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CollectWise（YC F24）は採用活動中です。

2026/02/01 6:00

CollectWise（YC F24）は採用活動中です。

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要約▶

Japanese Translation:

CollectWise（Y Combinatorに支援されたスタートアップ）は、35億ドル規模の米国市場で債権回収を自動化するために生成AIを活用しています。
同社の音声AIエージェントは、人間のコレクターよりも約2倍速く作業し、コストを削減し、データ駆動で敬意あるトーンを維持しながら回収率を向上させています。会社は従業員3名から年間売上100万ドルへと成長し、来年は1,000万ドルの目標を掲げています。
彼らはAIエージェントエンジニアを採用しています。主な職務には、音声AIエージェント向けのプロンプトと会話ロジックの設計・最適化・本番化、エンドツーエンドのプロンプティング戦略開発、A/BテストおよびKPIレポートフレームワーク構築、データ／フィードバックを用いた迅速な反復、クライアントワークフロー設定、および統合を支援するツール/インフラの作成が含まれます。
望ましい資格は、音声AIまたはプロンプトエンジニアリングで最低2年の経験、分析的／ビジネス思考、バックエンド技術（Node.js、AWS、SQL）、スタートアップ／製品本番経験、優れたコミュニケーション能力、およびGPT‑5またはその他LLMへの熟知です。
この役割では年収15万ドル〜20万ドルと、0.25％〜1％の株式が提供されます。

本文

当社について
CollectWise は、急成長中で資金調達も順調な Y Combinator 支援を受けたスタートアップです。米国だけでも 350 億ドル規模の債権回収市場に対し、生成型 AI を活用して自動化を実現しています。当社の AI エージェントはすでに人間のコレクターを 2 倍以上上回り、しかもコストのごく一部で同等以上の成果を出しています。チームは 3 名のみながら数か月で年間 100 万ドルの実行レートへと成長し、今後 1 年以内に 1,000 万ドルへ到達するため AI エージェントエンジニアを募集しています。

役割
AI エージェントエンジアとして、音声 AI エージェントのプロンプト設計・最適化・本番化を担い、顧客導入を支える技術システムと連携します。AI の品質、製品成果、エンジニアリング実行という三つの軸に立ち、プロンプト開発からテスト、反復サイクルまでを主導し、リアルワールドでのパフォーマンス（本人確認・支払コンバージョン・紛争処理・滞留率など）を向上させます。創業者や顧客と緊密に協力し、改善を迅速にリリースします。

主な責任

  • CollectWise の音声エージェントのプロンプト戦略（会話フロー・トーン・コンプライアンス対応表現・例外ケース処理）を総括する
  • 音声エージェント性能評価フレームワーク（A/B テスト、回帰テスト、会話 QA、KPI レポート）の構築と保守
  • パフォーマンスデータと顧客フィードバックに基づき、滞留率・コンバージョン率・清算率・顧客満足度の向上を迅速に実施
  • 各クライアント向けに AI エージェント（プロンプト・ワークフロー・データ転送）を構成し、本番環境で安定稼働させる
  • プロンプト関連ツールとインフラ（バージョニング、ロールアウト戦略、安全チェック、モニタリング）の実装
  • 必要に応じてクライアント導入をサポートし、統合やバックエンドシステムの構築・保守を行う

求めるスキル・経験

  • 音声 AI／プロンプトエンジニアリング（LLM プロンプト設計、エージェントデザイン、会話型システム、音声ワークフロー等）で 2 年以上の実務経験
  • 分析力とビジネス志向を兼ね備え、成果や ROI を数値化して示せる方
  • Node.js 等のモダンバックエンドフレームワーク・本番システムに関する堅固な技術基盤
  • AWS と SQL の実務経験
  • スタートアップや自社プロジェクトで製品を本番環境へリリースした経験（早期段階のスタートアップ、個人開発、あるいはエンドツーエンドプロジェクト）
  • 優れたコミュニケーション力と高い仕事倫理
  • GPT‑5 など最新 LLM の実務経験

報酬

  • 給与：15 万ドル〜20 万ドル（経験・資格に応じて決定）
  • 株式保有：0.25 %〜1 %

CollectWise は自律型 AI エージェントと統合された法務ネットワークで債権回収を革新しています。データ駆動かつ敬意を持った対話により、回収率の向上・コスト削減、そしてポジティブなブランドイメージの維持を実現します。

同じ日のほかのニュース

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2026/02/01 7:05

SwiftはRustよりも便利なプログラミング言語です。

## Japanese Translation: > **概要：** > 本文は、メモリ管理モデル、コンパイル先、設計哲学、機能セット、性能トレードオフ、およびクロスプラットフォーム対応範囲において Rust と Swift を比較しています。 > • **メモリ管理：** Rust はガーベジコレクションを用いず所有権／借用（ownership/borrowing）を採用し、Swift はコピーオンライトとオプションの「所有」セマンティクスを備えた値型をデフォルトにしています。両方とも unsafe な生ポインタをサポートします。 > • **コンパイル：** 両言語は LLVM を介してネイティブコードへコンパイルし、WebAssembly（WASM）もサポートします。 > • **設計目標：** Rust は低レベルでボトムアップのシステム言語、Swift は高レベルでトップダウンですが、オプションで低レベルアクセスを提供します。 > • **コピーオンライトと再帰：** Rust では明示的に `Cow<>` と `.as_mutable()` を使用してコピーオンライトを行い、再帰型循環を解消するには `Box<>`（または `Rc/Arc`）が必要です。Swift はコピーオンライトを自動化し、再帰を扱うために `indirect` キーワードを利用します。 > • **エラーハンドリング：** Rust の `Result<T,E>` と `?` 演算子；Swift の `do‑catch` と `try`。 > • **機能的対実用的特徴：** Swift は C ライクな構文（例：`switch` を match として、列挙型にメソッドを付与）で機能的構造を隠し、導入を容易にしています。また、非同期／待機、アクター、プロパティラッパー、結果ビルダーといった実用的な言語機能を追加し、迅速な UI やサーバ開発を促進します。Rust はよりミニマリスティックですが、細かい制御が可能です。 > • **性能とユースケース：** Rust のプログラムはデフォルトで高速であることが多く、Swift は使いやすさを優先し、最適化されていない限り遅くなる場合があります。そのため、Rust は低レベルシステム作業に好まれ、Swift は迅速な UI やサーバ開発を求める開発者に適しています。 > • **クロスプラットフォーム拡張：** Swift は現在 Windows、Linux、組み込みデバイス（例：Panic Playdate）、WebAssembly で動作し、汎用性が高まっています。ただし、コンパイル時間の長さ、機能セットの大きさ、Rust に比べて成熟度の低いパッケージエコシステムといった課題も残ります。

2026/02/01 2:21

モバイルキャリアは、あなたのGPS位置情報を取得できることがあります。

## Japanese Translation: Appleの次期iOS 26.3は、電話がApple独自のモデムシリコンとファームウェアを使用する際に「正確な位置情報」―単桁メートル精度のGNSS座標―を携帯キャリアに送信しないプライバシー保護機能を導入します。これは2025年に発売されるデバイスで利用可能です。この機能は、通常キャリアがこれらの詳細な座標をダウンロードできるRRLP（2G/3G用）とLPP（4G/5G用）の制御平面プロトコルを無効化します。Appleがモデムハードウェアとファームウェアの両方を管理しているために機能し、サードパーティ製モデムにはこのレベルの統合がありません。 セル塔ベースの位置決定（数十〜数百メートル精度しか提供できない）に加え、電話はデバイス上で静かにGNSS位置を計算し、ネットワーク要求が行われたときのみそれらを送信します。そうでなければ携帯端末からは何もデータが離れません。米国DEA（2006年）やイスラエルのShin Betなどの法執行機関は、RRLP/LPPを使用して調査用GPS座標を取得し、またイスラエルのキャリアは2020年3月にCOVID‑19接触追跡のために正確な位置データを収集し、近接接触者へのSMS警告を送信しました。 Appleはこの機能を、ユーザーがGNSSデータのキャリア要求から完全にオプトアウトできるようにする第一歩として位置づけており、そうした試みが行われた際に通知を受け取れるようにします。Appleのモデム搭載デバイスは即座に不正追跡リスクの低減から恩恵を受けますが、キャリアとサードパーティ製モデムベンダーはサービスを適応させる必要があります。本機能の展開はまだApple以外のモデム搭載デバイスには適用されていません。 *注：* RRLP/LPP以外にも未公開の仕組みが存在する可能性があり、外国キャリアによるSS7悪用（例：サウジアラビア）では通常デバイスをモバイルスイッチングセンターまでしか特定できず、GNSSよりも精度が低いです。

2026/02/01 6:14

**生成AIとウィキペディア編集：2025年に学んだこと** - **人間とAIの協働が増加** - 編集者は、AI が作成したドラフトを第一稿として定期的に利用し始めた。 - 人間のレビュアーが引用を追加し、事実確認・トーン調整を行った。 - **品質保証の強化** - 新しいAI駆動型ファクトチェックツールで、公開前に矛盾点を検出した。 - 自動スタイルチェックにより、ウィキペディアのマニュアル・オブ・スタイルへの準拠が確保された。 - **コミュニティの受容とガバナンス** - ウィキメディア財団は、許容されるAI貢献を明記したガイドラインを導入。 - AI関与の透明なログ作成がすべての編集に対して必須となった。 - **偏見緩和への取り組み** - バイアス検出アルゴリズムが特定トピックでの過剰表現を指摘。 - 編集監視チームは偏向した視点を修正し、多様な観点を追加した。 - **パフォーマンス指標** - 平均編集完了時間が2024年比で約30 %短縮された。 - AI支援による記事更新数は12 %から28 %へと増加した。 - **今後の方向性** - AI生成引用文献の継続的改善。 - 英語以外のウィキペディア版への多言語サポート拡充。 **主な結論：** 2025年には、生成AIがウィキペディア編集に不可欠なツールとなり、効率向上とともにコミュニティ基準・品質管理の強化を実現した。

## Japanese Translation: Wiki Educationは、英語版ウィキペディアの新規アクティブ編集者の約19％を供給するプログラムを運営しており、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIツールがどのように利用されているかを監視しています。 2022年11月以降、同組織はAI検出器Pangramを使用して新しい編集に対する幻覚（hallucinations）と引用ギャップをスポットチェックしています。2015年から現在までの3,078件の新記事コーパスから、Pangramは178件をAI生成としてフラグしましたが、そのうちわずか7％が架空のソースを含み、2/3以上が引用された参考文献が主張を裏付けていないため検証に失敗しています。 スタッフはその後、これらの記事をクリーンアップし、最近の作業をサンドボックスへ戻したり、修復不可能な記事をスタブ化またはPRODe（プロテクト）しました。また、2025年にPangramをダッシュボードプラットフォームに統合し、ほぼリアルタイムで検出できるようにしています。2025年秋だけでも1,406件のAIアラートが記録され、そのうち314件（22％）がライブページに影響しました。さらに、217名の参加者（新規編集者6,357人中3％）が複数回アラートを受けました。この介入により、本空間でのAIコンテンツの予測比率は約25％から約5％へと削減されました。 学生たちは主に研究作業（ギャップの特定、ソースの検索、文法チェック）にAIを利用したと報告しましたが、課題テキストのドラフトには使用していませんでした。 今後、Wiki Educationは2026年もPangramを継続運用し、非プローズコンテンツへの検出精度を向上させる予定です。また、オプションのLLMリテラシーモジュールを提供しつつ、メールと動画による自動化トレーニングも継続します。