LocationMind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

LocationMindの企業情報

LocationMind は、東京大学 柴崎研究室発の地理空間 AI 企業です。公式サイトでは、位置情報を通じて「いつ、なにが、なぜ起きたのか」を読み解き、様々な産業や機関の課題解決を目指すと説明しています。単なる分析会社ではなく、空間情報の社会実装を事業の中心に置いている点が特徴です。

事業は AI と宇宙の 2 本柱です。人流ビッグデータの処理や予測だけでなく、GNSS 信号の認証技術を活用した位置情報セキュリティまで手がけています。データ分析、プロダクト開発、事業開発、公共案件対応が同時に必要になるため、会社全体の職種構成も自然と専門性が高くなります。

公式サイトの Company Profile によると、2026年3月1日時点の従業員数は 107 人です。規模としては中堅スタートアップですが、2025年9月時点で累計約67億円の資金調達を公表しており、拡大フェーズの真ん中にいる会社だと分かります。

会社概要

正式社名	LocationMind株式会社
英名	LocationMind Inc.
設立年月	2019年2月
代表者	Founder／代表取締役CEO 桐谷 直毅
本社所在地	東京都千代田区神田司町2-8-1 PMO神田司町4F
従業員数	107人（2026年3月1日現在）
上場区分	非上場
資本金等の額	34億円（2024年8月31日現在）
事業内容	位置情報AI事業、宇宙事業、IoT、International展開
平均年収（推定）	約870万円

LocationMindの4つの事業セグメント

LocationMind の公式サイトでは、位置情報を軸に複数の事業領域を展開していることが分かります。人流分析が中心ではあるものの、実際にはデータサービス、宇宙、IoT、海外展開まで広がっています。

1. xPop & Professional Data Service Division
2. Space Division
3. IoT
4. International Department

1. xPop & Professional Data Service Division

LocationMind xPop を中心に、人流データの分析サービスを提供する中核事業です。商圏分析、観光分析、イベント評価など、位置情報を意思決定に変える仕事が多く、売上の土台になっている領域と見られます。

2. Space Division

Space Division では、GNSS 信号の認証技術を用いた位置情報セキュリティを推進しています。宇宙事業まで持つことで、単なる分析 SaaS ではなく、インフラ寄りの技術会社としての色合いが特徴です。

3. IoT

LiDAR や UWB などを活用した屋内計測も展開しています。GPS だけでは見えない施設内の動きまで扱えるため、位置情報ビジネスの中でも現場実装に強い点が差別化になります。

4. International Department

International Department では、海外の人流データ提供や都市・交通分野の分析支援を行っています。2025年9月のニュースでは 150 か国超の位置情報を扱うと公表しており、グローバル展開が給与水準の高さにもつながる要因です。

LocationMindの4つの特徴

LocationMind の年収を理解するには、同社がどんな会社なのかを押さえる必要があります。とくに以下の 4 点は、働き方と報酬水準の両方に直結します。

1. 東京大学 柴崎研究室発のディープテック
2. AI事業と宇宙事業の2本柱
3. 調達とM&Aを伴う拡大局面
4. スーパーフレックスとハイブリッド勤務

1. 東京大学 柴崎研究室発のディープテック

公式サイトでは、東京大学の空間情報科学センター 柴崎研究室の技術を社会実装するために創業したと説明しています。研究室発の色が強く、技術起点の事業づくりが好きな人には相性がよい会社です。

2. AI事業と宇宙事業の2本柱

AI だけに閉じず、位置情報セキュリティまで担う点が珍しいです。データ分析と宇宙技術の両輪で成り立つため、職種の幅が広いことも採用の特徴として表れています。

3. 調達とM&Aを伴う拡大局面

2025年9月時点で累計約67億円を調達し、Irys の買収や AdvertisementMind の設立も進めています。プロダクト開発、事業開発、財務の求人が同時に開いているのは、拡大フェーズならではの動きです。

4. スーパーフレックスとハイブリッド勤務

公式サイトではスーパーフレックス勤務、公式 note ではフルフレックスとハイブリッド勤務を説明しています。高い専門性を求める一方で、働き方は比較的柔軟で、自律的に働く前提の組織だと読み取れます。

LocationMindの直近の業績

LocationMind は非上場企業のため、売上高や営業利益の詳細までは公開していません。そこでここでは、公式サイトやニュースで確認できる公開実績をもとに、会社の伸び方を把握します。

時期	主な出来事	成長指標・補足
2019年2月	会社設立	東大発の位置情報AI・宇宙ベンチャーとして創業
2022年9月	シリーズAで11.6億円を調達	創業からの累計調達額は15.6億円
2024年	Mizuho Innovation Award 2024.2Qなどに選出	会社紹介資料で受賞歴を公表
2025年9月	シリーズB Extension 完了	シリーズB総額49.6億円、累計調達額約67億円
2026年3月	従業員数 107人	Company Profile に明記

公開できる財務数値は限られるものの、資金調達、M&A、組織拡大の動きははっきりしています。とくに2025年の大型調達は、今後の採用強化や新規事業の推進力として見ておきたいポイントです。

LocationMindの労働環境・福利厚生

公式 note によると、LocationMind はフルフレックス制度を採用しており、月間標準勤務時間は 160 時間です。日によって開始・終了時刻を調整しやすく、柔軟性の高い働き方を前提にしています。

勤務形態はハイブリッドで、週2〜3回ほど出社する社員が多いと説明されています。公式 HERP 求人でも各ポジションに 一部リモート可 が付いており、完全出社ではなく、チーム連携と集中作業を使い分ける運用です。

福利厚生面では、社会保険完備、産休・育休制度、年俸制を案内しています。また、Friday Lunch! や四半期ごとの Review Meeting、クラブ活動など、組織の一体感を保つ工夫も見えます。研究者や多国籍メンバーが多い会社らしく、カルチャーはややアカデミック寄りです。

働き方の柔軟性は、年収水準の評価とセットで読むのが現実的です。フルフレックスとハイブリッド勤務は、自分の生産性が高い時間帯を選べるぶん、結果に対する裁量も大きくなります。年俸制であることを考えると、時間で測られない働き方が前提だと言えます。専門性が高く案件の難度も高いため、自分の生活リズムを守りながら成果を出せる人ほどフィットしやすく、年収提示の上限側にも乗せやすくなります。逆に、明確な勤務管理や均質な業務負担を求める人にとっては、ややギャップを感じやすい環境かもしれません。

LocationMindの採用情報

LocationMind の採用は中途中心です。2026年4月時点の公式 HERP 採用ページでは 22 件の求人が公開されており、ビジネス職とエンジニア職のどちらも厚く採っています。

ビジネス職

ポジション	想定年収	応募条件	経験・スキル
Business Development Associate（海外領域）	応相談	・英語での資料作成や調査ができる ・複数関係者と連携できる	・国際案件や公共領域への関心 ・提案支援経験があれば尚可 ・データ活用経験があれば尚可
Senior Business Development Manager（海外領域）	応相談	・国際案件または公共案件でのBizDev経験 ・提案書作成と案件獲得経験	・国際機関やODA案件の経験 ・英語で会議や交渉ができる ・都市開発や交通分野の知見があれば尚可
アカウントマネージャー（AI領域）	応相談	・法人営業または事業開発の経験 ・顧客課題を整理し案件化した経験	・AIやデータの価値を説明できる力 ・社内技術者と連携できる調整力 ・公共案件経験があれば尚可
事業開発コンサルタント（人流領域）	応相談	・法人または行政向け提案経験3年以上 ・ITやデータ活用への理解	・営業とコンサルの両方に近い役割経験 ・提案書を自力でまとめる力 ・官公庁案件経験があれば尚可

ビジネス職は、一般的な法人営業よりも難度が高めです。公共、国際、AI、位置情報の文脈をまとめて扱うため、提案力と翻訳力の両方が求められます。給与が 応相談 なのも、候補者の経験値に応じて大きく変わるためでしょう。

エンジニア職

ポジション	想定年収	応募条件	経験・スキル
Applied Research Engineer（AI領域）	応相談	・機械学習や深層学習の実務経験 ・Python等による実装経験	・位置情報や時系列データの経験 ・研究成果を説明できる力 ・博士課程相当の経験があれば尚可
《Infra》フルスタックエンジニア	応相談	・Linuxサーバー構築や運用経験 ・AWS等クラウド環境での開発経験	・シェルスクリプトの理解 ・インフラとアプリの横断経験 ・英語環境での開発経験があれば尚可
《Product Development》プロダクト開発エンジニア	応相談	・HTML / CSS / JavaScript(TypeScript) での開発経験 ・Web API 設計と実装経験	・React 等のフレームワーク経験 ・Python や地図ライブラリ経験 ・Figma 連携経験があれば尚可
ソリューションエンジニア（Cons Div）	応相談	・SQL、Spark、AWS等のデータ基盤経験 ・非エンジニアへ技術内容を説明できる	・プリセールスや要件定義経験 ・顧客折衝を含む開発経験 ・位置情報データ処理経験があれば尚可

エンジニア職では、単にコードが書けるだけでは足りません。AI モデル、位置情報データ、クラウド、顧客説明まで一気通貫で関わる場面が多く、研究と実装の両立が評価されやすい会社です。

求める人物像

公式求人を通して共通しているのは、新しい案件や技術を自ら形にする姿勢です。技術を社会実装したい、公共や国際案件に関わりたい、不確実なテーマでも前へ進めたいという人はフィットしやすく、自走力の高い人ほど評価されやすいでしょう。

LocationMindの採用動向

2026年4月時点で 22 件の求人が公開されていることからも、LocationMind の採用はかなり積極的です。AI 研究、事業開発、インフラ、プロダクト、財務まで募集が広く、単にエンジニアを増やす段階ではなく、組織全体を厚くしている局面だと分かります。

とくに International 領域や CFO Office の求人が目立つのは、IPO 準備とグローバル拡張が同時進行しているためでしょう。技術会社でありながら、事業と管理の採用も強めている点に、現在の成長段階が表れています。

応募者目線で読み替えると、いま入社する人ほど「これから整備されるポジション」 を取りに行ける可能性が高いと言えます。事業も組織も固まりきっていないからこそ、得意領域を持ち込んで役割を作りに行ける余地が大きく、中途のレバレッジが効きやすいタイミングです。逆に言えば、出来上がった役割の中で動きたい人には負荷が高い局面でもあるため、自分が「型を作る側」 か「型に乗る側」 かを言語化しておくと、面接で評価のすれ違いが起きにくくなります。

LocationMindへの転職を相談する前に整理したいこと

LocationMind への転職では、技術力だけでも、営業力だけでも十分とは言えません。AI、位置情報、公共・国際案件のいずれかに強みがありつつ、相手に合わせて説明できる人ほど通りやすい傾向があります。

リメディでは、応募書類の整え方だけでなく、なぜその経験が LocationMind の案件に接続するのかまで言語化する支援を行います。難度の高い企業への応募でも、強みの見せ方から伴走できます。

LocationMind のような会社では、年収交渉もポジションの切り出し方が重要です。事業開発として応募するのか、プロダクト寄りで攻めるのか、研究開発の延長で見せるのかによって見られ方が変わるため、ポジション設計から相談する価値があります。

非上場で給与が 応相談 の会社では、レンジの上限を引き出せるかどうかは「同じ経験をどう見せるか」 で大きく変わります。たとえば法人営業の経験を持つ方でも、案件のテーマや関係者調整の難度に焦点を当てて整理すると、ビジネス職としてだけでなくプロダクト連携やコンサル寄りの役割でも評価されるでしょう。経験の翻訳を一緒に行うことで、選考通過率と提示年収の両方を底上げしやすくなります。

LocationMindの面接のポイント

中途面接

公式求人を見ると、LocationMind の面接ではスキルの有無だけでなく、複雑なテーマをどう整理して前へ進めるかが見られます。中途面接では以下の 3 点を準備しておくと話しやすいです。

1. 技術を価値に翻訳できるか

1. 自分の技術や職務経験を、顧客課題にどう結びつけたかを説明する
2. 専門用語をかみ砕く力を、具体例つきで示す

2. 公共・国際案件の文脈を理解できるか

1. 官公庁、自治体、国際機関など、意思決定の遅さや調整の多さを理解していると伝える
2. 複数の関係者がいる案件で、どう合意形成したかを整理する

3. 不確実なテーマを前に進める自走力があるか

1. 前例の少ないテーマでも、仮説を立てて検証した経験を語る
2. 曖昧な状況で動ける人だと伝わるエピソードを準備する

面接対策としては、上記3点を別々に話すよりも、ひとつの案件エピソードを「技術 × 関係者調整 × 不確実性」 の3レイヤーに分解して語れるようにしておくと評価が安定しやすいです。LocationMind は職種を越境して働く前提の会社のため、特定のスキル単体ではなく、複数の難しさを同時に乗り越えた経験がそのまま再現性の証明になります。志望動機で「位置情報が好き」 と言うより、自分の過去案件と同社の事業文脈をどう接続するかを言語化したほうが、面接官の納得感を得やすくなります。

LocationMindの社員のキャリアパス

社内

LocationMind の社内では、研究開発から事業実装、あるいは事業開発から PM へと広げるキャリアが作りやすいです。AI、Space、IoT、International と領域が分かれているため、隣接領域へ越境しながら専門性を厚くしていくイメージです。

社外

1. AI / データスタートアップ

LocationMind で培った AI 実装や事業開発の経験は、上場 AI 企業やデータスタートアップにもつながります。位置情報という癖のある領域を扱っているぶん、応用力が高い人材として見られやすいです。

2. スマートシティ / 交通 / 宇宙領域

交通、都市開発、宇宙、位置情報セキュリティに近い事業会社やプロジェクトへ進む道もあります。国内ではまだ人材が多くない領域なので、経験そのものが強い武器になります。

3. 公共DX / コンサルティング

行政や国際機関案件に関わった経験は、公共 DX やインフラ系コンサルでも評価されます。とくに提案と実装をつなぐ経験は再現性が高いです。

4. プロダクト・事業開発責任者

非連続な成長局面で、事業、技術、ファイナンスを横断して見てきた人は、将来的に事業責任者やプロダクト責任者にも伸びやすいです。資金調達や M&A の近くで働く経験は、キャリアの幅を広げます。

LocationMindで自分の経験が接続できる領域

LocationMind で通用するかを見極めるには、自分の経験を AI 位置情報 公共・国際案件 プロダクト実装 のどこに接続できるか整理することが先です。高年収に惹かれるだけではなく、難しいテーマを前に進めた経験を言葉にできるかが重要になります。

具体的には、過去の案件を「課題の難しさ」 「関係者の多さ」 「成果が出るまでに要した期間」 の3軸で棚卸ししてみると、自分の強みが LocationMind のどの職種と相性が良いかが見えてきます。たとえば長期で関係者を巻き込んだ経験が多い方は事業開発側、技術検証を粘り強く積み上げた経験が多い方は研究・実装側に親和性が高いでしょう。経験の軸を3つに分解しておくと、応募職種の選定だけでなく、面接で語る順序も自然に組み立てやすくなります。

LocationMind への転職を検討するなら、応募ポジションの切り分け、書類の打ち出し方、面接での伝え方、年収交渉までを早い段階で整理しておくと動きやすくなります。

合否を決めるのは「自分が何をしたか」 だけではなく、「なぜそれを LocationMind でやりたいのか」 を相手の文脈に乗せて語れるかどうかです。地理空間 AI も宇宙事業も、まだ世の中で正解が固まっていない領域のため、面接の場では候補者自身の問いの深さや、不確実性に向き合う姿勢が見られます。自分の問いと会社の事業の重なりを言葉にできれば、年収レンジの内側ではなく上限側で提示を受け取りやすくなります。

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