ABEJAの転職難易度【2026年最新】年収953万円・AI/DXベンチャーの採用実態

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ABEJAの年収を調べていくと、資料によって数字がまるで揃わないことに気づく。有価証券報告書では953万円、社員の給与データを集めた口コミサイトでは673万円。同じ会社のはずなのに、280万円もの開きがある。

この開きの正体を知ることが、ABEJAへの転職を考えるうえでの最初の一歩になる。結論から言えば、転職難易度は職種によって分かれる会社である。データサイエンティストやAIエンジニアの選考は技術課題を伴う狭き門だが、DXコンサルタントや事業開発は経験次第で挑戦しやすい。

2023年6月13日、ABEJA（証券コード5574）は東証グロース市場に上場した。主幹事は野村證券、公開価格1,550円に対し初値は4,980円（みんかぶ・株探）。創業は2012年9月、代表は創業者の岡田陽介氏。AIとディープラーニング技術で企業のDXを支援する「ABEJA Platform」を軸に、製造・物流・小売など300社以上への導入実績を持つ（ハープキャリア掲載の採用ページ）。上場から3年、採用の実態は当初のイメージと少しずつずれ始めている。

転職難易度の結論

技術職とビジネス職で難易度の質が違う。データサイエンティスト・機械学習エンジニア・基盤エンジニアの求人は、面接の中に技術課題が組み込まれている（remedy-tokyo.co.jp掲載の採用ページQ&A）。一方でCEO室（PdM／事業開発）やDXコンサルタント、人事のポジションは、事業を推進しきった経験を語れるかどうかが評価の軸になる。

選考は3〜4回程度、オンライン対応も可能（remedy-tokyo.co.jp）。倍率を示す公開データは無い。ただし人事ポジションの応募要件には「事業会社で中途採用の実務経験2年以上」といった具体的な年数指定があり（リクルートエージェント掲載）、未経験からの一足飛びは想定されていない。

年収の実態（有報・求人・口コミの違い）

数字が食い違う理由は、集計の母集団が違うからである。全従業員の平均を出す有価証券報告書、掲載求人の年収レンジを集計した求人サイト、退職者を含む口コミの自己申告。どれも「ABEJAの年収」だが、指しているものは別々である。

有報の953万円だけを見ると高水準に思える。だが口コミ集計の673万〜861万円との差は無視できない幅で、平均年齢36.7歳・平均勤続年数2.7年という開示値（remedy-tokyo.co.jp）を踏まえると、在籍年数の短い社員が多いぶん、給与レンジの下側に厚みがある可能性は考えられる。求人票の年収は個別ポジションの提示額であり、平均年収とは別物として扱う必要がある。

求められる経験・スキル

公開求人（doda.jp、r-agent.com、Green、レバテックキャリア）から確認できる主な募集職種と、求められる経験を整理する。

remedy-tokyo.co.jpの採用対策記事は「クリエイティブ職では、単なる受託開発よりも顧客業務に深く入り込む能力が重視される」と述べている。AI・DX・LLMをどう事業価値につなげるかを、自分の言葉で説明できるかどうかが共通して問われる。

選考フローと対策

オンライン面接に対応しているため、地方在住でも選考に進める（remedy-tokyo.co.jp）。技術課題が課される職種では、事前に自分の実装経験を具体的なエピソードとして整理しておくことが対策になる。

競合として比較される企業はあるか

年収比較を謳う記事はいくつか見つかるが、ABEJAの競合として具体名を挙げている一次情報は確認できなかった。AI・DX支援という事業領域では比較対象になりそうな企業は多いはずだが、この点は推測を避け「公開情報では確認できない」としておく。

代わりに分かるのはABEJA自身の立ち位置である。ABEJA Platformを基盤に、製造・物流・小売など300社以上への導入実績を持ち、近年はLLM（大規模言語モデル）のビジネス実装や店舗解析サービスにも領域を広げている（ハープキャリア掲載の採用ページ）。競合との相対評価より、この事業の広がり方が転職者にとっての判断材料になる。

未経験・異業種からの可能性

技術職は難しい。データサイエンティスト・機械学習エンジニア・基盤エンジニアの求人には技術課題が組み込まれており、実装経験そのものが前提になる。

一方でDXコンサルタントや事業開発、人事のようなビジネス職は、AI業界での経験そのものより「事業を推進しきった経験」を評価する傾向が読み取れる（remedy-tokyo.co.jp）。人事ポジションの要件は「事業会社での中途採用実務2年以上」または「人材紹介での人事営業2年以上」であり（r-agent.com）、異業種からでも実務経験を積んでいれば応募条件は満たせる。AI・DXの知識そのものより、それをどう事業価値に翻訳できるかという説明力のほうが選考では重視されている。

この1年の事業の動き

ABEJAは上場前後に営業損益が赤字だった時期がある。2021年8月期、2022年8月期は営業損益がマイナスで推移した（irbank.net）。その後、直近では増収基調に転じ、企業分析.jpの集計によれば2025年8月期通期の実績は売上高36億円・営業利益4億円まで回復している（kigyobunseki.jp）。上場前の赤字期を経て、事業が黒字方向へ戻ってきている局面だと読み取れる。

従業員数と資本金は、確認できる資料によって数字が揺れる。従業員数は2024年8月末時点で125名（unlockly-agent.jp）、2026年2月末時点の公式資料では127名（Speaker Deck）、有価証券報告書ベースの連結従業員数は133人（日経会社情報）。一部の転職媒体には77名という古い記載も残っている（en-ambi.com、mid-tenshoku.com）ため、参照時点の確認が要る。資本金も925百万円（公式資料・2026年2月末）、895百万円（日経会社情報）、832百万円（irbank.net）と時点によって差があり、最新の一意な数値は公開情報だけでは特定できない。

沿革としては、2017年にシンガポール現地法人を設立、2018年に米Googleからの出資を受けている（unlockly-agent.jp）。この2件は直近1年の新規ニュースではないが、上場後も続くABEJAの海外展開・大手との関係の土台として残っている。

ABEJAへの転職を考えるなら、まず自分が狙うのが技術職かビジネス職かをはっきりさせることから始めたほうがいい。技術課題を通過できる実装経験があるか、それとも事業を推進した経験を語れるか。ABEJAの選考は、その二択のどちらで戦うかによって、難易度も対策も別物になる。

この記事で取り上げた企業のデータ

• ABEJAの基本データ（東京都港区・2012年設立）