Sakana AI vs Preferred Networks 転職比較【2026年最新】年収・難易度を徹底検証

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「同じAI企業」という括りで求人票を並べていた。ラベルだけを見れば、たしかにそう見える。Sakana AIとPreferred Networks（PFN）は、どちらも研究開発型のAI企業で、東京に本社を置き、非上場のまま独自技術で勝負している。ここまでは共通点だが、求人票の先を読み込むほど、会社の年齢も、チームの規模も、求められる経験も分かれていく。

比べてみようと思ったのは、この2社の名前が転職エージェントのリストで並んで出てくることが増えたからだ。実際には、両社を正面から比較した記事は公開情報の検索範囲では見つからなかった。だからこそ、公開されている数字だけを並べて、自分で線を引く必要がある。

会社概要を比較する

まず基本情報を並べる。

現在の求人を確認する｜記事の数字は確認日時点の情報です。応募前に、現在募集している職種・勤務地と、自分の経歴で検討できる求人があるかを確認してください。 ギークリー

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設立年だけで9年の差がある。PFNは2014年創業で、深層学習ブームの初期から研究組織を育ててきた会社だ。Sakana AIは2023年設立で、まだ3年目に入ったばかりのスタートアップである。従業員数の出典にはばらつきがあり、Sakana AIは20名（2024年時点、英語版Wikipedia）から150名（公式採用ページ、時点不明）まで資料によって数字が動く。急成長中の企業ではよくあることだが、規模感を1つの数字で語れないのは、この会社の現在地を示している。

Sakana AIの資本金には、もう1つ気になる差がある。bizreach求人ページは1,000万円と記載するが、登記簿上の資本金・資本準備金合計は155億1,632万7,845円（2026年3月31日付変更登記、compalyze記載）に達している。大型の資金調達が入った結果だろうとは思う。ただ、調達ラウンドの名称や金額を示す一次情報は、今回の調査範囲では見つからなかった。

転職難易度の結論

求人の数だけを見ると、PFNの方が間口は広い。Indeed検索「"Preferred Networks" 求人」は50件（検索実施時点）がヒットし、ビジネス開発職からエンジニア・リサーチャー、社内SEまで幅広い。一方Sakana AIは「Sakana AI 採用 求人」で17件（検索実施時点）、AtCoderJobsでは該当求人が0件だった。

数の差はそのまま難易度の差ではない。PFNはコーディングテストと複数回の面接を経る選考フローで、選考難度は高いとされる（remedy-tokyo、2026年7月17日更新）。公式の採用ページには「技術力に加え人間性を重視する」という方針が明記されている（Workable掲載）。つまり、間口は広いが、通過するための審査は重い。

Sakana AIは逆の形をしている。研究職（Research/Applied Team）の求人は、進化計算・生成AI・オープンエンド性・集合知・人工生命・自律エージェント分野での実績と、NeurIPSやICLR、GECCO、ALIFE、MLSys、JMLR、ICML、IROSといった主要学会での論文発表を前提に書かれている（LabBase掲載求人）。裾野は狭いが、条件に合う人にとっては求人自体の数は少ない。

Product ManagerやProduct Marketing & Growthのようなビジネス側の求人は、tech企業でのPM経験や0→1の立ち上げ経験、日英両言語でのネイティブ・プロフェッショナルレベルの流暢さを求める（Indeed・remedy-tokyo掲載求人）。研究職ほど専門性は狭くないが、スタートアップでの事業立ち上げ経験という別の壁がある。

年収

両社とも非上場企業のため、有価証券報告書に基づく全従業員の平均年収は存在しない。以下はすべて求人票や口コミサイトに基づく数字で、対象職種や算出方法が異なる点に注意が必要である。

Sakana AIのデータサイエンティスト職の数字は、Levels.fyiという自己申告型の給与データベースに基づく。回答者数が明記されておらず、投稿する層が高年収の在籍者に偏りやすいという、このサイト特有の性質を差し引いて読む必要がある。2,000万円という数字自体が誇張ではなく、あくまで少数の自己申告の中央値だと理解した方がいい。

PFNの方は複数の媒体でおおむね900万〜1,300万円のレンジに数字が集まる。tleon.co.jp（2026年6月19日更新）はOpenWorkの口コミをもとに年収1,000万〜1,600万円程度の社員が多いと記載しており、上振れの幅も広い。設立から11年が経ち、給与データを投稿する在籍者・退職者の絶対数がSakana AIより多いことが、数字の安定感につながっているのだろう。

求められる経験・スキル

職種別に求められる経験を並べる。

Sakana AIの求人票を読んで気づくのは、研究職と事業側でまったく別の会社に見えることだ。Research/Applied Teamの求人は学術寄りの言葉で書かれ、Product Marketing & Growthの求人はスタートアップの成長戦略の言葉で書かれている。2025年に事業開発本部を新設した（Sakana AI公式ブログ、2025年3月4日付）ことで、この二層構造が強まったと見ていい。

選考フローと対策

選考の詳細まで公開されているのはPFNの方だ。Sakana AIについては、面接回数や段階数を示す一次情報が今回の調査範囲では見つからなかった。分かっている範囲を図にする。

PFNの対策は、コーディングテストを突破できる実装力と、複数回の面接に耐える技術的な説明力の両方を用意することに絞られる。Sakana AIの対策は、応募する職種によって完全に変わる。研究職なら査読付き論文という動かせない証拠を用意するしかなく、事業側なら過去の0→1経験を具体的な数字で語れるようにしておくことが、公開されている求人要件から逆算できる唯一の準備になる。

競合企業との比較

Sakana AIとPreferred Networksを正面から比較した記事は、今回の検索範囲では見つからなかった。それでも、両社が同じ人材プールを取り合っている証拠は1つある。Sakana AI事業開発本部のエンジニアリング＆リサーチチームを率いる奥田遼介氏は、PFNでCTOを務めた経歴を持つ（Sakana AI公式ブログ）。研究者・エンジニアが両社の間を移動する動きは、少なくとも1件、公開情報で確認できる。

求人媒体上では、PFNの求人と並んでメドレー、メドピア、Ubie、MICIN、カラダノート、エクサウィザーズ、DeNA、リクルート、グリー、LINE、mixiといった企業名が表示される（Indeed求人ページ）。ただし、これは検索結果の関連求人リストとしての並列表示であり、事業内容が競合すると断定できる根拠ではない。

未経験・異業種からの可能性

研究職は、両社とも入口が狭い。Sakana AIはトップ学会での論文発表歴を求人票に明記しており、PFNもコーディングテストという実装力の証明を最初のハードルに置いている。ここに未経験から挑むのは現実的ではない。

道が開けているのは事業側だ。Sakana AIのProduct Manager・Product Marketing & Growthは、AI業界そのものの経験よりも、tech企業でのPM経験や0→1の立ち上げ経験を重視している。PFNのビジネス開発職も同様で、ライフサイエンスやマテリアルサイエンスなど特定業界の知識があれば、AI自体の専門性は後から補えるという前提で募集要件が書かれている（JAC Recruitment掲載）。異業種からの転職なら、まず「どの業界の知識を持っているか」を軸に、事業開発・ビジネス開発職から検討する方が入口として現実的である。

この1年の動き（決算・受注・提携）

PFNの直近の動きは、大企業との連携が目立つ。三菱重工業と資本業務提携し、ミッションクリティカル領域での機械・システムの知能化・自律化に向けたAI技術を共同開発する（Initial.inc掲載）。GMOインターネットグループおよびGMOサイバーセキュリティbyイエラエとも資本業務提携し、国産AI環境の提供を目指す（Initial.inc掲載）。2025年1月には新子会社「株式会社Preferred Computing Infrastructure」を設立した（PFN公式Corporate Factbook）。AI面接サービス「タレスカAI面接」は「第15回 日本HRチャレンジ大賞」を受賞し、沖縄セルラー電話が新卒採用に導入している（startup-db掲載）。

Sakana AIの直近の動きは、事業の広がり方そのものが動いている段階に見える。2025年に事業開発本部を新設し、金融機関や公共セクター向けにAIエージェント技術を用いたソリューション提供を本格化させた（Sakana AI公式ブログ、2025年3月4日付）。防衛イノベーション科学技術研究所（ATLA）からの委託研究として、SNS上の「認知戦」可視化に取り組んでいるとの記載もある（compalyze、2026年7月21日時点情報）。株主には三菱電機、Citi、Salesforce Ventures、Google、In-Q-Telといった名前が挙がる（Initial.inc掲載）。ただし、具体的な資金調達ラウンドの名称・金額・時期を示す一次情報は、今回の調査範囲では確認できなかった。

2社を並べて見えてくるのは、規模と情報開示の差がそのまま転職者への見え方の差になっている、という構造だ。PFNは11年分の在籍者・退職者データが積み重なっているから、年収も選考プロセスも輪郭がはっきりしている。Sakana AIはまだ3年目で、事業開発本部という新しい部門が立ち上がったばかりの会社だ。どちらが「良い」かではなく、確立された数字を見て動くか、まだ固まっていない成長の途中に乗るかという、リスクの取り方の違いを選ぶ話になる。資本金の登記簿上の差が示すように、Sakana AIの実態はこれから公開情報がさらに追いついてくる部分がまだ多い。

この記事で取り上げた企業のデータ

• Sakana AIの基本データ（東京都港区・2023年設立）
• 株式会社Preferred Networksの基本データ（平均年収1100万円・東京都千代田区・2014年設立）

なぜ転職支援サービス経由で求人を確認するのか

• 募集終了や職種変更など、求人の現在の状況を応募前に確認できる
• 自分の経験を生かせる職種と、足りない要件を整理できる
• 職務経歴書で強調する実績と、面接で確認されやすい点を準備できる
• 年収・勤務地・働き方など、求人票だけでは分からない条件を相談できる

紹介される求人や支援内容は、サービス、職種、募集時期によって異なります。

目的別に選ぶ転職支援サービス3選

希望する職種に近いサービスから、現在扱っている求人を確認してください。経歴や希望条件が複数分野にまたがる場合は、役割の異なる2社を比較すると、求人の幅と支援内容の違いを確認できます。

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