ブレインパッドの評判|年収・働き方・選考対策まで解説
ブレインパッドは、データ活用とAIの実装を支援する東証上場企業です。第22期(2025年6月期)の連結売上高は117億7,225万円、経常利益は16億2,585万円。連結従業員数は589人で、前期末から44名増えました。データサイエンティストという職種が一般に知られるようになる前から、この領域で事業を続けてきた会社です。この記事では、有価証券報告書の数値をもとに、事業の構造・年収・選考の準備を整理します。
589人、2つの事業
有価証券報告書(第22期)に記載されている内容は、次のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社ブレインパッド(BrainPad Inc.) |
| 代表者 | 代表取締役社長CEO 関口朋宏 |
| 本店所在地 | 東京都港区六本木三丁目1番1号 |
| 事業年度 | 第22期(2024年7月1日〜2025年6月30日) |
| 上場区分 | 東京証券取引所(証券コード3655) |
| 連結従業員数 | 589人〔外書18人〕(2025年6月30日現在) |
セグメント別の人員配置
| セグメント | 連結 | 提出会社 |
|---|---|---|
| プロフェッショナルサービス事業 | 299人〔3人〕 | 299人〔3人〕 |
| プロダクト事業 | 120人〔2人〕 | 95人〔2人〕 |
| 全社(共通・営業および管理部門) | 170人〔13人〕 | 170人〔13人〕 |
| 合計 | 589人〔18人〕 | 564人〔18人〕 |
プロフェッショナルサービスが約51%
299人。顧客企業に入ってデータ活用を支援する受託型の事業が中核です。プロダクト事業は120人で、こちらは自社製品を提供します。
全社(共通)が170人と大きい
営業部門および管理部門が含まれます。受託とプロダクトの両方を売る営業体制を持っていることの表れと読めます。
1年で44名増えた
有価証券報告書には、連結従業員数が前連結会計年度末に比べ44名増加した旨と、その理由が事業規模の拡大に伴う新規採用であることが記載されています。提出会社単体では36名増加しています。
業績の推移
連結の主要な経営指標は、次のとおりです。
| 決算年月 | 売上高 | 経常利益 | 親会社株主に帰属する当期純利益 | 自己資本利益率 |
|---|---|---|---|---|
| 2021年6月 | 71億134万円 | 8億8,351万円 | 6億144万円 | 13.8% |
| 2023年6月 | 97億9,793万円 | 7億5,240万円 | 5億1,508万円 | 10.6% |
| 2024年6月 | 105億6,112万円 | 13億5,782万円 | 9億947万円 | 17.4% |
| 2025年6月 | 117億7,225万円 | 16億2,585万円 | 10億6,395万円 | 18.8% |
(第19期は決算期の変更により記載がありません)
売上は伸び続けている
71億134万円から117億7,225万円へ。第22期は前期比11.5%の増収です。
第20期に利益が落ちた
経常利益は第18期の8億8,351万円から第20期は7億5,240万円へ。売上は伸びていた時期であり、投資が先行した局面と読めます。その後2期で16億2,585万円まで回復しました。
財務は厚い
自己資本比率は76.7%。純資産額は57億6,572万円です。営業活動によるキャッシュ・フローは13億5,097万円、財務活動によるキャッシュ・フローは△8億7,074万円となっています。
評判の傾向
年収・評価制度
データサイエンティストとしての専門性が評価されるという声が見られます。一方、職種や等級による差が大きいという指摘もあります。※公開されている口コミの傾向をまとめたものです。
ワークライフバランス
プロジェクトの状況によるという声が中心です。納期前の負荷に言及する指摘も見られます。※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
多様な業界のデータに触れられる点を評価する声が多く見られます。受託の性質上、案件によって経験の質が変わるという指摘もあります。※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
分析や技術への関心が高い人が集まっているという評価が中心です。※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
この会社を検討する方が最初に決めるべきは、プロフェッショナルサービスとプロダクトのどちらに行くかです。連結589人のうち、前者が299人、後者が120人。受託型のプロフェッショナルサービスでは、顧客企業ごとにデータも課題も変わるため、幅広い業界の経験が短期間で積めます。 一方、扱うテーマは顧客が決めるため、自分で課題を選ぶことはできません。プロダクト事業では、1つの製品を長く育てる代わりに、触れるデータの種類は限られます。どちらが良いという話ではなく、5年後の職務経歴書がまったく違うものになるという話です。面接では「配属予定のセグメント」と「セグメント間の異動実績」を確認してください。入口の選択が、想像以上に長く効きます。
年収の実態
有価証券報告書に記載された提出会社の従業員の状況は、次のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 従業員数 | 564人〔外書18人〕 |
| 平均年齢 | 35.2歳 |
| 平均勤続年数 | 4年1ヶ月 |
| 平均年間給与 | 7,610千円(基準外賃金を含む) |
平均年間給与761万円
データ分析を担う専門職が中心の組織として、上場企業のなかでも高めの水準です。平均年齢35.2歳という構成を踏まえると、中途採用で経験者を迎える比率が高いと考えられます。
平均勤続年数4年1ヶ月
1年で36名が増えた組織では、この数値は短くなります。
確認しておきたいこと
- 応募職種・等級の給与レンジ
- 賞与の算定根拠(会社業績・稼働率・個人評価の比重)
- 配属予定セグメント(プロフェッショナルサービス/プロダクト/全社)
- 案件のアサインの決まり方
2点目は受託型の事業で重要です。プロフェッショナルサービスでは稼働が売上に直結するため、稼働率が評価に含まれるかどうかを確認する価値があります。
働き方と、受託とプロダクトの違い
同じ会社のなかに、性格の異なる2つの事業があります。
**プロフェッショナルサービス事業(299人)**は、顧客企業のプロジェクトに入って進めます。顧客のスケジュールと期待値に沿って動くため、外部要因で予定が動きやすい面があります。
**プロダクト事業(120人)**は、自社製品の開発と提供です。リリースのサイクルは自社で決められますが、継続して使われる状態を作る責任があります。
確認しておきたいのは、次の点です。
- 1人が同時に担当するプロジェクト数
- 顧客先への常駐の有無と頻度
- 分析環境(データの持ち出し可否・作業場所の制約)
- リモートと出社の運用
3点目は、データを扱う仕事に固有の論点です。顧客のデータをどこで扱えるかは、働く場所の自由度を直接左右します。
キャリアの積み上がり方
同社で積み上がるのは、業務課題をデータ分析に翻訳する力です。統計や機械学習の知識だけでは、顧客の課題は解けません。何を予測すれば意思決定が変わるのか、その結果を誰がどう使うのか。この設計ができる人材は、市場でも限られます。
この経験は、事業会社のデータ組織、コンサルティングファームのアナリティクス部門、AI企業などで評価されます。多様な業界のデータに触れた経験は、受託型ならではの資産です。
一方、受託では成果が顧客側に帰属するため、自分でプロダクトを育てる経験は積みにくくなります。プロダクト事業への異動が現実的かどうかは、確認しておく価値があります。
向いている人/向いていない人
データで課題を解きたい人
プロフェッショナルサービス事業に299人を配置しています。分析を手段として使いたい方に向きます。
多様な業界を経験したい人
受託型のため、案件ごとに業界とデータが変わります。幅を広げたい方に合います。
成長局面で役割を取りにいける人
1年で44名増えた組織です。新しいポジションが生まれる環境で動ける方に機会があります。
1つのテーマを長く追いたい人
案件は顧客が決めます。自分でテーマを選んで深めたい方には、プロダクト側または事業会社との比較が必要です。
研究に専念したい人
顧客の課題解決が事業です。手法そのものの探究を主にしたい方には、環境が異なります。
エージェントベストの見解
面接の終盤で問われるのは、「分析結果が使われなかった経験」です。データ分析の現場で最も多い失敗は、精度の問題ではありません。分析はできたが、現場が使わなかったというものです。予測モデルを作っても、担当者の業務フローに組み込まれなければ意味がない。ここを語れる応募者は多くありません。準備としては、過去に自分が出した分析やレポートが「活用されなかった事例」を1つ用意し、その原因と、次にどう変えたかを説明できるようにしておくことをおすすめします。精度を上げる話より、使われる形にした話のほうが、この会社では響きます。 分析経験が浅い方でも、社内の提案が通らなかった経験を同じ構造で語れば十分に伝わります。
第20期の減益をどう読むか
経常利益は第18期の8億8,351万円から第20期は7億5,240万円へ減少しました。この期に何が起きていたかは、応募を検討するうえで参考になります。
売上は伸びていた
第18期の71億134万円から第20期は97億9,793万円へ。2期で38%の増収です。
それでも利益は減った
売上が4割近く伸びながら経常利益は減少。人材の確保や体制整備に費用が先行した局面と読むのが自然です。データ分析は人が成果を作る事業であり、採用と育成が先にコストとして立ちます。
その後の回復
第21期13億5,782万円、第22期16億2,585万円。2期で2倍以上に戻しました。自己資本利益率も10.6%から18.8%へ改善しています。
確認しておきたいこと
面接では「いま人を増やしている局面か、成果を回収する局面か」を聞いてください。投資期に入社すれば裁量は大きく、回収期に入社すれば成果への要求が強い。 どちらが自分に合うかは、事前に考えておく価値があります。
選考に向けた準備
選考フローについて
公開情報では、書類選考ののち複数回の面接という構成がとられているとされています。技術職では課題や技術面談が含まれる場合があるとされますが、内容と回数はポジションと時期によって変動します。最新の募集要項は公式サイトでご確認ください。
志望動機の組み立て
「なぜデータ活用の領域か」と「なぜこの会社か」を分けます。後者では、プロフェッショナルサービスとプロダクトの2事業構成を踏まえ、どちらに関わりたいかを選んで語ることが有効です。両方に関心があるという説明は、志望が定まっていない印象を与えます。
職務経歴書で見られる点
分析経験があれば、扱ったデータの規模、使用した手法、そしてその分析がどの意思決定に使われたかを書きます。エンジニアであれば、データ基盤の構築経験と扱ったデータ量を明記してください。事業会社出身の方は、自社のデータで何を改善したかを具体的に書くと接点が伝わります。
まとめ
ブレインパッドについて、有価証券報告書(第22期)から確認できる点を整理します。
- 東証上場(証券コード3655)。第22期の連結売上高は117億7,225万円、経常利益は16億2,585万円、純利益は10億6,395万円
- 売上高は第18期の71億134万円から117億7,225万円へ増加。第22期は前期比11.5%の増収
- 経常利益は第20期に7億5,240万円へ落ち込んだ後、2期で16億2,585万円へ回復。自己資本利益率は18.8%
- 連結従業員数は589人〔外書18人〕。プロフェッショナルサービス事業299人、プロダクト事業120人、全社170人
- 連結従業員数は前連結会計年度末から44名増加(事業規模の拡大に伴う新規採用)
- 提出会社は564人、平均年齢35.2歳、平均勤続年数4年1ヶ月、平均年間給与7,610千円
- 自己資本比率は76.7%、純資産額は57億6,572万円
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. 平均年収はいくらですか。
A. 有価証券報告書に記載された提出会社の平均年間給与は7,610千円です(基準外賃金を含む)。対象は564人で、平均年齢35.2歳・平均勤続年数4年1ヶ月という構成です。職種と等級によって幅があるため、応募ポジションのレンジを面接で確認することをおすすめします。
Q. どちらの事業に配属されますか。
A. 連結589人のうち、プロフェッショナルサービス事業が299人、プロダクト事業が120人、全社(営業および管理部門)が170人です。受託型と自社製品型で日々の仕事が異なるため、応募ポジションがどのセグメントに属するかを確認することをおすすめします。
Q. 採用は増えていますか。
A. 有価証券報告書には、連結従業員数が前連結会計年度末から44名増加し、その理由が事業規模の拡大に伴う新規採用であることが記載されています。提出会社単体でも36名増加しています。
本記事は 2026/8/12 時点の公開情報にもとづいて作成しています。