東証プライムシステム・ソリューション

PKSHA Technology

AI・人工知能

ソフトウェア開発・IT構築

ソフトウェア・ライセンス販売

仕事を請け負う

ひとことで言うと

AIで企業の繰り返し仕事を自動化する会社チャット対応から会議の議事録まで、AIで社員の仕事を楽にする

平均年収

922万円

売上高

218億円

営業利益

53億円

平均年収

922万円

売上高

218億円

目次タップでジャンプ

会社を知る

数字で見るPKSHA Technology PKSHA Technologyの業績推移 PKSHA Technologyの売上構成 PKSHA Technologyの事業概要 PKSHA Technologyの強み・弱み

採用・選考

PKSHA Technologyの新卒採用情報 PKSHA Technologyの募集職種 PKSHA Technologyの選考の流れ

就活対策

PKSHA Technologyに向いている人・向いていない人 PKSHA Technologyの志望動機例文面接でよく聞かれる質問・回答例面接での逆質問例

数字で見るPKSHA Technology数字でみる

更新 2026年7月11日

平均年収

922万円

売上高

218億円

営業利益

53億円

営業利益率

24.3%

従業員数

1,001名

平均年齢

36.1歳

平均勤続

1.5年

月平均残業時間

—h

ここがポイント

売上収益は217億円で、前の年より約3割増。注目は利益率で、営業利益が52億円と売上の約24%を占める。AI SaaS事業の利益率はさらに高く、月額・年額で継続課金するモデルが定着しつつある。手元の現金は約194億円あり、採用やM&Aに積極的に動ける財務体力がある。

出典：PKSHA Technology 有価証券報告書（2025年度）

PKSHA Technologyの業績推移業績の伸び

更新 2026年7月11日

ここがポイント

売上は5年間で7,393百万円から21,771百万円へと約3倍に拡大。特に2025年度は前年比29%増と一段と加速した。営業利益は同期間に634百万円から5,288百万円と8倍超に膨らんでおり、売上が伸びる以上に利益が増えている。AIサービスが「売れるほど儲かる」構造に近づいてきたことを示している。

出典：PKSHA Technology 有価証券報告書（2025年度）

PKSHA Technologyの売上構成なにで稼いでる？

更新 2026年7月11日

AI Research & Solution事業

58.8%

受注型AI開発・組込み

AI SaaS事業

41.2%

定額AIソフト提供

ここがポイント

収益の6割近くを「企業ごとに課題を解決するオーダーメイド開発」が、残り4割を「月額・年額で使えるサブスクリプション型AIソフト」が担う構成。オーダーメイド開発は案件規模が大きくなりやすいが、SaaS側のほうが利益率が高く、この比率がどう変化するかは注目ポイント。AIの法人需要が旺盛ないまはどちらも成長中。

出典：PKSHA Technology 有価証券報告書（2025年度）

PKSHA Technologyの事業概要どんな仕事してるの？

更新 2026年7月7日

ビジネスのしくみ

PKSHAは、企業向けのAIソフトを開発・販売する会社。コールセンターでの問い合わせ対応、社内ヘルプデスク、会議の議事録作成、定型業務の自動化など、毎日大量に繰り返される仕事をAIで省力化するサービスを提供している。自社ブランドのソフト（PKSHA ChatAgent・VoiceAgent・FAQ・Yomelなど）を月額・年額で継続提供するほか、AI技術を顧客システムに組み込むオーダーメイド開発も担う。金融・EC・製造など幅広い業界が顧客で、研究だけでなく現場業務の改善に落とし込むことが強み。

つくってるもの・サービス

PKSHA ChatAgentPKSHA VoiceAgentPKSHA FAQYomel（AI議事録）RPAソフト

おもな取引先

主な顧客は企業・法人で、コールセンターや社内ヘルプデスクを運営している会社が中心。問い合わせ対応や定型業務が多い金融・EC・製造・人事部門などに、チャットや音声対応のAIを導入している。また、AI技術を自社サービスに組み込みたいパートナー企業とは共同開発も行い、駐車場運営会社への機器販売や、経営課題を持つ企業への人材紹介も手がける。

PKSHA Technologyの強み・弱みいいとこ・気をつけたいとこ

更新 2026年7月7日

◎ ここが強い！

1自然言語・音声・画像など複数のAI技術を組み合わせて使える開発力がある

2SaaS型の継続課金モデルが育ちつつあり、安定収益の柱になってきている

3売上・利益ともに高成長で、手元現金が豊富なため採用やM&Aを進めやすい

△ ここは気をつけたい

1GPTなど大規模言語モデルの台頭で、既存SaaSの差別化が薄れるリスクがある

2オーダーメイド開発は人手に依存しやすく、案件が増えると採算管理が難しくなる

3平均勤続年数1.5年と短く、M&A後の組織統合や人材定着が課題になりやすい

PKSHA Technologyの新卒採用情報採用情報

更新 2026年7月8日

初任給

-円

平均年収

922万円^※2

月の残業

-h

※2 出典：PKSHA Technology 有価証券報告書（2025年度）

社風

東大発のAIスタートアップが起源で、研究と社会実装を両立する文化が根付いている。フレックス制とリモートワーク対応で働く場所は自分で選べるが、成果への期待は高い。PKSHA Universityという社内学習制度でエンジニアとビジネス職が互いに学び合う。個の才能発現を重視しつつ、指示待ちより自ら動く姿勢が前提の環境。

こんな人を求めてる

最先端のAI技術への強い好奇心と、自ら学んで実装する力が前提。課題を自分で発見・定式化してやり抜くマインドが必要で、組織や仲間と共進化する意欲も問われる。変化の速いカオスな環境でも自走でき、ミッション「未来のソフトウエアを形にする」への本気の共感がある人を求めている。

選考の流れ

PKSHA Technologyの志望動機例・質問例就活ガイド

AI生成更新 2026年7月11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

自然言語処理や機械学習に本気で取り組みたいエンジニア志望、または企業のAI活用をビジネス側から支えたい人に向いている。研究や開発の経験を社会で生かしたい、または「使われるAI」を作ることへの関心が強い人に合いやすい。指示を待つより自分で課題を設定して動くのが好きで、変化を楽しめる志向の学生に特にマッチしやすい環境。

😣 ちょっと注意

業務内容や担当範囲が最初から明確に決まっていることを重視する人、上司や先輩から丁寧なサポートを受けながら着実に成長したい人には注意が必要。平均勤続年数が1.5年と短く、組織変化の速さを示している。長期間同じ業務を安定して続けたい志向や、確立された製品・組織での仕事を望む場合、ミスマッチが生じやすい。

志望動機例文 1

アルバイトで飲食店の予約受付を担当していたとき、スタッフが毎日同じ質問に何時間も対応している光景を目の当たりにし、「この繰り返しはAIで変えられる」と強く感じました。そこから自然言語処理やチャットボットの仕組みを独学で調べるようになり、技術…

アルバイトで飲食店の予約受付を担当していたとき、スタッフが毎日同じ質問に何時間も対応している光景を目の当たりにし、「この繰り返しはAIで変えられる」と強く感じました。そこから自然言語処理やチャットボットの仕組みを独学で調べるようになり、技術を作る側に立ちたいという意思が固まりました。PKSHA Technologyを志望するのは、PKSHA ChatAgentやVoiceAgentのような実用に耐えるSaaSプロダクトと、AI Research & Solutionによる個別開発の両輪を持っているからです。標準製品で対応しきれない業務にも踏み込める体制は、AIを本当に「使われるもの」にするうえで重要な差だと感じました。大学ではPythonによる自然言語処理の研究に取り組み、課題の定式化から実装・評価まで一人で進める経験を積んできました。入社後はソフトウエアエンジニアとしてSaaSプロダクトの開発に携わり、ユーザーが日常業務で使い続けられる品質の向上に貢献したいと考えています。

志望動機例文 2

ゼミで地方小売チェーンの売上データを分析し、改善案をまとめて担当者に提案したとき、「結果はわかったが、どう使えばいいかわからない」と言われた経験があります。分析の精度より、現場が実際に動けるかたちで届けるほうがずっと難しいと気づき、技術を「…

ゼミで地方小売チェーンの売上データを分析し、改善案をまとめて担当者に提案したとき、「結果はわかったが、どう使えばいいかわからない」と言われた経験があります。分析の精度より、現場が実際に動けるかたちで届けるほうがずっと難しいと気づき、技術を「使ってもらう」ところまで関わりたいという意識が芽生えました。PKSHA Technologyを志望するのは、PKSHA FAQやYomelなど現場の業務に直結するSaaSを持ちながら、AI Research & Solutionで個別の業務課題にも入り込める体制があるからです。顧客がプロダクトを選んで終わりではなく、業務改善の手前まで踏み込める体制は、自分の関心と直接重なります。ビジネス職として顧客の課題を整理し、どのプロダクトや機能の組み合わせが使われ続けるかを提案する役割を担いたいと考えています。ゼミで磨いた現場の制約や担当者の視点を読む力を、提案の質に直接生かしていきたいと思っています。