こんにちは、ベンチャー・スタートアップへの転職を約25年サポートしているキープレイヤーズの高野です。
今回は、日本のスタートアップ業界で最も期待が集まり、同時に最も残酷な現実も突きつけられた領域、ディープテック（DeepTech）・研究開発型スタートアップへの転職ガイドをまとめました。
この記事を書こうと思ったのは、2026年に入ってから2つの正反対のニュースが立て続けに出たからです。ひとつは、国内の大学発スタートアップが5,074社と過去最高を更新し（2024年10月時点、前年の4,288社から約19%増）、NEDOのディープテック支援基金に1,000億円規模の予算がついたという話。もうひとつは、累積調達額1,009億円と国内スタートアップで断トツ1位だったSpiber（スパイバー）が、2026年3月に事業譲渡と特別清算という私的整理の道を選んだという話です。最終赤字は438億円でした。
追い風は本物です。でも、追い風があっても沈む船はある。この2つを同時に理解しないまま、理念だけでディープテックに飛び込むのは危険です。この記事では、市場の熱気も、企業の見極め方も、失敗事例も、私が現場で見てきたことを包み隠さず書きます。
ディープテック業界の市場動向と2026年の現在地
まず、ディープテックの定義から整理します。この言葉は使う人によって範囲が違いますが、私は「大学や研究機関の科学的な発見を土台にしていて、事業化までに長い時間と大きな資本が必要な技術領域」と捉えています。ソフトウェアだけで完結するSaaSと最も違うのは、実験装置と時間が必要だという一点です。
| 指標 | 数値 | 注記 |
|---|---|---|
| 大学発スタートアップ数 | 2024年10月時点で5,074社（過去最高） | 前年4,288社から約19%増。10年前の3倍以上の水準 |
| NEDOディープテック支援基金 | 1,000億円規模 | 実用化研究開発・量産化実証支援（DTSU）、GX分野向け枠も設置 |
| 国内スタートアップ資金調達総額 | 2025年 7,613億円（デット除く） | 前年からほぼ横ばい。件数は絞られ「選別と延長戦」の局面へ |
| 2025年の調達額トップ3 | Mujin 362億円 / Turing 240億円 / Sakana AI 200億円 | いずれもディープテック。上位が研究開発型で占められた |
| Spiber（バイオ素材） | 累積調達1,009億円で国内1位 → 2026年3月に私的整理 | 最終赤字438億円。2026年4月に事業を承継した新生Spiberが始動 |
| TBM（新素材LIMEX） | 韓国SKグループと135億円の資本業務提携 | 石灰石由来の紙・プラスチック代替素材 |
| 京都フュージョニアリング（核融合） | 2025年9月に67.5億円調達 | 第三者割当増資＋借入。京都の試験プラントで熱取り出しの実証へ |
| ヘリカルフュージョン（核融合） | 37億円調達 | ヘリカル型の核融合炉開発。国内に核融合スタートアップが複数並ぶ状況に |
| エネコートテクノロジーズ（ペロブスカイト太陽電池） | シリーズCで総額55億円 | 京大発。リードはトヨタグループのWoven Capital |
| QunaSys（量子コンピューティング） | 総額17億円調達 | 富士通・三菱電機と共同研究。量子化学計算の新手法QSCIを開発 |
この表の読み方を説明します。2025年の調達額トップ3がMujin（産業用ロボット）、Turing（自動運転AI）、Sakana AI（基盤モデル）とすべてディープテックだったという事実は、日本のスタートアップ投資の重心が明確に移動したことを意味します。10年前の上位はほぼSaaSとインターネットサービスでした。
一方で、資金調達総額は7,613億円と横ばいで、件数はむしろ絞られています。「一部の大型案件に資金が集中し、それ以外は資金が付かない」という二極化が起きているということです。転職者にとっての意味は明確で、会社選びを間違えると、追い風の業界にいながら自分の会社だけ沈むということです。実際にSpiberがそうなりました。
ベンチャー転職全般のリスクの取り方についてはベンチャー転職 完全ガイドにまとめていますので、あわせて読んでみてください。
ディープテック業界の7領域と主要プレイヤー
「ディープテックに興味があります」というご相談を受けるとき、私が最初に確認するのは「どの領域ですか」と「何年待てますか」の2つです。領域によって、事業化までの時間軸が5年から20年まで大きく違うからです。
| 領域 | 何をやっているか | 主なプレイヤー | 事業化の時間軸 | 年収レンジ（目安） |
|---|---|---|---|---|
| ①ロボティクス・産業自動化 | 産業用ロボットの知能化、物流・製造の自動化 | Mujin、Telexistence、Rapyuta Robotics、GROUND | 短め（3〜5年）。すでに売上が立つ領域 | 600万〜1,500万円 |
| ②AI基盤・自動運転 | 基盤モデル開発、自動運転、マテリアルズインフォマティクス | Preferred Networks、Sakana AI、Turing、Elix | 短め（2〜5年）。資金は最も集まりやすい | 700万〜2,000万円超 |
| ③量子コンピューティング | 量子アルゴリズム、量子化学計算、量子ハードウェア | QunaSys、blueqat、MDR、OptQC（国内）／富士通・NTT・NEC・東芝（大手） | 長い（10年〜） | 600万〜1,600万円 |
| ④創薬・バイオ・ライフサイエンス | 新規モダリティ創薬、細胞治療、ゲノム編集、合成生物学 | ペプチドリーム、Chordia Therapeutics、モダリス、大学発の創薬VB多数 | 非常に長い（10〜15年） | 600万〜1,800万円 |
| ⑤核融合・次世代エネルギー | 核融合炉、ペロブスカイト太陽電池、次世代蓄電池 | 京都フュージョニアリング、ヘリカルフュージョン、エネコートテクノロジーズ | 非常に長い（10〜20年） | 600万〜1,600万円 |
| ⑥新素材・マテリアル | バイオ素材、代替素材、機能性材料 | TBM、Spiber（新体制）、JEPLAN | 長い（7〜15年）。量産化の壁が最も厚い | 500万〜1,300万円 |
| ⑦宇宙・ドローン・センシング | 小型衛星、宇宙輸送、産業用ドローン、計測技術 | ispace、アストロスケール、ACSL、スカイマティクス | 中〜長（5〜10年） | 550万〜1,400万円 |
年収レンジは、私が実際に見ている求人票と決まった案件のオファー水準からの体感です。②のAI基盤・自動運転が突出しているのは、単純に競合がグローバルテック企業だからです。OpenAIやGoogle DeepMindと人材を取り合う以上、国内水準では採用できません。私が見た中では、トップクラスの研究者に対して2,000万円を超えるオファーが出た例が複数あります。
逆に⑥新素材が相対的に低いのは、量産化までの期間が長く、その間ずっと赤字を掘り続けるからです。Spiberが1,009億円を調達しながら438億円の最終赤字で私的整理に至ったのは、まさにこの構造です。技術がすごいことと、事業が成立することは別問題だという、業界で一番重い教訓がここにあります。
ストックオプションを含めた報酬パッケージの考え方は年収・手取りガイドで詳しく整理しています。ディープテックは上場までの期間が長いぶん、SOの設計を理解しないまま入ると後で泣きます。
Spiberの私的整理から、私たちは何を学ぶべきか
ここは避けて通れない話なので、正面から書きます。
Spiberは山形県鶴岡市の慶應義塾大学先端生命科学研究所から生まれ、クモの糸に着想を得た人工構造タンパク質素材「Brewed Protein」を開発してきた会社です。ゴールドウインやTHE NORTH FACEとの協業で製品も世に出ましたし、累積調達額1,009億円は国内スタートアップで断トツの1位でした。日本のディープテックの象徴的存在だったと言っていいと思います。
その会社が、2026年3月に事業譲渡と特別清算という私的整理の道を選びました。最終赤字は438億円。2025年末にはソフトバンクグループ孫正義氏の長女・川名麻耶氏が率いるBOLDとの事業支援契約が公表され、2026年4月には事業を承継した新生Spiberが新体制で始動しています。事業そのものは続いていますが、旧会社の株主・SO保有者にとっては極めて厳しい結末でした。
私がここから学ぶべきだと思うのは、次の3点です。
- 調達額の大きさは安全性を意味しない：むしろディープテックでは、調達額が大きいほど「まだ黒字化していない」ことの裏返しである場合があります。1,009億円は「1,009億円を使い切る必要があるビジネス」だという読み方をすべきでした。
- 量産化の壁は、研究の壁より厚い：ラボで作れることと、工場で採算に合う価格で作れることの間には、想像以上の距離があります。素材系のディープテックでは、ここで力尽きる会社が本当に多いです。
- それでも技術は残る：Spiberの事業は承継され、新体制で続いています。技術者個人のキャリアという意味では、「あの素材を作った人」という経歴は失われません。会社は潰れても、技術者の市場価値は残る。これはディープテックに来る人にとって、大きな救いだと思います。
だからこそ私は、ディープテックへの転職相談を受けるとき、「この会社が仮に3年後になくなったとして、あなたの手元に何が残りますか」という質問を必ずします。この問いに答えられる人は、どこに行っても大丈夫です。ベンチャー転職のリスクと向き合い方はベンチャー転職の失敗・後悔ガイドにもまとめています。
ディープテック業界の職種別・年収相場とスキル要件
ディープテックの求人は、大きく「研究開発（R&D）」「量産・実装」「ビジネスサイド」の3つに分かれます。意外に思われるかもしれませんが、採用の緊急度が最も高いのは真ん中の「量産・実装」です。研究者は大学から採れますが、研究成果を工場やプロダクトに落とせる人が圧倒的に足りていません。
| 職種 | 年収レンジ | 必須スキル | あると強い |
|---|---|---|---|
| 研究員（博士人材） | 600万〜1,400万円 | 該当領域の博士号または同等の研究実績、論文執筆 | 企業での共同研究経験、特許出願経験 |
| 機械学習・AIリサーチャー | 800万〜2,000万円超 | トップカンファレンス採択実績、大規模学習の実装 | 英語での研究発信、OSSへの貢献 |
| 生産技術・プロセスエンジニア | 600万〜1,300万円 | 量産設計、歩留まり改善、スケールアップ検討 | 化学プラント／半導体／医薬の量産経験 |
| ハードウェアエンジニア（機構・電気） | 550万〜1,300万円 | 機構設計、回路設計、試作から量産への橋渡し | ロボティクス／宇宙／計測機器の実務 |
| 組込み・制御エンジニア | 600万〜1,400万円 | C/C++、RTOS、リアルタイム制御 | ROS、SLAM、安全規格対応 |
| 知財・特許担当 | 600万〜1,300万円 | 特許出願・権利化の実務、先行技術調査 | 弁理士資格、海外出願、ライセンス交渉 |
| 薬事・レギュラトリー（創薬・医療機器） | 650万〜1,500万円 | PMDA対応、治験申請、GxP | 海外規制（FDA/EMA）対応経験 |
| 事業開発（BizDev） | 650万〜1,500万円 | 技術を事業に翻訳する力、大企業とのアライアンス | 商社・メーカー新規事業・コンサル出身 |
| ファイナンス／資金調達担当 | 700万〜1,600万円 | エクイティ／グラント（補助金）調達、事業計画作成 | NEDO等の公的資金の申請実務、VC出身 |
| CTO・研究開発責任者 | 1,200万〜2,500万円＋SO | 技術ロードマップ策定、研究チームのマネジメント | 大企業研究所のマネジメント経験、資金調達での技術説明 |
いくつか補足します。
「ファイナンス／資金調達担当」がリストに入っていることに驚かれる方がいますが、ディープテックではこれが極めて重要な職種です。事業化まで10年かかる会社は、その間ずっと資金を繋ぎ続けなければなりません。NEDOのディープテック支援基金のような公的資金の申請実務ができる人は、実は市場に驚くほど少なく、引く手あまたです。VC（ベンチャーキャピタル）転職完全ガイドで解説しているVC側の視点を持っている方は、事業会社側でも重宝されます。
また、知財の重要性はディープテックで跳ね上がります。SaaSなら特許がなくても実行力で勝てますが、ディープテックは特許そのものが競争優位です。知財キャリアの詳細は知財・特許（弁理士・知財部・特許技術者）転職完全ガイドにまとめました。
ロボティクス領域を志望される方はロボティクスエンジニア転職完全ガイド、ハードウェア寄りの方は組込みエンジニア（エンベデッド/ハードウェア/IoT）転職完全ガイド、量産化フェーズを担いたい方は生産技術エンジニア転職完全ガイドを職種目線の補足としてお読みください。創薬・医療機器の周辺はヘルステック（HealthTech）業界転職完全ガイドと重なる部分が多いです。
ディープテック業界で働くメリット・デメリット
メリット
- 技術者としての希少性が極めて高くなる：核融合の熱取り出しを設計した経験、ペロブスカイトの量産プロセスを作った経験は、日本に数十人しかいません。この希少性は会社が変わっても消えません。
- 研究が「論文で終わらない」：アカデミアから移った方が口を揃えて言うのが、これです。自分の研究が製品になり、顧客が使う。研究者にとっての充実感は大きいです。
- 公的資金の後押しが厚い：NEDOの1,000億円規模の支援基金をはじめ、日本のディープテックには政策的な資金が入っています。SaaSに比べると、売上ゼロでも研究開発を続けられる仕組みが整っています。
- 大企業とのアライアンスで学べる：エネコートとトヨタ、QunaSysと富士通・三菱電機、TBMとSKグループ。ディープテックは大企業と組むのが前提なので、スタートアップにいながら大企業の技術力に触れられます。
- 博士人材の受け皿として最も健全：日本の博士のキャリアは長らく細かったですが、ディープテックの隆盛でようやく選択肢が増えました。大学発スタートアップが5,074社ある今、博士号が武器になる場所は確実に広がっています。
デメリット
- 時間軸が長く、結果が出るまで耐える必要がある：核融合や創薬は10年〜15年です。「3年で成果を出して次に行きたい」という方には根本的に向いていません。
- 会社が消えるリスクが現実にある：Spiberの件が示した通り、調達額が国内1位でも私的整理はあり得ます。ここは覚悟が要ります。
- 年収の伸びが緩やかな領域がある：AI・ロボティクスは高いですが、素材・バイオは事業化前の期間が長いぶん、給与の原資が限られます。
- SOの価値が読めない：上場まで10年かかる会社のSOは、価値の見積もりが極めて難しい。SaaSの感覚で受け取ると期待外れになります。
- 組織が未成熟なことが多い：研究者が創業した会社は、人事制度も評価制度も整っていないケースが珍しくありません。「制度がないところを自分で作る」ことを楽しめる人でないと厳しいです。
ディープテック転職に向いている人・向いていない人
| 向いている人 | 向いていない人 |
|---|---|
| 10年単位で一つのテーマに向き合える人 | 短期で成果と昇進を積み上げたい人 |
| 技術の原理を自分で理解しないと気が済まない人 | 技術は専門家に任せて自分は調整役に徹したい人 |
| 制度も評価も「ないなら作る」で動ける人 | 整った環境で自分の役割に集中したい人 |
| 会社が消えても自分の技術は残ると考えられる人 | 会社の看板と安定を最優先したい人 |
| 博士・修士で研究の作法が身についている人 | 論文も特許も読んだことがなく、読む気もない人 |
| 大企業や官庁との折衝を面倒がらない人 | スピード最優先で、調整を無駄だと感じる人 |
4行目が一番大事だと思っています。「会社が消えても自分の技術は残る」と本気で思えるかどうか。この覚悟がある人は、ディープテックで長く活躍できます。逆にここが不安な方は、まずは①ロボティクスや②AI基盤といった、すでに売上が立っている領域から入るのが賢明です。
ディープテック業界に入る5ステップ
ステップ1：許容できる時間軸を決める（1週間）
まず自分に問うてください。「何年、結果が出なくても耐えられますか」。3年ならロボティクスかAI。5〜7年なら宇宙かドローン。10年以上なら核融合か創薬。この自己申告が正直にできないと、必ず途中で苦しくなります。家族がいる方は、ここは必ず家庭で話し合ってください。
ステップ2：論文と特許を読む習慣をつける（1〜2ヶ月）
志望領域の主要企業について、その会社が出している特許を最低5件、関連論文を10本読んでください。J-PlatPatで無料で読めます。これをやると、面接で「弊社の技術のどこに興味を持ちましたか」に対して、他の候補者とはまったく違う深さの答えができます。ディープテックの面接官はほぼ全員が研究者なので、この差は決定的です。
ステップ3：自分の経験を「ディープテックの言葉」に翻訳する（2週間）
大企業の研究所やメーカーにいた方は、すでに武器を持っています。ただし、「年間予算3億円の研究テーマを3年リードした」ではなく「限られた資源で意思決定をした経験」として語り直す必要があります。スタートアップの経営陣が知りたいのは、予算が10分の1になったときにあなたが何を捨てて何を守るか、です。
ステップ4：領域を絞って10社リスト＋資金状況を調べる（2週間）
7領域から1つ選び、10社をリストアップします。このとき必ず「直近の調達時期」「調達額」「公的資金の採択有無」を並べて書いてください。ディープテックでは、最後の調達から2年以上経っていて次の調達アナウンスがない会社は、資金繰りが厳しい可能性があります。Spiberの件を思い出してください。
ステップ5：研究者ネットワークとエージェントを併走させる（1〜3ヶ月）
ディープテックの採用は、学会や共同研究のつながりから決まることが非常に多いです。指導教員や共同研究先に「どこか面白い会社を知りませんか」と聞くのが、実は最短ルートだったりします。同時に、非公開のCTOポジションや初期メンバー枠はエージェント経由でしか出てこないので、両方を使ってください。エージェントの選び方は転職エージェントの選び方 完全ガイドにまとめています。
年代別・ディープテック転職の戦略
20代：手を動かせる領域で「作った実績」を作る
20代は、すでにモノが動いている会社を選んでください。ロボティクスやAI、宇宙のように、実機やプロダクトが存在する領域です。10年後に事業化する会社に20代で入ると、「何を作ったか」を語れないまま30代を迎えるリスクがあります。まず「これを作りました」と言える実績を1つ持つことが、その後のキャリアを支えます。
30代：研究と実装の「橋渡し」ポジションを取りにいく
30代は、ディープテックで最も評価される層です。研究の作法もわかり、量産や実装の現場もわかる。この橋渡しができる人は、会社の中で最も替えがきかない存在になります。年収も800万〜1,400万円のレンジで動くのがこの層です。大企業の研究所にいる30代の方は、正直かなり有利なポジションにいます。
40代：CTOか、量産化の責任者か
40代は、技術ロードマップを描くCTO・研究開発責任者か、量産化プロジェクトの責任者かの二択になります。ディープテックのCTOは、技術力だけでなく「投資家に技術を説明して資金を引っ張る力」が問われます。ここができる40代は本当に少なく、私のところにも常に相談が来ます。CxOポジションの実態はCXO転職ガイドにまとめました。
50代：大企業との「翻訳者」として入る
50代の方は、大企業や官庁との折衝経験そのものが価値になります。ディープテックのスタートアップは、大企業とのアライアンスと公的資金の獲得なしには生き残れません。「大企業の意思決定プロセスを知っている人」は、若い経営陣にとって何より心強い存在です。50代からのベンチャー転職の考え方は年齢別転職ガイドを参照してください。
ディープテック転職でよくある失敗パターン7つ
- 調達額の大きさを安全性と勘違いする：これがSpiberの件の最大の教訓です。大型調達は「それだけ資金を必要とする事業」だという意味でもある。調達額ではなく、直近の資金調達時期とランウェイ（資金の持ち時間）を見てください。
- 技術の凄さと事業の成立を混同する：面接で技術の話を聞いて感動して入社を決める方が多いのですが、必ず「その技術は、いくらで、誰に、いつ売れるのですか」と聞いてください。ここに具体的な答えがない会社は、まだ研究プロジェクトであって事業ではありません。
- 時間軸の説明を鵜呑みにする：ディープテックの経営陣は、良い意味で楽観的です。「3年後に量産」と言われたら、心の中で5年に読み替えてください。それでも入りたいかどうかで判断すべきです。
- 公的資金への依存度を確認しない：NEDOなどの補助金は素晴らしい制度ですが、売上の大半が補助金という会社は、採択が途切れた瞬間に止まります。「売上に占める補助金比率は何％ですか」は必ず聞くべき質問です。
- SOを現金の代わりに受け取ってしまう：上場まで10年かかる可能性がある会社のSOは、SaaS企業のSOとはまったく別物です。年収ダウンをSOで納得する場合は、行使価格・付与株数・ベスティング・希薄化の見通しまで書面で確認してください。
- 研究環境の実態を確認しない：「実験設備は自社にありますか、それとも大学の設備を借りていますか」。借りている場合、あなたの実験が指導教員のスケジュールに左右される可能性があります。これは入ってから気づくと相当ストレスです。
- アカデミアからの転身で「評価のされ方」が変わることに戸惑う：大学では論文が評価軸ですが、企業では事業への貢献が評価軸です。「良い研究をしたのに評価されない」という不満は、アカデミア出身者の離職理由で最も多いものの一つです。入社前に評価制度を必ず確認してください。
前職別・ディープテックへの転職パターン
| 前職 | 行きやすい先 | 強み | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 大学・研究機関（ポスドク・助教） | 研究員、CTO候補、大学発スタートアップの創業メンバー | 研究の作法、専門の深さ、学会ネットワーク | 評価軸が論文から事業に変わることへの適応 |
| 大手メーカー研究所 | 研究開発リーダー、量産化責任者 | 企業研究の経験、大企業との折衝力 | 予算とリソースが1桁減ることへの覚悟 |
| 生産技術・プロセス | 量産化エンジニア、工場立ち上げ | 最も需要が高い。スケールアップの実務知 | まだ工場がない状態から作る経験は別物 |
| 戦略コンサル | 事業開発、経営企画、CoS | 事業設計、資金調達の資料作成 | 技術を理解する努力を怠ると信頼されない |
| 総合商社 | アライアンス、海外展開、資源調達 | 大企業・海外とのネットワーク | 看板が外れた自分の値段を直視する必要 |
| VC・金融 | CFO候補、資金調達担当 | 調達の実務、投資家の目線 | 「投資する側」から「される側」への転換 |
| SaaSのエンジニア | AI基盤、ロボティクスのソフト側 | 実装力、開発プロセスの成熟度 | ハードの制約を理解するまで時間がかかる |
コンサル出身の方については、コンサルからの転職 完全ガイドにポストコンサルの5大キャリアパスをまとめました。ディープテックは「技術を理解する努力ができるコンサル」にとって、極めて面白い領域です。逆にそこを面倒がる方は、入っても居場所がありません。
採用する企業側の視点についてはスタートアップ採用ガイドをご覧ください。ディープテックの採用は「研究者に響く言葉で語れるか」が全てで、一般的なスタートアップ採用の手法がそのままでは通用しない領域です。
企業選びのチェックリスト10項目
- 「直近の資金調達はいつで、ランウェイは何ヶ月ですか」 — ディープテックで最重要の質問。
- 「売上に占める補助金・受託の比率は何％ですか」 — 自立した事業になっているかの判定。
- 「この技術は、いくらで、誰に、いつ売れますか」 — 事業とプロジェクトの境目。
- 「量産化の一番の技術的ボトルネックは何ですか」 — 即答できる会社は現実を見ています。
- 「実験設備は自社ですか、大学の設備ですか」 — 研究の自由度に直結。
- 「主要な特許の権利者は誰ですか」 — 大学に権利があり実施権だけの場合、条件を確認すべきです。
- 「大企業とのアライアンスは何社、どの段階ですか」 — MOU止まりか、実際に金銭が動いているか。
- 「研究者の評価はどう行われますか」 — アカデミアから移る方には特に重要。
- 「SOの行使価格・付与株数・ベスティングを書面でいただけますか」 — 口頭の約束は必ずもめます。
- 「創業から今までで、一番大きな計画変更は何でしたか」 — 挫折を語れる経営陣は信頼できます。
よくある質問（FAQ）
Q1. 博士号がないとディープテックには入れませんか？
領域によります。④創薬・バイオ、③量子、⑤核融合の研究職は、博士号が事実上の前提です。一方で、①ロボティクス、②AI、⑦宇宙は、学士・修士でも実装力があれば十分に入れます。そして量産・実装・事業開発・知財・ファイナンスといった職種は、博士号は不要です。むしろこの層のほうが採用の緊急度は高い。「博士がないから無理」と諦めている方が多いのですが、それは研究職だけの話です。
Q2. ディープテックの会社が潰れたら、キャリアはどうなりますか？
正直にお答えすると、研究者・技術者であれば、むしろ市場価値は上がっていることが多いです。Spiberの技術者の方々も、事業は承継されて続いていますし、外に出た方も引く手あまたでした。日本にその技術を扱ったことがある人が数十人しかいない以上、需要は消えません。逆にリスクが高いのは、専門性を持たずに管理系や一般的なコーポレート職で入った場合です。ここは冷徹に申し上げておきます。
Q3. 大企業の研究所とディープテックスタートアップ、どちらがいいですか？
「何をやりたいか」ではなく「何を我慢できるか」で決めてください。大企業の研究所は、潤沢な設備と安定を得る代わりに、テーマ選定の自由と意思決定のスピードを失います。スタートアップは逆です。私の経験では、大企業からスタートアップに移って成功する方の共通点は、「大企業で成果は出したが、稟議に半年かかることに耐えられなくなった」という動機を持っている方です。逆に「大企業でうまくいかなかったから」という理由の方は、スタートアップでも苦戦する傾向があります。
Q4. 年収はどのくらい下がりますか？
大手メーカーの研究所から移る場合、額面では横ばいから1割減程度が多い印象です。AI・ロボティクス領域ならむしろ上がるケースが目立ちます。トップクラスの機械学習リサーチャーには2,000万円超のオファーが出ています。一方、創薬や素材の事業化前フェーズは、給与の原資が調達資金しかないため、大幅アップは期待しにくいです。SOを含めた総額で交渉するのが定石です。
Q5. NEDOなどの公的資金がついている会社は安心ですか？
安心材料ではありますが、安全保証ではありません。NEDOのディープテック支援基金は1,000億円規模で、採択されること自体は技術力の一定の証明になります。ただし補助金は事業を継続させるためのもので、事業を成功させるものではありません。前述の通り、「売上に占める補助金比率」を必ず確認してください。補助金が売上の大半という状態が3年以上続いている会社は、事業モデルとして自立できていない可能性があります。
Q6. 核融合や量子は本当に仕事になるのですか？
正直に言えば、「あなたが定年するまでに事業として完成するかはわかりません」。京都フュージョニアリングは67.5億円を調達して発電の実証段階、ヘリカルフュージョンも37億円を調達しています。国内に複数の核融合スタートアップが並び、政府も後押ししている状況です。ただしこれは「20年後の産業を今から作っている」フェーズです。その前提を理解した上で、「自分の職業人生をこれに賭けたい」と思えるなら、これほど面白い仕事はありません。曖昧な期待で入ると必ず後悔します。
Q7. ディープテックとクライメートテックはどう違うのですか？
重なる部分が大きいです。核融合もペロブスカイト太陽電池も、ディープテックであり同時にクライメートテックです。ざっくり言えば、ディープテックは「技術の深さ」による分類、クライメートテックは「解決する課題」による分類です。脱炭素・GX領域の転職市場については別途詳しくまとめていますので、そちらもあわせてご覧ください。
まとめ：追い風と沈没が同時に起きている
ここまで長くお読みいただきありがとうございました。要点をまとめます。
- 大学発スタートアップは5,074社と過去最高、NEDOの支援基金は1,000億円規模。2025年の調達額トップ3（Mujin 362億円、Turing 240億円、Sakana AI 200億円）はすべてディープテックだった。
- 一方で、累積調達1,009億円で国内1位だったSpiberが2026年3月に私的整理（最終赤字438億円）。調達額の大きさは安全性を意味しない。
- 7領域で事業化までの時間軸が3年〜20年まで大きく違う。まず「何年待てるか」を決めることが最初の一歩。
- 採用の緊急度が最も高いのは研究者ではなく、量産・実装・事業開発・知財・ファイナンス。博士号がなくても入口は広い。
- 会社選びでは調達額ではなくランウェイと補助金比率を見る。
- それでも、会社は消えても技術者個人の市場価値は残る。これがディープテックに来る人にとって最大の安全網。
私は約25年、人の転職を見てきました。その中で、ディープテックほど「入る前の覚悟」で結果が変わる領域はないと感じています。時間軸を理解して入った人は、10年後に日本に数十人しかいない専門家になっています。理念だけで入った人は、3年で消耗して辞めていきます。同じ会社で、同じ仕事をしていてもです。
だからこの記事では、あえて追い風の話だけでなく、Spiberの私的整理という一番痛い話も書きました。それを知った上でも行きたいと思える方にこそ、この領域は向いています。
キープレイヤーズでは、ベンチャー・スタートアップへの転職支援を行っています。ディープテック領域は非公開の求人が特に多く、CTOや研究開発責任者のポジションはほぼ表に出てきません。「自分の研究テーマで行ける会社はあるのか」「アカデミアから民間に移れるのか」といったご相談だけでも構いませんので、お気軽にご連絡ください。研究者を採用したい企業の方からのご相談もお待ちしています。
脱炭素・GX領域の転職市場については、クライメートテック（GX・脱炭素）業界転職完全ガイドで詳しくまとめています。2026年度からの排出量取引制度の義務化、2027年3月期から始まるSSBJ基準の段階適用といった制度面の追い風と、排出量算定SaaS・再生可能エネルギー・カーボンクレジットを含む7セグメントの構造、職種別の年収相場を解説しました。核融合やペロブスカイト太陽電池を志望される方は、両方の記事を読んでいただくと業界全体の地図がつかめるはずです。
