テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの年収は649万円|年齢帯別・役職別年収やボーナスなどを徹底調査【2025年最新版】

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テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収ランキングのまとめ

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社は、東京都に本社を構える、サービス業で事業を手掛ける企業です。 テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収は649万円で、業界ランキング147位の平均年収となっています。 今回は、そんなテクノスデータサイエンス・エンジニアリングに就職すると年収がいくらになるのかについて、年代別・役職別などの軸で徹底分析をしていきます。 ぜひ就職後のイメージと照らし合わせながら読んでみてください!また、面接対策に役立つテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの事業内容や沿革も紹介していきます。 是非最後まで読んで、就職活動の参考にしてくださいね!

また、下記の記事では、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングについて、より就活生にたった視点で平均年収を分析しているので、就活生の方はぜひこちらもチェックしてみてください!


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テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収はいくら?

平均年収のサマリー

2025年度のテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収は、649万円でした(有価証券報告書調べ)。全国平均の年収が681万円であることを考えると、 全国平均よりも低い水準となっています。

ここで、平均年収の推移をみてみましょう。

平均年収の推移

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収の推移

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収は直近6年間で、 +16.3%増加と上昇トレンドとなり、平均年収が増加していることが分かります。

年代別の平均年収

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの年代別平均年収

次に、年代別の平均年収をみてみましょう。25~29歳の平均年収は440万円で、 30~34歳になると538万円と平均年収が98万円プラスとなります。 さらに、35~39歳になると649万円で、40~45歳になると709万円40~45歳になると732万円となります。 そして、50~54歳になると809万円55~59歳になると810万円となります。

※こちらの試算は、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社が発表をしている有価証券報告書と、厚生労働省が発表をしている 賃金構造基本統計調査を元に試算をしています。 詳しい計算方法については、こちらのページを参考にしてください。

ここまで、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収のサマリーについてみてきました。 しかし、就職活動をする上で他社との比較は欠かせません。 テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収は業界やエリア別で分析した際に、 上位何位なのでしょうか?

それでは、ランキングについて確認をしていきましょう!


ランキング

業界内ランキング

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの業界内年収ランキング

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングが属する業界である、「サービス業」の上場企業平均年収は745万円でした。 そのため、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収は業界平均と比較をして 96万円低く、 業界内ランキングでは、646社中147位と比較的低い平均年収となっています。

次に、エリア内のランキングについて確認していきましょう!

エリア内ランキング

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのエリア内年収ランキング

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの本社がある東京都における上場企業の平均年収は748万円となります。
そのため、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均年収はエリア平均と比較をして 99万円低く、 エリア内ランキングでは、2274社中1226位同程度の平均年収となっています。

以上、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの年収ランキングについて見てきました。 ここまで読んでボーナスの額や、出世するといくら貰えるか気になる方も多いかと思います。

それでは、ボーナスの額や役職別の平均年収について確認をしてみましょう!

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングでキャリアを重ねると

ボーナスはどれくらい貰える?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのボーナス額の平均値は、104万円でした。 同業種の業界平均が120万円であることから、 16万円程低い金額になっています。

出世するといくら貰える?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの役職別平均年収の比較

次に、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの役職別平均年収をみてみましょう。

係長の平均年収は805万円、 課長の平均年収は1052万円、 部長の平均年収は1269万円と、 同業界の平均と比較をして 比較的低い水準にあることが分かります。


テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの生涯年収はいくら?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの生涯年収ランキング

調査の結果、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均生涯年収は2.3億円でした。

全国の平均生涯年収が2.4億円であることを考えると、 テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの生涯年収は 比較的低い水準となっています。

※ 生涯年収は、新卒または第二新卒から60歳までテクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社で働いたと仮定して算出しています。


テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員調査

ここまでテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの年収を様々な角度から分析してきました。 しかし、就職先を検討する際には、給与・収入面だけでなく、その企業にどういった人が働いているかを知っておくことが重要です。 従業員のデータを予め分析して入社後のミスマッチを減らしておきましょう。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員数

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員数比較

有価証券報告書によると、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員数は、159人でした。 サービス業の従業情報員の平均従業員数が、665人であることから、 業界より比較的少ない人数であることが分かります。
また、同業種内での従業員数ランキングが304位(646社中)であることからも、 規模の比較的小さい企業であることが分かります。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員の平均勤続年数

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均勤続年数比較

有価証券報告書によると、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの平均勤続年数は、4.2年でした。 サービス業の従業員の平均属年数が、8.8年であることから、 比較的、出入りの多い職場であると言えるでしょう。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員平均年齢

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員の平均年齢比較

有価証券報告書によると、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの従業員の平均年齢は、36.1歳でした。 サービス業の従業員の平均年齢が、40.8歳であることから、 比較的若い人の多い職場であると言えます。


テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの事業展望

「せっかくテクノスデータサイエンス・エンジニアリングに採用してもらったのに、仕事内容や社風が合わない、、、」なんてことは避けたいですよね。 そのためにも、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングが今後どのような成長戦略を考えているのかを知っておくことはとても重要です。 また、それだけでなくテクノスデータサイエンス・エンジニアリングがどのような人を採用したいと考えているのか見えてくるかもしれません。 それでは一緒に事業展望を見ていきましょう!

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、事業戦略として、「新規案件獲得力を強化するために、営業人員の増強、プリセールス活動の専任組織化、KPIとそれに連動する営業アクションのモニタリングによる営業管理の強化、商談プロセスの改善及び標準化、マーケティング施策の見直し、案件創出のためのコンサルティングファーム・協業企業との連携強化および営業支援企業の活用に取り組んでいる」ようです。
また、有価証券報告書によると、今後の事業成長のために以下の取り組みを掲げています。

  • 2023年度より始まった3年に亘る中期経営計画「MISSION2025」は2025年度で終了することから、さらに現中計で準備してきた事業強化事項を確固たるものとし、さらに激しさを増す時代の変化に対応でき、一段ギアを上げた成長を加速できる組織に変革することを狙いとして、次期中計の検討を進めている
  • ドイツ発、テキスト・音声で入力される様々なコミュニケーションツールから、生成AI及び自然言語理解(NLU)を介して業務システムと連携することで業務の自動化や効率化を実現できる対話型AIを設計・構築・運用・管理ができる対話型AIプラットフォームである
  • 2025年度より競争力が激化しているAIエージェント領域にスピード感を持って対処していくため、コンサルティング事業とプロダクト事業の当該領域に関わる部分を結集させ、成長加速に資する取組としてAIエージェント事業を開始している

業績分析

続いて、有価証券報告書の決算情報をもとに、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの将来性を分析していきしょう!

売上額から見るテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの将来性

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの売上高推移のグラフ

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、主な事業として、を手がけています。 ここで、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの売上高推移についてみて見ましょう。 直近6年間の売上成長率は99.7%で、 高い成長率を誇っている会社と言えるでしょう。
また、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの売上高ランキングは、 同業種で461位業界平均と同等程度、もしくは下位に位置しています。

純利益から見るテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの将来性

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの純利益高推移のグラフ

次に、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの純利益推移についてみてみましょう。 直近6年間の純利益成長率は-6.6%で、 成長がやや鈍化していると言えるでしょう。
また、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの売上高ランキングは、 同業種で383位業界平均と同等程度、もしくは下位に位置しています。


テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの競合企業は?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングと企業規模が比較的近く、かつ類似した事業内容を展開する企業は以下の企業です。 これらの企業の情報もチェックをしてみて下さいね。

企業名 平均年収 事業内容
株式会社ショーケース 540万円 サービス業
株式会社Enjin 552万円 サービス業
KIYOラーニング株式会社 692万円 サービス業
株式会社みらいワークス 647万円 サービス業
株式会社いつも 523万円 サービス業
株式会社ジオコード 533万円 サービス業
株式会社ピアラ 644万円 サービス業
株式会社イオレ 538万円 サービス業
株式会社ZUU 654万円 サービス業
株式会社シグマクシス 1207万円 サービス業

サービス業業界の企業年収ランキングは?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングが属するサービス業業界において、どの企業の年収が多いか気になる方も多いかと思います。 そこで、サービス業業界における平均年収のランキングをまとめてみました。 同一業界の年収ランキングについても是非チェックしてみてください!

順位 企業名 平均年収 従業員数
1位 株式会社LIFULL 6.7億円 669人
2位 株式会社識学 4.9億円 227人
3位 M&Aキャピタルパートナーズ株式会社 2277万円 244人
4位 株式会社ストライク 1608万円 368人
5位 株式会社電通グループ 1507万円 131人
6位 株式会社ベイカレント・コンサルティング 1349万円 593人
7位 株式会社アイ・アールジャパンホールディングス 1281万円 8人
8位 EPSホールディングス株式会社 1253万円 59人
9位 株式会社日本M&Aセンター 1243万円 653人
10位 株式会社ドリームインキュベータ 1216万円 191人

サービス業業界に属する会社の年収ランキングの続きは、こちらをご覧ください!


東京都の企業年収ランキングは?

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングが属する東京都において、どの企業の年収が多いか気になる方も多いかと思います。 そこで、東京都における平均年収のランキングをまとめてみました。 同一エリア内の年収ランキングについても是非チェックしてみてください!

順位 企業名 平均年収 従業員数
1位 株式会社LIFULL 6.7億円 669人
2位 株式会社識学 4.9億円 227人
3位 モルガン・スタンレーMUFG証券株式会社 2735万円 731人
4位 インテグラル株式会社 2577万円 82人
5位 株式会社光通信 2408万円 2人
6位 M&Aキャピタルパートナーズ株式会社 2277万円 244人
7位 ヒューリック株式会社 2035万円 233人
8位 三菱商事株式会社 2033万円 4477人
9位 そーせいグループ株式会社 1952万円 58人
10位 三井不動産株式会社 1756万円 1928人

東京都に本社を構える会社の年収ランキング続きは、こちらをご覧ください!


企業データ

最後に、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの企業データについて調査した結果を記載します。

項目 詳細
会社名 テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
所在地 東京都新宿区西新宿3丁目20番2号
代表取締役社長 代表取締役社長 東垣 直樹
業種 サービス業

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの歴史

歴史をもっと見る

年月

概要

2013年10月

ビッグデータ事業を開始するため、当社設立。

2013年12月

早稲田大学とのビッグデータ活用研究に関する産学連携開始。

2014年9月

NetBase Solutions, Inc.とマスターリセラー契約提携、グローバル規模のソーシャルデータ分析サービスを開始するため、同社のAI製品「NetBase」(注)1取扱い開始。

2015年1月

統計アルゴリズム(注)2を活用したAI(注)3製品「scorobo」販売開始。

2015年9月

日本マイクロソフト㈱とMicrosoft Azure を利用したIoT分野で協業。

2016年4月

エンジニアリング事業強化の目的からテクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱に社名変更。

2017年9月

㈱エヌ・ティ・ティ・データとあいおいニッセイ同和損害保険㈱が資本参加し、両社と業務提携。

2017年11月

東京電力パワーグリッド㈱とディープラーニング技術を活用した架空送電線診断システムの共同開発開始。

2018年11月

Cognigy GmbH社と業務連携、同社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」(注)4のグローバル販売契約締結。

2018年12月

東京証券取引所マザーズ市場(現グロース)に株式上場。

2019年2月

DataRobot,Inc.とパートナー契約締結。機械学習プラットフォーム製品DataRobot (注)5を通じたAIコンサルティング及び人材育成支援サービスで連携。

2019年4月

北海道札幌市に札幌オフィスを開設。

2020年5月

㈱アイデミーとAI人材育成分野で業務提携。

2020年6月

Google LLCが提供するGoogle Cloud上で「Cognigy」を活用したサービス提供。

2020年11月

東北電力ネットワーク㈱向け、架空送電線画像解析AIの導入。

2021年5月

熊本市、「Cognigy」を活用したAIチャットボットを導入。~多言語観光案内の自動化~

2021年9月

「Cognigy」を活用したコロナワクチン接種予約ボットを導入。~事前問診取得の自動化~

2021年12月

「TDSE㈱」へ商号変更。(旧商号「テクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱」)

2021年12月

生成AIとオントロジー技術を活用したQA自動生成サービス『TDSE QAジェネレーター』(注)6の提供開始。

2022年2月

㈱はせがわのDX推進支援 対話型AIによる問い合わせ・来店予約の自動化を実現。

2022年4月

東京証券取引所の市場区分の見直しによりマザーズ市場からグロース市場へ移行。

2022年11月

画像解析プラットフォーム「TDSE Eye」(注)7を提供開始。

2023年4月

OpenAI社のGPTを活用した「Cognigy」最新バージョンをリリース。

2023年7月

SNS 上の競合分析を可能とする「Rival IQ」(現Quid Compete)の提供開始。

2023年8月

「NetBase」に ChatGPT 機能を用いた『AI Search』搭載。

2023年10月

「NetBase」のサービス名変更 『Quid Monitor』へ、関連製品もすべてQUIDブランドへ変更。

2023年11月

独自生成 AI 製品 『TDSE QA ジェネレーター』クラウド版を提供。

2023年11月

複数の大規模言語モデル(LLM)を活用する 『LLM 活用支援サービス』の提供開始。

2024年4月

リサーチ型テキストマイニングツール 『TDSE KAIZODE』(注)8を提供開始。

2024年5月

QUID製品、生成AI機能「AI Summary」及びTikTokアカウント分析機能アップグレード。

2024年9月

生成AIプラットフォーム「Dify」(注)9の開発元、LangGenius,Inc.と国内初パートナー契約を締結。

2024年10月

㈱三菱総合研究所とAI・ビッグデータ活用領域で業務提携。

2025年4月

AIエージェント本部設立。

 


まとめ

今回の記事では、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの年収を中心に、業績の推移や競合企業との比較など、就職活動のためになる情報を徹底調査をしてきました。
会社選びをするうえで、インターネットの評判や社員の方による口コミも参考になりますが、企業のデータを知ることもとても重要です。

関連する業界については、下記で詳しく紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。

また、他の同業種の企業についても企業研究をしたい方は、こちらの記事もぜひ参考にしてみて下さい!

【関連企業の年収を徹底調査】

このサイトについて

各企業の平均年収や平均勤続年数・平均年齢・従業員数などの基本情報は、有価証券報告書をデータソースとして使用しています。また、年齢別年収・役職別年収・生涯年収は、政府が公表している各種調査情報を元に、統計的な手法によって独自に算出をしています。詳しい算出方法はこちらのページをご覧ください。

出典

監修 年収チェッカー編集部


本サイトの記事は、人材業界と統計学の双方に専門的な知識を持つ、年収チェッカー編集部によって作成されています。