数字で見るマネーフォワード数字でみる
更新 2026年7月30日マネーフォワードの業績推移業績の伸び
更新 2026年7月30日マネーフォワードの売上構成なにで稼いでる?
更新 2026年7月30日
ビジネスのしくみ
マネーフォワードは、会社や個人のお金に関する作業をクラウド上で楽にする会社。企業向けには、会計、請求書、経費精算、給与、勤怠、人事、契約管理などを月額・年額で提供し、銀行口座やカードの明細を自動で取り込んで手入力を減らす。個人向けには、銀行・証券・保険・年金・ポイントをまとめて確認できる家計簿アプリを展開。月末の経費精算、給与計算、決算、確定申告、毎日の家計確認など、働く人にも身近な場面を支える。AIによる確定申告や請求書処理の自動化も広げており、経理だけでなく人事、法務、金融機関の仕事まで対象を広げている。
つくってるもの・サービス
おもな取引先
企業向けでは、個人事業主や中小・中堅企業の経理・人事担当者が中心で、税理士や会計士も導入を支える。金融機関や地域企業の業務のデジタル化にも使われる。一般消費者向けでは、家計簿をつけたい人、複数の銀行・証券口座をまとめたい人、家族とお金を共有したい人が主な利用者となる。
◎ ここが強い!
△ ここは気をつけたい
社風
Mission・Vision・Values・Cultureへの共感を重視し、役職に関係なく自ら動くことを期待する社風。Professional、Respect、Teamworkを掲げ、全社集会や表彰で価値観を共有する。新卒も会社をつくる一員として意見と挑戦を求められる。
こんな人を求めてる
変化の速い環境で、指示を待たずに目的から考え、担当範囲を越えて提案できる人。自分で調べて学び、失敗から修正する主体性に加え、仲間への敬意や配慮を持って協力できることが重要。個人の成果だけでなく、チームや社会への貢献を考えられる人材を求めている。
選考の流れ
💼 募集職種
イベント・セミナー
マネーフォワードの志望動機例・質問例就活ガイド
AI生成 更新 2026年7月30日ESや面接の準備に、そのまま使えるヒント集だよ。※ AIが公開情報をもとに作成しています。応募前に必ず公式情報で確認してね。
😊 向いてる人
家計や企業のお金に関する面倒を、データや仕組みで減らすことに関心がある人に向く。完成した会社で決まった仕事をこなすより、成長中の事業で自ら課題を見つけたい学生と相性がよい。ハイブリッド勤務でも仲間と情報を共有し、変化や新しい技術を学び続けたい人には挑戦機会が多い。
😣 ちょっと注意
仕事内容や手順が最初から細かく決まり、周囲の指示どおりに進められる環境を強く望む人は注意したい。新卒にも主体的な提案が期待され、事業や組織の変化も速い。原則週2日の出社があるため、完全在宅を前提にしたい人や、チームでの対話より一人で完結する働き方を優先する人は、希望とのずれを確認したい。
会計だけでなく請求、給与、経費までデータをつなぎ、中小企業の手作業をまとめて減らせる点に惹かれ、御社を志望します。単一業務の改善にとどまらず、顧客の成長に合わせて複数サービスへ支援を広げられるからです。私は大学の学生団体で1年間会計を担当し…
会計だけでなく請求、給与、経費までデータをつなぎ、中小企業の手作業をまとめて減らせる点に惹かれ、御社を志望します。単一業務の改善にとどまらず、顧客の成長に合わせて複数サービスへ支援を広げられるからです。私は大学の学生団体で1年間会計を担当し、部員から届く領収書を表計算ソフトへ転記し、月ごとに収支を確認してきました。提出形式が人によって違い、確認や修正に時間がかかったため、入力項目をそろえ、共有表の更新ルールを作りました。この経験から、便利な機能を渡すだけでなく、業務全体を見て使い方まで整える大切さを学びました。御社は銀行口座やクレジットカードのデータを自動取得し、「マネーフォワード クラウド」で会計・請求書・給与・経費を連携できます。士業事務所経由やウェブ販売、中堅企業への営業という幅広い接点から課題を拾える点も、現場に合う改善を重視する私の価値観と一致します。入社後は、まず顧客の業務と各サービスを学び、相手の言葉になっていない困り事まで整理します。会計担当で培った確認力と調整力を生かし、導入後も使い続けてもらえる提案で顧客の業務を前へ進めます。
金融データを基盤に、AI確定申告や精算・請求書関連のエージェントを実務へ届けている点に惹かれ、機械学習・AIエンジニアとして御社を志望します。蓄積データを分析で終わらせず、お金に関する判断や作業の負担軽減へ結びつけられる環境を選びたいからで…
金融データを基盤に、AI確定申告や精算・請求書関連のエージェントを実務へ届けている点に惹かれ、機械学習・AIエンジニアとして御社を志望します。蓄積データを分析で終わらせず、お金に関する判断や作業の負担軽減へ結びつけられる環境を選びたいからです。私は大学のゼミでデータ分析を学び、家計調査の公開データを用いる課題を毎週続けました。当初は精度を追いましたが、欠損値の扱いや結果の説明が不十分では使う人が判断できないと気づき、前処理の条件を記録し、ゼミ生に説明して分かりにくい点を修正しました。この経験から、技術の良さは精度だけでなく、安心して使える形まで検証して決まると学びました。御社は「マネーフォワード ME」で銀行・証券・保険・年金などをまとめ、法人向けでも会計や給与などの業務データをつないでいます。幅広いデータと顧客接点を基に自動化を改善できる点が、利用者目線で検証を重ねたい私の志向と合います。入社後は、情報セキュリティと会計業務への理解を深めます。条件や限界をチームに丁寧に共有する強みを生かし、利用者が安心して任せられるAI機能の開発に貢献します。
💬 面接の予想質問集+解答例
A. 私はTeamworkに最も共感します。学生団体の会計では、一方的にルールを決めず、使う側の意見を聞いて共有表を整えました。入社後も相手への敬意を持ち、目的を共有して改善を進めます。
A. ゼミの共同研究で分析結果が安定しない時、担当外の前処理まで確認し、条件を一覧にしてメンバーへ提案しました。試し方をそろえることで議論が進みました。御社でも目的から考え、必要な課題を自分で拾います。
A. 会計、請求、給与、経費を金融データでつなぎ、単一機能ではなく業務全体を改善できる点に惹かれています。個人から中堅企業、金融機関まで接点がある環境で、顧客の課題に長く伴走したいです。