アドバンテストのAI戦略で増える仕事・減る仕事|売上は4年で2.7倍、社員は1.2倍

JobSignalではこれまで、アメリカの巨大テック企業を中心に「AIで仕事はどう変わるのか」を追いかけてきました。ただ、書きながらずっと引っかかっていたことがあります。自分が働いているのは日本だ、ということです。シリコンバレーの話は刺激的でも、明日の自分の職場とはどこか距離がありました。
そこで始めたのが、このシリーズです。日本を代表する企業がどんな未来をめざしているのか、そのために今どんな仕事が増え、減り、どんな力が求められているのか。それを、会社自身が出した資料だけで読み解きます。見るのは、経営者の「言葉」と、法律で出す書類に残る人とお金の「数字」です。
第6回はアドバンテスト。できあがった半導体が正しく動くかを調べる「テスト装置(テスタ)」の会社です。第5回の東京エレクトロンが半導体を「つくる」装置の会社だったのに対し、アドバンテストはそれを「確かめる」装置の会社です。今回読んだのは、統合報告書2026、有価証券報告書(2025年3月期・2026年3月期)、2026年10月28日の第2四半期決算短信・決算説明会資料・説明会の補足説明と質疑応答です。決算日は日本取引所グループの決算発表予定日の一覧で確かめました。比較のため、アメリカの同業Teradyneの年次報告書と決算発表も読みました。
3行で言うと
- AI向けの半導体が増え、複雑になるほど、テストの需要が増えます。アドバンテストの売上高は2022年3月期からの4年で2.7倍(1兆1,286億円)になり、会社は今期(2027年3月期)を売上高1兆8,630億円、営業利益9,670億円と予想しています。
- 一方で、社員(グループ全体)は同じ4年で5,941人から7,241人、約1.2倍の増加でした。1人あたりの売上は、計算すると約2.2倍です(為替や外部委託の影響も含みます)。
- 人事の責任者は統合報告書で、急成長を支えるには「単純に人員を増やし続けるのではなく、仕事の進め方そのものを変えることも必要」と話しています。資料からは、決まった形のテストプログラムを書き起こす仕事はAIに置き換わっていきそうで、生産の拡大、部品の調達、装置の保守サポートの仕事は増えそうです。
言葉:アドバンテストはAIと仕事について何を語っているか
| だれが・どこで | 言葉 |
|---|---|
| ダグラス ラフィーバ Group CEO(統合報告書2026) | 「私たちが目指しているのは、従来のテスト装置メーカーという役割から一歩進み、統合テストソリューションを提供する企業へと進化することです」 |
| Keith Hardwick CHO(人事の責任者、統合報告書2026の対談) | 「急成長を支えるには、単純に人員を増やし続けるのではなく、仕事の進め方そのものを変えることも必要です。設計やテストプログラムの生成をはじめとする幅広い業務にAIを活用し、効率性を高めています」 必要な人財として「AI関連、光電融合などの技術領域に加え、生産能力の拡大やサプライチェーンマネジメント」を挙げる |
| 津久井幸一 社長・Group COO(統合報告書2026) | 「デジタルトランスフォーメーションの推進、業務プロセスの見直し、サプライチェーン改革、ITアーキテクチャとセキュリティの強化、AI活用の推進などを通じて、より生産性が高く、強靭で、変化に対応しやすいオペレーションへの進化を進めています」 |
| 第3期中期経営計画(有価証券報告書 2026年3月期) | 「DXを通じた社内オペレーションの迅速化と省人化」「AIやデータ・アナリティクスを活用した社内生産性向上」。2025年度の進捗として「ガバナンスを確保したAI利活用を本格化」 |
| 会社の回答(決算説明会の質疑応答、2026年10月28日) | SoCテスタの見通しを7月から引き上げた最大の要因は「エージェンティックAI用CPU向けのテスト需要」で、GPUとカスタムASICに続く「第3の成長軸」 |
言葉の説明:エージェンティックAI=人に代わって作業を進めるAI。カスタムASIC=特定の会社向けにつくる専用の半導体。光電融合=電気の信号の一部を光に置き換えて速く・省電力にする技術。統合テストソリューション=装置単体ではなく、テストの流れ全体をまとめて提供すること。
前回の東京エレクトロンは、AIの広がりを追い風に「5年で1万人」という採用計画を出していました。アドバンテストも同じように、AIが注文を増やしている会社です。ただ、言葉の向きは少し違います。人事の責任者が「単純に人員を増やし続けるのではなく」と、人を増やすこと以外の打ち手をはっきり語っているのが特徴です。
行動:数字で見るアドバンテスト(社員数・年収・投資)
| 項目 | 数字 |
|---|---|
| 社員(連結=グループ全体) | 5,941人(2022年3月末)→ 6,544人 → 6,766人 → 7,001人 → 7,241人(2026年3月末)。直近1年は+240人(+3.4%) |
| 部門別の社員(2026年3月末) | テストシステム事業 4,313人、サービス他 2,708人、全社(共通)220人 |
| 社員(単体=アドバンテスト本体) | 1,988人(2025年3月末)→ 2,033人(2026年3月末)。平均年齢45.68歳、平均勤続20.16年 |
| 本体の平均年収 | 1,049.2万円(2025年3月期)→ 1,097.7万円(2026年3月期、+4.6%) |
| 給与の決め方 | 基本給は各国のテクノロジー企業の水準の真ん中(50パーセンタイル)を目安にする。賞与は営業利益率で決まり、営業利益率20%で最大になる設計(2026年3月期の営業利益率は44.2%) |
| 人の指標(2025年度の実績/2026年度の目標) | 自己都合の離職率 4.5%(目標は第2期中期経営計画の平均5.9%を下回ること)、教育・研修費用 8.1億円(2026年度の目標8.0億円)、女性管理職比率 10.7%(目標11%) |
| 業績 | 2026年3月期 売上高1兆1,286億円、営業利益4,991億円。2027年3月期 上期(2026年4〜9月) 売上高8,452億円(前年同期比+60.5%)、営業利益4,568億円(同+96.5%)。会社の通期予想 売上高1兆8,630億円、営業利益9,670億円(前期比+93.7%) |
| 海外向けの売上 | 上期の海外売上比率は99.4% |
| 研究開発費・設備投資 | 研究開発費 781億円(2026年3月期)→ 1,140億円(2027年3月期の会社予想、+46.0%)。設備投資 343億円 → 600億円(同、+74.9%) |
| 生産能力 | SoCテスタ(計算用の半導体を調べる装置)の年間生産能力は5,000台以上を達成。目標の年1万台は「当初の計画から大幅な前倒し」をめざす。工場は外部委託(EMS)と自社生産を組み合わせる |
| 希望退職の募集 | 今回読んだ有価証券報告書・統合報告書・決算資料を「希望退職」「早期退職」で検索し、記載なし |
言葉と行動を並べて見えること
① AIは、テストの仕事そのものを増やしている

AI向けの半導体は、回路が大きく複雑で、出荷前に調べることが増えます。数も増えています。アドバンテストの売上高は、2024年3月期にいったん落ちたあと、2年続けて大きく伸びました。今期の会社予想は10月28日に、7月時点(1兆7,140億円)から1兆8,630億円へ引き上げています。
説明会では、SoCテスタの売上見通しを7月から引き上げた最大の要因として、GPUや特定の会社向けの専用チップに加え、AIエージェントを動かすためのCPUのテストを挙げ、「第3の成長軸」と説明しました。AIの使い方が「答える」から「動く」に広がるほど、必要な半導体の種類が増え、テストの出番も増える。今のところ、AIはこの会社にとって仕事を生む側にあると言えそうです。
② それでも、人は売上ほどには増えていない

同じ4年で、売上高は2.7倍、社員は約1.2倍でした。売上高を期末の社員数で割ると、1人あたり約7,000万円から約1億5,600万円へ、約2.2倍です。この数字には為替の影響も含まれます。また、③で見るように生産の一部を外部の会社に任せていることも、社員数が売上ほど増えない理由の一つと考えられます。装置の値段や、売れる製品の組み合わせの変化も影響します。そのため、この数字がそのまま「1人がこなす仕事の量」を表すわけではありません。それでも、売上の伸びに合わせて人を同じように増やしてはいない、ということは読み取れます。
その考え方を言葉にしたのが、人事の責任者の発言です。採用と社内の育成を両方進めながら、「単純に人員を増やし続けるのではなく、仕事の進め方そのものを変える」。その具体例として挙げたのが、設計やテストプログラムの生成へのAIの活用でした。テストプログラムとは、半導体のどこをどの順番で、どんな条件で調べるかを装置に指示するソフトウェアです。有価証券報告書の研究開発の欄にも「AI、LLM及びエージェントを活用したテストプログラムの生成及びデバッグ機能の開発」とあり、お客さま向けの製品でも同じ方向をめざしています。これまでエンジニアが時間をかけて書いてきた部分に、AIが入り始めています。
③ 工場は外の力も借りて、能力を一気に広げる
SoCテスタ(計算用の半導体を調べる装置)の年間生産能力は、すでに5,000台以上。目標の1万台も大幅に前倒しで達成をめざしています。これを支えるのが、電子機器の受託製造(EMS)の会社に組み立てを任せる部分と、自社で作る部分を組み合わせる「ハイブリッド生産」です。人事の責任者も、これからは社内の製造だけでなく、外部の製造パートナーを上手に使える経験やスキルが重要になると話しています。
装置を売ったあとの仕事も伸びています。サポート・サービスや消耗品を含む「サービス他」の上期の売上は750億円で、前年同期より53.7%増えました。会社は理由を、お客さまの工場に置かれたテスタの台数が増えたことと、テスト用の消耗品の販売が増えたことだと説明しています。装置が増えれば、動かし続けるための人の仕事も増えそうです。
アメリカの同業と比べると
半導体のテスト装置で、アドバンテストと競うのがアメリカのTeradyneです。年次報告書(Form 10-K)を使い、同じ1年の売上と社員数の伸びで比べます。
| 年間の売上の伸び | 同じ年の社員数の変化 | 直近の7〜9月期 | |
|---|---|---|---|
| アドバンテスト | 7,797億円 → 1兆1,286億円(2026年3月期、+44.7%) | 7,001人 → 7,241人(+3.4%) | 売上4,777億円(前年同期比+81.7%) |
| Teradyne | 28.20億ドル → 31.90億ドル(2025年12月期、+13.1%) | 約6,500人 → 約6,600人(約+1.5%)。2025年にはロボット事業の再編で約400人が対象に | 売上13.06億ドル(同+70%) |
同じ1年で比べても、2社とも社員の伸びは売上の伸びを下回っています。差が大きいのはアドバンテストで、売上が4割以上増えた年に、社員は3.4%増でした。ただTeradyneはロボット事業で約400人が再編の対象になっており、人数の動きの理由は同じではありません。直近の7〜9月期は2社とも売上が7〜8割増えており、この勢いが次の社員数にどう表れるかが注目点です。
アドバンテストから見える仕事の変化(セルフチェック)
今回は表ではなく、自分の仕事に当てはまるかを確かめるチェック形式にしました。当てはまるものが多い項目ほど、アドバンテストの動きが自分の仕事にも関係しそうです。
置き換わりそうな仕事
- □ 決まった形式のプログラムや設定ファイルを、仕様書を見ながら書き起こすことが多い(人事の責任者は、設計やテストプログラムの生成にAIを使っていると説明)
- □ 社内の手続きや集計を、同じ手順で何度も回している(中期経営計画に「DXを通じた社内オペレーションの迅速化と省人化」)
- □ 試作した半導体が設計どおりに動くかを、手作業で一つずつ確かめている(アドバンテストは、お客さまのこの確認作業を自動化する「SiConic」を提供し始めたと説明しています)
増えそうな仕事
- □ 部品の調達や、外部の製造パートナーとの調整にかかわっている(生産能力を広げるため、人事の責任者は生産能力の拡大やサプライチェーンマネジメントの人財が必要と説明)
- □ お客さまの現場で機械を立ち上げたり、止まらないよう支えたりしている(テスタの設置台数が増え、サポート・サービスの売上が伸びている)
- □ お客さまの困りごとを聞いて、技術の提案にまとめている(会社はお客さま対応の中心となるシステムエンジニアの研修や、AIを使った顧客対応力の強化を進めている)
※会社が公開している資料から読み取れる「方向」です。採用の現場の判断を示すものではありません。
身につけること
- □ AIが書いたものを確かめる力がある:AIにプログラムや文書の下書きを作らせたとき、どこが正しくてどこが怪しいかを見分けられるか。テストの会社がAIでテストプログラムを作り始めた今、「確かめる側」に回れる人の価値は上がりそうです。
- □ 社外の人と一緒に仕事を回す力がある:自社だけで完結しない仕事で、相手に仕様や期限をはっきり伝えられるか。アドバンテストは製造の一部を外部に任せ、プローブカード(半導体に細い針を当てて電気を通す部品)の会社などとも協業しています。
- □ AI以外のSignal:海外のお客さまと話す力がある:上期の売上の99.4%は海外向けです。英語の資料を読んだり、英語で短く説明したりすることに抵抗がないか。AIの進み方に関係なく求められやすい力です。
立場別に、今日からできること
- エンジニア・技術職の人:自分の仕事のうち「仕様から決まった形で書き起こす部分」を一つ選び、AIに下書きさせて、直した箇所を記録してみる。アドバンテストがテストプログラムで進めているのがこの方向です。
- 製造・購買・物流の人:社内と社外(外注先・仕入れ先)で分かれている作業を書き出し、どこで情報の行き違いが起きやすいかを確かめてみる。アドバンテストは外部委託と自社生産の組み合わせで生産能力を広げています。
- 学生・転職を考えている人:気になる会社の有価証券報告書で、売上高と社員数を5年分並べて、伸び方を比べてみる。アドバンテストのように差が大きい会社では、1人あたりに求められる仕事の幅が広がっている可能性があります。
- 管理職・人事の人:仕事が増えたとき、「人を増やす」と並べて、それ以外の打ち手(AI、外部の力、仕事の進め方の見直し)も書き出してみる。アドバンテストの人事の責任者も、採用と育成を進めながら、仕事の進め方を変えることも必要だと話しています。
次に見る数字
- 次の決算(10〜12月期):会社が「上期比で約20%増」と見込む下期の売上が、計画どおりに進んでいるか。
- 2027年5月ごろ(第4期中期経営計画の発表予定):AIの活用や人員の計画について、数字の目標が出てくるか。
- 2027年6月(有価証券報告書):売上が大きく伸びる今期に、社員数がどこまで増えたか。離職率や教育・研修費用の目標を達成できたか。
さいごにひと言
ビッグテックを中心に調べ物をしているけど世界に名だたる日本企業もすごく勉強になりました。引き続き気になる企業を調べていきます!
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参考にした主な情報源
- アドバンテスト「統合報告書2026」(Group CEOメッセージ、Group COOメッセージ、人財戦略の対談)
- アドバンテスト 有価証券報告書 2026年3月期(EDINET)
- アドバンテスト 有価証券報告書 2025年3月期(EDINET)
- アドバンテスト「2027年3月期 第2四半期(中間期)決算短信」(2026年10月28日)
- アドバンテスト「2026年度 第2四半期 決算説明会資料」(2026年10月28日)
- アドバンテスト「決算説明会 補足説明」(2026年10月28日)
- アドバンテスト「決算説明会 質疑応答」(2026年10月28日)
- 日本取引所グループ「決算発表予定日」
- Teradyne Form 10-K(2025年度)/(2024年度)
- Teradyne 2026年7〜9月期 決算発表(2026年10月27日)


