【2026年4月更新】Preferred Networksの年収はなぜ高い？その理由や採用・転職難易度、平均年収ランキングと役職別年収、福利厚生、給与制度を徹底解説

本記事のポイント

Preferred Networksの企業情報

Preferred Networks（PFN）は、2014年に設立されたAI技術の研究開発企業です。深層学習を中心としたAI技術を、半導体設計から基盤モデル開発、産業向けソリューションまで垂直統合型で一貫して手がける点が最大の特徴であり、世界的にも類を見ないビジネスモデルを構築しています。

弊社の独自調べによると、PFNの推定平均年収は約1,000万円で、国内AI企業としてはトップクラスの報酬水準を維持しています。新卒入社でも約900万円からスタートすることが知られており、AI・機械学習領域のエンジニア・研究者にとっては国内屈指の高待遇企業として認知されています。

近年は自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」がデジタル庁のガバメントAI試用モデルに選定されるなど、事業領域を急速に拡大しています。AI半導体「MN-Core」シリーズの製品販売も開始しており、計算インフラ領域での存在感も増しています。

会社概要

正式社名	株式会社Preferred Networks
英名	Preferred Networks, Inc.
設立	2014年3月26日
資本金	非公開
従業員数	非公開（推定400〜500名）
代表者	西川徹（共同創業者・代表取締役会長） 岡野原大輔（共同創業者・代表取締役社長）
事業内容	AI半導体、計算基盤、生成AI基盤モデル、AIプロダクト・ソリューションの開発・提供
本社所在地	東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
上場市場	非上場
平均年収	約1,000万円（推定、弊社独自調べ）
主要株主	トヨタ自動車、NTT、ファナック、三菱商事、日立製作所、SBIグループ等

Preferred Networksの4つの事業領域

PFNはAI技術のバリューチェーンを4つの事業領域に分けて展開しています。半導体から最終プロダクトまでを自社で一貫して開発する「垂直統合型」のビジネスモデルが特徴です。

1. AIプロダクト・ソリューション
2. 生成AI基盤モデル
3. 計算基盤
4. AI半導体

1. AIプロダクト・ソリューション

産業ごとの課題を解決するAIソリューション群を開発・提供しています。製造業向けのプラント自動化システム「PlantPilot」、小売・流通向けの店舗最適化プラットフォーム「MiseMise」、材料科学シミュレータ「Matlantis」など、対象業界は製造業から小売、ライフサイエンス、金融まで幅広い領域に及びます。自律搬送ロボット「カチャカ」は家庭向けにも展開され、BtoBからBtoCまで幅広い顧客基盤を持っています。

2. 生成AI基盤モデル

国産大規模言語モデル「PLaMo」をフルスクラッチで開発しています。フラッグシップの「PLaMo Prime」は日本語の理解・生成に優れた性能を誇ります。金融特化型の「PLaMo-Fin-Prime」やテキスト翻訳に特化した「PLaMo翻訳」など、用途別の特化モデルも展開しています。エッジデバイス向けの小型言語モデル「PLaMo Lite」は自動車やロボットへの組み込みを想定した製品です。

3. 計算基盤

自社運用のスーパーコンピュータ「MN-3」をベースとした計算基盤を提供しています。クラウドサービス「PFCP」を通じて外部にもその計算リソースを開放しており、AI開発に必要な大規模計算環境を支えています。MN-3はGreen500（省エネ性能ランキング）で世界1位を3度獲得した実績を持ち、電力効率に優れた計算基盤として高く評価されています。

4. AI半導体

AIの計算処理に最適化した独自設計のプロセッサ「MN-Core」シリーズを開発しています。汎用GPUとは異なる設計思想に基づき、AI演算に機能を限定することで高い処理性能と電力効率を実現しています。第2世代の「MN-Core 2」はチップサイズを第1世代の5分の1以下に小型化しながら性能を維持し、製品として「MN-Server 2」や「MN-Core 2 Devkit」の販売を開始しました。開発中の「MN-Core L1000」は生成AI推論向けで、既存プロセッサの最大10倍の高速処理を目指しています。

Preferred Networksの4つの特徴

AI技術を軸としたユニークな事業展開で知られるPFNには、転職先として検討する際に押さえておきたい4つの特徴があります。

1. 世界トップレベルのAI研究開発力
2. 半導体からソリューションまでの垂直統合
3. 国産LLM「PLaMo」で社会実装を推進
4. 日本を代表する大手企業群との戦略的パートナーシップ

1. 世界トップレベルのAI研究開発力

PFNは深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元として知られ、2015年の公開以来、機械学習コミュニティで広く利用されてきました。社内にはコンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習、ロボティクス、バイオインフォマティクスなど多岐にわたる研究チームが存在します。国際会議への論文採択実績も豊富で、学術と産業の橋渡しを担う研究者集団としての評価が確立されています。

2. 半導体からソリューションまでの垂直統合

AI半導体の設計から計算基盤の構築、基盤モデルの開発、そして最終的な産業ソリューションの提供までを一社で完結させるビジネスモデルは、世界的にも極めて珍しいものです。この垂直統合により、ハードウェアとソフトウェアの最適化を一貫して行えるため、他社には真似できない技術的優位性を確保しています。

3. 国産LLM「PLaMo」で社会実装を推進

フルスクラッチで開発した国産大規模言語モデル「PLaMo」は、日本語処理に特化した強みを持っています。フラッグシップの「PLaMo Prime」はデジタル庁のガバメントAI試用モデルにも選定されました。政府機関への導入実績は、技術力と信頼性の双方が評価された結果です。

4. 日本を代表する大手企業群との戦略的パートナーシップ

トヨタ自動車、NTT、ファナック、三菱商事、日立製作所など、日本を代表する企業群がPFNの株主として名を連ねています。各パートナー企業との共同研究を通じて、製造業・素材・医薬など幅広い産業領域でAIの社会実装を推進しています。

Preferred Networksの直近の業績

PFNは非上場企業のため、売上高や経常利益などの詳細な財務情報は公開されていません。ただし、事業の成長を示す複数の公開情報が存在します。

累計の資金調達額は350億円を超えるとされ、国内AIスタートアップとしては最大規模の調達実績を持っています。2021年時点の報道では企業評価額が約3,500億円と伝えられており、その後も事業拡大を続けていることから、現在はさらに上昇している可能性があります。

製品販売面では、AI半導体「MN-Core 2」を搭載した「MN-Server 2」を2億円（税抜）で販売開始したほか、開発者向けの「MN-Core 2 Devkit」を200万円からの価格帯で提供しています。事業パートナーシップの拡大が続いている状況です。PLaMoのデジタル庁への採用も、商用展開の広がりを示す一例です。

Preferred Networksの労働環境・福利厚生

PFNでは裁量労働制またはフレックスタイム制（コアタイムなし）を採用しており、社員の7割が週3日未満の出社というハイブリッド勤務を実現しています。オフィスは東京都千代田区大手町のビルに構え、フリーアドレス、4Kディスプレイ、電動昇降デスクを完備した先進的な執務環境を整えています。

福利厚生面では、有給休暇が入社初年度から年間26日付与される点が目を引きます。確定拠出年金は月額55,000円を全額会社負担で拠出しており、年間換算で約66万円の資産形成支援となります。加えて、英会話の1on1授業を会社が全額負担するなど、自己研鑽を支援する制度も充実しています。PCの購入補助として20万円が隔年で支給される制度（BYOD）もあります。

社内には年3回の「PFN Day」（社内学会）や週1回の全社会議があり、技術共有の文化が根付いています。健康保険は関東ITS健康保険組合に加入しており、IT業界に特化した保険サービスを受けられます。自社のスーパーコンピュータを業務で利用できるという、研究者・エンジニアにとっては魅力的な環境も特徴の一つです。

Preferred Networksの採用情報

PFNでは「キャリア採用（第二新卒含む）」として中途採用を積極的に行っています。採用はTalentioベースのシステムで管理されており、ポジションは動的に変動しますが、大きくエンジニア・リサーチャー職とビジネス職に分類できます。

エンジニア・リサーチャー職（中途採用）

職種カテゴリ	主なポジション	想定年収	備考
エンジニア職	ソフトウェアエンジニア（AI/ML、バックエンド、フルスタック）、インフラエンジニア / SRE	700万〜1,800万円	役職・専門性に応じて変動
リサーチャー職	機械学習リサーチャー、自然言語処理リサーチャー、コンピュータビジョンリサーチャー	700万〜2,000万円	博士号・論文実績により上位レンジ
半導体設計職	AI半導体設計エンジニア、コンパイラエンジニア	700万〜1,800万円	役職・専門性に応じて変動
ビジネス職	ビジネス開発 / ソリューション、プロダクトマネージャー、事業戦略	700万〜1,500万円	リクルートダイレクトスカウト掲載実績あり

エンジニア・リサーチャー職の選考では、コーディングテストが課される点が特徴です。技術面接では実際のコードを書く能力に加え、問題解決のアプローチや研究における仮説検証の姿勢も評価対象となります。

ビジネス職では700万円からのレンジで、専門性やマネジメント経験に応じて1,500万円まで幅がある形です。採用はTalentioベースの管理システムで行われており、ポジションは動的に変動するため、最新の募集状況はPFN公式採用ページで確認することを推奨します。

求める人物像

PFNは企業バリューとして「Learn or Die」（死ぬ気で学ぶ）を筆頭に掲げています。技術力はもちろん、問題を発見し、仮説を立て、検証するサイクルを自律的に回せる人材が求められます。世界水準の研究者やエンジニアが集まる環境で、知的好奇心を持って挑戦し続ける姿勢が不可欠です。「Beyond Customer Expectations」「Think Big, Act Quick」「Be Proactive」「Respect & Unite」という残り4つのバリューも、日々の業務で重視される行動指針となっています。

Preferred Networksの採用動向

PFNはAI半導体の製品化やPLaMoの商用展開に伴い、エンジニア・リサーチャーを中心に積極的な採用を続けています。新卒年収約900万円は国内企業としてはトップレベルの水準であり、東京大学や京都大学をはじめとするトップ大学の理工系学生から高い人気を集めています。

新卒採用は複数期に分けて実施され、2027年入社の採用もすでに受付を開始しています。夏期インターンシップ（時給2,500円）も毎年実施しており、インターン経験者が本選考に進むケースも多く見られます。海外からの応募にも対応しており、就労ビザのサポート体制も整備されています。中途採用ではコーディングテストと複数回の面接を経るため選考難度は高いものの、各分野で突出した専門性を持つ人材であれば年齢・国籍を問わず門戸が開かれています。

Preferred Networksへの転職支援

Preferred Networksへの転職をお考えの方は、ぜひリメディにご相談ください。AI・ディープラーニング領域は専門性の高い業界であり、企業ごとの選考基準や報酬体系を正確に把握したうえで選考に臨むことが内定獲得のポイントとなります。

リメディは「ハイクラス求人が豊富そうな転職エージェント No.1」（※調査1）、「難関大学卒が利用したい転職エージェントNo.1」（※調査2）、「年収1,000万円以上の方が利用したいと思う転職エージェントNo.1」（※調査3）に選ばれた転職エージェントです。Google口コミでも4.9/5.0という評価をいただいており、求職者一人ひとりに寄り添ったサポートが強みです。

具体的には、Preferred Networksの選考フローに合わせた書類添削や面接対策、条件交渉までを一貫してお手伝いいたします。まずはお気軽にご相談ください。

※2024年5月期_ブランドのイメージ調査（調査1〜3） 調査機関: 日本マーケティングリサーチ機構 調査期間: 2024年3月4日〜2024年5月21日 n数:146（※調査1）、96（※調査2）、138（※調査3） 調査方法: Webアンケート 調査対象者: https://jmro.co.jp/r0161/ 備考: 本調査は個人のブランドに対するイメージを元にアンケートを実施し集計しております。/本ブランドの利用有無は聴取しておりません。/効果効能等や優位性を保証するものではございません。/競合2位との差は5%以上。

Preferred Networksの面接のポイント

PFNの中途面接は、技術力とカルチャーフィットの両面から候補者を評価する厳格な選考プロセスです。1次面接はオンライン、2次面接以降は対面で実施されるのが基本的な流れとなります。

中途面接

PFNの中途面接で成功するためには、以下の3つの観点を意識した準備が不可欠です。

技術面接・コーディングテスト

エンジニア・リサーチャー職の候補者にはコーディングテストが必須で課されます。アルゴリズムとデータ構造の理解に加え、実践的なプログラミング能力が問われます。面接ではホワイトボードまたはオンラインでのコーディング、および技術的な課題に対するディスカッションが行われます。研究職の場合は、自身の研究テーマについて深掘りされるため、論文の内容を論理的に説明できる準備が必要です。

カルチャーフィットの確認

PFNでは5つのバリュー（Learn or Die、Beyond Customer Expectations、Think Big, Act Quick、Be Proactive、Respect & Unite）との適合性が重要な評価軸です。特に「Learn or Die」の精神は全社員に求められる姿勢であり、面接では過去に困難な技術課題にどう取り組んだか、新しい領域をどう学んだかといったエピソードが問われます。

研究実績・技術的貢献のアピール

PFNでは論文の発表実績、OSSへの貢献、個人プロジェクトなどの具体的なアウトプットが高く評価されます。NeurIPS、ICML、CVPRといったトップカンファレンスへの採択実績があれば大きなアドバンテージとなりますが、学術論文に限らず、GitHubでの活動や技術ブログの発信なども評価対象です。自身の技術的な強みを客観的なアウトプットで示すことが、PFNの選考突破の鍵となります。

Preferred Networksの社員のキャリアパス

PFNでは技術職とマネジメント職の双方にキャリアトラックが用意されており、社員の志向に応じた成長が可能です。社外への転身も含め、PFNでの経験はAI領域でのキャリアを大きく広げる基盤となります。

社内でのキャリアパス

社内には大きく3つのキャリアトラックがあります。技術職のスペシャリストトラックではリサーチャーやエンジニアとして専門性を深め、シニアリサーチャーや主任研究員を目指します。マネジメントトラックではチームリーダーからマネージャー、VP、さらには事業本部長へとステップアップする道が開かれています。また、社内で新規事業を立ち上げ、JVやスピンアウトとして独立させる事業創造トラックも存在し、実際にPreferred Robotics（カチャカの開発元）のような子会社が生まれています。

社外でのキャリアパス

PFNでの経験を活かした社外キャリアの選択肢も豊富です。

大手IT企業のAI部門

PFNで培った深層学習やAI半導体の経験は、Google、Amazon、Appleなどの外資系テック企業のAI研究部門で高く評価されます。グローバルなAI人材市場で高い市場価値を持つキャリアパスです。

AIスタートアップの創業・CTO

PFNのような最先端のAI開発を経験した人材は、自らAIスタートアップを創業するケースも見られます。技術的な知見に加え、大手企業との協業経験やプロダクト開発の実績が、創業時の強みとなります。

大学・研究機関への転身

博士号を持つリサーチャーを中心に、大学教員やポスドクとして学術界に戻る選択肢もあります。PFNでの産業応用の経験は、アカデミアでの研究にも新たな視点をもたらすものです。

コンサルティングファームのAI部門

マッキンゼーやBCGなどの戦略コンサルティングファームでは、AI戦略やデジタルトランスフォーメーション領域の人材需要が高まっています。PFNでの技術バックグラウンドとビジネス経験を兼ね備えた人材は、AI戦略の専門家として高い需要があります。

自身がPreferred Networksで通用するか知るためにやるべきこと

PFNは国内AI企業としてトップクラスの報酬水準と研究開発環境を提供する企業です。推定平均年収約1,000万円、新卒初年度約900万円という高い報酬は、世界水準の技術力への対価であり、その分だけ選考のハードルも高く設定されています。コーディングテスト、技術面接、カルチャーフィットの評価を経て入社するためには、十分な準備と戦略的なアプローチが必要です。

Preferred Networksへの転職を検討されている方は、まずはリメディにご相談ください。PFNの選考対策から年収交渉まで一貫してサポートいたします。