IT企業の種類でこう違う｜自分に合う就職先がわかる6つの軸

インターンに行ってみたら思っていた仕事と違った、内定をもらったけれどどちらを選べば後悔しないか決められない。段階は違っても、行き詰まる理由は同じです。同じ「エンジニア」でも、企業によって働き方がまるで違うからです。

この記事ではIT企業の種類を5つのタイプに分け、「何をつくるか」「何が評価されるか」など6つの軸で比較します。自分がどこに向いているかを見極める方法までお伝えします。

情報系の就職先には、どんな種類がある？

情報系の就職先は、その会社が何を売っているかで3グループに分かれます。顧客企業のシステムを受託してつくる会社、ソフトウェアを自社の商品として売る会社、そしてITで自社の事業や製品を支える会社です。合わせて5つのタイプになります。

理系院生の志望職種を見ると、システムエンジニア（SE）が13.4%、データサイエンティストが3.6%、AIエンジニアが3.2%、ソフトウェアエンジニアが3.2%を占めます（LabBase就職アンケート 2025年7月、n=1,519）。ただし同じ職種名でも、どのタイプの企業で働くかによって仕事の中身は大きく変わります。だからこそ、職種より先に企業タイプを整理する意味があります。

比べるときの6つの軸

企業タイプを比べるときは、次の6つを見ると輪郭がはっきりします。1つの軸につき5タイプを1行で横断して見てください。

タイプ別に求められるスキルとマインド

6つの軸で方向が見えてきたら、そのタイプで何が求められるかも確認しておきましょう。

なお会社の規模やフェーズも働き方を左右しますが、まずはこの5つのタイプで方向を決め、規模はその中で絞るという順序をおすすめします。

また、1社の中に複数のタイプが同居している会社もあります。たとえば通信キャリアは、ネットワークの技術開発（⑤製品・インフラのコア技術）、自社サービスの開発（②Web系）、法人向けのシステム構築（①SIer）を1社で抱えています。会社名ではなく、配属先や職種で見ることが大切です。

タイプごとの違いがつかめたら、エンジニア職の募集一覧で実際の求人を見てみると、仕事のイメージが具体的になります。

顧客のシステムをつくる仕事と、自社の製品をつくる仕事はどう違う？

同じIT企業でも、「誰のためにつくるか」が決定的に違います。SIerは顧客企業のために、Web系は一般ユーザーのために、SaaSは顧客企業の業務のためにつくります。この違いが、日々の仕事の進め方をそのまま決めています。

① SIer：顧客企業のシステムをつくる

SIerは、顧客企業から依頼を受けてシステムを設計・開発する会社です。要件定義から設計、開発、テスト、運用保守までを一括して担うのが基本的なかたちです。

SIerの種類は、成り立ちによって次の4つに分けられます。同じ「SIer」でも、母体によって関わる業界も使う技術も変わります。

関わる領域は、金融（メガバンク・地方銀行）、公共（官公庁）、社会インフラ（鉄道・航空）、産業（工場のDX）など多岐にわたります。

ただし、どの業界に関われるかは成り立ちによって差があります。メーカー系やユーザー系では、選考の段階で担当する業種や領域が決まることもあります。

とはいえ、入社後にジョブローテーションや異動希望の制度を使って担当領域が変わることもあります。「幅広い業界を見たい」という理由で志望する場合は、配属の決まり方と、異動の仕組みがあるかどうかを、企業研究の早い段階で確認しておくとよいでしょう。

役割は経験とともに変わります。新卒は実装やテストから入り、やがて基本設計、要件定義へと移っていきます。要件定義は「顧客の業務課題を聞き、何をつくるかを決める」仕事なので、手を動かす時間より人と話す時間が長くなります。

スケジュールは顧客との契約で決まります。自分たちの判断で後ろ倒しにしにくく、納期前に負荷が集中しやすいのはこの構造によるものです。

• •向いている人：いろいろな業界の仕組みを知りたい。大きな規模のシステムを動かしたい。チームで合意形成しながら進めるのが苦にならない
• •向かない人：自分の手でコードを書き続けたい。ひとつのプロダクトに愛着を持って育てたい

大手ITベンダーの「ジョブ型確約」を選んだ情報系修士の体験談も参考になります。

② Web系サービス：自社のサービスを一般ユーザーに届ける

Web系は、自社で運営するWebサービスやアプリを開発します。使うのは一般のユーザーなので、反応が数字としてすぐ返ってくるのが最大の特徴です。つくって終わりではなく、公開後の数値を見ながら作り変えていくサイクルが日常的に回ります。

リリースの時期は自社で決められます。ただしこれは会社やチームが事業判断として決めるという意味で、エンジニア個人が自由に決められるわけではありません。

• •向いている人：自分がつくったものへの反応を直接見たい。速いサイクルで試行錯誤するのが楽しい
• •向かない人：ひとつの技術を腰を据えて深めたい。仕様が頻繁に変わる状況にストレスを感じる

LINEヤフーのエンジニア新卒採用インタビューでは、選考を通じた相互理解の考え方が語られています。

③ SaaS：企業向けの製品を長く育てる

SaaSは Software as a Service の略で、ソフトウェアを買い切りではなく、月額などの継続課金で提供する形態を指します。会計・人事・営業支援といった業務ソフトウェアを企業向けに提供する会社が中心です。自社製品をつくる点はWeb系と同じですが、使い手が企業の担当者である点が異なります。

そのため、技術力だけでなくその業務そのものへの理解が求められます。会計を知らずに会計ソフトはつくれない、という構造です。

使い続けてもらえなければ収益が止まります。そのためリリースして終わりではなく、顧客が使い続けられる状態を保つことが仕事の中心になります。評価されるのが売上そのものより「使い続けられているか」なのは、この構造によるものです。

更新の時期も自社の製品計画で決まりますが、顧客企業の業務を止められないため、Web系より計画的に組まれる傾向があります。

• •向いている人：技術と業務知識の両方に興味が持てる。長く同じ製品に向き合いたい
• •向かない人：業務ドメインの勉強に関心が向かない。短いサイクルで成果を見たい

IT企業ではない会社で、情報系はどう活きる？

金融、小売、メーカーなど、ITを本業としない会社にも情報系の仕事は広くあります。就活情報として出回りにくい領域ですが、選択肢としては決して小さくありません。共通するのは、ITが目的ではなく事業や製品を成り立たせる手段である点です。

④ 社内IT・DX部門：自社の事業と現場を支える

金融・小売・通販・メーカーなどの情報システム部門やDX推進部門で、社内の業務システムや、事業・製造現場のデータ基盤をつくる仕事です。「社内SE」と呼ばれることもあります。

DX（デジタルトランスフォーメーション）は、既存の業務をデジタルに置き換えるだけでなく、デジタルを前提に事業のやり方そのものを変える取り組みを指します。そのため、システムをつくる前に「いまのやり方をどう変えるか」から関わることが多くなります。

顧客は社内の人です。現場の困りごとを聞き取って仕組みに落とし込む役割なので、開発そのものより企画・調整の比重が大きくなることもあります。スケジュールは社内の事業計画に沿って決まるため、急な差し込みは比較的少なめです。

業種によって色合いは変わります。金融や小売では事業そのものを動かすシステムに近く、メーカーでは製造や研究開発の現場を支える役割が中心になる傾向があります。また、どこまで自社で開発し、どこから外部に任せるかは企業ごとに大きく異なるため、内製の範囲は面接で確認しておくと入社後のギャップを防げます。

• •向いている人：その業界や、ものづくりの現場そのものに興味がある。腰を据えて長期的に専門性を積みたい
• •向かない人：常に新しい技術に触れていたい。開発に集中したい

医療機器とDXの狭間で納得の解を選んだ理工学研究科修士の体験談は、この進路を考える際の参考になります。

⑤ 製品・インフラのコア技術：商品の中身そのものをつくる

自動車の自動運転、カメラの画像処理、通信ネットワークの品質最適化など、商品の性能を決める中核技術としてIT・AIを扱う仕事です。メーカーの製品開発部門だけでなく、通信キャリアのネットワーク部門もここに含まれます。情報系の学生にとって、最も見落とされやすい選択肢かもしれません。

ここでの評価軸は商品の性能そのものです。ソフトウェアが単体で完結せず、センサーや機構、通信設備といった物理的な制約と向き合うことになります。求められるのは幅広い技術の総覧ではなく、特定領域を深く掘り下げる力です。

スケジュールは商品の発売時期に合わせて決まるため、数年単位で動くことも珍しくありません。研究のテーマに腰を据えて取り組んできた進め方に近い時間感覚です。

そのため、研究テーマとの接続が5つのタイプの中で最も直接的になります。研究で扱ってきた手法や、粘り強く実験を重ねてきた経験が、そのまま評価の対象になりやすい進路です。実際、志望軸を考え始めるときの起点として「研究テーマや専攻との関連性」を挙げた学生は51.5%と最多でした（LabBase就職アンケート 2026年3月、n=679）。

• •向いている人：研究で培った専門性をそのまま活かしたい。物理的な世界に効く技術を扱いたい
• •向かない人：短いサイクルで世に出る手応えが欲しい。ソフトウェア単体で完結する仕事がしたい

島津製作所のAI・画像処理が創る未来では、メーカーで情報系人材がどう活きるかが語られています。

自分の研究内容に近い募集がないか、エンジニア職の募集一覧から探してみてください。

自分に向いているタイプは、どう見極める？

6つの軸に、自分の言葉で答えてみるのが最も早い方法です。いまどの段階にいるかで、使い方が少し変わります。

まだ企業を見ていない段階なら、上の2つの表を順に読み、「これは面白そう」「これは避けたい」と感じた行に印をつけてみてください。研究生活を振り返り、「ひとつのテーマを掘り下げるのが好きだったか」「人と調整しながら進めるのは苦でなかったか」を手がかりにすると答えやすくなります。

インターンに参加したことがあるなら、そこで感じた「しっくりきた／こなかった」を6つの軸に当てはめます。「顧客の要望を聞く時間が長くて退屈だった」なら、技術との距離が近いタイプ（②Web系・③SaaS・⑤製品・インフラのコア技術）に寄せる材料になります。合わなかった経験も、同じくらい有力な判断材料です。

内定先を決める段階なら、迷っている企業を6つの軸で並べてみてください。同じ「エンジニア職」でも、評価される軸や技術との距離が違えば、入社後の日常はまったく別のものになります。実際、内定承諾を決めた1位の理由は「給与や福利厚生」21.7%、「専門性を活かせる」19.0%で、「企業の規模や知名度」は最下位の10.2%でした（LabBase就職アンケート 2025年7月、n=1,519）。

軸が定まってきたら、エンジニア職の募集から気になる企業を探して「興味あり」を押してみるところから始めてみてください。情報系の先輩10人の就職体験談も、判断材料として使えます。

まだ絞りきれないときは、IT業界や職種ごとに企業を知れるキャリアイベントに参加してみるのも手です。実際に働く人の話を聞くと、6つの軸のどこに自分が反応するかが見えやすくなります。

よくある質問

研究でプログラミングを少し使った程度ですが、エンジニアとしてやっていけますか？

十分にやっていけます。実作業（コーディング）の多くをAIが肩代わりしてくれる時代だからこそ、実は「研究のプロセスそのもの」がエンジニア実務に直結する強みになります。

プログラミングの記述力以上に、エンジニアの実務では次のような「研究で日常的にやっていること」がそのまま生きてきます。

ただし、求められる水準は企業タイプによって差があります。選考にコーディングテストを設けている②Web系サービスなどでは、いまも自分でコードを書けること自体を重視する傾向があります。一方①SIerでは、新卒向けの研修を用意し、論理的に考える力や学ぶ意欲を重視するところも多いようです。志望するタイプによって、準備すべき水準は変わります。

不足しているプログラミングの専門知識は、これから埋めに行けば問題ありません。

最もおすすめなのは、「研究で発生している不便（データ処理の自動化や実験データの可視化など）を解消する小さなツール」を、AIを使いながらでもいいのでまず作ってみることです。研究での困りごとを解決するプロセスを通じて、「技術で課題を解決する感覚」と「AI時代の実践的な開発力」が同時に手に入ります。

社内SEは新卒から目指せますか？

求人はありますが、間口が広いとは言えません。システム開発を本業としない会社の中の一部門であるため、採用人数が限られ、即戦力となる中途採用が中心になりやすいからです。

同じ理由で、新卒向けの研修体制が整っていないこともあります。周りが経験者ばかりの環境では、一から教わることを前提にすると苦しくなります。選考の場で、新卒をどう育てているかを聞いておくと安心です。

新卒から目指すなら、募集の有無を早い段階で調べておくことと、インターンやキャリアイベントで情報システム部門・DX推進部門の社員と接点をつくることの2つが現実的です。あわせて、どこまで自社で開発しているかも確認しておきましょう。内製の範囲が狭いと、開発ではなく発注管理が仕事の中心になります。

また、総合職として入社したあと、配属や異動で情報システム部門に入るルートもあります。職種別の募集にこだわらず、配属の決まり方まで含めて確認しておくと選択肢が広がります。

入社後に企業タイプを変えることはできますか？

転職によって変えることは可能です。ただし①SIerと⑤製品・インフラのコア技術のように、求められるスキルが大きく異なる組み合わせは、タイプをまたぐ転職の難度が上がりやすいと言われます。とくに⑤製品・インフラのコア技術は扱う領域の専門性が高く、新卒で入って経験を積む形が中心になりやすいタイプです。入社後に積む経験が次の選択肢の幅を決めるため、最初の数年で何を身につけるかを軸に選ぶことをおすすめします。

生成AIが広がるなかで、新卒エンジニアに求められることは変わりますか？

変わります。ただし「エンジニアの仕事がなくなる」のではなく、仕事の中身が入れ替わるという変化です。コード生成、ドキュメント作成、調査、定型的な実装といった作業は、AIが担えるようになりました。

そのぶん人に残るのは、何をつくるか、なぜつくるか、本当の課題は何か、どう設計するか、安全性は保てるかといった判断です。新卒にとって重要なのは、これまで新人が任されてきた仕事ほどAIに置き換わりやすいと言われているという点です。実装力を重く見るタイプで採用がスキル重視に振れているのは、この構造が背景にあります。

一方で、AI時代に価値が上がるのは問いを立てる／解き方を選ぶ／AIを使いこなす／成果につなげるの4つで、いずれも研究で鍛えてきた力と重なります。面接でも「AIを使って○○をつくりました」より、「○○という課題を解決したくて、AIを使って△△をつくりました」と語れるかが分かれ目になります。