自分のAIに相談してみる
筑波大学大学院を卒業後、海外駐在を経て、KPMGコンサルティング株式会社に参画。先端技術・DXコンサルタントとして、官民のDX推進・新規事業創出に携わる。その後、リメディからのヘッドハントを受け参画。リメディでは、緻密なキャリア設計・徹底的な選考対策・自身の経験に裏打ちされた深い業務知見を軸とした支援により、コンサルティングファームへの支援に圧倒的な強みを持つ。IT領域を中心に広範な領域で実績を有するが、特にDX領域のエグゼクティブ層支援において業界トップクラスの支援実績を有する。
本記事のポイント
PKSHA Technologyの平均年収はいくらか？
株式会社PKSHA Technologyの2025年9月期の有価証券報告書によると、平均年間給与は922万円（平均年齢36.1歳）です。前期の平均年間給与は1,125万円で、単体従業員数は120名から366名へ増えました。有報は、前年末比246名の増加は主にPKSHA WorkplaceとPKSHA Communicationの吸収合併によるもので、合併で増えた従業員を平均給与に含めたため平均額が前期比で減少したと説明しています。これは平均値の構成に関する説明で、個々の社員の給与改定額までは示していません。
PKSHA Technologyの平均年収の推移はどうなっているか？
PKSHA Technologyの過去6年間の平均年収の推移は以下の通りです。
| 決算期 | 平均年収 | 平均年齢 |
|---|---|---|
| 2020年9月期 | 714万円 | 34.6歳 |
| 2021年9月期 | 685万円 | 34.2歳 |
| 2022年9月期 | 891万円 | 34.9歳 |
| 2023年9月期 | 1,002万円 | 34.9歳 |
| 2024年9月期 | 1,125万円 | 35.4歳 |
| 2025年9月期 | 922万円 | 36.1歳 |
平均年間給与は、2020年9月期の原数値714.8万円から2024年9月期の1,125万円まで、原数値同士の比較で約57.4%上昇しました。表では万円単位の整数で表示し、2025年9月期は922万円です。2025年9月期の有報は、吸収合併で増えた従業員を平均給与に含めたため平均額が前期比で減少したと説明しています。この説明は全社平均の構成に関するもので、個々の社員の給与改定内容を示すものではありません。
PKSHA Technologyの役職別の年収はいくらか？
2025年9月期の有価証券報告書「提出会社の状況」には、提出会社従業員の平均年間給与922万円と平均年齢36.1歳が掲載されていますが、役職別・年代別の平均値はこの表にありません。役職や年代ごとの金額は推定せず、応募する職種の最新募集要項と選考時に提示される条件を確認してください。
PKSHA Technologyの平均年収を他社と比べる際の基準は？
PKSHA Technologyの2025年9月期の平均年間給与は922万円、平均年齢は36.1歳です。これは提出会社従業員の値で、他社の数値と比べる際は平均給与の対象者と決算期が同じか確認してください。本記事では他社の平均年収との比較や順位付けは行っていません。
| 企業名 | 決算期 | 平均年収 | 平均年齢 |
|---|---|---|---|
| PKSHA Technology | 2025年9月期 | 922万円 | 36.1歳 |
PKSHA Technologyの2025年9月期平均年間給与は922万円です。平均年間給与を他社と比べるときは、決算期や従業員構成の違いも確認してください。数値だけで報酬制度の優劣を断定できません。2025年9月期の有報は、吸収合併で増えた従業員を平均給与の算定に含めたため平均額が前期より減少したと説明しますが、個人ごとの給与改定額は示していません。
PKSHA Technologyの年収が高い理由は何か？
有価証券報告書の平均年間給与は提出会社従業員の平均値であり、応募者個人の提示額を示すものではありません。以下では公式資料で確認できる事業・制度情報を整理しますが、これらの情報だけで個人の給与額や報酬との因果関係は判断できません。
1. 公式開示の事業・利益情報
2025年9月期の有価証券報告書は、AI SaaS事業とAI Research & Solution事業の2つの報告セグメントを開示し、連結売上収益218億円、営業利益52.9億円を計上しています。一方、現行の公式採用情報はAI Powered Workerを加えた3事業を案内しています。これらの会社全体の業績値から、個人の報酬額や給与への配分を算出することはできません。
2. 公式採用情報で確認できる制度
公式採用情報ではGrade制度や人材育成制度を確認できます。2025年9月期有価証券報告書の「提出会社の状況」は全社平均を掲載し、役職別・職種別の平均年収は区分していません。個別の金額は推定せず、応募する求人の最新条件と選考時の提示内容を確認してください。
3. 売上高の推移
2021年9月期の売上高は日本基準で87.3億円、2025年9月期の売上収益はIFRSで218億円です。会計基準が異なるため、単純な倍率を同一基準の成長率として扱うことはできません。2025年9月期のIFRS営業利益は52.9億円ですが、これらの業績値から個人の給与改定との因果関係は判断できません。
PKSHA Technologyの就職・転職難易度は高い？
公式採用ページと求人では、職種ごとの業務内容や応募要件が案内されています。選考難易度を一律の数値で断定するのではなく、応募する職種の最新募集要項と自身の経験を照合してください。
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PKSHA Technologyの企業情報
PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）は、東京大学の研究室から生まれたAI企業です。現行の公式採用情報では、AI Research & Solution、AI SaaS、AI Powered Workerの3事業を展開しています。公式IRによると、2024年9月27日に東京証券取引所プライム市場へ市場区分を変更しました。
2025年9月期の有価証券報告書によると、平均年間給与は922万円、平均年齢は36.1歳です。前期の平均年間給与は1,125万円でした。有報は、吸収合併で増えた従業員を平均給与に含めたため平均額が前期比で減少したと説明していますが、個々の社員の給与改定額までは示していません。
2025年9月期は売上収益218億円、営業利益52.9億円でした。PKSHA Associates、アイテック、トライアンフ、PKSHA Infinityなど複数の子会社があります。これらの業績やグループ構成から、個人の提示年収や選考難易度を直接判断することはできません。
会社概要
| 正式社名 | 株式会社PKSHA Technology |
|---|---|
| 英名 | PKSHA Technology Inc. |
| 設立 | 2012年 |
| 代表者 | 代表取締役 上野山 勝也 |
| 事業内容 | AI Research & Solution、AI SaaS、AI Powered Worker |
| 本社所在地 | 東京都文京区本郷2-35-10 本郷瀬川ビル4F |
| 上場市場 | 東証プライム市場（2024年9月27日変更、証券コード: 3993） |
| 従業員数 | 366名（2025年9月期） |
| 平均年収 | 922万円（2025年9月期） |
| 平均年齢 | 36.1歳 |
| 平均勤続年数 | 1.5年 |
| 主要取引銀行 | 三井住友銀行 |
PKSHA Technologyの3つの事業
現行の公式採用情報で示される事業は、AI Research & Solution、AI SaaS、AI Powered Workerの3つです。同ページは、これらを担う組織としてAI Research & Solution、AI Knowledge & Communication、AI HR、Physical AI、AI Nativeの5カンパニーも案内しています。2025年9月期有価証券報告書の2つの報告セグメントとは区分が異なるため、現在の事業紹介と財務開示は分けて確認する必要があります。
- AI SaaS事業
- AI Research & Solution事業
- AI Powered Worker事業
1. AI SaaS事業
AI SaaS事業は、PKSHA Technologyが開発したAIプロダクトをクラウドサービスとして提供する事業です。2025年9月期の売上高は88.8億円で、前期比27.5%の成長を遂げました。大きくAI CX（顧客体験のAI進化）とAI EX（従業員体験のAI進化）の2領域に分かれています。AI CXではAI Contact Centerとして、FAQ自動応答やチャットボット、ボイスボットなどの顧客対応自動化ソリューションを提供しています。AI EXではAI Agents Platformとして、社内ヘルプデスクの自動化やナレッジ参照の効率化を実現するプロダクトを展開しています。
2. AI Research & Solution事業
AI Research & Solution事業は、クライアント企業の個別課題に対してカスタマイズされたAIアルゴリズムを開発・提供する事業です。2025年9月期の売上高は129億円で、全体売上の約6割を占めるPKSHA Technologyの主力セグメントとなっています。小売・流通、自動車・都市開発、信販・銀行、保険、教育、医療・ヘルスケアなど幅広い業界に対して、自然言語処理や画像認識、機械学習技術を活用した個別ソリューションを提供している点も特徴です。公式サイトの機能別ソリューションでは、AI Securityは金融機関の不正利用検知や不正投稿の監視、PKSHA LLMSは大規模言語モデル関連技術を統合的にカスタマイズするソリューションとして、それぞれ紹介されています。
3. AI Powered Worker事業
AI Powered Worker事業は、さまざまな領域の知見やスキルを持つ人材の価値をAIで増幅し、社会へ届ける事業です。公式採用情報では、人事・採用BPOやプロフェッショナル人材のプラットフォームにAIを統合するAI HRカンパニーなどが、この領域を担うと説明されています。
PKSHA Technologyの4つの特徴
公式資料から確認できる主な論点は、東京大学の研究室を起点とする沿革、3事業を通じたAIの社会実装、グループ会社の拡大、人材制度の4点です。
- 東京大学の研究室を起点とする沿革
- 3事業を通じたAIの社会実装
- M&A・グループ経営
- 公式採用情報で確認できる人材制度
1. 東京大学の研究室を起点とする沿革
PKSHA Technologyは、東京大学の研究室から生まれた企業として公式サイトで紹介されています。現在は自然言語処理や機械学習などを用いたソフトウエア、プロダクト、ソリューションを提供しています。
2. 3事業を通じたAIの社会実装
公式採用情報は、先端技術を個社や産業へ実装するAI Research & Solution、共通課題をSaaSで解くAI SaaS、人材の知見やスキルをAIで増幅するAI Powered Workerの3事業を示しています。2025年9月期の財務情報は2つの報告セグメントで開示されているため、現行の3事業をそのままセグメント別売上や利益と結びつけることはできません。
3. M&A・グループ経営
PKSHA Technologyのグループには、PKSHA Associates、アイテック、トライアンフ、PKSHA Infinityなどがあります。グループ各社の事業領域や募集主体は異なるため、応募時は企業名と職務内容を個別に確認してください。
4. 公式採用情報で確認できる人材制度
公式採用情報では、Grade制度、半年ごとの目標設定と評価、役職チャレンジ、海外研修、隔週のエンジニア勉強会、書籍購入・貸し出し制度が案内されています。適用条件や運用は入社前に確認してください。
PKSHA Technologyの直近の業績
2023年9月期から2025年9月期までのIFRS表示では、売上収益は毎期増加しています。2021・2022年は日本基準の開示値です。会計基準をまたぐ単純比較を避けるため、各年度の売上高・売上収益、利益の数値と基準を併記します。
| 決算期 | 売上高・売上収益 | 営業利益 | 親会社帰属利益 |
|---|---|---|---|
| 2021年9月期 | 87.3億円 | 6.5億円 | 1.39億円 |
| 2022年9月期 | 115億円 | 15.7億円 | 8.37億円 |
| 2023年9月期 | 139億円 | 7.71億円 | 0.05億円 |
| 2024年9月期 | 169億円 | 32.1億円 | 20.8億円 |
| 2025年9月期 | 218億円 | 52.9億円 | 26.8億円 |
2025年9月期の売上収益は218億円、営業利益は52.9億円です。2021年9月期の売上高は日本基準で87.3億円、2025年9月期はIFRS表示のため、会計基準の異なる数値の倍率を同一基準の成長率とは扱いません。業績値と個々の社員の給与改定も分けて見る必要があります。
2025年9月期の開示値では、AI SaaS事業の売上高は88.8億円、AI Research & Solution事業は129億円で、AI SaaS事業のセグメント利益は31.3億円です。これらは事業別の業績値であり、成長要因や個々の社員の給与改定との因果を示すものではありません。
PKSHA Technologyの労働環境・福利厚生
2025年9月期有価証券報告書の平均勤続年数は1.5年で、前期は2.6年です。有報は、吸収合併で加わった従業員について合併時点からの勤続年数を用いたため、平均勤続年数が前期より短縮したと説明しています。
公式採用情報には、時短勤務制度（育児・介護・就学対応）、社内ドリンク、部活制度、隔週金曜のマジカルフライデー、健康診断、予防接種サポート、オンライン医療相談が掲載されています。利用条件は制度ごとに確認が必要です。
人材育成については、PKSHA University、隔週のエンジニア勉強会、書籍購入・貸し出し、海外研修が公式採用情報に掲載されています。対象者や実施時期は制度ごとに異なる可能性があります。
PKSHA Technologyの採用情報と就職・転職難易度
公式採用ページと求人では、新卒・中途それぞれの募集職種や応募要件が案内されています。選考難易度を企業全体の一つの数値で示すのではなく、応募先の業務内容・要件と自身の経験を照合しましょう。役職別・年代別の平均給与は、2025年9月期有価証券報告書の「提出会社の状況」には掲載されていません。
PKSHA Technologyの採用動向
有価証券報告書では、単体従業員数が2024年9月期の120名から2025年9月期には366名へ増えています。有報は増加の主因を子会社2社の吸収合併と説明しているため、この人数差を中途採用人数や今後の採用規模とみなすことはできません。
公式採用ページでは、エンジニア、ビジネス、コーポレートなどの領域別に募集職種を確認できます。応募前には、応募時点で募集中の公式求人と応募条件を確認してください。
PKSHA Technologyへの転職を相談する前に整理したいこと
応募前に、公式募集要項の業務内容、必須条件、歓迎条件と自身の経験を照合してください。企業名や職種イメージだけで難易度を一律に判断せず、応募する職種の要件を基準に準備しましょう。
転職支援を利用する場合は、応募職種の要件整理、職務経歴書の見直し、提示条件の比較など、必要な支援内容を先に整理して相談すると進めやすくなります。
選考準備では、公式募集要項に記載された職務と応募条件を読み、自身の経験がどこに対応するかを具体化してください。選考の進め方など個別の案内は、応募職種の募集要項や採用担当者に確認しましょう。
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PKSHA Technologyの面接のポイント
公式採用ページでは募集職種や求人ごとの応募要件が案内されています。選考回数・面接形式などは応募する職種ごとの案内に従い、不明点は採用担当者へ確認してください。
中途面接
面接前には応募する職種の募集要項を確認し、案内された選考フローに沿って準備してください。カジュアル面談の位置づけなど不明点は、採用担当者へ確認しましょう。
面接前は、応募する職種の募集要項に記載された業務内容、必須要件、歓迎要件と自身の経験を対応づけてください。面接では、それらに関連する経験を具体例で説明できるよう準備しましょう。選考の進め方や不明点は、個別の募集要項と採用担当者からの案内で確認してください。
PKSHA Technologyの社員のキャリアパス
公式採用情報では、Grade制度、半年ごとの目標設定・評価に加え、ジョブローテーション制度や公募ミッションが案内されています。希望する業務と各制度の関係は、選考案内で確認してください。
社内でのキャリアパス
掲載されている制度には、Grade制度や社内横断プロジェクトへの公募ミッション、ジョブローテーションがあります。役職・専門性の伸ばし方や制度の利用条件は、公式採用情報に記載された範囲を確認しましょう。
社外でのキャリアパス
以下に示す社外のキャリア例は、PKSHA Technology出身者の実際の転職先や役職、年収を示すものではありません。社外の選択肢を考える場合は、担当した業務と応募先の要件を照合し、個別の採用条件で判断してください。
1. 大手テック企業のAI部門
大手テック企業のAI部門を検討する場合は、機械学習、アルゴリズム開発、プロダクト実装など、自身が担当した範囲を応募先の要件と照合してください。PKSHA Technology在籍だけを理由に、転職後の役職や年収を予測することはできません。
2. AIスタートアップのCTO/リードエンジニア
AI領域での起業やスタートアップ参画を将来の選択肢とする場合は、アルゴリズム開発、プロダクト化、顧客への導入支援のうち、応募職種でどの経験を積めるかを確認しましょう。転職後の役職や報酬は個別条件によるため、一律には示せません。
3. 事業会社のDX推進リーダー
事業会社のDX推進部門を検討する場合は、AI導入のどの工程を担当したか、業界知識をどう活用したかを整理してください。転職後の役職や年収は応募先の要件と選考結果によるため、部長・マネージャー等の役職を一律に見込むことはできません。
4. コンサルティングファームのAI/データ部門
コンサルティングファームのAI・データ部門を検討する場合は、顧客折衝、事業開発、プロダクト導入などの実務を応募先の要件と照合してください。転職後のランクや年収は個別条件によるため、特定の役職で採用されるとは断定できません。
PKSHA Technologyの応募要件と経験を照合する手順
有価証券報告書が示す922万円は、2025年9月期の提出会社従業員の平均です。2025年9月期有報の「提出会社の状況」には職種別・役職別の平均値や、転職後の提示額は載っていません。応募時は公式募集要項の業務内容と条件を確認し、自身の経験との一致を判断してください。
支援サービスを利用する場合は、応募職種の要件整理、職務経歴書の見直し、選考時に提示された条件の比較など、必要な支援内容を明確にして相談してください。
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