PKSHA Technologyの求人103件でアルゴリズムエンジニアは1枠だけ

✍ Career Central AI 編集部 が執筆

💡 PKSHA Technologyは機械学習アルゴリズムを起点に成長した会社ですが、公開求人103件のうち「アルゴリズムエンジニア」の枠は1つです。求人の大半はAI SaaSのセールス、カスタマーサクセス、プロダクトマネージャー、ソフトウエアエンジニアで、コーポレートにはM&AとPMI（統合後経営）の担当まであります。AI企業に転職する＝機械学習の研究をする、という前提は実際の募集構成と合いません。

📄 公開求人103件の構成——求人名がすべて【カンパニー／事業】付き

PKSHAグループの求人一覧（HRMOS）に掲載されている求人は103件で、うち中途採用が98件、新卒1件、雇用形態はアルバイト・パートが1件です。特徴的なのは、求人名の末尾にほぼすべて【AI Research&Solutionカンパニー】【AI SaaS】【MaaS】といった所属が付いている点です。同じ「ソフトウエアエンジニア」でも所属が違えば作るものが変わるため、職種名だけでは応募先が決まりません。

AI SaaSのソフトウエアエンジニアは、FAQ、ChatAgent、AIヘルプデスク、VoiceAgent、AI技術本部というサブプロダクト単位でそれぞれ別求人になっています。SREも「AI SaaS」と「AI SaaS_PKSHA AIバックオフィス」で分かれています。プロダクトごとにチームが立っている構成です。

📄 アルゴリズムエンジニアの必須要件は「研究力」だけではない

103件で唯一のアルゴリズムエンジニア求人は【AI Research&Solutionカンパニー】に属します。職務内容は「テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装」で、「ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案」から「Web API等へのアルゴリズムの組み込み」までを担当します。

必須要件は3つです。

• 機械学習/深層学習に関連する開発または研究の経験
• 自ら対話することでのクライアントの課題を把握と、それを解決する実用可能なアルゴリズムの開発を両立する能力
• ビジネスレベルの日本語力

2つ目に注目してください。モデルの精度を上げる能力ではなく、クライアントと対話して課題を定義することが必須要件に入っています。受託型のソリューション事業である以上、要件が固まった状態で渡されるわけではない、ということです。歓迎要件には自然言語処理、テーブルデータ分析、Kaggle実績、クラウドシステム開発経験、論文執筆が挙がっていますが、これらはあくまで歓迎です。

給与は具体的な金額の記載がなく「基本給＋賞与（年2回：10月、4月）」「面接内での評価や現年収をもとにオファーの金額を提示」とされています。勤務地は東京都文京区本郷1-28-10 本郷TKビルで、働き方は「リモートワークと出社がハイブリッド」です。

📄 売上の6割はソリューション事業——SaaS企業と単純に括れない

求人構成の背景には事業構造があります。2025年9月期（第13期）の連結業績は次のとおりです。

売上の約6割、従業員の約66%がAI Research & Solution側です。SaaS企業として語られることが多い会社ですが、規模で見ればソリューション事業のほうが大きいのが実態です。ただし求人件数ではAI SaaS側のほうが多く、これは既存の人員規模と今後の採用計画が別であることを示していると考えられます。

2026年9月期の売上収益予想は350億円で、前期比+60.8%です。2025年9月期の217.7億円から一気に引き上げる計画で、103件という求人数はこの成長計画と整合します。ただし増収率と求人数の因果を会社が説明しているわけではないため、対応関係として並べるにとどめます。

📄 M&AとPMIが求人になっている——買って統合し続ける会社の構造

コーポレート部門の求人には「戦略投資室_M&A担当」と「PMI×事業開発リード（CEO室）」があります。M&Aの実行担当と、買収後の統合を担う役割が両方とも常設の募集として立っている会社は多くありません。

この構造は数字にも表れています。提出会社（単体）の平均勤続年数は1.5年ですが、これは2025年に子会社2社を吸収合併した影響です。単体従業員366人、平均年齢36.1歳、平均年間給与922.8万円という数字と合わせて見ると、組織が合併・統合を繰り返しながら形を変えている状態が読み取れます。

💡 平均勤続年数1.5年という数字を「離職率が高い」と解釈するのは誤りです。有価証券報告書には子会社2社の吸収合併による影響と記載されており、合併で新たに提出会社の従業員になった人の勤続年数が通算されないことで数値が下がっています。

M&AやPMIの経験がある人にとっては、事業会社の中でこの職種が継続的に募集されていること自体が判断材料になります。逆に、組織が安定した環境を求める場合、統合が続く前提は考慮しておくべき点です。

📄 福岡のPKSHA Infinityには未経験可の枠がある

103件の中で条件が大きく異なるのがPKSHA Infinityの求人です。「エンジニアアシスタント｜未経験可」「QAテスター｜福岡ハイブリッド」「インフラ・NWエンジニア｜福岡ハイブリッド」「カスタマーサクセスマネージャー｜フルリモート」という構成で、勤務地が福岡、雇用形態にアルバイト・パートを含む枠があります。

AI企業の求人というと高い専門性が前提になりがちですが、同じグループの中に未経験可のポジションが存在します。東京・本郷のエンジニア職とは求められる経験も働き方も別のため、応募時にはどの法人・どの拠点の求人かを確認してください。

📄 AI SaaS側の求人が示す、プロダクトを売って定着させる人材需要

PKSHA Technologyの求人で件数が集中しているのはAI SaaS領域です。職種を並べると、プロダクトを作る人よりも、売って導入して使い続けてもらう人の募集が幅広いことが分かります。

「業務コンサル／プロジェクトマネージャー【AI SaaS/AI技術本部】」という求人があることは、プロダクトを納品して終わりではなく、顧客の業務プロセスに合わせて設計し直す作業が発生していることを示していると考えられます。AIのSaaSは既存の問い合わせ対応やバックオフィス業務の置き換えを伴うため、業務側の設計ができる人材が必要になる、という構図です。ただしPKSHAが導入プロセスの詳細を公表しているわけではないため、これは求人構成からの推測です。

SaaS業界からの転職を考える場合、PKSHAのAI SaaSは対象業務が問い合わせ対応・ヘルプデスク・音声応対・バックオフィスと明確です。汎用的なSaaSの営業経験よりも、これらの業務領域を理解しているかが接続点になります。

📄 経験から逆引きする、PKSHAのどの求人に当たるか

所属によって働き方も異なります。本郷のアルゴリズムエンジニアは「リモートワークと出社がハイブリッド」、PKSHA Infinityには「福岡ハイブリッド」「フルリモート」と明記された求人があります。同じ会社グループでも勤務形態の前提が違うため、求人名の表記を確認してください。

📄 SIer・大手のAI部門・他のAI SaaSと比べたときの選び分け

SIerやコンサルのAI部門ではなくPKSHAを選ぶ理由になるのは、受託で作ったものが自社プロダクトに還流する動きを内側から見たい場合です。AI Research & SolutionとAI SaaSが同じ会社にあるため、顧客案件で得た知見がプロダクトに反映される経路が社内に存在します。逆に、多様な業界の案件を短いサイクルで経験したい、上流のコンサルティングに専念したいという場合は、支援型の会社のほうが機会が多いと考えられます。

単一プロダクトのAI SaaS企業ではなくPKSHAを選ぶ理由になるのは、複数プロダクトを横断する経験を積みたい場合です。FAQ、ChatAgent、AIヘルプデスク、VoiceAgent、AIバックオフィスとサブプロダクトが分かれているため、プロダクト間の連携や共通基盤に関わる余地があります。一方、1つのプロダクトを深く作り込みたい人には、組織が分かれている構造が制約に感じられる可能性があります。

アルゴリズムの研究に専念したい場合、PKSHAの唯一のアルゴリズムエンジニア求人は「クライアントの課題を把握」することが必須要件に含まれるため、研究に閉じたポジションではありません。論文執筆は歓迎要件であって必須ではなく、業務の中心は顧客の課題解決です。研究職としてのキャリアを重視するなら、企業研究所や大学のポジションと比較検討する必要があります。

✅ 103件の【所属】を読み違えないための確認事項

• ✓ 求人名の【カンパニー／事業】を必ず確認すること（同じ職種名でも所属で仕事が変わる）
• ✓ アルゴリズムエンジニアは103件中1枠で、必須要件に顧客との課題定義が含まれること
• ✓ 売上の約6割・従業員の約66%はAI Research & Solution側であること
• ✓ 平均勤続年数1.5年は子会社2社の吸収合併による影響で、離職率の指標ではないこと
• ✓ M&A担当とPMIリードが常設の募集として立っていること
• ✓ PKSHA Infinity（福岡）には未経験可・アルバイト枠があり、東京の求人と条件が異なること
• ✓ 求人票に想定年収の記載がなく、オファー額は面接での評価と現年収をもとに提示されること

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🔗 出典・参照リンク

• PKSHAグループ 求人一覧
• PKSHA アルゴリズムエンジニア（機械学習エンジニア/データサイエンティスト）
• PKSHA Technology IRライブラリ（決算短信・説明資料）
• PKSHA Technology 有価証券報告書 第13期（2024/10/01-2025/09/30）
• PKSHA Technology 有価証券報告書 全文（従業員の状況・セグメント情報）