アラヤの評判｜年収・働き方・選考対策まで解説
非上場だが、従業員数と平均年齢を公開している
アラヤはAIのアルゴリズムとプロダクトを開発する非上場企業です。非上場企業を調べるとき、たいてい壁になるのが人員に関する情報の不在ですが、この会社は公式サイトで開示しています。
従業員数92名（2025年9月30日現在）、平均年齢38.6歳。
非上場でこの2つを公開している会社は多くありません。転職を検討する立場からすると、組織の規模と年齢構成が事前に分かるのは大きな違いです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社アラヤ |
| 上場区分 | 非上場 |
| 本社所在地 | 東京都千代田区神田佐久間町1-11 産報佐久間ビル6F |
| 事業内容 | AIアルゴリズム・プロダクト開発（ディープラーニング事業／エッジAI事業／自律AI事業） |
| 設立 | 2013年12月 |
| 従業員数 | 92名（2025年9月30日現在） |
| 平均年齢 | 38.6歳 |
| 決算期 | 9月 |
本社はJR秋葉原駅から徒歩1分、都営新宿線岩本町駅から徒歩2分の立地とされています。
本記事は2026年8月時点で公開されている情報にもとづいています。最新の募集要項や選考プロセスは、公式サイトでご確認ください。
3つの事業が、AIの異なる段階を扱っている
公式サイトによれば、事業は3つに分かれています。
ディープラーニング事業
深層学習を用いたアルゴリズムの開発です。顧客の課題に応じてモデルを設計・実装する領域が中心になります。
エッジAI事業
クラウドではなく、機器の側でAIを動かす領域です。計算資源と電力に制約がある環境で性能を出す必要があり、クラウド前提の開発とは求められる技術が変わります。
自律AI事業
自律的に判断・行動するAIの領域です。研究に最も近い性格を持ちます。
この3つは、AIの実装が「受託開発」「組み込み」「研究」という異なる段階に対応していると読めます。 応募する立場からは、自分がどの段階に関心があるかで配属先の希望が変わります。
設立が2013年12月であることも押さえておきたい点です。第三次AIブームが本格化する前から、この領域に取り組んできた会社だと分かります。
AIエンジニアの学歴分布が示すもの
企業固有の年収は非上場のため公表されていません。代わりに、職種としての水準を見ておきます。
厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）の「AIエンジニア」の区分では、次の数値が示されています。
| 項目 | 数値 |
|---|---|
| 平均年収 | 609.8万円（令和7年賃金構造基本統計調査） |
| 求人賃金（月額） | 32.3万円（令和6年度） |
| 平均年齢 | 42.2歳 |
| 労働時間 | 月160時間 |
| 時給（一般労働者） | 2,954円 |
| 有効求人倍率 | 2.25（令和6年度） |
| 就業者数 | 207,400人（令和2年国勢調査） |
そして学歴構成が特徴的です。
| 学歴 | 割合 |
|---|---|
| 大卒 | 57.6% |
| 修士課程卒 | 63.6% |
| 博士課程卒 | 30.3% |
修士課程卒が63.6%、博士課程卒が30.3%。 他の職種と比べて突出して高い水準です。前に扱ったM&A関連の区分では修士課程卒が13.3%でしたから、およそ5倍の差があります。
この分布は、AIの実務が研究に近い性格を持つことを示しています。アラヤの3事業のうち、とくに自律AI事業はこの傾向が強い領域だと考えられます。
なお job tag は、この職業について関連資格はないとしています。資格ではなく、研究や実装の実績で評価される領域です。
平均年齢38.6歳という構成
公式サイトが開示している平均年齢38.6歳は、job tag のAIエンジニアの平均年齢42.2歳より若い水準です。
一方、スタートアップ全般と比べると若くはありません。研究や開発の経験を積んだ層が中核にいる構成だと読めます。
92名という規模も含めて考えると、次のことが読み取れます。
役割が細分化されにくい
92名の組織で3つの事業を運営しているため、ひとりが担う範囲は広くなります。前職で分業された環境にいた方は、この差を確認しておく必要があります。
経験者が中心
平均年齢38.6歳という水準は、新卒採用中心の組織ではないことを示唆します。中途入社が相応の比率を占めると考えられます。
在籍期間は公開されていない
平均勤続年数は公式サイトに記載がありません。上場企業であれば有価証券報告書から確認できる項目です。面接で確認する項目になります。
評判の傾向
年収・評価制度
非上場のため公式な水準は公表されていません。研究職に近い職種では、経験や実績に応じた個別の設計が採られることがありますが、この会社の制度については公開情報から確認できません。
※公開されている口コミの傾向をまとめたものです。
ワークライフバランス
プロジェクトの状況によって差があるという指摘が見られます。研究に近い業務では、成果が出るまでの時間が読みにくいという声もあります。
※公開されている口コミの傾向をまとめたものです。
キャリア・成長機会
先端領域に関われる点を評価する声が多く見られます。3つの事業を持つため、扱うテーマの幅に関する言及もあります。
※公開されている口コミの傾向をまとめたものです。
社風・人間関係
研究への関心を共有する文化があるという声が見られます。92名という規模から、距離の近さを指摘する声もあります。
※公開されている口コミの傾向をまとめたものです。
エージェントベストの見解
AI領域の転職相談で最も多い誤解が、「AIをやりたい」と「AIで課題を解きたい」の混同です。job tag のAIエンジニアの学歴構成は、修士課程卒63.6%、博士課程卒30.3%と突出しています。この分布が意味するのは、この職種の中核が研究に近い領域にあるということです。一方で、実際の求人の多くは既存モデルの適用や、データ整備、精度改善といった実装寄りの業務です。アラヤは3つの事業を持ち、ディープラーニング、エッジAI、自律AIと、研究への近さが異なります。応募の際に確認したいのは、配属予定の事業がどの段階かという一点です。論文を読んで手法を試す時間があるのか、顧客の納期に沿って実装するのか。同じ会社のなかでも、事業によってこの比率は変わります。聞かずに入ると、想定と違ったと感じやすくなります。
非上場企業の条件をどう確認するか
有価証券報告書がないため、条件の確認は面接に依存します。整理しておく項目を挙げます。
募集要項の提示レンジ
最も確度の高い情報です。レンジの上限ではなく、自分の経験がどこに位置づくかを確認します。job tag のAIエンジニアの平均年収609.8万円は、業界水準の目安として使えます。
平均勤続年数
公式サイトには記載がありません。従業員92名・平均年齢38.6歳という情報はあるので、あわせて聞くと定着の状況が見えます。
研究時間の扱い
研究に近い領域では、成果が出るまでの時間をどう評価するかが制度に表れます。論文発表や学会参加の支援があるかも含めて確認します。
受託と自社プロダクトの比率
ディープラーニング事業とエッジAI事業には受託の性格が、自律AI事業には研究の性格が想定されます。この比率が働き方を決めます。
ストックオプションの有無
スタートアップでは報酬の一部が株式に関する権利で構成される場合がありますが、この会社に制度があるかどうかは公開情報からは確認できません。
向いている人／向いていない人
向いている人
研究と実装の両方に関心がある方
3つの事業がAIの異なる段階に対応しています。研究だけ、実装だけではない働き方に向きます。
制約のある環境での実装に関心がある方
エッジAI事業では、計算資源と電力に制約のある環境で性能を出す必要があります。この制約を面白いと感じられるかは適性を分けます。
少人数の組織で広く動きたい方
92名で3事業を運営しています。担当範囲は広くなります。
向いていない人
公開情報の多さを重視する方
非上場のため、業績も平均年収も公表されていません。従業員数と平均年齢は開示されていますが、それ以外は面接で確認する必要があります。
大規模なデータ基盤を扱いたい方
92名という規模です。大量のトラフィックやデータを扱う環境を求める場合、想定と異なる可能性があります。
エージェントベストの見解
この会社の設立が2013年12月である点は、面接で触れる価値があります。深層学習が実用段階に入る前から、この領域に取り組んできた会社です。10年以上にわたって同じ領域を続けているということは、ブームで参入した会社とは蓄積が違うということでもあります。志望動機を組み立てるとき、「AIが伸びているから」という理由は避けたほうが安全です。この会社はAIが注目される前から存在しています。有効なのは、3つの事業のうちどれに関心があるかを具体的に述べ、その領域で自分が何を積んできたかに接続することです。ディープラーニング、エッジAI、自律AI。この3つは求められる技術が違います。どれでもいいという応募者より、ひとつを選んで理由を言える応募者のほうが記憶に残ります。
選考に向けた準備
選考フローの概要
公開されている情報の範囲では、書類選考、複数回の面接という流れが一般的とされています。技術職では専門性を確認する面談や課題が加わる場合があります。回数や内容は職種と時期により変動します。詳細は公式の募集要項でご確認ください。
志望動機で問われること
「なぜこの業界か」では、AIという領域に関心を持った理由を整理します。前述のとおり、市場の伸びを理由にすると弱くなります。自分が解きたい課題から入るほうが自然です。
「なぜこの会社か」では、3つの事業のどれに関心があるかを明示します。あわせて設立が2013年12月であること、従業員92名という規模に触れると、調べていることが伝わります。
職務経歴書で見られるポイント
技術職であれば、扱ったデータの種類と規模、使用した手法、そして精度や処理速度の改善幅を書きます。何をどれだけ良くしたかが数値で書けているかが分かれ目になります。
研究の実績がある場合は、論文や発表を記載します。job tag の学歴構成が示すとおり、この領域では研究の実績が評価の対象になります。
まとめ
アラヤは2013年12月に設立された非上場企業で、AIアルゴリズムとプロダクトの開発を手がけています。本社は東京都千代田区神田佐久間町、決算期は9月です。
公式サイトによれば、従業員数は92名（2025年9月30日現在）、平均年齢は38.6歳です。非上場でこの2項目を開示している会社は多くありません。
事業はディープラーニング事業、エッジAI事業、自律AI事業の3つで、それぞれAIの実装における異なる段階に対応しています。
職種としての水準は、job tag の「AIエンジニア」の区分で平均年収609.8万円、有効求人倍率2.25です。**学歴構成は修士課程卒63.6%、博士課程卒30.3%**と突出しており、研究に近い性格の職種であることを示しています。
本記事は2026年8月時点で公開されている情報にもとづいています。最新の募集要項や選考プロセスは、各社の公式サイトでご確認ください。
よくある質問
Q. 平均年収はどのくらいですか。
A. 非上場企業のため有価証券報告書がなく、平均年収は公表されていません。企業固有の数値をお示しすることはできません。業界水準の目安としては、job tag の「AIエンジニア」の区分で平均年収609.8万円（令和7年賃金構造基本統計調査）、求人賃金は月額32.3万円（令和6年度）とされています。実際の提示額は募集要項でご確認ください。
Q. 修士や博士がないと難しいですか。
A. job tag の「AIエンジニア」の区分では、学歴構成は大卒57.6%、修士課程卒63.6%、博士課程卒30.3%とされています。これは要件ではなく、結果として現れている分布です。同区分は関連資格がないとしており、研究や実装の実績で評価される領域です。実務での成果が示せれば、学歴だけで判断されるとは限りません。
Q. 未経験でも転職できますか。
A. 職種によります。job tag の「AIエンジニア」の有効求人倍率は2.25（令和6年度）で、求人が求職者を上回る状態です。ただし従業員92名という規模の会社では、育成に割ける余力は大企業と異なります。データを扱った経験や、制約のある環境で実装した経験があると接点が作れます。具体的な要件は募集要項でご確認ください。
本記事は 2026/8/11 時点の公開情報にもとづいて作成しています。