対評価です。上位 50 社をお渡しし、 うち上位 12 社は理由を書いて詳しく出します。

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参考投資先の選び方

各 VC の「参考投資先」3 社は、対象スタートアップとの関連度で選びます。 投資先を時系列で並べるのではなく、その事業に近い先を上に出すことで、 なぜその VC なのかを読み取りやすくしています。

要素役割
キーワードの重なり業種タグ・検索キーワードが投資先の説明文に含まれるかを見る
TF-IDF コサイン類似度全投資先でコーパスを作り、文書としての近さを統計的に測る

2 つの重み付け合計で順位を決めます。キーワードの一致を主軸に、統計的な近さで補う設計です。

掲載される VC の方へ。参考投資先の 3 社は、その起業家の事業に最も近いと判定された投資先です。 貴社の投資領域を表す代表例として起業家に伝わる作りになっています。
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HAKOBUNE の投資テーマとの接点

HAKOBUNE が独立系 VC として掲げる 3 つのテーマとの適合も自動で判定し、レポートに明示します。

テーマ内容
DX・AIデジタルトランスフォーメーション、人工知能、生成 AI
GX脱炭素、エネルギー、サステナビリティ
Japan Culture to Global日本発のコンテンツ・文化の世界展開
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このリストの位置づけ

起業家の方へ

当たる順番を決めるための下書きです。実際の投資判断は各 VC の基準・タイミング・関心で変わります。 最初の絞り込みの参考としてお使いいただき、最終的に誰に会うかはご自身で決めてください。 無料でお渡ししており、HAKOBUNE への応募を前提とするものではありません。紹介や取次ぎもしていません。

掲載される VC の方へ

貴社への商業的・営業的な評価を意図したものではありません。 公開情報をもとに、起業家にとって接触候補になり得る投資家を客観的に示すことが目的です。 掲載自体が HAKOBUNE からの推薦や保証を意味するものではありません。

掲載情報の修正・削除のご要望、ロジックへのご意見は、下の連絡先までお願いします。

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お問い合わせ

会社HAKOBUNE Inc.
Emailkurishima@hkbn.vc
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