株式会社Lifedge代表の杉本です。記事を手に取ってくれてありがとうございます。
私たちは第２創業期という環境で事業を運営する中で、日々たくさんの学びがあります。この記事も、そこで得た気づきを言語化して共有することで、読者の皆さんに少しでもプラスになれば嬉しいと思って書きます。
そのうえで、もしよければLifedgeのことも知ってもらい、「このフェーズにこの会社で関わりたい」と感じるきっかけになれば、なお嬉しいです。

大手からベンチャーにいくと給与は下がるのか？

先日、面接に受けに来てくださった大手出身のエンジニアの方が、「ベンチャーでガンガン働いて成長していきたいけど、今の給与が下がることをどうしていこうかと悩んでいる」と伝えてくれたことがありました。今回はその件についてお話します。

結論から言うと、もちろん目先の給与が下がる場合もあります。（エンジニアの場合は市場価値が高いため、下がらないことも最近は多いです）ただし「転職初年度の給与」だけを見て答えを出すと、総合的な判断を誤りやすいです。

大手での評価制度は明確で、昇給のペースも見通せて安定しています。だからこそ給与面での比較が「現状の給与」と「転職初年度の給与」での比較になりがちです。ただ、ベンチャーは給与の変動が大きいことも多いため、傾きについても要素として検討したほうが良いです。

また、そもそも給与以外の部分で何か変えたい部分があるからベンチャーへの転職活動も視野にいれていると思います。

大切なのは「今」目先の給与が下がるかではなく、仮に下がるならどの程度まで許容できてどの時期に超えそうならいいのか、また、お金以上に大事な価値観や成長機会は得られないのか？など複数、かつ、中長期的な視点で捉えられると良いと思います。

ベンチャーで働く意義①：技術が「目的」ではなく「事業推進の手段」だと実感できる

大事なお金の部分の考え方を整理した上で、ベンチャーで働く意義についてもお伝えしたので、ここから整理していきます。

大手では数百人規模のプロジェクトも珍しくなく、エンドユーザーの顔が見えないことも多いです。役割分担が細かいほど、自分の担当が全体のどこに効いているのかが見えづらくなります。

逆にベンチャーでは、小さなチームで動くため、要件の背景や顧客の事情がそのまま開発判断に乗ってきます。技術選定が「好き嫌い」ではなく「事業の前進速度」で決まる感覚は、慣れるほどビジネスの現場において強い武器になります。

転職先を選ぶときは、「どの技術を使うか」だけでなく「技術判断の基準が何か」を見ると、視点が大きく変わります。

ベンチャーで働く意義②：替えの効かない環境で「意思決定の経験」が積める

ベンチャーでは、意思決定の回数が増えます。なぜなら、正解が用意されていないからです。人が少ないぶん、誰かの判断待ちで止まることが、事業リスクに直結します。

弊社も第2創業期の今、既存のSES事業を基盤にしながら、AI駆動型の開発に軸足を移しています。この移行期は、日々“どこまで標準化し、どこから個別最適に寄せるか”の判断が出ます。こうした決断の経験は、肩書きではなく“場数”でしか増えません。

また、場数に加えて、その決断をする上での責任をどこまで背負うかも大切です。自分しかいない環境で、決断をしてダメなら責任を背負ってリカバリーを繰り返す。プレッシャーはありますが、ビジネスマンとしての自力を養えます。

ベンチャーで働く意義③：学び・経験の密度が高まり、守備範囲が広くなる

大手は仕事が無限に降ってきて、目先の仕事を拾っても自分へのフィードバックがすぐにはこないことがあります。結果として、いかに仕事をやらない（自分の守備範囲を守る）方向にしていくかがインセンティブとなってしまう瞬間もあります。若いときの環境が先の仕事人生を大きく左右するので、これからどんどん成長したい若手にとっては、人によっては長期的に見てそれがマイナスに働くこともあります。

ベンチャーでは、フロント〜バックエンド、インフラ、生成AI活用までを横断して扱うこともあるなど、守備範囲が広い分だけ、フィードバックも近くなります。自社プロダクトでは、施策を出して、実装して、ユーザーの反応を見て、翌週には改善するようなサイクルが生まれます。この“反応速度”が学びの密度を上げます。人はフィードバックが遅いと、頑張り方を調整できません。逆に、反応が早い環境では、努力が検証できるので伸びやすいです。

ベンチャーで働く意義④：“変化耐性”がつく（これからのAI時代に強くなる）

AIの進化で、技術トレンドの変化は加速しています。重要なのは、特定の技術を知っていること以上に、「変化に合わせて学び直し、価値の出し方を組み替える力」だと思います。ベンチャーはこの訓練になりやすいです。なぜなら、環境が未完成で、前提が頻繁に更新されるからです。

AI時代のキャリアは、「何ができるか」だけでなく「何が変わっても学べるか」がプラスに働きます。

結果として：エンジニアとしてベンチャーが向いている人 / 向きにくい人

ベンチャーが向いている人は、「不確実さを嫌う」のではなく「不確実さを扱う」ことに関心がある人だと思います。たとえば、システム開発の現場で言えば、顧客折衝や見積り、要件定義の段階から入り、あらゆる方法論から最短で価値を届ける設計を考えるのが面白いと思える人です。レビューや会議でも、正しさより“前進”を優先しつつ、チームで高め合える人は合いやすいです。

一方で向きにくい人もいます。要件が固まり、役割が明確で、深く専門を掘ることに集中したい人は、大手や成熟組織の方が力を発揮しやすい場合があります。また、短期的に給与を最優先したい時期も人生にはあります。それは悪いことではなく、状況に応じた正しい選択です。大切なのは、自分の価値観と生活条件をセットで見て、後悔しにくい判断をすることです。

転職は「良い会社を選ぶ」より、「今の自分に合う環境を選ぶ」行為に近いと私は考えています。ぜひ後悔のない選択をしていただき、もしそれが弊社であればとても嬉しいです。

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