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チャネル3（YC S25）が採用中です。

2026/01/20 21:00

チャネル3（YC S25）が採用中です。

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要約▶

Japanese Translation:

改訂要約

Channel 3 は、インターネット上のすべての商品を網羅した包括的なデータベースを構築し、AI ネイティブの「エージェント型商取引」を実現することを目指しています。これは、小売データに対して Stripe や Plaid のようなポジショニングを図るものです。同社は、散在した非構造化商品情報が AI 取引を阻害すると考え、このデータを大規模に構造化することで、米国・世界の e‑commerce 市場で推定 1〜5 兆ドルのシェアを獲得できると見込んでいます。

2025 年（S25 バッチ）に CEO の Alex（12 歳で起業経験あり、studio.com で AI 作業）、CTO の George（Palantir の研究者）、エンジニアの Evan と Ignacio（AWS 背景）によって設立されました。Channel 3 は既に 1 億を超える商品をインデックス化し、企業顧客とのパイロットや数万ブランドとの提携ネットワーク統合を通じて 1,500 を超える開発者にサービスを提供しています。同社はビザスポンサーシップを行っていません。

エンジニアリングの目標には、10 億の商品をモデリングし、カスタムコード不要で任意の商品詳細ページを解析できるコンピュータービジョン システムを展開すること、多モーダル埋め込みを使用して複数の販売者間で重複排除を行うこと、および商品バリエーション（色、サイズ、構成）を捕捉することが含まれます。彼らは「Weber の 1,000 ドル未満で 4 バーナー付きアウトドアグリル」や「300 g 未満のランニングスニーカー、サイズ 12」のような複雑なクエリを 2 秒以内に検索できる世界クラスの検索を目指しています。

技術的課題としては、自己ホスト型オープンソースモデルとフラッグシップ GCP/Azure モデルで月間数十億トークンを管理しつつ、トークン使用量やデータベースコストを削減し、評価とガードレールを通じて信頼性を確保することが挙げられます。同社の文化はオフィス中心（Flatiron、月曜〜金曜）で、週末勤務を任意に提供し、月～木曜日は無料食事、スナックを用意し、技術的意思決定とチームビルディングへの所有権を重視しています。

Channel 3 は 2025 年 8 月に Matrix（Apple、FedEx、Afterpay、Oculus）が主導し、Ludlow、Y Combinator、Paul Graham、a16z、Index Scouts、および多数のエンジェル投資家が参加した 600 万ドルのシードラウンドを調達しました。応募プロセスには好奇心や学習に関する短いメッセージ、任意のテイクホームプログラミング課題、1 日間の NYC 試験、そしてオファーが含まれます。

本文

インターネット上のすべての商品を網羅したデータベース
バックエンドエンジニア – $120 K – $200 K

  • 株式：0.50 % – 1.00 %
  • ニューヨーク, NY, US
  • 経験不問（新卒歓迎）

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この役割について

Channel3はインターネット上のすべての商品を網羅したデータベースを構築しています。数十年にわたり人々はこれを実現しようとしてきましたが、AIが世界中の散在する商品情報を整理できるまで実現不可能でした――今や AI が十分に賢く、しかも規模で実行できるほどコストダウンしています。

我々のビジョン： 店舗 → オンライン → AI‑ネイティブ
オムニチャネルの重要性と同様に、エージェントベースの商取引（Agentic Commerce）も同等に重要だと考えています。そこから「Channel3」という名前が生まれました。我々はエージェントベース商取引の中核ノードとなり、すべての AI 取引を支援し、GMV の一部を獲得します。Stripe が決済業界に、Plaid がフィンテックに不可欠であるように、Channel3 は AI コマースにとって基盤的存在になることを目指しています。

課題
エージェントベース商取引は散在した商品データのボトルネックに直面しています。商品情報は一貫性がなく、最悪の場合全く正しくないという現状があります ― それ自体が存在しないケースもあります。

チャンス
McKinsey は「2030 年までに米国 B2C 小売市場だけでもエージェントベース商取引で約 1 兆ドルの統合収益、グローバルでは 3–5 兆ドルに達する可能性がある」と推定しています。この未来は優れた商品データなしには実現できません。

チーム

  • Alex（CEO） と George（CTO） はダーク大学入学日からの友人です。Alex は 9 歳でコードを書き始め、12 歳で最初の会社を設立し、最近は studio.com の AI プロジェクトを主導してこのアイデアにたどり着きました。George は 18 歳でロボットによる天文学自動化研究を発表し、過去 2 年間 Palantir でビッグデータ課題に取り組んできました。
  • Evan と Ignacio は創業エンジニアです。両者とも AWS から入社しました。Evan は Penn の CS 修士号を取得し、最初の実働エージェントベース商取引サンプルを構築。Ignacio はダーク大学で Alex と George と共に CS を学び、AWS でエージェントベース商取引に携わってきました。
  • 我々は全員エンジニアです。高速でリリースします。

残念ながら現在ビザスポンサーシップは行えません。米国での就労許可が必要です。

これまでの進捗

  • 1 億点以上の商品をインデックス化
  • 1,500 名超の開発者が API を使用開始
  • 一部大手エンタープライズ顧客とパイロットを検討中
  • アフィリエイトネットワーク統合で数万ブランドと提携

あなたに期待すること

  • 10 億点の商品を理解するコードを書きます。最新の言語・埋め込み・画像・セグメンテーションモデルを組み合わせ、各商品を真に理解します。
  • 小売業者ごとに変わる商品ページを統一的に扱うコンピュータビジョンシステムを構築し、サイトごとのカスタムコードや手動介入は不要です。
  • 複数販売店間での商品重複除去は極めて難しい課題です。商品説明・画像が異なり、安定した識別子がほぼ存在しないため、マルチモーダルモデルを使って理解と一致させます。
  • 変数（カラー・サイズなど）も同様に難解です。シャツの色やサイズ、ソファの組み立て構成などを把握します。

世界クラスの検索を作る。 開発者は「Weber の屋外グリル、$1,000 未満、4 バーナー」「300g 以下のランニングスニーカー、サイズ 12」「このソファ（画像）で緑色」などを 2 秒以内に検索できるようにします。

  • 埋め込みだけでは 80 % の精度までしか達成できませんが、構造化データを追加して開発者が確定的フィルタ付きの強力なクエリを作れるようにします。
  • 最近は「良い」結果の返却方法を検討中で、単なるキーワード/意味合いマッチ以上のものを学んでいます。

信頼性とコストを担当するエンジニア
ドリフト測定用 eval を作成し、回帰や幻覚を防止するガードレールを設置。データベースコストとトークン使用量の削減に工夫と機転を持って取り組みます。

  • 月間数十億トークンを自己ホスト型オープンソースモデルや GCP + Azure のフラッグシップモデルで消費
  • すべての商品を埋め込み、画像を AI で解析し、商品ごとに数十回の呼び出しが必要。必要不可欠だが累積コストは大きい
  • トークン使用量削減、小規模モデルへの切替、入力トークン削減のための巧妙なコンテキスト設計を常に検討
  • 世界の商品データを構造化し、内部検索と API 提供の両方で保存・検索する必要がある。経済的に運用できるよう多くのステップを踏みました。

なぜ Channel3 に入るべきか

  • 今がタイミング：AI が十分賢く、安価になり、普遍的な商品グラフを構築可能。エージェントベース商取引は即座に需要と明確な収益化パスを生み出します。
  • 高速で動いている：1,500 名超の開発者が API を利用し、顧客は機能追加を待ち望んでいます。毎日数百万の商品を処理しています。
  • 技術・インフラ決定権を直接持てる：ロードマップと優先順位に対する所有感があります。チーム育成や文化構築も自らの手で行えます。
  • 楽しい環境：協力して高品質なテックを作り、毎日働くことを楽しみにしています。

働き方

  • オフィス：Flatiron の 54 W 21st St にある晴れたオフィス – 月曜から金曜まで対面勤務。
  • 週末は 1 日分の作業が完了することを期待します。来社は任意で、好きな働き方で進めてください。
  • 月曜～木曜にディナーと好きなスナックを提供（Trader Joe’s の隣です）。

投資家

2025 年 8 月に $6 M シードラウンドを調達。Matrix（Apple, FedEx, Afterpay, Oculus）が主導し、Ludlow（Honey, StockX）、Y Combinator、Paul Graham、a16z + Index scouts、数十人のエンジェル（多くは YC 創業者）も参加。

面接について

以下のいずれかに短く回答してください：

  1. Channel3 の仕組みで興味がある点
  2. 現在積極的に学んでいること（仕事用・趣味問わず）とその取り組み方
  3. 既に Channel3 を使った経験：好きな点、混乱した点、変更したい点

数文以内で結構です。しっかり考えて書くことで大きな効果があります。

合格見込みがある場合：

  1. 15 分のチャットを設定
  2. 短いテイクホーム課題に取り組み、成果を共有
  3. ニューヨークで 1 日実際に共働
  4. オファー送付

Channel3 について

Channel3 はインターネット上のすべての商品を網羅したデータベースを構築しています。API を通じて、あらゆる AI アプリやエージェントがショッピング機能を追加し、売上に対してコミッションを得られます。ニューヨーク市に拠点を置き、Matrix、Ludlow、Y Combinator に支えられています。新しい商取引の基盤を作りたい方はぜひ応募してください。

  • 設立：2025
  • バッチ：S25
  • チーム規模：5
  • ステータス：アクティブ
  • 所在地：ニューヨーク
  • 創業者 – 上記参照。

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