PKSHA Technologyは、東京大学の研究室から創業した日本を代表するAIリーディングカンパニーです。アルゴリズムの社会実装を掲げ、高度な技術力をビジネス価値に変換する「共進化」をビジョンとしています。新卒採用は年間10名程度と少数精鋭であり、特にアルゴリズムエンジニア職では国内トップクラスの研究・実装能力が求められます。本記事では、最新の採用実績や、選考を突破するために必要な準備について詳しく解説します。
就職難易度の要点
| 難易度の目安 | 高い |
|---|---|
| 採用人数 | 年間10名〜15名程度（非公表事項を除く） |
| 倍率 | エントリー数が非公表のため算出不可 |
| 学歴フィルター | 厳格な大学名によるフィルターはありませんが、実質的には高い専門性が求められます。特定の大学名というよりは、機械学習や計算機科学などの特定領域における研究実績や実装経験が事実上の選考基準となっているのが特徴です。 |
主な採用大学
- 東京大学
- 京都大学
- 東京科学大学
- 慶應義塾大学
- 早稲田大学
- 大阪大学
- 東北大学
- 名古屋大学
- 筑波大学
- 一橋大学
- 九州大学
- 名古屋工業大学
- 静岡大学
- 神戸大学
社内で活躍しているのはどんな人？
「社会実装」に強いこだわりを持つ人が高く評価されます。「Learning Machine」の姿勢を持ち、変化の激しいAI領域で新しい技術をプロダクトに還元できる人材が活躍しています。
採用人数は毎年10名程度。少数精鋭の激戦区となる背景
同社の新卒採用は、量よりも「質」を重視する傾向が非常に強く、毎年の採用人数は一桁から十数名程度にとどまっています。募集職種はアルゴリズムエンジニア、ソフトウェアエンジニア、ビジネス職に分かれていますが、特にエンジニア職の比率が高くなっています。
- 年間採用数は10名〜15名程度で推移する少数精鋭の体制
- 内定者の多くがトップレベルの技術力や研究実績を持つ
東大・京大院卒が多数。研究室との強い繋がりが反映された採用大学
採用実績校を見ると、東京大学、京都大学、東京工業大学といった国立大学や、慶應義塾大学・早稲田大学といった私立大学が並びます。これは創業者を筆頭にアカデミアとの繋がりが強く、最先端の研究室に所属する学生がインターンシップ等を通じて接触していることが要因の一つです。近年では、地方国立大学など、特定領域で高い技術を持つ大学からの採用も確認されています。
- 東京大学をはじめとする国立大学の大学院出身者が中心
- 修士・博士課程の学生が採用者の多くを占める構成
- 特定の技術領域に強みを持つ学生を幅広く採用
学歴以上に「技術の社会実装能力」が合否を分けるポイント
形式的な学歴フィルターは存在しませんが、選考プロセスでは「なぜその技術なのか」「その技術で社会をどう変えたいか」という問いに対して、高い解像度での回答が求められます。コーディングテストや技術面接では、単にコードが書けるだけでなく、計算量やアルゴリズムの選択理由を数学的・論理的に説明する能力が必須です。専門性をビジネスの成果に繋げられる力が重視されています。
- コーディングテストと技術面接で実力を評価
- 研究内容を価値変換して伝える力
- AIを社会価値に繋げる姿勢
28卒が内定を勝ち取るために。今から取り組むべき準備
同社への内定を目指すには、早期のインターンシップ参加が有効です。例年開催されるインターンは実務に近い課題に取り組む形式が多く、そこでのパフォーマンスが選考に影響するケースがあります。28卒の学生は、まず自身の専門領域を深める研究に注力しつつ、GitHub等でのアウトプットを通じた実装力の証明や、競技プログラミング等の客観的な指標で技術力を磨いておくことが重要です。
- 長期インターンシップへの参加で社風と実務への理解を深める
- 自身の研究テーマが社会にどう貢献するかを言語化しておく
- 技術広報メディア（PKSHA Delta）を読み、最新技術の活用例を知る
締め切りを逃さないために
インターンや本選考の締切は企業・年度ごとに異なり、見逃すとその年の応募チャンスを失いやすいです。 気になる日程は早めに把握しておくと安心です。PKSHA Technologyの直近の締切は次のとおりです。
よくある質問
- PKSHA Technologyの就職難易度はどのくらいですか？
国内のAI企業の中でもトップクラスの難易度です。採用枠が非常に少ないことに加え、理系最上位層が志望するため、技術力・論理的思考力の両面で高い基準が求められます。
- 学歴フィルターはありますか？
大学名による一律の足切りはありませんが、アルゴリズムの実装経験や高度な研究実績が求められるため、結果として理系院生の比率が高くなっています。卓越したプログラミング能力やビジネス経験があれば選考通過の可能性はあります。
- 採用倍率はどのくらいですか？
正確なエントリー数が公表されていないため倍率は算出できませんが、新卒採用人数が毎年10名程度であることを考えると、高倍率な選考であることが予想されます。
- エンジニア以外の職種でも難易度は高いですか？
ビジネス職（PMやセールス）も同様に難易度は高いです。技術への理解と、それを顧客の課題解決に繋げる戦略的思考が求められるため、思考力と行動力の両方が評価されます。
- 28卒の選考で有利になる経験はありますか？
AIやソフトウェア開発に関連する長期インターンシップでの実務経験や、学会での論文発表実績、Kaggle等のコンペティションでの実績などは高く評価される傾向にあります。
- どのような社風ですか？
自ら学び続ける姿勢を尊重する「Learning Machine」などの価値観が浸透しており、エンジニアとビジネス職が連携してプロジェクトを推進する文化があります。
関連記事
- PKSHA Technologyのインターン・本選考締切｜27卒・28卒 11月18日締切PKSHA Technologyの27卒・28卒インターン・本選考の締切を10件掲載。直近は11月18日締切「エンジニア会社説明会＋VPoE座談会（27-…」。締切通知でエントリー忘れを防げます。
- 年収PKSHA Technologyの年収は平均923万円初任給はいくら？ボーナス・昇給・評価制度も解説
- 選考【28卒】PKSHA Technologyの選考フロー早期選考はある？本選考の流れと締切
- Web【28卒】PKSHA TechnologyのWebテストはコーディングテストなどボーダーは？科目・形式と対策
- 面接【28卒】PKSHA Technologyの面接は3〜4回何を聞かれる？質問例と最終面接の対策
- ES【28卒】PKSHA TechnologyのES（エントリーシート）設問と文字数は？通過のコツ
同じ業界の企業の就職難易度・採用大学