【2026年5月更新】ARISE analyticsの年収は？平均760万円水準や役職別・年代別の目安を解説

本記事のポイント

ARISE analyticsの企業情報

ARISE analyticsは、2017年に設立されたデータ・AIコンサルティング企業です。KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーとして立ち上がり、データ分析、AX / DX支援、分析基盤構築、デジタル人材育成などを通じて企業変革を支援しています。通信由来の大規模データと、コンサルティングの実行力を併せ持つ点が大きな特徴です。

2025年9月末時点の従業員数は208名で、派遣社員や業務委託を含めると約600名以上の体制で事業を回しています。非上場企業のため平均年収は公開されていませんが、若い組織ながらデータサイエンスとエンジニアリングの専門人材が多く、給与の目線は一般的なIT企業より高めに見ておくのが自然です。

2026年1月には本社をTAKANAWA GATEWAY CITYへ移転しました。大型研修スペースや集中エリアを備えたオフィスに刷新され、KDDIの社員食堂やカフェテリアも利用できます。働く環境への投資が続いている点は、採用強化フェーズにある企業として押さえておきたい材料です。

会社概要

正式社名	株式会社ARISE analytics
設立	2017年2月27日
資本金	2億円
従業員数	208名（2025年9月末時点）
補足人員	派遣社員・業務委託を含め合計約600名以上
代表者	代表取締役社長 小林 亜令
株主構成	KDDI 85% / アクセンチュア 15%
事業内容	データ分析、AX / DX支援、分析基盤構築、デジタル人材育成などのコンサルティングサービス提供
本社所在地	東京都港区高輪2丁目21番1号 THE LINKPILLAR 1 NORTH 10階
平均年収	760万円程度（弊社独自調べ）
社員構成	20代58% / 30代34% / 40代7% / 50代1%
採用比率	新卒35% / 中途65%

ARISE analyticsの4つのサービス領域

ARISE analyticsは「データ分析会社」という一言では収まらず、実務の変革に近い領域まで踏み込むサービス設計が特徴です。公式の提供サービスから見ると、主力領域は次の4つに整理できます。

1. コンタクトセンターDX支援
2. ドローン画像解析支援
3. データ・AI人材育成支援
4. 生成AI活用支援

1. コンタクトセンターDX支援

コンタクトセンターDX支援では、KDDIでAIチャット完結率80%を実現した手法をベースに、電話・チャット・Webを横断した業務変革を支援しています。顧客接点の改善に直結する領域であるため、分析で終わらず実装や運用設計まで伴走する点が特徴です。データ活用の成果が業務KPIに表れやすく、ビジネス寄りのスキルを磨きたい人にも適した事業領域です。

2. ドローン画像解析支援

KDDIスマートドローン社との協業により、ドローンで取得した画像データの業務活用と解析サービスを提供しています。画像解析やAIモデルだけでなく、現場業務にどう組み込むかまで考える必要があるため、データサイエンスとエンジニアリングの両方を使う案件になりやすいでしょう。社会インフラや点検業務の効率化に関われる点もユニークです。

3. データ・AI人材育成支援

データ・AI人材育成支援では、KDDIグループで蓄積した知見を使い、従業員がデータやAIを活用しながら業務を進めるための教育を提供しています。分析者教育そのものをサービス化しているため、自社の育成制度と事業がつながっている点がARISE analyticsらしいところです。教育設計や研修コンテンツに関心がある人にも接点があります。

4. 生成AI活用支援

生成AI活用支援では、KDDIグループで構築した生成AIソリューションの実績をもとに、社内利用向けのカスタマイズ提供を行っています。単純なPoCに留まらず、業務変革と生産性向上まで見据えている点が特徴です。近年の事業拡大方針とも重なるため、ARISE analyticsの今後を考えるうえでも重要なサービスといえます。

ARISE analyticsの4つの特徴

ARISE analyticsの年収や働き方を判断するには、会社の構造的な特徴を先に押さえると見通しが立ちやすくなります。

1. KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーである
2. 350名超のデータサイエンティストを中心とした専門人材集団である
3. 20代と30代が中心で、成長機会が多い
4. 育成制度と評価制度が強く結びついている

1. KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーである

ARISE analyticsは、通信大手 KDDI とアクセンチュアを株主に持つジョイントベンチャーです。案件の起点が大手企業の業務課題に近く、データ活用の実装フェーズまで踏み込みやすい点が魅力です。給与水準を考えるうえでも、親会社の案件基盤と信頼性は大きなプラス材料になります。

2. 350名超のデータサイエンティストを中心とした専門人材集団である

働く環境ページでは、ARISE analytics に350名を超えるデータサイエンティストが所属すると案内されています。大規模データ分析、AIアルゴリズム、クラウド基盤、業務アプリ実装まで専門職の層が厚いため、同じ職種の中でもロールの細分化が進んでいます。専門性を高めたい人にとっては、学べる範囲が広い会社です。

3. 20代と30代が中心で、成長機会が多い

年齢構成は20代58%、30代34%で、若手と中堅がほとんどを占めます。組織が拡大している局面では、役割を取りにいく余地が大きく、年収アップにもつながりやすくなります。年齢だけでなく、技術と業務理解の両方を伸ばしたい人には相性の良い環境でしょう。

4. 育成制度と評価制度が強く結びついている

ARISE analyticsでは、OJTを支える `ARISE university` と、専門性を称賛しインセンティブを付与する `ARISE Tech Master` を運用しています。学習と評価が分断されていないため、身につけた専門性が社内で認識されやすい構造です。資格取得補助や書籍・論文購入補助も整っており、自己投資を続けやすい会社だといえます。

ARISE analyticsの直近の業績

ARISE analyticsは非上場企業のため、売上高や営業利益の詳細は公開されていません。ただし、社員数の推移と外部評価を見ると、事業拡大の勢いは十分に読み取れます。特に採用規模と組織の伸びは、会社の成長を測るうえで重要な指標です。

時点	社員数	補足
2021年	90名	numbers ページ掲載値
2022年	112名	numbers ページ掲載値
2023年	137名	numbers ページ掲載値
2024年	170名	numbers ページ掲載値
2025年9月末	208名	企業情報ページ掲載値

2021年の90名から2025年9月末には208名へ拡大しており、約4年で2.3倍の規模になりました。非上場企業でここまで継続的に人員を増やせているのは、案件需要と採用力の両方が機能しているからです。中途比率が65%であることも踏まえると、即戦力採用を継続しながら事業を広げているフェーズと考えられます。

外部評価も追い風です。ARISE analyticsは6年連続で「働きがいのある会社ランキング」ベストカンパニーに選出され、健康経営優良法人2026も取得しています。給与だけでなく、働きやすさや育成体制も含めて採用競争力を高めている点が、成長の裏付けになっています。

ARISE analyticsの労働環境・福利厚生

働き方の基本は、業務内容に応じてリモートワークとオフィスワークを選択する形です。公式ページでも、働く場所を一律で固定するのではなく、業務に合わせて柔軟に選べる点が示されています。フルフレックスタイム制で、標準労働時間は7時間30分です。働き方の自由度と専門職としての集中時間を両立しやすい環境だと考えられます。

休暇制度も整っており、有給休暇、積立休暇、出産休暇、産前産後休暇、育児休職、介護休暇、ベストパートナー休暇などを用意しています。さらに、育児休業取得率は男女ともに100%、有給消化率は80%です。ベビーシッター利用補助が1日最大4,400円出る点も、子育て世代には見逃せません。

福利厚生では、書籍・論文購入補助、外部セミナー費用補助、資格取得費用補助といった学習支援が充実しています。2026年1月移転の新オフィスでは、大型研修スペースや会議原則禁止エリアに加え、KDDIの社員食堂やカフェテリアも利用できます。成長支援と日々の働きやすさを両立させたい人には相性の良い環境です。

ARISE analyticsの採用情報

ARISE analyticsの採用トップでは、中途採用対象を「データサイエンティスト、エンジニアの経験がある方」としています。想定年収は公開されていませんが、公式のキャリアトラックを読むと、どのような役割を求めているかは把握できます。ここでは中途採用目線で整理します。

データサイエンティスト職

ポジション	想定年収	応募条件	経験・スキル
アナリスト	非公開	・データサイエンティストまたはエンジニア経験 ・大規模データの抽出、加工、分析に取り組む意欲	・分析基盤上でのデータハンドリング ・統計や可視化の基礎理解 ・ビジネス課題に関心があれば尚可
データコンサルタント	非公開	・データ分析経験 ・データ活用を通じて業務変革を支援したい意欲	・分析結果から示唆を導く力 ・戦略構想や提案の素地 ・顧客折衝経験があれば尚可
ビジネスコンサルタント	非公開	・課題整理や施策設計の経験 ・AI / アナリティクス案件への関心	・戦略立案と伴走支援の基礎 ・ビジネス要件の構造化 ・実装フェーズ理解があれば尚可

データサイエンティスト職では、単に分析するだけでなく、示唆を事業課題へつなげる力が重視されます。想定年収が非公開だからこそ、選考ではアナリスト止まりの役割なのか、顧客提案まで含むポジションなのかを確認しておくと、入社後のギャップを減らしやすくなります。

エンジニア職

ポジション	想定年収	応募条件	経験・スキル
AIエンジニア	非公開	・エンジニア経験 ・AI / 分析アルゴリズムを業務に活かしたい意欲	・自然言語処理や画像認識への関心 ・統計モデリングの基礎 ・実装経験があれば尚可
データアーキテクト	非公開	・データ基盤やクラウド設計の経験 ・大規模処理基盤に関わる志向	・クラウドアーキテクチャ設計 ・セキュリティや分散処理の理解 ・分析システム設計経験があれば尚可
ソリューションエンジニア	非公開	・アプリケーション開発経験 ・分析要件を実装へ落とし込む意欲	・設計、開発、チューニングの基礎 ・DevOpsやチーム開発の理解 ・分析案件の実装経験があれば尚可

エンジニア職は、AIのモデル開発だけでなく、基盤設計やアプリケーション実装まで含むのが特徴です。分析で終わらない実装力が求められるため、技術選定や開発体制にどこまで関与できるかを面談で確認すると、キャリアの伸ばし方が見えやすくなります。

求める人物像

ARISE analyticsは、成長意欲があり、コアバリュー `Ambition / Respect / Interest / Sincerity / Execution` に合致する人材を採用・育成する方針を掲げています。技術力だけでなく、周囲を尊重しながら自律的に動けるかも見られやすいでしょう。

• Ambition：失敗を恐れず挑戦し、熱意を持って仕事に向き合えること
• Respect：多様性を認め合い、チームで成果を出そうとする姿勢
• Interest：学び続け、新しいことを吸収し続ける好奇心
• Sincerity：自分の課題から目をそらさず、謙虚に向き合う姿勢
• Execution：主体的に物事を進め、価値創出にコミットする力

ARISE analyticsの採用動向

ARISE analyticsの社員構成では、中途が65%、新卒が35%です。これは、経験者採用を軸にしつつ新卒育成も強めているバランスと読めます。即戦力を取り込みながら、若手を長期育成していくフェーズにある会社です。

社員数は2021年90名から2025年9月末208名まで増えており、採用活動が継続していることは明らかです。2026年1月の本社移転や大型研修スペースの整備も合わせると、組織拡大を前提にした投資が続いていると判断できます。今後もデータサイエンティストやエンジニア経験者の需要は高いでしょう。

一方で、選考回数や具体的な採用人数は公開されていません。だからこそ、転職検討時は「どのトラックで採用されるか」「データ分析寄りか実装寄りか」「案件アサインの想定」を確認し、自分の強みと会社の需要が噛み合うかを見極めることが大切です。

ARISE analyticsへの転職を相談する前に整理したいこと

ARISE analyticsのような非上場企業は、上場企業ほど開示情報が多くありません。年収レンジ、配属されるトラック、案件の質を総合的に判断するには、公開情報の読み方に加えて、選考で何を確認すべきかを整理しておくことが重要です。

リメディはGoogle口コミでも4.9 / 5.0（2024年12月時点）の評価を受けている転職支援サービスです。応募書類の整理だけでなく、データ/AI人材としてどの強みを前面に出すか、どの条件を面接で確認すべきかまで一緒に設計できます。

ARISE analyticsを検討する場合も、年収の見方、専門トラックとの相性、入社後の成長余地を整理したうえで応募を進めると判断しやすくなります。職務経歴書の磨き込みから面接対策、年収交渉まで一気通貫で支援を受けたい方は、早い段階で相談しておくとよいでしょう。

ARISE analyticsの面接のポイント

ARISE analyticsの公式サイトでは面接回数までは公開されていません。そのため、ここでは公開されている採用方針とキャリアトラックから読み取れる、中途面接で見られやすいポイントを整理します。

中途面接で見られやすいポイント

1. コアバリューに沿って行動できるか
2. データ / AI を使って課題を解いた経験があるか
3. 技術を成果へつなげる説明ができるか

1. コアバリューに沿って行動できるか

ARISE analyticsは採用方針として `Ambition / Respect / Interest / Sincerity / Execution` を明示しています。したがって面接では、挑戦した経験をどう語るかだけでなく、周囲との協働や失敗からの学び方も問われやすいでしょう。成果の大きさだけでなく、取り組み方を具体的に説明できると強みになります。

2. データ / AI を使って課題を解いた経験があるか

同社のキャリアトラックは、アナリスト、AIエンジニア、データアーキテクトなど専門性に応じて分かれています。面接でも、どのレイヤーで価値を出してきたかを明確に話せることが重要です。データ抽出、モデル設計、基盤構築、提案活動のどこが強みなのかを分けて説明すると伝わりやすくなります。

3. 技術を成果へつなげる説明ができるか

CEOメッセージでは「成果へのコミット」が繰り返し強調されています。つまり、技術的に優れているだけでなく、ビジネス成果へどう結びつけたかを説明できる人材が評価されやすいと考えられます。改善したKPI、顧客の意思決定が変わった点、運用に定着した工夫などをセットで語る準備をしておくと有効です。

ARISE analyticsの社員のキャリアパス

ARISE analyticsでは、アナリストからキャリアを始め、専門性に応じて複数のトラックへ進む設計が公開されています。入社後の伸び方をイメージしやすい会社です。

社内

社内キャリアの起点はアナリストです。そこからデータコンサルタント、AIエンジニア、データアーキテクト、ソリューションエンジニア、ビジネスコンサルタントへと進みます。専門性を磨きながら分岐できるため、技術志向でも顧客提案志向でもキャリアを描きやすい構造です。

キャリア形成を支える仕組みとして、1on1、キャリアインタビュー、キャリアチャレンジ、リーダーシップキャンプが用意されています。異動や新しい役割への挑戦も制度として支援されており、同じ会社の中で専門領域を広げたい人には魅力的です。

社外

1. 通信・大手事業会社のデータ戦略職

ARISE analyticsで培うデータ活用と業務変革の経験は、通信や大手事業会社のデータ戦略部門と親和性があります。事業課題とデータをつなぐ視点が身につくため、分析組織の企画や推進に進むケースをイメージしやすいでしょう。

2. DX / ITコンサル企業

データコンサルタントやビジネスコンサルタントのトラックで経験を積むと、DXやITコンサル企業への広がりも見込めます。要件定義から施策実装まで伴走する経験は、上流から下流までの一貫支援を求める企業で活かしやすいスキルです。

3. データ基盤 / クラウド関連の技術職

データアーキテクトやソリューションエンジニアとして基盤設計や実装を担った経験は、クラウドやデータ基盤を扱う技術職へつながります。大規模処理、セキュリティ、DevOps まで扱うなら、技術の横展開がしやすいのが強みです。

4. AI / 生成AIプロダクト企業

生成AI活用支援やAIエンジニアの経験は、AIプロダクトを持つ事業会社でも評価されやすいでしょう。モデル開発だけでなく業務実装まで経験できれば、実用化の視点を持つ人材としてキャリアの選択肢を広げやすくなります。

ARISE analytics 転職の次のアクション

ARISE analyticsを目指すなら、まずは「自分の強みが分析寄りなのか、基盤寄りなのか、事業変革寄りなのか」を切り分けて整理することが重要です。非上場企業では公開情報だけで判断しづらいため、どのトラックで価値を出せるかを言語化できるだけで選考準備の精度が大きく変わります。

そのうえで、過去の実績を「どんな課題に対し、どの技術を使い、どんな成果につなげたか」で棚卸ししてみてください。技術と成果の両方を語れるかが、ARISE analyticsとの相性を見るうえで最も重要です。転職判断に迷う場合は、第三者と一緒に年収の見方や選考で確認すべき論点を整理しておくと安心です。

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