株式会社ダブルスタンダードは、「ビッグデータ×DX」を事業の軸に据え、独自技術を武器に企業のデジタル変革を支援するプライム市場上場企業だ。2012年設立という比較的新しい企業ながら、データクレンジングとマッチング技術において高い専門性を持ち、金融・不動産・流通など幅広い業種の大手企業との取引実績を積み上げてきた。

従業員数は130名台という規模感で、スタートアップ的な機動力と上場企業の安定感を併せ持つ。平均年齢は30代前半と若く、データエンジニアやプロダクト開発に携わりたい人材にとって、自らの仕事が事業の中核に直結しやすい環境がある。2025年3月期の業績は売上高約80億円・営業利益率約32%と高い収益性を誇り、成長軌道を維持している。

転職エージェントの視点から見ると、「データ技術を事業の中心に置く上場企業で経験を積みたい」「大手SIerや大規模組織ではなく、意思決定が早い環境でプロダクトに向き合いたい」という志向を持つ人材に特にフィットしやすい企業だ。一方で、マニュアルやプロセスが整備途上の部分もあり、自走力と変化への適応力を求められる場面も少なくない。

企業概要

項目内容
会社名株式会社ダブルスタンダード
設立2012年6月6日
代表取締役福永 康寛
本社所在地東京都港区南青山
資本金約2億6,300万円（2025年3月期）
従業員数約130名（連結、2025年3月期）
上場区分プライム市場（証券コード3925）
売上高約80億円（2025年3月期）
平均年収約591万円（2024年度実績・日本経済新聞調べ）
平均年齢32歳前後（推計）
平均勤続年数非公開（若手中心の組織構成）
事業内容ビッグデータ関連事業、サービス企画開発事業

ダブルスタンダードはSBIグループとの資本関係を持ちつつも、独立した上場企業として事業を展開する。グループ会社として株式会社LITTLE DISCOVERYと株式会社アスタースを持ち、サービス開発の幅を広げている。営業利益率は30%超と高水準を維持しており、少数精鋭かつ技術力で稼ぐビジネスモデルが定着している。

同社の創業以来の強みは、大量データの収集・整形・名寄せを高精度かつ自動化する独自エンジンにある。この技術基盤は金融機関のKYC（顧客確認）業務やデータマーケティング基盤として採用されており、規制対応が厳格な業種での信頼獲得につながっている。

主な事業内容

ダブルスタンダードの事業は大きく「ビッグデータ関連事業」と「サービス企画開発事業」の2本柱で構成される。両事業はデータ処理技術という共通の基盤を持ちながら、収益モデルが異なる点が特徴だ。

ビッグデータ関連事業

独自のデータクレンジング・名寄せ・マッチング技術を活用し、企業向けにビッグデータを生成・提供するサービスを展開する。Web上に散在する企業情報や個人属性データを収集し、精度の高い名寄せ処理を経て、顧客の営業活動やマーケティング活動を支援するデータセットとして供給する。

金融機関や不動産会社、流通企業にとって「良質なデータの入手」は競争優位の源泉であり、同社のデータ供給事業には継続的な需要がある。特に、Webスクレイピングと独自AIを組み合わせたデータ品質の高さが差別化要因となっている。

サービス企画開発事業（eKYC・帳票処理）

データ処理技術の応用として、eKYC（電子本人確認）システムと帳票処理エンジンをSaaSとして提供する。金融機関・保険会社・EC事業者における本人確認業務のデジタル化需要を取り込んでいる。

帳票処理エンジンは、請求書・契約書などの非構造化文書をAI-OCRで読み取り、データ化・業務システムへの連携を自動化する。インボイス制度対応や電子帳簿保存法への対応ニーズを背景に、導入企業が拡大している。

DXソリューション・コンサルティング

ビッグデータ技術とシステム開発を組み合わせ、企業のDX推進を包括的に支援するサービスも提供する。データ基盤の構築から運用設計まで一貫して担い、顧客企業の内製化支援にも取り組んでいる。同社のエンジニア人材が直接顧客のプロジェクトに参画する形式が多く、技術力の高さが問われる事業領域だ。

ダブルスタンダードの強み

強み1. 独自データクレンジング技術による差別化

大量データの名寄せ・マッチング精度は、単純なシステム開発では模倣できない高い参入障壁を形成している。創業以来10年以上にわたって蓄積されたデータ処理ノウハウと独自エンジンは同社固有の資産であり、競合他社との差別化要因として機能している。転職者にとっては、データエンジニアリングの最先端ノウハウを直接習得できる環境だ。

強み2. プライム市場上場による信用力と安定した取引基盤

2023年に東証プライム市場への上場を維持していることは、大手金融機関や上場企業との契約獲得において重要なシグナルとなる。厳格なコンプライアンス審査を受ける金融機関との取引実績は継続的に積み上がっており、収益の安定性に寄与している。

強み3. 少数精鋭・高収益モデルによる一人当たり生産性の高さ

従業員130名規模で売上高80億円・営業利益26億円を達成する収益構造は、社員一人当たりの付加価値が極めて高いことを示している。テクノロジーによるスケールを実現しているため、業容拡大が必ずしも人員増加に直結しない点が投資家・社員双方に有利に働く。エンジニアや企画職にとっては、自分の仕事が直接業績に結びつく実感を得やすい。

強み4. eKYC・帳票処理という規制対応領域での先行者優位

マネーロンダリング対策法（AML）や本人確認義務の強化、電子帳簿保存法・インボイス制度対応など、法規制を背景とした需要は景気に左右されにくい。同社はこの「規制ドリブン需要」を取り込む製品ラインナップを持ち、解約リスクが低い継続課金型ビジネスの構築を進めている。

強み5. SBIグループとのネットワーク活用

SBIグループとの関係を通じた顧客紹介・協業の機会は、新規事業開拓において実質的な競争優位を生む。金融系サービスの展開において、SBIグループの顧客基盤と信用力を活用できる点は、独立系IT企業との差別化要因だ。

強み6. 若い組織文化と意思決定の速さ

平均年齢30代前半という若い組織は、新しい技術や事業モデルへの適応が速い。ピラミッド型の大企業に比べて決裁ラインが短く、自分のアイデアやプロダクト改善提案が経営層に届きやすい環境がある。エンジニア・プロダクト人材にとって、自律性と影響力を実感できる点は大きな魅力だ。

ダブルスタンダードの年収事情

同社は年俸制を採用するケースもあり、スキルと実績を反映した報酬設計が特徴とされる。平均年収は日本経済新聞の集計データで591万円程度（有価証券報告書ベース）とされており、IT・情報通信業の平均と比較するとやや高水準だ。

職種別の想定年収レンジ

職種想定年収レンジ
データエンジニア（中堅）500〜700万円
バックエンドエンジニア450〜680万円
プロダクトマネージャー600〜850万円
データアナリスト430〜620万円
ビジネス開発・営業450〜750万円
マーケティング担当400〜580万円
コーポレート（経理・総務）380〜550万円

※上記は各種求人情報・口コミ情報をもとにした推計値。実際の提示額は経験・スキルによって異なる。

給与制度の特徴

年俸制を採用するポジションが多く、基本給と業績賞与の組み合わせとなる場合がある。昇給は年1〜2回査定があるとされており、実績次第でのスピード昇給も報告されている。一方で、伝統的な大企業のような定期昇給・資格手当・退職金制度については整備が限定的とされており、入社前に確認が必要だ。

年収を見る際の注意点

  • 年俸制の場合、月次の固定給は高く見えるがボーナスが別建てでない場合がある
  • 口コミサイトの平均年収（400万円台後半）と有価証券報告書の数値（591万円）に差があるため、ポジションによる幅が大きい
  • 賞与（決算賞与含む）の有無・金額は業績により変動する可能性がある
  • 転職時は提示年俸の内訳（固定/変動/残業代みなし込みか否か）を必ず確認する

ダブルスタンダードの働き方・福利厚生

勤務時間・残業

フレックスタイム制を採用しており、コアタイム内でのコミュニケーションを確保しつつ、出退勤の柔軟性がある。残業時間は月20時間前後と報告されており、IT系企業としては標準的な水準だ。会社として残業抑制への意識はあるとされるが、プロジェクトの繁閑によって波がある点には留意したい。

リモートワーク

コロナ禍以降のリモートワーク環境の整備が進んでおり、業務内容によってはフルリモートや週数回出社のハイブリッド勤務も可能とされる。本社は東京都港区南青山にあり、アクセス面での利便性も高い。

福利厚生

  • 社会保険完備（健康・厚生年金・雇用・労災）
  • 通勤交通費支給（月額5万円程度まで）
  • 役職手当・残業手当
  • フレックスタイム制
  • 育児休業取得実績あり（男性育休取得者も存在）
  • 書籍購入支援制度（技術書・専門書補助）
  • 資格取得支援
  • 昇給年1〜2回

一方で、退職金制度や従来型の福利厚生（社宅・社員食堂等）は限定的とされており、給与水準との兼ね合いで評価する必要がある。

注意点

福利厚生の手厚さより「高めの給与水準と成長機会」で報酬パッケージを組み立てている企業のため、大手企業と同等の福利厚生を期待する場合はギャップが生じやすい。

ダブルスタンダードの社風・カルチャー

一言で表すなら「データテクノロジーで事業を創るスタートアップ上場企業」

技術に対する真摯な姿勢と、スピード感を重視する文化が共存している。大企業のような分業体制ではなく、一人のエンジニアやビジネス担当者が企画から実装・運用まで幅広く関わる場面が多い。「データで社会課題を解く」という共通言語で動いている組織だ。

口コミでは「自分の意見が通りやすい」「技術への投資意識が高い」「裁量が大きい」というポジティブな声がある一方で、「急成長期のため制度整備が追いついていない面もある」「自走できない人には向かない」という声も見られる。

評価される人物像

  • データや技術に対する強い興味・継続的な自己研鑽意欲
  • 曖昧な状況でも自分で問いを立て、行動できる自律性
  • スピードと品質のバランスをとりながらデリバリーできる実行力
  • ビジネス課題とテクノロジーを橋渡しできるコミュニケーション力

表面的なイメージと実態の差

「プライム市場上場企業＝大企業的な安定感」を期待して入社すると、組織が成長途上でプロセスやマニュアルが未整備な部分にギャップを感じやすい。一方で、自ら仕組みを作っていくことを楽しめる人にとっては、やりがいの大きい環境だ。小規模組織特有の「個人の動き方が組織全体に影響しやすい」という特性を前向きに捉えられるかが、入社後の満足度を左右する。

ダブルスタンダードの転職難易度

難易度：B級（中程度）

プライム市場上場企業かつデータ技術に特化した企業として、一定のスキルレベルと志望動機の明確さが求められる。ただし、大企業や有名ITメガベンチャーと比べると母集団の競合は少なく、スキルがマッチすれば内定獲得のチャンスは相対的に高い。

理由1. エンジニアポジションは即戦力スキルが前提

データエンジニアやバックエンドエンジニアの採用では、実務経験と具体的な技術スタック（Python・SQL・クラウドなど）の保有が評価の基本ラインとなる。未経験からのチャレンジは難しく、最低でも2〜3年の実務経験が期待されるポジションが多い。

理由2. 文化適合（カルチャーフィット）の選考比重が高い

技術スキルだけでなく、自律的に動ける姿勢やデータ・テクノロジーへの熱量が問われる。面接では「なぜダブルスタンダードか」「自分でどう動いたか」という具体的なエピソードが重要視される。

理由3. 組織規模が小さいため採用ポジションが限定的

従業員130名規模のため、年間を通じた採用人数は多くない。求人タイミングと自分のスキル・希望の合致が内定に大きく影響する。エージェント経由でのアプローチに加え、直接応募や公式採用サイトの定期確認も有効だ。

ダブルスタンダードの主な募集職種

ダブルスタンダードでは主にテクノロジー系・ビジネス系のポジションを中心に採用を行っている。少数精鋭の組織のため、採用ポジションごとの業務範囲は幅広い。

ダブルスタンダードに向いている人

1. データ技術をビジネスの中心に据えたい人

データクレンジング・名寄せ・AI-OCRなど、データ処理技術そのものが事業価値の源泉となっている環境だ。技術を深めながらビジネスインパクトを出したい人には恵まれた場所になる。

2. 裁量を持って自律的に動きたいエンジニア・企画職

小規模組織ゆえに決裁が速く、自分の提案が採用されやすい。「上からの指示を待つ」よりも「自分で動いて形にする」サイクルを好む人にフィットしやすい。

3. スタートアップ的なスピードと上場企業の信用力を両立したい人

創業から10年程度でプライム市場に上場した実績を持ちながら、組織としての機動力が維持されている。「ベンチャーの熱量」と「上場企業の安定性・信用力」の双方を重視する層にとっては希少な選択肢だ。

4. 金融・不動産・流通業のデジタル化を技術側から支えたい人

eKYCや帳票処理、データ基盤など、DX推進のコア領域に携われる。コンサルティングファームやSIerとは異なり、自社プロダクトを持つ立場で顧客課題に向き合える。

5. 若い組織で経験の幅を広げたいキャリア形成期の人材

20〜30代の社員が多く、同世代同士で切磋琢磨できる環境がある。管理職・リーダー職への登用もスピーディな傾向があり、成長機会を積極的に求める人に向く。

ダブルスタンダードに向いていない人

批判ではなくミスマッチ防止のために整理する。以下のタイプは入社後のギャップが大きくなりやすい。

  • タイプ1: 大企業並みの整備された制度・マニュアルを重視する人 — 成長途上の組織のため、制度や手順書が完全には整っていない部分がある
  • タイプ2: 定時退社・年功序列・安定した賞与を最優先する人 — 業績連動型の評価・報酬体系のため、業績の波が直接待遇に影響する可能性がある
  • タイプ3: 指示を受けてから動くスタイルの人 — 自律性と自走力が前提の文化のため、受け身姿勢では成果を出しにくい
  • タイプ4: 大規模チームでの役割分担を好む人 — 少数精鋭ゆえに一人がカバーする範囲が広く、専門性を深める一方で「自分の担当はここだけ」というゾーニングはしにくい
  • タイプ5: データ・テクノロジーへの関心が薄い人 — 事業の根幹がデータ技術であるため、この領域への興味のなさは業務上のモチベーションに直結する

ダブルスタンダードの選考対策

選考対策1. データ処理・DXへの具体的な関心を言語化する

「なぜデータ事業の会社を選ぶのか」について、自分のキャリア経験と結びつけて具体的に説明できる準備をする。「データに興味があります」だけでは不十分で、どのようなデータ処理や課題解決に取り組みたいかを明示することが求められる。

選考対策2. 自律的な行動経験のエピソードを準備する

「自分で課題を見つけ、動いて、結果を出した」というストーリーが評価されやすい。前職での自発的な取り組み、社外活動、副業での経験など、能動性を示すエピソードを複数準備しておく。

選考対策3. 技術ポジションはコードや成果物で実力を示す

エンジニア職では技術課題（コーディングテスト）や過去の成果物（GitHubリポジトリ・ポートフォリオ）を問われる可能性がある。データ処理・クレンジング・API開発など関連領域での実装経験を整理しておく。

選考対策4. 同社のプロダクト・サービスを事前に研究する

eKYCサービスや帳票処理エンジン、データ提供サービスの競合比較・市場ポジションを把握したうえで面接に臨むと、志望度の高さと視野の広さを示せる。公式サイトのサービス紹介と決算説明資料（IR情報）の両方に目を通すことを推奨する。

選考対策5. スタートアップ文化への適応エピソードを用意する

「変化の速い環境での経験」「制度が整っていない中で自分で解決した経験」は、組織フィットの観点から高く評価される。大企業出身者は特に、大企業文化との違いを理解したうえで「なぜこのフェーズの会社を選ぶのか」を説明できるよう準備する。

選考対策6. 長期的なキャリアビジョンとの一致を伝える

「データ×DXの事業領域で長期的にキャリアを積みたい」という中長期ビジョンと、同社での仕事内容の接続性を面接官に伝えることが重要だ。短期的な転職動機だけでなく、3〜5年後のキャリアイメージを言語化しておく。

ダブルスタンダードへの転職で評価されやすい経験

  • データクレンジング・名寄せ・マッチング処理の実装経験
  • Python・SQLを使ったデータ処理・分析の実務経験
  • eKYC・AML・本人確認システムの開発・運用経験
  • AI-OCRや帳票処理エンジンの導入・開発経験
  • クラウド環境（AWS・GCP・Azure）でのデータ基盤構築経験
  • 金融機関・不動産会社・流通企業向けのITシステム開発経験
  • SaaS型プロダクトの企画・開発・グロース経験
  • スタートアップや少数精鋭のベンチャーでの業務経験
  • 顧客企業のDX推進プロジェクトでの上流工程（要件定義・設計）経験
  • 自社プロダクトの品質向上・運用改善をリードした経験
  • データドリブンな意思決定プロセスの設計・推進経験
  • ビジネス課題をエンジニアリングで解決した具体的実績

特に評価されやすいのは、「データ技術の実務経験」×「ビジネス課題への解決志向」を両立した人材だ。 エンジニアであればコードを書くだけでなく「なぜこの技術選択をしたか」をビジネス文脈で説明できる人、ビジネス職であればデータの特性と限界を理解したうえで事業判断ができる人が、この会社では高く評価される傾向がある。

まとめ

株式会社ダブルスタンダードは、ビッグデータ処理技術とeKYC・帳票処理SaaSを軸に高い収益性を維持するプライム市場上場の情報・通信企業だ。従業員130名規模ながら売上高80億円・営業利益率30%超という数字は、テクノロジーでスケールするビジネスモデルが機能していることを示している。

転職候補として検討する際の最大の魅力は「データ技術を事業の核心に置く上場企業で、裁量を持って働ける環境」という点だ。大手SIerや大企業グループ会社とは異なり、自分の仕事がプロダクトや業績に直結しやすく、成長志向のエンジニア・企画職にとってはキャリア形成のスピードが上がりやすい。

一方で、制度整備がまだ道半ばの部分や、年俸制による収入の変動性、少数組織ゆえの業務範囲の広さには事前の覚悟が必要だ。「安定したレールで着実に歩みたい」より「自分で軌道を切り拓きたい」という志向の人に向く会社だ。

転職エージェントに相談する際は、データエンジニアリング・DX推進・SaaS事業の観点から自分の市場価値を整理したうえで、同社のポジション要件との照合を行うと精度の高いマッチングができるだろう。

参考リンク