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巨大産業の脱炭素をAIで牽引する | インフラ・ハードウェアテックリード

【HW】テックリード
Mid-career

on 2025-08-07

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巨大産業の脱炭素をAIで牽引する | インフラ・ハードウェアテックリード

Mid-career
Mid-career

Keijiro Tajima

東大発スタートアップの株式会社EVERSTEELの代表取締役をしています。 全ての産業で最もCO2を排出する鉄鋼業から、カーボンニュートラル実現を目指しています。 https://eversteel.co.jp/ --略歴-- 2019年:スイス連邦工科大学での研究開発を起点に、鉄スクラップに特化した画像認識システムを構築。 2020年:未踏アドバンスト採択。 2021年:東大IPC 1st roundに採択。 2021年:東京大学大学院工学系研究科卒業後、EVERSTEELを共同創業、CEOに就任。 2023年:Forbes Japan U30を受賞。 2024年:Forbes Asia U30を受賞。 大分の林業家系に生まれ、環境課題解決の従事へ。 趣味で砂漠マラソンをやってます。グランドキャニオンマラソン273km、世界最年少完走しました。

makoto saeki

株式会社EVERSTEEL's members

東大発スタートアップの株式会社EVERSTEELの代表取締役をしています。 全ての産業で最もCO2を排出する鉄鋼業から、カーボンニュートラル実現を目指しています。 https://eversteel.co.jp/ --略歴-- 2019年:スイス連邦工科大学での研究開発を起点に、鉄スクラップに特化した画像認識システムを構築。 2020年:未踏アドバンスト採択。 2021年:東大IPC 1st roundに採択。 2021年:東京大学大学院工学系研究科卒業後、EVERSTEELを共同創業、CEOに就任。 2023年:Forbes Japan U30を受賞。 2024年:Forbes Asia...

What we do

【採用ページ公開中】 https://eversteel.notion.site/eversteel-recruit 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを画像解析するAIシステム「鉄ナビ」を開発する東京大学発のスタートアップです。 ユーザーは鉄スクラップを溶かして鉄を作る鉄鋼メーカーで、鉄鋼業界のVertical SaaSを目指しています。 ▼ピッチ動画(ICC KYOTO2023 スタートアップカタパルト3位受賞) https://www.youtube.com/watch?v=ElhcfifPH7g&;t=1s

What we do

【採用ページ公開中】 https://eversteel.notion.site/eversteel-recruit 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを画像解析するAIシステム「鉄ナビ」を開発する東京大学発のスタートアップです。 ユーザーは鉄スクラップを溶かして鉄を作る鉄鋼メーカーで、鉄鋼業界のVertical SaaSを目指しています。 ▼ピッチ動画(ICC KYOTO2023 スタートアップカタパルト3位受賞) https://www.youtube.com/watch?v=ElhcfifPH7g&;t=1s

Why we do

鉄は世界で最も多く使用されている金属でグローバルマーケットは350兆円の巨大産業です。同時に全産業の中で最大の二酸化炭素排出産業でもあります。 そのような状況の中鉄鋼業界では、石炭を燃やして鉄鉱石から鉄を作る「高炉法」から鉄スクラップを電気で溶かしてリサイクルにより鉄を作る「電炉法」への未だかつてない大きな転換期を迎えています。電炉法で鉄を製造すると、高炉法に比較して7割以上のCO2排出量が少なく済みます。日本では長年高炉法が主流で、電炉法によるリサイクルが進んでいない背景があります。 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップには鉄以外の不純物や爆発物等が混入するケースがあり、各鉄鋼メーカーではベテランの作業員が目視で品質チェックをしなければならず、人による判定のバラツキや見逃しが品質面・安全面から深刻な課題となっていました。 EVERSTEELは、代表の田島が東京大学での鉄鋼材リサイクルの研究とスイス工科大学での画像解析技術の研究をもとに創業し、鉄リサイクルに特化した画像解析技術の研究開発に注力してきました。 代表の田島は林業の家系に生まれ、自然を守りながら経営する父の姿を見て、自分も「環境にいいことがしたい」と考えるようになり、鉄リサイクルの道へ進みました。 ▼Forbes UNDER 30受賞インタビュー https://forbesjapan.com/articles/detail/68357

How we do

現在開発している鉄ナビは、鉄スクラップの品質を判定するAI、危険物や非鉄金属を検出するAIを搭載しています。 今後は、厚み・サイズ・鋼材の種類などパーツレベルで判定できるAIの開発、お客様の様々な工場環境に適応するためのハードウェアの開発、工場の基幹システムとの連携機能の開発、現場での使い勝手を追求したアプリケーション開発に取り組む計画です。 また、将来的には鉄鋼メーカーのリサイクルプロセスにおいて、データを可視化したりリアルタイムでアクセスできる体制を整えたりと、データ駆動型のリサイクルを計画しています。 これまでに電炉最大手の東京製鐵を始め、複数の業界大手鉄鋼メーカーとの実証実験を経て、国内10社以上で実際の操業現場への導入検討が進んでいます。

As a new team member

当社のハードウェア開発部では、要件定義からシステム設計、物理ネットワーク導入、そして保守・運用に至るまで、サービス基盤の全過程に携わることができます。 業務内容は多岐に渡りますが、各領域に専門性を持つメンバーで協力してプロジェクトを進めます。 ■主な業務内容 当社では、高温や粉塵といった過酷な現場環境における撮影、大容量データのクラウド転送、そしてAIによる解析結果の即時フィードバックがサービスの中核を担っています。 現在、導入企業数の順調な拡大に伴い、急成長するプロダクトを安定的に支える堅牢な保守体制の構築が急務となっています。 この成長を支えるため、ネットワークおよびハードウェア領域において、サービス基盤の構築と運用をリードしていただけるテックリードを募集しています。 【具体的には】 - ハードウェア選定 撮像機器・サーバー・ネットワーク機器など、AI検査システム「鉄ナビ検収AI」に必要な各種機器の選定 - 設置仕様の検討と現地調査 設置環境に応じた機器配置、配線、防水・防塵、電源仕様の検討(現場視察を含む) ※設計業務に伴い、月1~2回程度の現場下見を目的とした出張があります(工事作業は発生しません。) - 性能・信頼性評価 導入機器の動作性能および信頼性の評価・検証 - 技術文書の作成・レビュー 設置仕様書、回路図、機器構成図、ネットワーク構成図、マニュアル類などの作成・管理 - 設定作業および手順書管理 機器設定手順書の作成およびレビュー、実際の設定作業の指導・確認 - 開発ロードマップ策定 ハードウェア関連開発の中長期的な計画立案 - 外部パートナーとの連携 外注先の選定・調整・マネジメント業務 - 他部門との連携 ソフトウェア開発チームやプロジェクトマネージャーとの連携を通じたプロジェクト推進 - PM補佐業務 プロジェクトマネジメント業務のサポート全般 ▼ 配属部署 ハードウェア開発部 ■このポジションの魅力 - 創業初期のスタートアップで、工場への機材設置を始めとする根幹プロジェクトに携わることができます。 - 工場ごとに異なる環境への対応が必要になるため、機械の設計等の物理的な領域、インフラ、ソフトウェアの開発など、幅広い領域の業務を通じ、スキルセットを深めることができます。 - チームの立ち上げ期のため、上記業務に加えてチームビルディングや開発プロセスの構築に寄与し、組織面でも主導的な役割を経験できます。 ■必須要件 以下のご経験・スキルをお持ちの方を求めています。(すべてを満たしている必要はありません) - ハードウェア製品の設計および開発経験(実務経験3年以上) - ネットワーク構成および電源設計に関する知識と実務経験 - 3D CADを用いた機器設計の経験 - 技術文書(設計書、マニュアル等)の作成経験 - カメラ、センサー、組み込みデバイスの選定、組み立て、実装に関する実務経験 ■歓迎要件 - 工場や屋外重機など、さまざまな現場環境への製品導入経験 - 現場作業者や協力会社との調整・折衝、ならびに管理業務のご経験 - 品質に関するトラブル発生時の顧客対応(報告・折衝)のご経験 - ハードウェア製品における性能評価や検証の実務経験 ■求める人物像 - 【社会的意義】製造業のエネルギー効率改善に直結するプロダクトに関わることで、持続可能な社会の実現に貢献できます。 - 【裁量の大きさ】裁量を持って意思決定・実行できる環境のため、自身の技術的なこだわりや工夫をプロダクトに直接反映できます。 - 【成長機会】創業期ならではのスピード感と試行錯誤の連続により、短期間での成長やキャリアアップが可能です。 ■働き方 - 正社員または業務委託(月80時間以上) - 正社員はフルフレックスタイム制を採用しています - 東大本郷キャンパス内のオフィスでの勤務も、リモート勤務も可能です - 顧客に導入するプロダクトを開発するため、工場へ出張することがあります
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    Founded on 03/2021

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