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オライリーイベント登壇資料「鉄リサイクル・産廃業界におけるAI技術実応用のカタチ」

 オライリーイベント登壇資料「鉄リサイクル・産廃業界におけるAI技術実応用のカタチ」

オライリーイベント「Superstream: AIストラテジー」にご招待いただき登壇した資料です。

■ セッションタイトル「現実世界の不確実性をデザインする」
https://learning.oreilly.com/live-events/superstream-ai%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%86%E3%82%B8%E3%83%BC/0642572364854/
■ 発表タイトル「鉄リサイクル・産廃業界におけるAI技術実応用のカタチ」

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Takumi Karasawa

May 14, 2026

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Transcript

  1. Self introduction 自己紹介 ◼名前:唐澤 拓己(からさわ たくみ) ◼所属:株式会社EVERSTEEL ◼VPoE/AI開発部マネージャーとして、 AI開発周辺の仕事+マネジメントをしています。 EVERSTEEL作業着・作業靴、

    入社したら皆さんもらえます。ぜひ。 略歴 ▪ 東京大学/東京大学大学院にて、画像認識AIに関する研究 ▪ 株式会社ディー・エヌ・エー/GO株式会社にて、 AI研究開発エンジニアとして車載カメラ向けAIの研究開発 ▪ 株式会社EVERSTEELにて、2022年4月よりAI開発部マネージャー
  2. About EVERSTEEL Inc. 株式会社EVERSTEEL Mission「鉄を未来の主役に」 世界最大のCO2排出産業である鉄鋼業の“脱炭素化”に挑んでいます。 ◼ 設立:2021年3月 ◼ 累計調達額:6.6億円(三井物産/Coreline/DCM

    Ventures) ◼ 提供サービス:鉄スクラップ画像解析システム『鉄ナビ検収AI』 2024 Forbes 30 Under 30 Asia 選出 2021 設立 2023 シード 2億円 DCM Ventures 2022 東京製鐵 実証実験完了 2026 シリーズA 4.6億円 三井物産/Coreline 2023 東京製鐵 実運用開始 2026 6工場にて運用中 4工場にて導入中
  3. About steel recycling 電炉による鉄リサイクルとCO2排出量 鉄の製造法は、ざっくり2種類。 鉄スクラップからリサイクルする製造は、鉄鉱石からの製造に比べ、約1/4のCO2排出量。 0.67t 2.3t 高炉 電炉

    CO2 排出量 1/4 → EVERSTEELは電炉リサイクル支援のプロダクトを展開 近年、世界的に高炉→電炉へのビッグチェンジが起きている。
  4. Steel Scrap Grading System 等級査定AI – 何をしているのか 等級査定AI H1 70%

    H2 30% H3 0% L1 0% トラック1台分の等級構成比 トラック1台分の画像群 鉄スクラップの「等級(グレード)」: 鋼材の種類・厚み・長さ・処理有無により品質をランク付け。 等級査定AIは、現場の荷下ろしが行われる中、トラック 1 台分の 等級構成比を査定。 現場の荷下ろしをモニタリングカメラで検知。 高解像度カメラで自動撮影。 CHALLENGES 撮影(粉塵、振動、光)、高解像度、スクラップ区別、可変長複数枚画像の扱い、etc. → 真に一番難しいのは…? 等級名 割合
  5. Framework 「SECIモデル」ー 知識創造サイクルで、暗黙知を AI に継承する ナレッジマネジメント専任のリーダーをチームに招き、サイクル運用を仕組み化。 もとは闇雲なアノテーションだったところを、SECI モデルで再設計。 社内に蓄積される膨大な知見のカタログ。 約100種の鉄スクラップ/異物の特徴が記載されている。

    SECIモデル 一橋大学の野中名誉教授が提唱した、「暗黙知」→「形式知」へ変換共有し、組織全体で 新たな知識を創造するフレームワーク。 共同化(S)・表出化(E)・連結化(C)・内面化(I)の4プロセスをスパイラル状に循環 させることで、組織のイノベーションや属人化解消を促進。 SECIモデルの4つのプロセス