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【2026年4月更新】ACES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

監修者

リメディ株式会社 ディレクター

馬越 雄司 | MAGOSHI Yuji

神戸大学を卒業後、阪急阪神ホールディングスに新卒入社。経理事業部に配属となり、グループ企業5社を担当。担当企業の決算業務や税務、IFRS改正対応業務に従事。
その後リクルートに転職しキャリアアドバイザーとして、候補者様に徹底的に向き合いながら、20代から50代まで様々な業界・職種の方のキャリア支援に従事。結果として、新人賞をはじめ、顧客価値貢献・チーム貢献に関する複数の賞を受賞。
現在はディレクターとして、M&A業界、戦略・総合コンサルティングファーム、メガベンチャー企業に特化した転職サポートを行い、業界トップクラスの支援実績を誇る。

目次

本記事のポイント

ACESの平均年収はいくらか?

ACES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は行っていません。正確な全社平均は不明ですが、公式採用ページで確認できる募集職種と外部求人のレンジを総合すると、弊社の独自調べによる推定平均年収は約750〜900万円です。エンジニアやDXコンサルの募集が厚く、専門性の高い人材を前提とした報酬設計が特徴です。特に、AIやシステム設計に関わる中核職は年収帯が高く、会社全体の推定平均を押し上げています。

同業のAI関連企業と比べると、ACESは上場大手AI企業ほどの公開平均年収には届かない一方、非上場のAIスタートアップとしては高い水準に位置づけられます。

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企業名平均年収位置づけ
Laboro.AI968万円上場AI企業
JDSC960万円上場AI / DX企業
PKSHA Technology922万円上場AI企業
エクサウィザーズ812万円上場AI企業
HEROZ776万円上場AI企業
ACES約750〜900万円非上場AIソリューション企業
出所:各社直近年度有価証券報告書・弊社独自調べ

公開値のあるAI企業群と並べると、ACESの推定水準はHEROZ以上、上場大手AI企業と同水準かやや下のレンジです。非上場でありながらこの水準を見込める背景には、AI導入を単発PoCで終わらせず、社会実装までつなげる事業モデルがあります。

ACESの役職別の年収はいくらか?

ACESの採用サイトでは、プレイヤー・スペシャリスト・マネジメントの3トラックと、`P1〜P4` `S1〜S4` `M1〜M4` の等級が公開されています。公式サイトに役職別の給与表はありませんが、この等級制度と各求人のレンジを踏まえると、年収の目安は以下の通りです。

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役職・等級推定年収レンジ位置づけ
P1〜P2500〜750万円若手プレイヤー層
P3700〜1,000万円中核プレイヤー層
P4900〜1,300万円シニアプレイヤー層
S1〜S2700〜1,100万円専門職初級〜中堅
S3〜S41,000〜1,500万円上級スペシャリスト
M1〜M2800〜1,300万円小チーム / 部門責任者層
M3〜M41,200〜1,800万円以上事業責任者 / 経営層
出所:弊社独自調べ

年代別に見ると、20代でもAIエンジニアやDXコンサルでは高い専門性が評価されやすく、30代で一気にレンジが広がる構造です。

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年代推定年収レンジ主な層
20代500〜850万円P1〜P3、S1
30代800〜1,300万円P4、S2〜S3、M1〜M2
40代1,100〜1,800万円以上S4、M3〜M4
出所:弊社独自調べ

ACESは一律の給与体系ではなく、職種ごとの採用市場を考慮した報酬設計を取っています。したがって、同じ年代でも職種や等級による差が大きく、DXコンサル・エンジニア・セールスで年収の伸び方が変わりやすい会社です。

ACESの年収が高い理由は何か?

ACESの年収が比較的高い背景には、AI案件の単価だけではなく、職種設計と事業モデルの作り方があります。主な理由は次の3つです。

1. 高付加価値のAI / DX案件を上流から下流まで担うため

ACESの主力であるDXパートナーサービスは、単なる受託開発ではなく、顧客の経営課題や業務プロセスの再設計から入り込むモデルです。公式資料では、AI / DX PJの87%が初回PJから前進・継続するとされており、PoCだけで終わりにくい構造が収益性と人材投資余力につながっています。

2. 専門職ごとに市場を踏まえた報酬を設計しているため

採用サイトでは、プレイヤー・マネジメント・スペシャリストそれぞれに評価基準を置き、一律の給与体系ではなく職種別の報酬設計を採用していると明記されています。AIエンジニア、DXコンサル、セールスなど、外部市場での希少性が高い職種ほど高いレンジを出しやすい点が特徴です。

3. 少数精鋭で上位等級に進みやすい組織だから

2025年8月時点の会社紹介資料では、従業員数は110名です。大手企業ほど階層は細かくない一方で、P / S / Mの複線型キャリアが用意されているため、専門性を深める人も、マネジメントに進む人も報酬を伸ばしやすい構造があります。成長局面の会社らしく、役割拡大が年収上昇に直結しやすい環境です。

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ACESの企業情報

株式会社ACESは、東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。公式サイトでは、アルゴリズムを用いて事業開発を行うAI事業会社と位置づけられており、DXパートナーサービスと AIソフトウェアサービスの2事業を主軸に展開しています。

非上場企業のため有価証券報告書ベースの平均年収は分かりませんが、採用サイトで公開されている等級制度や求人レンジを見ると、専門性の高い人材を前提にした報酬設計がうかがえます。AIエンジニアだけでなく、DXコンサルやセールス、経理・人事まで募集しており、組織全体の拡張フェーズにある会社です。

会社紹介資料では、SMBC向け案件で5万時間ほどの工数削減を実現した事例や、SOMPO Light Vortexとの協業事例が紹介されています。技術を実験で終わらせず、現場業務に定着するところまで伴走する点がACESの強みです。

会社概要

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正式社名株式会社ACES
英名ACES, Inc.
設立日2017年11月20日
代表者田村 浩一郎
資本金1億円
本社所在地東京都文京区湯島二丁目31番14号 ルーシッドスクエア湯島3階
事業内容DXパートナーサービス、AIソフトウェアサービス
従業員数110名(業務委託・インターンを含む、2025年8月時点)
上場市場非上場
推定平均年収約750〜900万円(弊社独自調べ)
出所:株式会社ACES公式HP・ACES会社紹介資料・弊社独自調べ

ACESの2つの事業セグメント

ACESの事業は大きく2つです。どちらも単独で完結するのではなく、顧客PJで得た知見をプロダクトに還元し、プロダクトで得た学びを再びDX案件に戻す循環型の設計になっています。

  1. DXパートナーサービス
  2. AIソフトウェアサービス

1. DXパートナーサービス

DXパートナーサービスは、顧客の業務プロセスそのものを見直しながら、AIを使った新しい働き方を設計していく事業です。単なるAI導入支援ではなく、データの構造化、要件整理、開発、運用まで一気通貫で伴走するのが特徴です。SOMPO Light Vortexとの協業やSMBC向け案件など、大手企業の基幹業務に入り込む実績があり、売上を支える祖業でもあります。

2. AIソフトウェアサービス

AIソフトウェアサービスでは、自社アルゴリズムを活用したソフトウェアを提供しています。代表例として営業DX SaaS の「ACES Meet」があり、商談や会議の可視化・要約・振り返りを支援します。顧客PJで蓄積した課題をプロダクトへ還元できるため、受託とSaaSの両輪で事業が回る点がACESの強さです。長期的には複数のSaaS展開を進める方針も示されています。

ACESの4つの特徴

ACESを理解するうえで押さえたいのは、単にAIを開発する会社ではなく、研究・現場・事業の3つをつなぐ会社だという点です。ここでは年収水準とも関わる4つの特徴を整理します。

  1. 東大松尾研発の研究開発力
  2. 企業固有の知見を学ぶエキスパートAI
  3. PoCで終わらせない社会実装力
  4. AI事業投資会社を見据えた成長戦略

1. 東大松尾研発の研究開発力

ACESは東京大学松尾研究室発のAIスタートアップで、代表の田村浩一郎氏も東京大学大学院工学系研究科出身です。技術顧問には松尾豊氏が入り、創業背景そのものが研究開発と近い距離にあります。だからこそ、一般的な業務改善SaaSとは異なり、アルゴリズムの精度と社会実装を両立させる発想を持っています。高度専門職の採用比率が高く、年収もそれに連動しやすい会社です。

2. 企業固有の知見を学ぶエキスパートAI

採用サイトでは、ACESが目指すAIを「エキスパートAI」と説明しています。これは、インターネット上の一般知識だけでなく、企業内に蓄積された非公開データや独自ノウハウを学び、まるでその会社の一員のように支援するAIです。単純なLLM活用支援ではなく、企業固有の競争優位を強化するAIを作るというテーマの大きさが、職種の専門性と報酬水準を引き上げています。

3. PoCで終わらせない社会実装力

公式会社紹介資料では、ACESのAI / DX PJは87%が初回PJから前進・継続すると示されています。AI案件はPoC止まりになる例が多い中で、実装・運用まで進む比率が高いのは、顧客現場の理解と技術設計の両方を持っているからです。事業の継続率が高い会社は、単価だけでなく組織への再投資もしやすく、人材の年収レンジにも反映されやすい傾向があります。

4. AI事業投資会社を見据えた成長戦略

ACESは採用サイト「戦略と組織」で、短中期ではAIソリューション企業、長期ではAI事業投資会社への進化を掲げています。技術資産、顧客基盤、データ資産を循環させる構想で、受託・SaaS・投資の境界をまたぐ成長戦略です。将来のポジションが広がりやすい会社ほど、入社時点の年収だけでなく、昇格や役割拡大による伸びしろも大きくなります。

ACESの直近の業績

ACESは非上場企業のため、上場企業のような売上高や営業利益の推移は公開していません。ただし、公式会社紹介資料と会社情報ページからは、事業規模や社会実装の進捗を示す実績を確認できます。

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指標内容読み取れること
PJ継続率87%PoC止まりになりにくい
削減工数SMBC案件で5万時間ほど業務改善効果を定量で示せる
従業員数110名(2025年8月時点)専門人材の組織化が進む
主要顧客三井住友銀行、SOMPO HD、電通など大手案件の実績が厚い
自社プロダクトACES Meet、ACES AgentHub受託だけでなくプロダクトも展開
出所:ACES会社紹介資料・株式会社ACES公式HP

注目したいのは、単に導入社数を追うのではなく、継続率や削減工数のような実装指標を前面に出している点です。これは、AIモデル単体の精度ではなく、現場で使われる業務プロセスまで成果責任を持つ会社であることを示しています。高い専門性が必要なぶん、採用レンジも一般的なITベンチャーより高めになりやすい構造です。

ACESの労働環境・福利厚生

ACESの働き方は、研究開発型スタートアップらしく柔軟です。Talentioではフレックス制度(コアタイム11:00〜15:00)とリモート相談可能が明記されており、採用サイトでは正社員・時短正社員・インターンの3つの雇用形態が紹介されています。フルタイム前提だけでなく、多様な働き方を設計している点が特徴です。

休日・休暇は完全週休2日制(土日祝)で、有給休暇は入社即日13日間付与です。福利厚生として、健康診断、インフルエンザ予防接種、ノートPC貸与、デュアルディスプレイ貸与が並びます。派手な制度を数多く並べるタイプではありませんが、仕事の生産性を上げるための支援に寄せた設計です。

もう一つ大きいのが評価制度です。採用サイトでは、プレイヤー・マネジメント・スペシャリストごとにスキルセットと評価基準を分けると説明されています。AIエンジニアが無理に管理職へ進まなくても報酬を伸ばせる余地があり、専門性を尊重する企業文化が働き方にも表れています。研究と実務を両立する社会人博士向け制度がある点も、ACESらしい特徴です。

ACESの採用情報

ACESの中途採用は、DX / ビジネス、エンジニア、コーポレートの3領域が中心です。公式募集ページでは賃金が「応相談」となる職種もありますが、公開求人のレンジと必須要件を照らし合わせると、おおよそのポジション水準は見えてきます。

DX・ビジネス職

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ポジション想定年収応募条件経験・スキル
DXコンサルタント800〜1,200万円・SIerまたはコンサルでのシステム開発案件経験
・目安3年以上のコンサル経験
・経営層への提案経験
・AI / デジタル事業企画経験
・機械学習知見があれば尚可
プロジェクトマネージャー800〜1,200万円・要件定義からテストまでのPM経験
・顧客折衝経験
・AI案件のPM経験
・GitHub / Docker知識
・提案経験があれば尚可
AIコンサルタントセールス800〜1,000万円・BtoBの新規開拓営業経験
・提案資料を主導作成した経験
・AI技術への関心
・金融業界経験
・部門横断の推進経験があれば尚可
オープンポジション700〜1,200万円・AIやDX領域への関心
・少数精鋭での自走力
・0→1の仕組みづくり経験
・新技術への感度
・全社最適で動ければ尚可
出所:株式会社ACES キャリア採用ページ・弊社独自調べ(2026年3月時点)

DX・ビジネス職では、単なる営業やPMではなく、事業課題と技術要件の両方を理解することが求められます。特にDXコンサルタントは、経営課題を事業変革に落とし込む力が前提です。AIそのものの専門家でなくても、課題設定や顧客理解が深い人材は評価されやすいでしょう。

エンジニア職

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ポジション想定年収応募条件経験・スキル
Algorithm Engineer / Manager700〜1,200万円・機械学習 / 深層学習の開発または研究経験
・要件定義から運用まで携わった経験
・学会発表や論文実績
・MLOps知見
・マネジメント経験があれば尚可
AIエンジニア700〜1,100万円・機械学習や数理統計の高度知識
・修士 / 博士相当の研究能力
・論文実装経験
・競技実績
・エッジや高速化知見があれば尚可
ソフトウェアエンジニア600〜1,000万円・Webアプリの設計〜実装経験
・AWS / Azure運用経験
・AIシステム開発経験
・Terraform / Docker経験
・技術選定経験があれば尚可
ソフトウェアアーキテクト900〜1,300万円・大規模Webアプリ設計経験
・クラウド構築運用経験
・アーキテクチャ設計
・チームリード経験
・AI領域経験があれば尚可
運用保守エンジニア / 運用PMO650〜1,000万円・問い合わせ / 障害対応経験
・運用改善や標準化の経験
・監視設計
・顧客向け改善提案
・SRE知見があれば尚可
出所:株式会社ACES キャリア採用ページ・弊社独自調べ(2026年3月時点)

エンジニア職は、研究寄りのAI人材から顧客実装に強いソフトウェア人材まで幅があります。応募時点でAI経験を必須にしないソフトウェア職もありつつ、上位職では研究力と社会実装力の両立が重視されています。専門性が明確な人ほど、スペシャリストトラックで報酬を伸ばしやすい構造です。

コーポレート職

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ポジション想定年収応募条件経験・スキル
経理500〜700万円・事業会社経理または監査実務3年以上
・簿記2級相当の知識
・上場企業経理
・監査法人対応
・原価計算経験があれば尚可
経理 / 時短正社員歓迎400〜650万円・経理実務の基礎経験
・ITツールへのリテラシー
・時短でも自走できる実務力
・開示対応経験
・税務経験があれば尚可
HR(人事企画 / 組織開発)400〜700万円・人事企画 / 組織開発 / HRBPいずれか2年以上
・企画だけでなく運用経験
・評価 / 等級制度運用
・オンボーディング設計
・急成長企業経験があれば尚可
社会人博士制度(AIエンジニア)500〜800万円・博士課程在籍
・研究と実務の両立意欲
・機械学習研究経験
・短時間勤務での高い自走力
・論文実装経験があれば尚可
出所:株式会社ACES キャリア採用ページ・弊社独自調べ(2026年3月時点)

コーポレート職でも、IPO準備や評価制度運用など、成長企業ならではの広い守備範囲が求められます。定型業務だけを切り出すのではなく、仕組みづくりまで担う前提なので、レンジは一般的なバックオフィス求人よりやや高めです。

求める人物像

ACESが一貫して求めているのは、理念への共感と、自分の専門性をチーム成果へつなげる姿勢です。採用サイトのValueでは、`Issue driven, simple solution.` `Fact based, build trust.` `Gemba first, Try quickly.` を掲げています。つまり、課題を正しく見つけ、事実を重んじ、現場で速く検証する人が合いやすい会社です。

ACESの採用動向

ACESの採用動向を見るうえで分かりやすいのは、DXパートナー事業の伸びです。TalentioのDXコンサルタント募集ページでは、同事業が年間150%の急成長を遂げていると説明されています。生成AIの登場で、属人的な業務や業界構造を変えたい企業が増えていることが背景です。

採用職種も偏っていません。DXコンサル、PM、AIエンジニア、ソフトウェアアーキテクト、運用保守、セールス、経理、HR、社会人博士、長期インターンまで広がっており、単一部署だけを強化している段階ではないことが分かります。事業拡大に合わせて組織全体を厚くする採用が進んでいる状態です。

2025年8月時点で従業員数は110名です。まだ大企業ほどの人数ではないため、一人ひとりに求められる役割は広くなりやすいでしょう。その分、採用難易度は低くありませんが、入社後に担える裁量も大きく、年収だけでなくキャリアの伸びしろを重視する人には魅力がある会社です。なお、非上場企業のため本記事の年収レンジは弊社独自調べによる推定値である点は押さえておきたいところです。

ACESへの転職ならリメディ

ACES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・テクノロジー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、日本マーケティングリサーチ機構によるブランド調査(2024年5月期)において、「ハイクラス求人が豊富そうな転職エージェント No.1」「難関大学卒が利用したい転職エージェント No.1」「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」の3冠を達成しています。また、Google口コミでは4.9/5.0(2024年12月時点)と高い評価をいただいています。

具体的には、ACES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。

リメディのキャリア支援のポイント
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ACESの面接のポイント

中途面接

1. 課題設定をファクトで語れるか

ACESのValueには `Fact based, build trust.` があり、求人でも論点整理力や要件定義力が繰り返し求められています。そのため面接では、「頑張った」「工夫した」ではなく、何が課題で、どう検証し、何を改善したかを数値や事実で説明できるかが重要です。

  1. 背景となる課題を一言で言えるようにする
  2. 施策前後の変化を数値で整理する
  3. 自分の役割と意思決定ポイントを分けて話す

2. 技術と事業を橋渡しできるか

ACESは採用ページで「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」を掲げています。つまり、技術を詳しく語れるだけでも、事業だけを語れるだけでも足りません。AIエンジニアでもDXコンサルでも、その技術がどの業務フローをどう変えるのかまで説明できると評価されやすいでしょう。

  1. 担当技術を、利用者の業務目線に言い換えて話す
  2. 精度だけでなく、運用定着まで含めた視点を持つ
  3. 実装後の効果をビジネス成果に結びつけて説明する

3. 少数精鋭の環境で自走できるか

ACESは110名規模の成長企業で、役割の境界が大企業ほど明確ではありません。採用ページの行動規範でも「すぐ共有、すごく共有」「全員ビジネスリーダー」とあり、受け身では合いにくい会社です。面接では、曖昧な状況で自分から前に進めた経験を準備しておくと、カルチャーフィットを示しやすくなります。

  1. 役割外の課題を拾って改善した経験を用意する
  2. 他職種との連携で成果を出した具体例を話す
  3. 不確実な環境をどう楽しんだかまで言語化する

ACESの社員のキャリアパス

社内でのキャリアパス

ACESの社内キャリアは、プレイヤー `P1〜P4`、スペシャリスト `S1〜S4`、マネジメント `M1〜M4` の3トラックです。一般的なスタートアップだと管理職に進まないと年収が伸びにくいことがありますが、ACESは公式に専門職トラックを置いているため、技術や専門性を磨き続ける選択肢を取りやすい設計です。

たとえば、エンジニアなら P3 から P4 へ進んだあと、技術の深さを伸ばして Sトラックへ寄せる道もありますし、PMや組織責任を担って Mトラックへ進む道もあります。DXコンサルやBizDevでも、小規模PJの責任者から部門責任者へ進む形で M1、M2 と上がっていくイメージです。複線型の昇進設計があることは、年収の伸びしろを考えるうえでも重要です。

社外でのキャリアパス

1. AIプロダクト企業の中核ポジション

ACESで培うのは、AIモデルの知識だけでなく、業務設計や顧客現場への落とし込みまで含めた実装力です。そのため、AI SaaS やAIプロダクト企業に移った際も、PdMや技術責任者候補として評価されやすいでしょう。

2. 大手企業のAI / DX推進部門

金融・製造・大手企業向け案件が多いため、事業会社側のDX推進やAI活用部門へ進む道もあります。顧客側の課題を外部から支援した経験は、事業会社にとっても価値が高く、現場実装を分かるDX人材として需要があります。

3. コンサルティング / PM職への展開

DXコンサルやPMの経験者は、戦略・業務・ITを横断して語れるようになります。AI文脈に強いPMやコンサルは市場でも希少であり、上流から実装まで分かる人材として、コンサルファームや事業会社PMOでも評価されやすくなります。

4. スタートアップの事業責任者

ACESは少数精鋭で、職種横断の連携が前提です。こうした環境で成果を出した人は、別のスタートアップで事業責任者や組織立ち上げを担うケースとも相性が良いでしょう。技術、プロセス、顧客理解をつなぐ経験は、事業を前に進める人材として再現性があります。

自身がACESで通用するか知るためにやるべきこと

ACESを目指すなら、まずは自分の経験を「課題設定」「実装」「成果」の3つで棚卸しすることが重要です。AIやDXの言葉を並べるだけではなく、どの業務をどのように改善したか、どこまで現場に定着させたかを整理してください。そうすることで、ACESが重視するIssue driven / Fact based / Gemba first の価値観と、自分の経験の接点が見えやすくなります。

ACESへの転職を具体的に考えている方は、リメディにご相談ください。AIスタートアップの選考では、年収レンジの見極めだけでなく、どの等級・どの職種で勝負すべきかの整理が大切です。書類添削から面接対策、年収交渉まで一貫して支援します。

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