業界地図INDUSTRY MAP 2026
PKSHA Technology・エクサウィザーズ・HEROZ・JDSC・FRONTEOの5社を、有価証券報告書の数字だけで比べました。AIを作って届ける会社が、どの分野で稼いでいるか、規模、年収、働き方まで同じ物差しで並べています。
有価証券報告書（2025年9月期。エクサウィザーズは2026年3月期・HEROZは2026年4月期・JDSCは2026年6月期・FRONTEOは2026年3月期）。平均年収は本社の全社員の平均（賞与込み）で、新卒の年収ではありません。
WHAT IS IT
ひとことで言うと
企業が持つ文章や数字のデータをAIに読ませ、問い合わせ対応や予測などの仕事を任せられるようにする業界です。一社ごとに作り込むことも、完成したソフトを広く貸し出すこともあります。
AI・データ業界とは、文章や画像を理解したり、先の動きを予測したりするAIの仕組みを作り、企業の仕事に組み込んで届ける業界です。お金を払うのは主に企業で、AIソフトの利用料や、AIの開発・導入を手伝った対価を受け取ります。近年は、自分で判断して作業を進めるAIの導入も広がっています。
開発を手伝う会社プログラムの開発を請け負う会社
AIを導入する会社コールセンター・製薬会社・工場
上の段が一社ごとにAIを作り込む稼ぎ方、下の段がAIソフトを貸して利用料を得る稼ぎ方です。
顧客企業と課題を話し合い、共同研究からAIの開発・導入までを請け負って対価を受け取ります。PKSHAの「AI Research & Solution事業」がこの形です。
個別の案件で育てた技術を、どの会社でも使えるソフトにまとめて販売します。PKSHAは自動応答エンジンやFAQシステムをAI SaaSとして提供しています。
エクサウィザーズは、一社の課題を多くの会社向けのサービスに育てる流れを「AIぐるぐるモデル」と呼び、個別支援と製品の両輪を経営方針の中心に置いています。
HEROZはサイバーセキュリティ、JDSCはM&Aの助言やダイレクトメール、FRONTEOは不正調査を手がけ、AIと別の収益源を組み合わせています。
顧客企業のデータを分析し、予測や画像認識などのAIモデルを作ります。JDSCではビジネス担当・開発担当と三人一組で案件に入る体制をとっています。
AIを組み込んだソフトやSaaS製品を開発・改良します。PKSHAの自動応答エンジンのように、多くの企業が使う製品を作り続ける仕事です。
顧客の経営課題を聞き取り、どの業務にAIを入れるかを一緒に考えます。導入後に現場で使いこなせるよう、組織づくりまで支援することもあります。
AI製品やサービスを企業に提案して契約につなげます。PKSHAは事業拡大に向けて、営業人材の採用強化を課題に挙げています。
大量の文章を学習し、人のように文章を読み書きできるAIのことです。ChatGPTなどの土台になっています。
ソフトを買い切らず、インターネット経由で使った分や期間に応じて料金を払う提供の形です。
指示を待つだけでなく、目的に向けて自分で判断し、複数の作業を続けて進めるAIのことです。
IN 30 SECONDS
どのくらい稼ぐ？
0.0兆円
5社の1年間のもうけ（純利益）の合計。1位はPKSHAの27億円。
平均年収は？
762〜1,011万円
社員全体の平均（賞与込み）。いちばん高いのはJDSC。新卒の年収ではありません。
同じ「AI・データ」でも、何で稼いでいるかは会社ごとにかなり違います。志望動機で聞かれる「なぜうちの会社？」に答えるには、まずこの違いを知るのが近道です。
FEATURES & TRENDS
PKSHAの利益はAI SaaSが31億円、個別開発のAI Research and Solutionが25億円です。エクサウィザーズも個別支援22億円、製品19億円と、二本の柱がほぼ同じ大きさで並んでいます。
根拠：PKSHA・エクサウィザーズの事業ごとの利益 / 両社 有価証券報告書「事業の内容」5社の売上はJDSCの228億円、PKSHAの218億円から、HEROZの64億円まで。社員数は105〜366人です。数百人規模の会社が、それぞれの得意分野で事業を広げています。
根拠：5社の売上・社員数（各社 有価証券報告書）HEROZは将棋などのゲームAIの技術が出発点で、いま利益が最も大きいのはAI Security事業（9億円）です。FRONTEOは自然言語処理AI「KIBIT」を、不正調査や創薬支援に使っています。
根拠：HEROZ・FRONTEO 有価証券報告書「事業の内容」「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」HEROZは2026年に子会社の完全子会社化、別の子会社の売却、BPO会社の買収を決めました。FRONTEOも製造業向けDXの会社を子会社にし、事業の区分を作り直しています。
根拠：HEROZ・FRONTEO 有価証券報告書「事業の内容」「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」HEROZは有報で、生成AIが実証実験から本格導入の段階に移り、自分で判断して作業を進める「AIエージェント」が台頭していると書いています。エクサウィザーズもAIエージェントと連携する製品づくりを加速しています。
HEROZ・エクサウィザーズ 有価証券報告書「事業の内容」「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」JDSCは有報で、AIモデルの機能は一定の水準に達し、競争は現場に組み込む実装力の勝負に移ったと書いています。業務そのものを引き受けるAI-BPO型の事業も進めています。
JDSC 有価証券報告書「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」PKSHAは対処すべき課題の1番目に開発体制の強化を挙げ、優秀な人材の採用、開発の進め方の見直し、社内のノウハウ共有に取り組むとしています。営業人材の採用も課題に挙げています。
PKSHA 有価証券報告書「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」FRONTEOはライフサイエンスAI事業を中核と位置付け、創薬事業の成長で黒字化を目指すと書いています。AIで病気と関わる分子を探すサービスを使い、複数の製薬企業と共同のプロジェクトを進めています。
FRONTEO 有価証券報告書「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」この節は、上の会社の有価証券報告書（「事業の内容」「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」）と、事業ごとの利益の数字をもとに書いています。
FIND BY INTEREST
やってみたい仕事に近いものを押してください。その分野でたくさん稼いでいる順に並びます（＝その分野の仕事が大きい会社）。
INDUSTRY MAP
明るいマスほど、その会社がその分野で大きく稼いでいます。マスに指を置くと中身の事業名が出ます。
横にずらすと5社すべて見られます →
| PKSHA | エクサウィザーズ | HEROZ | JDSC | FRONTEO | |
|---|---|---|---|---|---|
| AIの開発・導入支援 | 25億円 | 22億円 | 7億円 | 5億円 | — |
| AIの製品・サービス | 31億円 | 19億円 | — | — | — |
| 医療・ライフサイエンス | — | — | — | — | 0億円 |
| セキュリティ・リスク対策 | — | — | 9億円 | — | 6億円 |
| その他 | — | — | — | 1億円 | 2億円 |
各社の有価証券報告書（2025年9月期）にある「事業ごとの利益」（セグメント利益・営業利益又は営業損失。会社によって違う）を億円に丸め、編集部が5つの分野に分けたもの。△は損失。HEROZの「AIX事業」はAIの開発・導入支援に入れました。JDSCの「フィナンシャル・アドバイザリー」「マーケティング支援」とFRONTEOの「DX」は「その他」に入れました。Preferred Networksは有価証券報告書を出していないため入っていません。全社共通の費用などは入っていないので、足しても純利益とは一致しません。
5 COMPANIES
もうけが大きい順。事業の名前は各社が使っているそのままです。
「AI SaaS」と「AI Research and Solution」で稼ぐ会社
何で稼いでいる？事業ごとのセグメント利益
「AIソリューションサービス事業」と「AIプロダクト事業」で稼ぐ会社
何で稼いでいる？事業ごとの営業利益又は営業損失
「AIソリューション事業」と「フィナンシャル・アドバイザリー事業」で稼ぐ会社
何で稼いでいる？事業ごとの営業利益又は営業損失
数字だけでは決められないときは
年収やもうけは会社選びの一部です。仕事の中身や社風は、働いている先輩に聞くのがいちばん確かです。
「リスクマネジメント」と「DX」で稼ぐ会社
何で稼いでいる？事業ごとの営業利益又は営業損失
「AI Security事業」と「AIX事業」で稼ぐ会社
何で稼いでいる？事業ごとの営業利益又は営業損失
COMPARE
見出しを押すと、その順に並び替わります。棒の長さは5社の中での大きさです。
| 会社 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| PKSHA | — | — | 923万円 | 27億円 | 366人 | 36.1歳 |
| エクサウィザーズ | — | — | 855万円 | 15億円 | 270人 | 34.9歳 |
| HEROZ | — | — | 762万円 | 4億円 | 105人 | 37.7歳 |
| JDSC | — | — | 1,011万円 | 8億円 | 220人 | 37.6歳 |
| FRONTEO | — | — | 907万円 | 5億円 | 170人 | 43.8歳 |
1年目の月給＝各社の募集要項の学部卒の初任給（入社年度は会社で違う。条件は名刺に記載）。毎年の採用＝直近の新卒採用者数（PKSHA・エクサウィザーズ・HEROZ・JDSC・FRONTEOは公式の数字を確認できず）。平均年収・平均年齢・本社の社員＝有価証券報告書の「従業員の状況」（本社＝提出会社だけで、子会社の社員は入らない）。もうけ＝純利益（親会社の所有者に帰属する当期利益・連結）。
NOW HIRING
いま募集しているAI・データの会社です（エントリー受付中3社）。受付中の会社から、初任給の高い順に並べました。中身は各社の公式の募集要項です。
MORE COMPANIES
上の5社のほかに、AI・データの仕事をしている上場企業です。数字は各社の最新の有価証券報告書。見出しを押すと並び替わり、社名を押すと会社のページへ進みます。
| 会社 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| データセクション | 793万円 | 44.5歳 | 244人 | 336億円 | 28億円 |
| ウェザーニューズ | 654万円 | 40歳 | 1,105人 | 245億円 | 38億円 |
| PKSHA Technology | 923万円 | 36.1歳 | 1,001人 | 218億円 | 27億円 |
| オプティム | 623万円 | 33.4歳 | 417人 | 117億円 | 11億円 |
| フィックスターズ | 791万円 | 36.1歳 | 334人 | 96億円 | 19億円 |
| アドバンスト・メディア | 638万円 | 37.5歳 | 286人 | 71億円 | 17億円 |
| ダブルスタンダード | 608万円 | 36.5歳 | 137人 | 70億円 | 11億円 |
| トリプルアイズ | 492万円 | 35.8歳 | 449人 | 57億円 | -3億円 |
| ユーザーローカル | 651万円 | 28.7歳 | — | 53億円 | 16億円 |
| unerry | 780万円 | 35.2歳 | 161人 | 49億円 | 3億円 |
| AI inside | 932万円 | 39.4歳 | — | 47億円 | 4億円 |
| メタリアル | 1,261万円 | 43歳 | 172人 | 45億円 | 0億円 |
| AI CROSS | 979万円 | 38.6歳 | 86人 | 42億円 | 2億円 |
| ヘッドウォータース | 559万円 | 35.2歳 | 389人 | 39億円 | 1億円 |
| ABEJA | 953万円 | 36.7歳 | — | 36億円 | 4億円 |
| モルフォ | 675万円 | 36.7歳 | 166人 | 34億円 | -1億円 |
| ニューラルグループ | 737万円 | 37.5歳 | 204人 | 33億円 | -1億円 |
| VRAIN Solution | 640万円 | 38.1歳 | — | 33億円 | 7億円 |
| グリッド | 888万円 | 38.5歳 | — | 31億円 | 3億円 |
| TDSE | 677万円 | 36.4歳 | — | 30億円 | 2億円 |
| ギックス | 810万円 | 36.4歳 | 137人 | 28億円 | 0億円 |
| AIストーム | 634万円 | 41.8歳 | — | 27億円 | 2億円 |
| Ridge-i | 819万円 | 35.5歳 | 74人 | 26億円 | 1億円 |
| Laboro.AI | 968万円 | 36.2歳 | 100人 | 19億円 | 1億円 |
| True Data | 640万円 | 41.7歳 | — | 19億円 | 1億円 |
| エーアイ | 529万円 | 42.8歳 | 114人 | 19億円 | 1億円 |
| AVILEN | 750万円 | 31.8歳 | 70人 | 17億円 | 2億円 |
| pluszero | 679万円 | 31.13歳 | — | 15億円 | 4億円 |
| セカンドサイトアナリティカ | 761万円 | 35.9歳 | 80人 | 14億円 | 1億円 |
| フツパー | 597万円 | 34.9歳 | — | 13億円 | 3億円 |
| ブレインズテクノロジー | 745万円 | 34.1歳 | — | 13億円 | 1億円 |
| Kudan | 935万円 | 37.6歳 | 30人 | 12億円 | -2億円 |
| Hmcomm | 718万円 | 37.9歳 | — | 11億円 | 0億円 |
| ソケッツ | 697万円 | 42.7歳 | — | 11億円 | 1億円 |
| Sapeet | 695万円 | 35.6歳 | — | 10億円 | 1億円 |
| monoAI technology | 480万円 | 34.6歳 | 126人 | 10億円 | -3億円 |
| かっこ | 702万円 | 36.9歳 | — | 8億円 | -1億円 |
| VALUENEX | 732万円 | 40.4歳 | 33人 | 7億円 | -1億円 |
| フィーチャ | 634万円 | 35.1歳 | — | 5億円 | 0億円 |
| インフォメティス | 802万円 | 45.4歳 | 38人 | 5億円 | -7億円 |
| トラース・オン・プロダクト | 645万円 | 42.8歳 | 25人 | 5億円 | -1億円 |
平均年収・平均年齢＝提出会社（単体）の全従業員の平均（賞与込み・新卒の年収ではない）。持株会社は本社の少人数の数字です。社員数・売上・純利益＝グループ全体（連結。連結の無い会社は単体）。決算期は会社で違います。どの業界に入れるかは、有価証券報告書の「事業の内容」をもとに編集部が決めました。
PRIVATE COMPANIES
株式を上場していない会社と、上場企業のグループ会社です。有価証券報告書を出していないため売上や平均年収は比べられませんが、企業図鑑で事業内容や募集要項を見られます。新卒の募集がある会社から並べています。
WORK STYLE
法律で公表が決まっている3つの数字（本社・2025年9月期）。
高いほど、女性が課長以上に就いている
●は育児目的の休暇も含めた数え方（下の注）
100に近いほど男女の差が小さい
男性の育休の取得率：●の会社は育児休業と育児目的の休暇を合わせた割合、無印の会社は育児休業だけの割合（育児・介護休業法の施行規則第71条の6）。数え方が違う会社どうしはそのまま比べられません。100%を超えるのは、前の年度までに子どもが生まれた人がこの年度に取った分も数えるためです。女性の平均賃金は全労働者の平均で、管理職や総合職に男性が多いと低く出ます。
HOW TO START
「業界地図」と「5社の名刺」で、どの会社が何で稼いでいるかを押さえます。業界全体としては、AI・機械学習を研究・開発し、データを事業に活かす業界。専門人材の需要が高い。
数理・統計とビジネス応用の両方を意識。日程は28卒の就活スケジュールで確認できます。
同じ会社でも部署で仕事はまったく違います。OB・OG訪問で「入って何をしているか」を具体的に聞くと、志望動機が自分の言葉になります。
「御社は◯◯で大きく稼いでいて、私は◯◯に関わりたい」と、地図の事実とつなげて話せると説得力が出ます。
向いている人データ・AIで課題を解きたい／研究を実社会に活かしたい
PKSHAです。純利益は27億円で、2位はエクサウィザーズ（15億円）でした（各社の有価証券報告書）。
5社の平均年収は762.4万円（HEROZ）から1,011.0万円（JDSC）です。賞与を含む全社員の平均で、新卒の1年目の年収ではありません。
各社が提出した最新の有価証券報告書の数字です。決算期は2026年3月期（PKSHAは2025年9月期・HEROZは2026年4月期・JDSCは2026年6月期）。年に1回、新しい有価証券報告書が出たら見直します。