会社の特徴
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<事業内容>
鉄スクラップのAI解析アプリケーションの開発・提供
鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを高精度に解析するアプリケーションを開発しています。
鉄スクラップの品質を正確に判定することにより、効率的なリサイクルを実現します。
このアプリケーションにより、熟練者の人材不足問題を解決します。さらに、より精緻な鉄スクラップの品質管理を行うことで、製造コストを下げるのみならず、これまでは製造が難しかった鉄鋼材の製造を可能にし、鉄リサイクルの可能性を広げます。
<技術について>
①高度な画像解析アルゴリズム
鉄スクラップの解析には独自に開発している画像解析アルゴリズムを活用しています。
工場毎に撮影環境が異なり画像の性質に違いがあること、検出対象の物体が多種多様でそれぞれのデータが非常に少量であること、鉄スクラップを積載したトラック全体を写す画像のため一般的な画像に比べて極めて大きい画像であること、など鉄スクラップ独自の課題を解く必要があります。
また、時には開発者自らが現場で住み込みで働き、熟練者の経験やノウハウを学びアルゴリズムに反映することもあります。
② ユーザーと同じ目線で開発する
工場毎にオペレーションは当然異なり、また長年染み付いてきた業務プロセスに新しいシステムを加えることは簡単なことではありません。そのためにも、一つ一つの現場をよく理解し、ユーザーと同じ目線で開発することを心がけています。
また、鉄スクラップの周りには多種多様なデータが存在しています(鉄スクラップの品質情報はもちろん、売買の伝票、在庫データ、溶解時の成分データ等)。それぞれが異なるシステムで管理されていたり、物によっては紙で管理されているものもあります。これらのデータを整理し利活用することでデータの価値を最大限に引き出します。
実績としては既に大手鉄鋼メーカー10工場以上(国内シェア20%)に導入されております。
また、世界的に注目されるクリーンテックの分野であることも相まって、
2023年にはシードラウンドで、DCMベンチャーズより2億円の資金調達を行いました。
また2026年には、三井物産様・Coreline Ventures様よりシリーズAラウンドの資金調達が決定いたしました。
本資金調達により鉄鋼業界における脱炭素化の促進・業務効率化の加速を図ってまいります。https://t.co/dBXHm8zHtI
<開発環境>
■Web App
使用言語...TypeScript
フロントエンド...Next.js, GraphQL, Jest
バックエンド...NestJS, Prisma ORM, GraphQL, Jest
インフラ/ミドルウェア...AWS (S3, Aurora MySQL, ElastiCache for Redis, Cognito, CloudWatch, ECS, Lambda, CloudFront),Terraform, Sentry
デザイン...Figma
■AI開発
使用言語...Python
CV開発...Pytorch, Pytorch Lightning, OpenCV, MMDetection, AWS, uv, mlflow
データ基盤開発...AWS, Snowflake, Dagster, Metabase, dbt, FastAPI, onnx, uv
■その他
GitHub, GitHub Actions, Docker
組み込みソフトウェア
使用言語...Python, Shell Script
インフラ...OS: Ubuntu, Raspberry Pi OS, Windows10
AWS: CloudFormation, VPC, S3, Client VPN, ACM, IAM, CloudWatch
その他...GitHub, GitHub Actions, OpenCV, Raspberry Pi, RTSP
■過去の実績
※受賞歴
「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2023」選出(代表 田島圭二郎)
「Forbes 30 Under 30 Asia 2024」選出(創業者 田島圭二郎、佐伯真)
「すごいベンチャー100」2025年版 厳選8社
※メディア実績
鉄鋼新聞、日刊市況通信、産業新聞、ニュースウォッチ9、日本経済新聞、日刊工業新聞
KEPPLE、THE BRIDGE
※採択実績
2020年:独立行政法人 情報処理推進機構、未踏アドバンスト事業
2021年:東大IPC 1st Round
研究開発型スタートアップ支援事業/NEDO Entrepreneurs Program(NEP)
2022年:ものづくり補助金
2023年:NEDO SBIR推進プログラム
2026年:NEDO SBIR推進プログラム フェーズ2