グローバル・スタートアップ・エコシステム・レポート 2023

メソドロジー

Startup Genomeの定量的データ基盤は世界で最も包括的かつ、質が担保されたものである。
私たちは290以上のスタートアップ・エコシステムにまたがる350万社を調査し、3つの主要なベンチャー資金データベースからのデータを組み合わせ、AIエンジン、機械学習技術、手作業によるレビューで重複を削除し、データを整理している。さらに、50ヶ国以上の国々と協力し、当社のレポートや政策コンサルティング業務にて活用されたデータを強化し更新している。


主要な概念と定義

エコシステム:地域の実情に基づくいくつかの例外を除き、通常特定の地域の中心点から半径60マイル(100キロメートル)以内に存在するリソースの共有プールと定義している。リソースには、政策立案者、アクセラレーター、インキュベーター、コワーキングスペース、教育機関、資金提供グループなどが含まれるものとする。


Exit:スタートアップの創業者、投資家、または従業員が、その企業の株式を売却することによって、投資からリターンを得るイベントのこと。Exitには、IPO、M&A、バイアウト、逆さ合併などが含まれる。今年のランキングからは、バイアウトと逆さ合併も有効なExitタイプとして含めている。関連するのは最初のExitのみとしている。


H1/H2:1月から6月をH1、7月から12月をH2とする半年単位の会計期間。同様に、Q1、Q2などは1年の4四半期(1月から3月、4月から6月など)を指す。


地域:国連と世界銀行の定義に基づいて世界の地域を定義し、すべての国を7つの地域に分けている:アジア、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、MENA、北米、オセアニア、サブサハラ・アフリカ。各地域に含まれるエコシステムの一覧は、こちらを参照されたい。


スタートアップ:設立から10年以内の、テクノロジーやスケーラビリティをビジネスモデルの中核とする、革新的またはテクノロジー主導型の企業を指す。ソフトウェアだけでなく、ロボット工学やライフサイエンス など、Deep Techの分野で活躍するスタートアップも含まれる。

 

ユニコーン:当社のスタートアップの定義を満たし、10億ドル以上の評価額を受け、Exitしていないスタートアップ。

サブセクターの定義

サブセクターは相互に排他的でも包括的でもなく、一部のスタートアップは私たちが考慮していないサブセクターにも存在する。また、明確な技術収束を私たちは認識している。AIソフトウェアのような技術は、ますます相互に関連しており、スタートアップのサブセクターについても、同様の収束が時間の経過とともに進むと予想される。

アドテクノロジー(AdTech):広告やマーケティングの文脈で使用される、さまざまなタイプの分析やデジタルツールを指す。広範かつ複雑なシステムを用いて、あらゆる規模やターゲットのオーディエンスに広告を配信・伝達・監視する。

先進製造とロボット工学:先進製造業は、製品および/またはプロセスの従来の製造を改善するためのスマート技術を含む。ロボティクスは、ロボットの科学と技術、その設計、製造、および応用を指す。

アグリテック(AgTech)&ニューフード:AgTechは、農業、園芸、水産養殖において、天候、害虫、土壌や気温の情報モニタリングや分析を通じて、収穫量、効率、収益性を改善することを目的とした技術の利用を捉えている。ニューフードには、食品の設計、生産、選択、配送、および消費における効率と持続可能性を創出するために活用できる技術が含まれる。

人工知能、ビッグデータ&アナリティクス:AI、ビッグデータ、アナリティクスは、大量の生データから意味を抽出する技術分野であり、コンピュータの知的動作のシミュレーションなどを含むことが多い。

ブロックチェーン :ブロックチェーンは、暗号技術によって保護された分散型のデータ保存方式である。この分散化された暗号化技術の上に製品/アーキテクチャを構築する企業は、ブロックチェーン企業と定義される。暗号通貨は、ブロックチェーンを利用した多くのイノベーションの1つである。

クリーンテック (CleanTech) :CleanTechは、エネルギー、水、交通、農業、製造の分野における持続可能なソリューションで、先端材料、スマートグリッド、水処理、効率的なエネルギー貯蔵、分散型エネルギーシステムなどが含まれる。

建設・不動産テック(PropTech):建設技術とは、生産性の向上、コスト削減、安全性の改善、リードタイムの短縮、資源の最大化など、建設プロセスや工法を改善することができる技術を指す。PropTechとは、組織や個人が不動産の調査、売買、賃貸、リース、管理を行うための技術を指す。その方法は、不動産の検索、利用可能な不動産のリスト、内覧日の設定、賃貸契約や取引の最終決定などが含まれる。

コンシューマーエレクトロニクスまたはホームエレクトロニクス(ウェアラブル、スマートデバイスを含む):コンシューマーエレクトロニクスまたはホームエレクトロニクスは、エンターテインメント、コミュニケーション、ホームオフィス活動で使用されるスマートデバイスやその他のウェアラブルなど、日常的な使用を目的とした電子機器またはデジタル機器である。

サイバーセキュリティ:サイバーセキュリティとは、ネットワーク、コンピュータ、プログラム、データ攻撃、損傷、不正アクセスから保護するために設計された技術、プロセス、慣行の総体である。

DeepTech:DeepTechには、重要かつ大規模な問題を解決するための先端技術の利用が含まれ、先進製造&ロボット工学、アグリテック&ニューフード、人工知能&ビッグデータ 、ブロックチェーン、ライフサイエンス など、ハードウェアとソフトウェアの複雑な組み合わせに基づくサブセクターが含まれる。

エデュケーションテック (EdTech):EdTechとは、教育分野における従来の製品やサービスを再設計するためのツール (ソフトウェア、ハードウェア、プロセスなど)の開発と応用に特化した技術分野である。

フィンテック(FinTech):FinTechは、金融サービス業界 (保険を含む)における既存のプロセス、製品、サービスを、ソフトウェアや最新の技術によって改善することを目的としている。

ゲーミング:ゲーミング事業は、ビデオゲーム、ギャンブル機器および関連サービスの開発、販売、収益化を含む。

ライフサイエンス:ライフサイエンスは、病気や症状の診断、治療、管理に関わる分野である。バイオテクノロジー、製薬、医療技術 (医療機器とも呼ばれる)のスタートアップも含まれる。

エコシステムページ指標

エコシステムの価値: 2020年〜2022年の上半期のExitとスタートアップの評価額として算出された、経済効果の指標。エコシステムの評価の成長率(CAGR)は、2018年〜2020年の下半期にエコシステム内で設立された企業と、2020年〜2022年の下半期にエコシステム内で設立された企業とを比較して算出される。

アーリーステージの資金調達総額:2020〜2022年の下半期における、Tech系スタートアップのシードおよびシリーズA資金の調達総額。

VC資金調達総額:2018〜2022年の下半期における、Tech系スタートアップのVC資金調達総額(シード、シリーズA、シリーズB+)。

シリーズAの中央値:2020〜2022年の下半期における、エコシステム内のTech系スタートアップのシリーズAラウンドの中央値。

シードラウンドの中央値:2020〜2022年の下半期における、エコシステム内のTech系スタートアップのシードラウンドの中央値。

ソフトウェアエンジニアの給与:ソフトウェア・エンジニアの平均給与は、Glassdoor、Salary.com、PayScaleのデータ、および入手可能な場合は現地の情報源に基づいている。

Exitまでの時間:2018〜2022年のエコシステムにおける、Exit時の企業の創業後年数。

その他の定義については、当社ウェブサイトの用語集を参照されたい。


一次データソース

  • Startup Genomeの独自データ:
    • 100人以上の専門家へのインタビュー
    • 2017-2022年の年間1万人以上が参加するスタートアップ・エコシステム調査
  • Dealroom: スタートアップと投資家の資金調達、Exit、所在地に関するグローバルデータセット
  • Crunchbase:スタートアップと投資家の資金調達、Exit、所在地に関するグローバルデータセット
  • PitchBook:民間資本市場データプロバイダー
  • 地元のパートナー(アクセラレーター、インキュベーター、スタートアップハブ、投資家):
    • スタートアップ企業一覧
    • 地域のExitと資金調達イベントの一覧
  • Startup Genome LLC (2017-2023).StartupGenome.comデータベース
  • Dealroom.co BV.(2017-2023).Dealroom.coデータベース
  • Crunchbase (2017-2023).Crunchbase.comデータベース
  • CB Insights (2019-2023).Cbinsights.comデータベース
  • Orb Intelligence Inc. (2017-2023). orb-intelligence.com データベース
  • PitchBook (2018-2023) :未公開企業の情報を提供するデータベース

二次データソース

  • Forbes 2000
  • GitHub API
  • International IP Index
  • Meetup.com
  • OECD (研究開発費)
  • ライフサイエンスランキング (その他)
  • Glassdoor,Salary.com,PayScale (給与データ)
  • Shanghai Rankings
  • Techboard
  • Times Higher Education Rankings
  • USPTO
  • WIPO
  • World Bank (事業活動のしやすさ) (Ease of Doing Business)

データの時間枠

  • エコシステムの価値:2020〜2022年の下半期におけるExitと資金調達ラウンドの合計。
  • 長期的な調査と分析に基づき、シードラウンドの50%が主要なデータソースに掲載されるまでに約1年かかることが分かっている。そのため、エコシステムレベルで信頼できるベンチマークを作成するために計算されるシードラウンドとアーリ―ステージの指標については、2020年下半期を最も直近の期間として使用している。
  • アーリーステージの資金調達について、シードラウンドは2019~2021年下半期、シリーズAラウンドは2020年下半期~2022年上半期のすべてのシードおよびシリーズA投資をカウントしている。シリーズAラウンドの大半が当社の情報源に掲載されるまでには4~8週間かかる。

ランキングの方法

グローバル・スタートアップ・エコシステム・ランキング2023(トップ30+次点)

このランキングは、トップ40のエコシステムを特定するものである。これらのエコシステムは、世界中の他のエコシステムよりも成熟しており、5000万ドルを超えるExitや、より多くの資金調達活動を特徴としている。

このランキングは、以下のファクタースコアの加重平均で算出される。

  • パフォーマンス :30%
  • 資金調達 :25%
  • マーケットリーチ :15%
  • コネクテッドネス :5%
  • 人材と経験 :20%
  • 知識 :5%

以下に詳述するサブファクターと評価指標に基づいて、各ファクターに対するエコシステムの指数値を算出した。その後、エコシステムのスコアに上記の重みをかけて、各エコシステムの総合ランクを設定した。各因子の重みは、パフォーマンス指数を従属変数とし、他の因子指数を独立変数とした線形回帰分析に基づく相関分析およびモデリング作業により、2017年から2020年にかけて決定された。最後に、実際のパフォーマンス指数をランク付けする式に加えることで、エコシステムのパフォーマンスに対する観測されてない要因の影響を含める役割を果たす。


ランキング詳細
パフォーマンス (Performance)

エコシステムのパフォーマンスに関する実際の先行指標、現在指標、遅行指標を把握。

  • 50% エコシステム価値
    • 2020年下半期~2022年上半期のすべてのExitとスタートアップの推定評価額の合計の対数 (重複なし)
  • 37.5% Exit
    • 内80% 2020〜2022年下半期のExit数 (内80% $50M以上のExit数の対数、内20% $1B以上のExit数の対数)
    • 内20% 2019~2020年対2021~2022年のExitの成長指数 (1~10点満点)
  • 12.5% スタートアップサクセス
    • 内60% 2020年下半期から2022年のグロースステージの成功 (内100% シリーズAからCのスタートアップの比率)
    • 内30% 2020〜2022年下半期のExitまでのスピード (内50% Exit時平均年齢、内50% IPO時平均年齢)
    • 内10% 2020年下半期から2022年のアーリーステージの成功 (シリーズAからBへのスタートアップの比率)

資金調達 (Funding)

アーリーステージのスタートアップの成功に重要な資金調達の指標を定量化。

  • 90% アクセス
    • 内90% アーリーステージの資金調達ボリューム (内80% アーリーステージの資金調達取引総件数の対数、内20% 総件数の合計の対数)。シードラウンドの時間範囲は2019年7月1日〜2021年12月31日、シリーズAの時間範囲は2020年7月1日〜2022年12月31日。
    • 内10% 2018〜2019年対2020〜2021年のアーリーステージの資金調達額の対数
  • 10% 品質と活動
    • 内70% 投資家ボリューム(内50% VCとCVCの総数の対数[2022年]、内50% 運用資産1億ドル以上の投資家の総数の対数 [2022年第1四半期])
    • 内10% 投資家の経験(内50% 平均以上のExit率を持つ投資家の数、内50% 投資家の平均経験年数)
    • 内20% 新規投資家(内50% 活動年数5年未満の新規投資家総数の対数、内50% アクティブな投資家比率)

マーケットリーチ (Market Reach)

アーリーステージのスタートアップが顧客とリーチし、規模を拡大して世界展開できるようにするための施策。

  • 60% 世界をリードする企業
    • 内50% 2020〜2022年下半期のGDPに対する評価額10億ドル以上のスタートアップ
    • 内30% 2020〜2022年下半期におけるメトロ人口(M)別の5,000万ドル以上のExit
    • 内10% 2020〜2022年上半期のシリーズA資金調達額に対する、2020〜2022年下半期の5000万ドル以上のExitの比率の対数
    • 内10% 2012年以降に設立されたハイテクスタートアップのうち、国際的な二次事務所を持つ企業
  • 30% 地域市場へのリーチ
    • その国のGDPの対数
  • 10% 品質
    • 2022年の有形知的財産資産の商業化の対数(1~10段階、国際知的財産インデックスに基づくスコア、国レベルで測定)

コネクテッドネス (Connectedness)

エコシステムが、グローバルなナレッジの構造にどれだけつながっているか (地域内のつながりとイノベーション基盤)を測る。

  • 60% 地域内のつながり
    • 内55% meetup.comのMeetupグループ数の対数
    • 内15% meetup.comのMeetupグループ数の人口(M)比の対数
    • 内30% アクセラレーターとインキュベーターの数の対数
  • 40% Global Connectedness
    • 内90% エコシステム内に二次オフィスを持つハイテク企業数の対数
    • 内10% 海外投資家数の対数

人材と経験 (Talent & Experience)

アーリーステージのスタートアップがアクセスできる人材と、エコシステムにおけるスタートアップ経験の度合いを評価する。

  • 37.5% 人材
    • 内80% Tech系人材
      • 内90% 能力とアクセス
        • 内70% 2013~2022年の5000万ドル以上のExit数の対数
        • 内10% Githubコーダー全体に占めるトップGithubコーダーの割合(2023年1月に入手可能なデータに基づく)
        • 内10% github.comで10人以上のフォロワーを持つGithubコーダーのカウント数の対数(2023年1月に入手可能なデータに基づく)
        • 内10% 2022年の英語力スコア
      • 内10% コスト
        • 内50% 2022年のソフトウェア・エンジニアの給与の対数 (低ければ低いほど良い) - Glassdoor、Salary.com、PayScaleより
        • 内50% 資金調達ランウェイの対数:2020〜2022年下半期のシリーズA資金調達ラウンドの中央値とソフトウェア・エンジニア給与の比率
    • 内20% ライフサイエンス
      • 内50% STEM学生:STEM学生数の対数
      • 内40% ライフサイエンス分野のアクセス
        • 内70% ライフサイエンス分野数の対数
        • 内30% ライフサイエンス関連分野を持つ機関数の対数
      • 内10% ライフサイエンスの品質
        • 内25% Shanghai RankingsのCNCIスコアの平均値
        • 内25% Shanghai RankingsのTOPスコアの平均値
        • 内25% Shanghai Rankingsの平均ICスコア
        • 内25% Shanghai Rankingsの平均PUBスコア
  • 62.5% 経験
    • 内80% エコシステムにおけるスタートアップ経験値
      • 2013〜2022年のシリーズAの資金調達件数の対数
    • 内20% エコシステムにおけるスケールの経験 (エコシステムで創業したスタートアップが10年間で5000万ドル以上、10億ドル以上の重要なExitをした累積数)
      • 内60% 10億ドル以上のExit数の対数
      • 内40% 5000万ドル以上のExit数の対数

知識

研究および特許活動を通じたイノベーションを測定する。

  • 80% 特許(エコシステムで創出されるすべての特許数、複雑さ、特許のポテンシャル)
    • 内50% 2012〜2021年のエコシステムにおける特許数の層の対数
    • 内30% 特許の3年移動平均成長率
    • 内10% テクノロジーのポテンシャル :世界的なテクノロジークラスレベルで算出され、各エコシステムが生み出す技術に基づき算出される指標
      • 内20% PageRankアルゴリズムに基づく、テクノロジークラスの複雑さ
      • 内30% テクノロジークラスの世界的な成長
      • 内50% 2012〜2021年におけるテクノロジークラスの規模(クラス内のグローバル特許数の対数)
    • 内10% 特許の複雑性スコア : PageRankアルゴリズムに基づき、複雑なテクノロジークラスの特許を生み出すエコシステムの能力を示す指標
  • 20% 研究
    • 1996〜2021年の国レベルの研究の生産に注目し、出版物のインパクトを示すH-index

新興エコシステム・ランキング

新興エコシステムとは、パフォーマンスにおいて上位40のグローバルエコシステムに続くエコシステムである。これらのエコシステムのランク付けに使用される要因の重みは、トップエコシステム (方法論のセクションで詳述)と若干異なっている。これは新たに発生している状態を反映することと、成長を始めたばかりのエコシステムにより影響を与える要因を強調するためである。5000万ドルを超えるExitの数は上位40のエコシステムよりも重みが低く、スタートアップの活動はアーリーステージの資金調達に重点が置かれている。

新興エコシステムのランキングは、以下の要因のスコアを加重平均したものである。

  • パフォーマンス40%
  • 資金調達 :30%
  • マーケットリーチ :12.5%
  • 人材と経験 :12.5%
  • コネクテッドネス:2.5%
  • 知識 :2.5%

パフォーマンス

生態系のパフォーマンスの実際の先行指標、現在指標、および遅行指標を把握する。

  • 70% エコシステム価値
    • 2020年下半期~2022年上半期のすべてのExitとスタートアップ企業の推定評価額の合計の対数(ダブルカウントなし)
  • 20% Exit
    • 内80% 2020〜2022年下半期のExit数(内80% 5000万ドル以上のExit数の対数、内20% 10億ドル以上のExit数の対数)
    • 内20% 2019〜2020年対2021〜2022年のExit成長指数(1~10点満点)
  • 10% スタートアップの成功
    • 内80% グロースステージの成功率(内50% 2020〜2022年下半期のシリーズCからAのスタートアップの比率、内50% ユニコーン数の対数)
    • 内10% 2020 〜2022年下半期の、Exitまでのスピード(内50% Exit時の平均設立年数、内50% IPO時の平均設立年数)
    • 内10% 2020年下半期〜2022年のアーリーステージでの成功率(シリーズAのスタートアップに対する、シリーズBのスタートアップの割合)

資金調達

アーリーステージのスタートアップの成功に重要な資金調達の指標を定量化する。

  • 100% アクセス
    • 内90% アーリーステージ資金調達額(件数の対数80%、アーリーステージ資金調達案件の合計の対数20%)。シードラウンドは2019年7月1日から2021年12月31日まで、シリーズAラウンドは2020年7月1日から2022年12月31日まで。
    • 内10% 2019〜2020年と2021〜2022年のアーリーステージ資金調達額の対数

マーケットリーチ

アーリーステージにあるスタートアップが顧客にリーチし、規模を拡大して「Go-Global」できるようにするための施策。

  • 80% 世界トップレベルの企業
    • 内45% 2020年下半期〜2022年における、10億ドル以上のスタートアップがGDP(単位:10億ドル)に占める割合
    • 内25% 2020〜2022年下半期における、5000万ドル以上のExitの都市人口別比率(単位:100万人)。
    • 内10% 2020~2022年下半期における5000万ドル以上のExitと、同下半期におけるシリーズA資金調達の比率の対数
    • 内20% 2012年以降に設立されたハイテクスタートアップのうち、1つ以上の海外セカンダリーオフィスを持つ企業の割合
  • 20% 地域市場へのリーチ
    • 国のGDPの対数

人材と経験 (Talent & Experience)

アーリーステージのスタートアップ企業がアクセスできる人材と、エコシステムにおけるスタートアップ経験の度合いを評価する。

  • 50% 人材
    • 内80% Tech系人材
      • 内50% 品質とアクセス
        • 内70% 2013年から2022年までの5000万ドル以上のExit数の対数
        • 内10% Githubコーダー全体に占めるトップGithubコーダーの割合
        • 内20% github.comで10人以上のフォロワーを持つGithubコーダーの数の対数。
      • 内50% コスト
        • 内50% ソフトウェアエンジニアの給与の対数 (低ければ低いほど良い) - Glassdoor、Salary.com、PayScaleより
        • 内50% 資金調達期間の対数:シリーズA資金調達ラウンドの中央値とソフトウェアエンジニアの給与の比率
    • 20% STEM学生 :STEM学生数の対数
  • 50% 経験
    • 内80% エコシステムにおけるスタートアップ経験
      • 2013〜2022年のシリーズA資金調達件数の対数
    • 内20% エコシステムにおけるスケール経験(エコシステムで設立されたスタートアップについて、10年間で5000万ドル以上、10億ドル以上の重要なExitをした累積数)
      • 内60% 2013〜2022年の10億ドル以上のExit数の対数
      • 内40% 2013〜2022年における,000万ドル以上のExit数の対数

コネクテッドネス (Connectedness)

エコシステムが、グローバルなナレッジの構造にどれだけつながっているかを測る。

  • 80% 地域内のつながり
    • 内70% meetup.comのMeetupグループ数の対数
    • 内20% meetup.comのMeetupグループ数の人口比(M)の対数
    • 内10% アクセラレーターとインキュベーターの数の対数
  • 20% Global Connctedness
    • 内90% エコシステム内に二次オフィスを持つハイテク企業の90%の対数
    • 内10% 海外投資家数の対数

知識

研究および特許活動を通じたイノベーションを測定する。

  • 80% 特許 (エコシステムで創出されるすべての特許数、複雑さ、特許のポテンシャル)
    • 内50% 2012〜2021年のエコシステムにおける全特許件数の層の対数
    • 内30% 特許の3年移動平均成長率
    • 内10% テクノロジーのポテンシャル :世界的なテクノロジークラスレベルで算出され、各エコシステムが生み出す技術に基づき算出される指標
      • 内20% PageRankアルゴリズムに基づく、テクノロジークラスの複雑さ
      • 内30% テクノロジークラスの世界的な成長
      • 内50% 2012〜2021年におけるテクノロジークラスの規模(クラス内のグローバル特許数の対数)
    • 内10% 特許の複雑性スコア :PageRankアルゴリズムに基づき、複雑なテクノロジークラスの特許を生み出すエコシステムの能力を示す指標
  • 20% 研究 
    • 1996〜2021年の国レベルの研究の生産に注目し、出版物のインパクトを示すH-index

強力スターター・ランキング

強力スターター・ランキングは、アーリーステージの資金調達活動が最も活発な新興エコシステム・ランキングの上位25エコシステムを特定するものである。


資金調達
  • 90% アーリーステージの資金調達:
    • 内80% アーリーステージの資金調達件数の対数。シードラウンドは2019年7月1日から2021年12月31日まで、シリーズAラウンドは2020年7月1日から2022年12月31日まで。
    • 内20% アーリーステージの合計資金調達件数の対数。シードラウンドの期間は2019年7月1日から2021年12月31日まで、シリーズAラウンドの期間は2020年7月1日から2022年12月31日までである。
  • 10% 2019〜2020年と2021〜2022年のアーリーステージ資金増加額の対数

エコシステム価値の変化に関する留意点

我々Startup Genomeは、スタートアップ・エコシステムの世界において、読者やメンバーの利益となるよう、リサーチとデータの質を向上させることを常に心がけている。この心構えを念頭に置き、我々はデータセットを包括性と品質の両面において大幅に改善をした 。データを改善していく中で、重要な成果のひとつが「エコシステム価値の向上」であった。これに影響を与えた主な要因は以下の通りである。


  1. テクノロジー系スタートアップ : テクノロジー企業の分類は、より包括的な分類の基準と複数のソースからのタグを追加することで、大幅な改善を図った。具体的には、CB Insightsのデータを追加し、Tech系の分類が正確であることを確認するために綿密なチェックを導入した。その結果、より多くの企業がハイテク企業としてタグ付けされ、より多くの案件が当社のデータセットに追加された。これにより「エコシステム価値」に約8%貢献した。
  2. 創業年数基準の引き上げ: 我々は、より長く操業しているスタートアップほど、より高額の、そして最新の資金調達ラウンドを受ける可能性が高いと結論づけた。この点を考慮し、1億ドル以上のExitについては、設立日が1995年まで遡るスタートアップを対象とした。同様に、シリーズB以降のラウンドでは、1995年までの設立日のスタートアップをデータセットに含めた。これにより、上位100社のエコシステムの価値が約8.5%増加した。
  3. ユニコーンデータの増加 : ユニコーンのデータセットを大幅に拡大した。これにはCB Insightsのユニコーンや10億ドル以上のExit (精査済)が含まれている。これは、上位エコシステムの「エコシステム価値」の増加の約36%に寄与していた。
  4. 大型案件の精査 : 最終チェックとして、各エコシステムの大型案件を精査し、その案件が有効であり、真の価値を反映し、そのエコシステムに属していることを確認した。
  5. 今年から、2019年下半期以降に行われた5億ドル以上のExitを含めている。これらの大規模なExitは、ほとんどが投資家のポートフォリオを拡大するためのドライパウダーの形でそのエコシステムにとどまり、考慮すべき重要な効果である。
  6. また、Exitのタイプも更新した。今年から、バイアウトと逆さ合併を関連するExitのタイプに含めている。
  7. 例年はスタートアップが設立されたエコシステムのみを考慮していた。今年からは、スタートアップが本社を置くエコシステムにトップ5のスタートアップやユニコーンの価値も加えた。この意図は、スタートアップが生まれた場所と魅力を生み出した場所の両方を評価することである。