本記事のポイント
XAIONDATAの平均年収はいくらか？
株式会社XAION DATAは非上場企業であるため、有価証券報告書による平均年収の公開を行っていません。公式採用ページで公開されている正社員求人30件の年収レンジを集計すると、中点平均は約756.2万円でした。求人は中核人材寄りに出やすい点を踏まえると、推定平均年収は約700万〜800万円とみるのが妥当です。
| 企業名 | 平均年収 | 平均年齢 |
|---|---|---|
| JDSC | 960万円 | 36.3歳 |
| PKSHA Technology | 922万円 | 36.1歳 |
| エクサウィザーズ | 812万円 | 35.0歳 |
| HEROZ | 776万円 | 37.1歳 |
| XAIONDATA | 700万〜800万円 | 非公表 |
上場AI企業の平均年収と比べるとやや控えめですが、XAIONDATAは非上場でありながら、PdMやCPOでは1,500万円超のレンジを提示しています。平均値よりも、どの職種とレイヤーで入社するかの影響が大きい会社です。
XAIONDATAの役職別の年収はいくらか？
役職別年収は公式開示されていませんが、公開求人をレイヤー別に整理するとおおよその水準が見えてきます。営業・開発のメンバー帯は400万円台から始まり、PdMや責任者クラスでは1,500万円超まで広がります。
| 役職・レイヤー | 推定年収レンジ | 代表ポジション |
|---|---|---|
| メンバー級 | 360万〜800万円 | 営業アシスタント、インサイドセールス、ソフトウェアエンジニア |
| リーダー級 | 550万〜1,100万円 | フィールドセールス、ソリューションコンサルタント、テックリード |
| マネージャー級 | 650万〜1,200万円 | ISリーダー、AI×DATAソリューションエンジニア、PM系 |
| PdM・責任者級 | 800万〜1,500万円 | AUTOHUNT PdM、AUTOBOOST PdM |
| 経営・上位責任者級 | 800万〜1,800万円 | CPO |
特にプロダクト責任者や上位マネジメントでは、事業横断の責任範囲が求められるぶん、レンジ差が大きくなります。年齢よりも、データ・営業・開発をまたいで成果を出せるかが報酬に直結しやすい設計です。
XAIONDATAの年代別の年収はいくらか？
XAIONDATAは年齢序列で処遇する会社というより、持っている職能と任される責任でレンジが分かれる会社です。そのため年代別の年収も固定ではありませんが、公開求人レンジからみる目安は次の通りです。
| 年代 | 推定年収レンジ | 主なポジションイメージ |
|---|---|---|
| 20代 | 450万〜700万円 | インサイドセールス、CS、ソフトウェアエンジニア、採用担当 |
| 30代 | 650万〜1,000万円 | フィールドセールス、コンサルタント、テックリード、MLエンジニア |
| 40代 | 900万〜1,400万円 | FDE、PdM、マネージャー候補 |
| 50代 | 1,200万〜1,800万円 | CPO、上位責任者クラス |
公開求人では、20代後半でも専門性が高い職種なら700万円前後が見えてきます。逆に、40代以上でも責任範囲が広がらなければ上位レンジには届きにくく、実力主義の色合いが強いと考えられます。
XAIONDATAと同業他社の年収を比較するとどうか？
XAIONDATAは、AI・データ活用企業の中では推定で中位水準です。ただし、非上場企業であることと、平均年齢の非公表を踏まえると、上場AI企業の平均値と単純比較するより、公開求人の上限帯を見た方が実態をつかみやすいでしょう。
| 企業名 | 平均年収 | コメント |
|---|---|---|
| JDSC | 960万円 | 上場AI / DX企業として高水準 |
| PKSHA Technology | 922万円 | AI・SaaSの大型案件を抱える |
| エクサウィザーズ | 812万円 | AIサービス企業として比較対象になりやすい |
| HEROZ | 776万円 | AIプロダクト企業でレンジが近い |
| XAIONDATA | 700万〜800万円 | 非上場だが上位職は1,500万円超 |
平均だけでみるとJDSCやPKSHAには届きませんが、XAIONDATAはPdMやCPOに上場企業並みの上限レンジを置いています。将来の報酬を考えるなら、入社時の役割設計まで含めて比較するのが重要です。
XAIONDATAの公開求人レンジはどの程度広いか？
2026年3月30日時点で確認できた正社員求人30件では、最も低い帯が営業アシスタントの360万〜500万円、最も高い帯がCPOの800万〜1,800万円でした。求人中点の平均は約756.2万円で、下限と上限の差は1,440万円あります。
この幅の大きさは、単一の営業会社ではなく、HR Tech、Sales Tech、AI/Dataソリューション、人材紹介をまたぐ複合企業であることの表れです。特にPdM、FDE、CPOなどは営業・開発・データ・法務を横断する役割で、報酬レンジが一段高く設定されています。
XAIONDATAの年収が高い理由は何か？
XAIONDATAの年収レンジが比較的高めに出やすい背景には、事業モデルと採用ポジションの構造があります。特に、データ基盤の独自性、上位職の広い責任範囲、そして組織拡大フェーズの3点が効いています。
1. AI・データ基盤を担う高単価職種が多い
公開求人には、機械学習エンジニア、FDE、PdM、CPOなど、一般的なSaaS企業よりも専門性の高い職種が並びます。こうしたポジションは市場相場自体が高く、800万円超のレンジが複数同時に出ていることが平均水準を押し上げています。
2. 1社で複数事業をまたぐ責任が求められる
XAIONDATAはプロダクト事業、ソリューション事業、人材紹介事業を同時に伸ばしています。PdMや責任者クラスは、開発だけでなく営業現場、データ連携、コンプライアンスまで扱うため、守備範囲の広さが報酬に反映されやすいでしょう。
3. 採用拡大局面で即戦力に強い条件を出している
2025年11月5日付ニュースでは、正社員約50名から2026年6月までに125名体制へ拡大する計画を示しました。急拡大フェーズでは、立ち上げや変革を担える人材の獲得競争が激しくなるため、報酬条件を引き上げやすい局面にあります。
XAIONDATAの企業情報
XAIONDATAは、正式には株式会社XAION DATAという社名で、2020年1月に設立された非上場のテクノロジー企業です。公式サイトでは、データ収集・構造化等特許技術を基に、オープンデータを活用したサービス開発とAI/DATAソリューション提供を行う会社だと説明されています。
本社は現在、東京都千代田区麹町の半蔵門PREX North 2Fにあります。求人詳細の一部には旧本社の渋谷住所が残っていますが、2025年11月5日付の新オフィス移転ニュースと会社情報ページが新しいため、現住所は麹町とみて問題ありません。
従業員数は、求人ページの会社情報欄で役職員数60名、業務委託・インターンを含めて全体100名程度と案内されています。さらに、2025年11月5日付ニュースでは正社員約50名を2026年6月までに125名体制へ拡大する計画が示されており、まだ成長途中の組織であることが分かります。
会社概要
| 正式社名 | 株式会社XAION DATA |
|---|---|
| 設立 | 2020年1月 |
| 資本金 | 100,000,000円 |
| 代表者 | 代表取締役 佐藤泰秀 |
| 本社所在地 | 東京都千代田区麹町2-3-2 半蔵門PREX North 2F |
| 関西オフィス | 大阪府大阪市北区角田町8-47 阪急グランドビル26階 FUTRWORKS |
| 事業内容 | オープンデータ活用サービス開発、AI/DATAソリューション提供、人材紹介事業 |
| 上場市場 | 非上場 |
| 従業員数 | 役職員数60名、全体100名程度 |
| 平均年収 | 700万〜800万円（弊社独自調べ） |
XAIONDATAの3つの事業セグメント
XAIONDATAの事業は、大きくプロダクト事業、ソリューション事業、人材紹介事業の3つに分かれます。単一プロダクトのSaaS企業ではなく、共通のデータ基盤を起点に複数の収益源を持っていることが、年収レンジの広さにもつながっています。
- プロダクト事業
- ソリューション事業
- 人材紹介事業
1. プロダクト事業
プロダクト事業の中核は、AUTOHUNTとAUTOBOOSTです。AUTOHUNTは、Web上に分散する公開情報から優秀人材を横断検索できる次世代型AIタレント検索エンジンで、2025年11月5日付ニュースでは約800万人のプロファイル情報と530万社以上の企業情報を統合したプラットフォームだと案内されています。
2. ソリューション事業
ソリューション事業では、自社が保有するオープンデータと顧客のクローズドデータを掛け合わせ、個社向けにAI・データ活用を支援しています。FDEやソリューションコンサルタント、プロジェクトマネージャーの採用が続いていることからも、受託色の強い高付加価値案件が重要な収益軸だと考えられます。
3. 人材紹介事業
人材紹介事業では、AUTOHUNTを使って転職媒体に登録されていない優秀人材へアプローチするモデルを採っています。ヘッドハンターやリクルーティングアドバイザーの求人も公開されており、SaaSの提供だけでなく、データを使った人材紹介まで一気通貫で担っている点が特徴です。
XAIONDATAの4つの特徴
年収だけでXAIONDATAを見ると、高いのか普通なのか判断しづらいかもしれません。ただ、会社の特徴を押さえると、なぜ上位職で高レンジがついているのかが理解しやすくなります。
- 国内唯一をうたう特許技術を持つ
- 認定・受賞実績が多い
- 全職種で採用拡大中
- 高単価ポジションの比率が高い
1. 国内唯一をうたう特許技術を持つ
公式サイトでは、オープンデータを汎用的に利用するための構造化特許技術を有するのは国内ではXAIONDATAのみだと説明しています。単なる営業ツール会社ではなく、データ基盤そのものに差別化要因があるため、開発系・プロダクト系の市場価値が上がりやすい会社です。
2. 認定・受賞実績が多い
XAIONDATAは、4号優良認定事業者であり、2024年にはHRテクノロジー大賞の注目スタートアップ賞、2025年にはTech Osaka Award 2025優秀賞、2026年1月にはBOXILランキングでAUTOHUNTが5冠、AUTOBOOSTが4冠を獲得しています。外部評価が積み上がるほど、採用競争力も高まりやすくなります。
3. 全職種で採用拡大中
採用一覧では33件の求人が出ており、セールス、エンジニア、PdM、コンサル、採用、人材紹介まで幅広く募集しています。2025年11月5日ニュースでも正社員を125名体制まで増やす計画が示されており、立ち上げと増員が同時進行するフェーズだと分かります。
4. 高単価ポジションの比率が高い
公開求人の中心は、一般的な営業メンバーだけではありません。PdM、CPO、FDE、テックリードなど、役割の広いポジションが並んでいます。こうした職種が採用の中心に入ることで、会社全体としても高めの年収帯が形成されやすくなっています。
XAIONDATAの直近の業績
XAIONDATAは非上場企業であり、売上高や営業利益を年次で公開していません。そのため、この記事では公式ニュースで検証できるマイルストーンをもとに、事業の伸びを確認します。
| 時期 | 公式開示で確認できる進捗 | 意味合い |
|---|---|---|
| 2022年 | オープンデータ汎用技術に関する特許取得 | 独自技術の土台を確立 |
| 2024年3月 | 4号優良認定事業者を取得 | HR領域での信頼性を強化 |
| 2024年8月 | HRテクノロジー大賞「注目スタートアップ賞」受賞 | 市場での認知拡大 |
| 2025年11月 | AUTOHUNTが200社以上の採用を支援、125名体制への拡大計画を公表 | プロダクト浸透と組織拡大が進行 |
| 2026年1月 | AUTOHUNTがBOXIL 5冠、AUTOBOOSTが4冠 | HR・Salesの両事業で実績を可視化 |
定量の売上は非公表でも、プロダクトの導入社数、受賞歴、オフィス拡張、採用計画を見ると、事業が拡大局面にあることは十分に確認できます。特に2025年後半から2026年初にかけて成果公表が続いており、成長投資を回しやすい時期に入っていると考えられます。
XAIONDATAの労働環境・福利厚生
労働環境は、完全出社ではなくハイブリッド前提です。テックリード求人では、エンジニア・PdM・デザイナーは月2回出社、コーポレート・マーケティングは週3回出社と明記されており、職種ごとに出社頻度を分ける運用になっています。
勤務時間は10:00〜19:00で、時差出勤や中抜けは相談可能です。休日は完全週休2日制で、年間休日120日以上、入社日に病気休暇5日が付与されるほか、有給休暇も入社1か月後から段階的に付与されます。スタートアップの中では、制度面は整えている部類といえるでしょう。
福利厚生は定期健康診断、ワーケーション推奨制度、WeWorkフリードリンクなどが中心です。華美な制度よりも、働き方の柔軟性と最低限の安心材料を整えるタイプで、SO付与制度が一部求人に設計中と書かれている点も、成長企業らしい特徴です。
XAIONDATAの採用情報
採用情報を見ると、ビジネス職、エンジニア職、プロダクト・コーポレート職の3群で募集が進んでいます。いずれも公開求人から直接確認できた内容だけを整理すると、次のようになります。
ビジネス職
| ポジション | 想定年収 | 応募条件 | 経験・スキル |
|---|---|---|---|
| フィールドセールス【AUTOHUNT事業本部】 | 550万〜750万円 | ・人事領域の知見 ・営業経験1年以上 ・顧客との信頼構築力 |
・課題解決型営業の経験 ・SaaS理解 ・SNS活用があれば尚可 |
| インサイドセールス | 400万〜750万円 | ・プロダクト営業または法人営業経験 ・人事領域への知見 ・ミッション共感 |
・CRM/SFA/MA活用経験 ・スタートアップ経験 ・SNS活用があれば尚可 |
| インサイドセールス／リーダー【AUTOBOOST事業本部】 | 650万〜1,000万円 | ・B2B IS経験 ・マーケ部門連携経験 ・組織マネジメント経験 |
・SaaS ISマネージャー経験 ・セールステック活用経験 ・SNS活用があれば尚可 |
| ソリューションコンサルタント（HR領域） | 600万〜800万円 | ・法人顧客対応経験 ・資料作成スキル ・HR/IT/コンサル関連経験 |
・ソリューション営業経験 ・PL/PM経験 ・HR SaaS経験があれば尚可 |
ビジネス職では、営業力だけでなく、顧客課題を構造化して改善提案まで持っていける人が求められています。人事領域やSaaSの理解を前提に、顧客深耕と自走力の両方を求める傾向が強いです。
エンジニア職
| ポジション | 想定年収 | 応募条件 | 経験・スキル |
|---|---|---|---|
| ソフトウェアエンジニア（SaaSプロダクト） | 500万〜800万円 | ・Web開発3年以上 ・SPA/API開発経験 ・英語に抵抗がないこと |
・アジャイル開発経験 ・クラウド知識 ・UI/UXやデータ知識があれば尚可 |
| 機械学習エンジニア（SaaSプロダクト） | 500万〜1,000万円 | ・Python経験 ・英語論文の読解と実装 ・MLライブラリ利用経験 |
・NLP経験 ・MLOps経験 ・GPGPU経験があれば尚可 |
| テックリード（SaaSプロダクト） | 600万〜1,100万円 | ・サーバーサイド設計経験 ・Web開発3年以上 ・DB知識と英語力 |
・チームリード経験 ・Python/Golang経験 ・CI/CD知識があれば尚可 |
| AI×DATAソリューションエンジニア（FDE） | 650万〜1,100万円 | ・データ基盤設計経験 ・要件定義経験 ・PJリード経験 |
・ML運用経験 ・クラウド/BI知識 ・英語があれば尚可 |
エンジニア職は、単純な実装担当よりも、顧客価値から逆算して要件を決められる人材を求めています。英語、データ基盤、機械学習のいずれかが絡む求人が多く、フルスタック寄りの視点が評価されやすいでしょう。
プロダクト・コーポレート職
| ポジション | 想定年収 | 応募条件 | 経験・スキル |
|---|---|---|---|
| AUTOHUNT PdM | 800万〜1,500万円 | ・B2B PdM経験2年以上 ・検索/レコメンド/データ基盤知見 ・リサーチ設計経験 |
・NLP理解 ・HRドメイン知識 ・英語読解があれば尚可 |
| AUTOBOOST PdM | 800万〜1,500万円 | ・B2B PdM経験2年以上 ・名寄せ/データ連携の実務知見 ・個人情報配慮設計経験 |
・SalesTech経験 ・CRM/MA連携経験 ・GTM戦略経験があれば尚可 |
| CPO | 800万〜1,800万円 | ・Webサービス企画/開発/運営経験 ・プロダクト管理経験 ・エンジニアリング理解 |
・B2B PM経験 ・新規ローンチ/グロース経験 ・英語があれば尚可 |
| 採用担当 | 450万〜750万円 | ・中途採用経験 ・複数職種の採用経験 ・エンジニア採用知見 |
・スタートアップ採用経験 ・組織開発経験 ・英語があれば尚可 |
PdMやCPOでは、プロダクト理解だけでなく、営業現場や顧客業務まで深く理解することが求められています。採用担当もエンジニア採用知見を条件にしており、全社的に専門人材の採用難度が上がっていることがうかがえます。
求める人物像
公開求人を横断すると、共通して重視されているのは、MissionやValueへの共感、変化を楽しめる姿勢、顧客課題を深く理解して自ら改善を回せることです。単なる職能の強さよりも、曖昧な環境で前に進める力が評価されやすい会社だと考えられます。
XAIONDATAの採用動向
採用動向はかなり明確で、2025年11月5日付ニュースでは、正社員約50名から2026年6月までに125名体制へ拡大する計画が示されました。これは短期で倍以上の増員を狙う水準であり、通常の欠員補充ではないことが分かります。
しかも募集職種は、セールスだけでなく、エンジニア、データサイエンティスト、PdM、マーケター、カスタマーサクセス、採用担当まで広がっています。売上拡大のための営業採用と、プロダクト・組織づくりのための中核採用を同時に進めている段階です。
転職先として見ると、完成した大企業というより、役割が増えていく途中の会社です。変化の大きさを楽しめる人には合いますが、整った分業や安定した制度運用を強く求める人は、入社前に期待値を合わせておく必要があります。
XAIONDATAへの転職支援
XAIONDATAのように、AI・データ・営業・採用が交差する会社は、求人票の読み方だけではミスマッチが起きやすい企業です。どの職種でも裁量が広く、期待される役割が大きいため、入社後に何を求められるかを事前に言語化しておくことが重要になります。
リメディはGoogle口コミでも4.9/5.0の高い評価をいただいており、求職者一人ひとりに寄り添った転職支援が強みです。IT・コンサル・成長企業への転職支援で蓄積したノウハウをもとに、職種ごとの見極めポイントや面接での伝え方を整理できます。
特にXAIONDATAでは、営業職でもプロダクト理解、開発職でも顧客理解が求められます。リメディでは、応募書類の整え方から、事業理解の深め方、年収レンジの見方まで一貫して支援し、選考通過の可能性を高めるサポートを行います。
XAIONDATAの面接のポイント
中途面接
公開求人では、PdMでカジュアル面談から最終面接まで、デザイナーで書類選考を含む複数面接フローが示されています。職種ごとに差はありますが、見られる観点には一定の共通性があります。
1. MissionとValueへの共感を、自分の経験に引きつけて話せるか
セールス職ではMission / Value共感が必須要件として明示されています。表面的に「共感しています」と言うだけでなく、過去の仕事でどんな価値観を重視してきたのかを説明できるかが大切です。志望動機の具体性が弱いと、カルチャーフィットで差がつきやすいでしょう。
2. 顧客課題をどこまで構造化して改善したか
ソリューションコンサルタントやPdM、FDEでは、顧客理解と課題整理、改善提案までを求める記述が目立ちます。面接では、実績の数字だけでなく、どの課題をどう分解し、誰を巻き込み、どう改善したかを筋道立てて話すと評価されやすいです。
3. 横断調整と曖昧さへの耐性があるか
XAIONDATAの求人では、ステークホルダー調整や他部門連携が繰り返し出てきます。成長企業で役割が固まり切っていないため、正解のない状況で前に進めた経験を持っているかが重要です。受け身ではなく、自分から論点を作って進めた事例を準備しておくとよいでしょう。
XAIONDATAの社員のキャリアパス
社内
社内キャリアでは、営業ならフィールドセールスからリーダー、マネージャー候補へ進む道があり、開発ならソフトウェアエンジニアからテックリード、FDE、EMクラスへ伸びる余地があります。PdMやCPOの募集があることからも、職種横断で役割を広げるキャリアが現実的です。
社外
XAIONDATAで身につくのは、単一職種の専門性だけではありません。顧客理解、データ活用、営業・開発連携、採用や組織づくりまで接続する経験が得られるため、転職市場でも応用範囲が広い経歴になります。
1. HR Tech / Sales Techの事業開発・営業責任者
フィールドセールスやインサイドセールスで成果を出した人は、SaaSの拡販だけでなく、顧客接点からプロダクト改善までつなぐ経験を積めます。事業開発寄りの営業人材として、他社のGrowthやBizDevポジションへ広がりやすいでしょう。
2. AI・データ活用のプロダクトマネージャー
PdMやFDEでは、データ連携、名寄せ、法務配慮、営業現場理解まで含めたプロダクト推進を経験できます。そのため、一般的なWebサービスよりも、データ起点のPMとしての市場価値を高めやすい環境です。
3. エンタープライズ向けソリューションコンサルタント
ソリューション事業での経験は、SaaS導入支援やコンサルティングファーム、データ活用支援会社にもつながります。顧客の業務課題を構造化し、要件定義から実装まで橋渡しできる人材は、横展開しやすい経歴になります。
4. 成長企業の採用・組織づくり責任者
採用担当や人材紹介側の経験は、成長企業の採用責任者やPeople系ポジションにも生きます。エンジニア採用知見や複数職種の採用設計を経験できるため、採用の再現性を持った人事として評価されやすいです。
自身がXAIONDATAで通用するか知るためにやるべきこと
XAIONDATAを目指すなら、まずは自分の強みが「営業」「開発」「プロダクト」「採用」のどこにあるかを切り分け、そのうえで他部門と接続した経験を言語化することが重要です。年収だけを見ると魅力的に映りますが、求められるのは専門性に加えて、変化の大きい環境で前に進む力です。
XAIONDATA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。求人票だけでは分かりにくい役割の広さや、選考で見られやすい論点を整理し、年収交渉まで含めて一貫してサポートいたします。