ABEJAの年収｜平均952.7万円と募集要項の提示年収

株式会社ABEJA（証券コード5574）の年収は、2025年11月に提出された有価証券報告書の平均年間給与で見ると952.7万円です。平均年齢36.7歳の、単体の従業員全体の平均でした。

中途で入るときの年収は、ABEJA 公式の求人一覧に載る募集要項の給与欄で確かめられます。エンジニア、データサイエンティスト、PdM など職種ごとに年収の幅が分かれ、給与欄にはみなし残業代や賞与を年収に含むかどうかも書かれていました。

開示資料と募集要項の数字を並べ、同じ職種の公的統計とも比べながら、今の自分の年収と照らし合わせられる形にまとめました。

有価証券報告書で分かるABEJAの平均年収

ABEJAの第13期（2025年8月期）の有価証券報告書では、提出会社の従業員133名の平均年間給与が9,527千円（952.7万円）です。平均年齢は36.7歳、平均勤続年数は2.7年でした（2025年8月31日現在・2025年11月25日提出）。

平均年間給与には、賞与と基準外賃金（残業代などの所定外の賃金）が含まれます。今の年収と比べるときは、自分の側も賞与と残業代を含めた年額でそろえてください。

表の値は、株式会社ＡＢＥＪＡの有価証券報告書（第13期）に載る「人的資本に関する指標及び目標」の表から写し、平均年間給与の千円の値を万円に換算しました。

平均年間給与は職種を分けない従業員全体の平均です。エンジニアやデータサイエンティストの年収の目安としては、この後の募集要項の提示年収とあわせて読んでください。

平均の対象は単体の従業員133名で、事業は1つのセグメント

952.7万円は、2025年8月31日時点のABEJA単体（提出会社）の就業人員133名の平均です。臨時雇用者（年間の平均11名）はこの人数に含まれていません。

ABEJAの事業は、ABEJA Platform を核にAIの導入から運用までを手がけるデジタルプラットフォーム事業の1つのセグメントです。そのため、有価証券報告書には事業部門ごとの人数や給与の内訳がありません。

職種ごとの差は開示資料からは読み取れないので、自分の職種に近い数字は、次の節の募集要項から拾うのが近道です。

平均年間給与は2022年8月期から3期続けて上がった

平均年間給与は2022年8月期の859.0万円から、887.9万円、906.2万円、952.7万円と3期続けて上がり、3年で93.7万円増えました。直近の1年では46.5万円の増加です。

同じ期間に従業員数は82名から133名へ増え、平均年齢は36歳台のまま動いていません。平均勤続年数が2.1年から2.7年へ伸びたことからも、人が増えている時期に平均が上がってきたと読めます。

次の第14期（2026年8月期）の有価証券報告書が提出されると、値が更新されます。応募を考える時期に最新の報告書が出ていれば、そちらの値で比べてください。

ABEJA公式の募集要項に載る中途の提示年収

ABEJA 公式の求人一覧に載る中途採用の正社員の募集要項34件の提示年収は、下限の中央値が700万円、上限の中央値が1,200万円です。34件のうち26件は上限が1,000万円以上で、最も高い上限はAX Strategist（AXはAIトランスフォーメーション）のプリンシパルクラスの2,000万円でした（株式会社ABEJA の求人一覧に掲載中の中途採用の正社員の募集要項 n=34・2026年11月7日時点を Offers Magazine 編集部が集計）。

募集要項は入れ替わるため、ここに並ぶのは2026年11月7日時点で掲載されていた34件の値です。職種群は、募集要項の題名と仕事の内容から編集部が分けました。

有価証券報告書の平均952.7万円は、募集要項34件の下限の中央値700万円と上限の中央値1,200万円のあいだに入ります。中途で入る人の提示額は、経験に応じてこの幅のどこかに置かれると考えると、平均との距離がつかみやすくなります。

エンジニアとデータサイエンティストの求人

エンジニア・データサイエンティスト・Physical AI エンジニアの17件は、下限の中央値が700万円、上限の中央値が1,200万円で、17件のうち14件は上限が1,000万円以上でした。同じ職種名でも、経験の段階ごとに求人が分かれているのがABEJAの募集要項の特徴です。

データサイエンティストは、無印・ミドル・シニアの3件で下限が600万円、800万円、1,000万円と上がっていきます。シニアの必須の経験には、顧客との折衝と、要件定義から評価までを一貫してリードした経験が加わりました。

ソフトウェアエンジニアも、無印の600万〜800万円に対してリードクラスは800万〜1,000万円です。自分がどちらの求人の必須の経験を満たすかで、狙える幅が200万円ほど変わります。

LLM（大規模言語モデル）開発と Embodied AI（身体性をもつAI）のデータサイエンティストは、どちらも800万〜1,500万円で、データサイエンティストの5件の中で上限が最も高い求人でした。大規模言語モデルを自分で学習させた経験は、ABEJAの求人では年収の幅を上げる条件の1つです。

AIエンジニアやデータエンジニアの年収を、職種全体の統計と求人で確かめたい人は、AIエンジニアの年収｜統計と求人で見る相場とデータエンジニアの年収｜統計と求人で見る相場が参考になります。

ABEJAの提示額を、同じ経験を求めるほかの企業の提示年収と並べたい人は、Offers Jobs のエンジニアの求人一覧で職種と年収の条件から正社員求人を探せます。

PdM・プロジェクトマネジャーとビジネスの求人

PdM・プロジェクトマネジャーの4件は、下限の中央値が700万円、上限の中央値が1,250万円です。大手事業会社と新規事業やプロダクトの開発を進める部署の PdM の求人は1,000万〜1,500万円で、新規プロダクトの PdM か PO（プロダクトオーナー）の経験1年以上と、エンジニアやデザイナーがいるチームのマネジメント経験、クライアントワークの経験を必須にしていました。

エンジニアリングPM（プロジェクトマネジャー）は800万〜1,200万円で、必須はエンジニアとしての開発・実装の経験です。テックリードやリードエンジニアとしてプロジェクトを進めた経験は歓迎の経験に挙がっているので、開発からマネジメントへ役割を広げてきたエンジニアが応募しやすい求人と言えます。

ビジネス・戦略の6件は上限の中央値が1,400万円で、6つの職種群の中で最も高い値でした。AX Strategist の3件は、経営陣と向き合いながらAIを使ったプロジェクトを責任者として進めた経験などを必須に挙げ、プリンシパルクラスは1,000万〜2,000万円です。

報酬の仕組みと給与欄の読み方

ABEJAの報酬は、有価証券報告書によると、職務役割の期待をもとにしたミッショングレード制と、半期ごとの目標の達成結果によるパフォーマンス評価、行動精神に関する360度多面評価で決まります。募集要項の給与欄は年収の幅で示され、その年収にみなし残業代や賞与が含まれるかが注記に書かれています。

年収にみなし残業40時間分が含まれる

募集要項34件のうち33件の給与欄にある注記は、「月あたり40時間分のみなし残業代を含んでいます」でした。提示された年収には、毎月40時間分の残業代があらかじめ入っているということです。

ソフトウェアエンジニアなど3件の募集要項は「固定残業代を超える労働を行なった場合は別途支給します」と添えていました。40時間を超えた分は、追加の支払いの対象です。

今の勤め先で残業代を別に受け取っている人は、残業代を含めた今の年収と比べないと、提示額を高く見積もってしまいます。自分の残業時間が月40時間より少ないか多いかも、比べるときの材料の1つです。

賞与を年収に含む求人は19件

34件のうち19件は「賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます」と書き、賞与は半期ごとの評価と業績に応じて決まるとしています。年収の幅に、月給の4か月分ほどの賞与が含まれる書き方です。

賞与込みの年収は、月給の12か月分に4か月分ほどを足した額として示されているので、毎月の受け取りは年収を12で割った額より少なくなります。賞与の注記が無い求人もあるため、提示を受けたら月給・賞与・手当の内訳を確かめてください。

ストック・オプションと従業員持株会

第13期の有価証券報告書は、役職員などに長期的な企業価値の向上へのインセンティブを目的としてストック・オプション（新株予約権）を発行していると書いています。同じ期には従業員持株会を設立し、奨励金を支給する取り組みも始めていました。

ストック・オプションの付与の有無と条件は、平均年間給与にも募集要項の給与欄にも含まれない報酬です。付与があるときは、行使の条件と退職した場合の扱いを確かめてください。退職時の扱いの考え方は、ストックオプションと転職｜退職時の扱いと求人の見方にまとめています。

働き方と手当・学習の支援

有価証券報告書によると、ABEJAはテレワークとフレックスタイム制度を取り入れ、地方在住を含むハイブリッドな働き方を選べる環境を整えています。ソフトウェアエンジニアの募集要項の勤務時間は10:00〜19:00で、フレックスタイム制のコアタイムは10:00〜15:00でした。

手当では、連続で休暇を取った人への手当が第13期に新しく入り、募集要項の福利厚生には子ども1名につき月1万円の子ども手当が並びます。学習の支援は、業務に必要な書籍・電子書籍・オンライン講座を事前の承認なしに会社の経費で買える成長支援制度です。

同じ職種の相場（賃金構造基本統計調査）との比べ方

ABEJAの数字を相場と比べるときは、自分の仕事に近い公的統計の区分を選び、年齢と企業規模をそろえて見ます。厚生労働省の令和7年賃金構造基本統計調査で、ABEJAの平均年齢36.7歳に近い35〜39歳の年収換算は、ソフトウェア作成者が636.0万円、システムコンサルタント・設計者が968.1万円、その他の情報処理・通信技術者が604.1万円でした。

表は、厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第1表」と「職種第5表」（2026年3月公表・男女計）の、きまって支給する現金給与額の12か月分に年間賞与その他特別給与額を足して Offers Magazine 編集部が年収換算した値です。35〜39歳の列は企業規模計の値です。

ABEJAの単体の従業員は133名なので、企業規模の列では100〜999人が近い区分になります。

仕事が近い統計の区分を選ぶ

厚生労働省の「職種一覧と解説」では、プログラマーやテクニカルスペシャリストはソフトウェア作成者、システムコンサルタントや情報処理プロジェクトマネージャはシステムコンサルタント・設計者、サーバー管理者や情報セキュリティ技術者はその他の情報処理・通信技術者に入ります。

ABEJAの求人に当てはめると、ソフトウェアエンジニアや Physical AI ソフトウェアエンジニアなど実装を担う求人はソフトウェア作成者、PdM やエンジニアリングPM、AX Strategist のようにプロジェクトを率いる役割はシステムコンサルタント・設計者が近い区分です。SRE（サイトリライアビリティエンジニアリング）や情報システム・セキュリティ担当のように運用と保守を担う求人は、その他の情報処理・通信技術者の行を目安にできます。

データサイエンティストは区分の例に名前が挙がっていません。モデルの実装の比重が大きい人はソフトウェア作成者、要件の整理やプロジェクトのリードを担う人はシステムコンサルタント・設計者の行を目安にしてください。

平均年収と統計の数字は物差しが違う

有価証券報告書の952.7万円は職種を分けない従業員全体の平均で、統計は職種ごと、年齢ごとの平均です。統計は企業規模10人以上の事業所の平均でもあるため、両者の差をそのままABEJAの上乗せと読まず、自分の年齢と職種の行で今の年収の位置を先に確かめるのが順序です。

求人の側の物差しとして、Offers Jobs に掲載中の正社員求人の提示年収は、下限の中央値が550万円、上限の中央値が1,000万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・掲載中の正社員求人 n=662・2026年11月1日時点）。

ABEJAの募集要項34件の下限の中央値700万円・上限の中央値1,200万円と並べると、同じ時期の求人の中でどのあたりに幅が置かれているかが見えます。ただしABEJAの多くの求人はみなし残業40時間分を年収に含むので、残業代の扱いが違う求人と比べるときは、その分を差し引いて見てください。

ABEJAへの転職で年収を上げる進め方

ABEJAへの転職で年収を上げる進め方は、経験の段階ごとに分かれた求人から自分に合う1件を選び、必須の経験に沿って職務経歴書で実績を示し、提示額の内訳を確かめて今の年収と比べる3つのステップです。同じ職種でも段階が1つ上の求人に入れると、下限が200万円ほど上がる職種があります。

段階ごとの求人から自分の位置を決める

データサイエンティストは無印・ミドル・シニアで下限が600万円、800万円、1,000万円、ソフトウェアエンジニアは無印とリードクラスで下限が600万円と800万円に分かれています。今の仕事に近い職種の求人を段階ごとに読み、必須の経験と歓迎の経験のどこまでを満たしているかを先に数えておきましょう。

有価証券報告書は事業等のリスクの節で、生成AI（特にLLM）のエンジニアやデータサイエンティストに加え、AIロボティクス関連の人材が必要だと書いています。LLM 開発と Embodied AI のデータサイエンティスト、Physical AI のエンジニアの求人の上限が1,200万〜1,500万円に置かれているのも、この方針と重なります。

職務経歴書で顧客の業務に入って作った経験を示す

ABEJAの事業は、顧客企業の基幹業務に ABEJA Platform を導入し、人とAIの協調で運用まで支える形です。データサイエンティスト（シニア）の募集要項が顧客折衝と、課題の発見から解決策の立案までを担った経験を必須に挙げているのも、この事業の形から来ています。

職務経歴書には、担当したモデルやシステムに加えて、顧客のどの業務を対象に、要件定義から評価・運用までのどこを自分が担ったかを書いておきましょう。LLM を自分で学習させた経験や、MLOps の環境を作った経験がある人は、扱ったモデルの規模やデータ量を数字で書くと、求人の段階のどこに当てはまるかが伝わります。

提示額の内訳を確かめて今の年収と比べる

提示された年収を今の年収と比べる前に、次の項目を選考の途中から内定の前までに確かめておきましょう。

みなし残業代と賞与を含む年収と、残業代を別に受け取っている今の年収を、同じ物差しで比べないよう気をつけてください。内定前の面談で労働条件を確かめる項目は、オファー面談で聞くこと｜転職で労働条件を確かめる7項目にまとめました。

ABEJAの提示額が自分の経験に見合うかは、同じ職種のほかの企業の提示年収と並べると判断しやすくなります。Offers Jobs のエンジニアの求人一覧では、職種と年収の条件から正社員求人を探せます。