IT業界は、ひとつの軸では切れません。自社開発・受託・社内ITを、4つの軸で見分ける【フェーズ1-2｜ITエンジニアの卵に贈る、就活の書】

【お知らせ】本連載は、2026年9月20日に全記事を全面アップデートしました。

　この記事は本気でITエンジニアになりたい！ という学生さんたちに向けて就活プロセスを伝える「ITエンジニアの卵に贈る、就活の書」シリーズの一本です。シリーズ全体の目次はこちら（扉記事）からご覧いただけます。

　エンジニアを目指す学生のみなさん、こんにちは。クオリティアーツの池田です。

　ITエンジニアの卵に贈る、就活の書・フェーズ1-2の記事です。前回のフェーズ1-1では、IT業界全体の現実と魅力をお話ししました。今回はその業界を、もう少しズームインします。ただ、いきなり結論をお伝えします。IT業界は、ひとつの軸では切れません。

　「IT業界を4つに分けると、SIer・Web系・メーカー・スタートアップ」と紹介される場面をよく見ます。SIerは他社から頼まれてシステムを作る会社。Web系は自社でWebサービスを運営する会社。メーカーは製品を作る会社。スタートアップは立ち上がったばかりの会社。おおよそ、そういう意味で使われています。私も昔はそう説明していました。

　でも、この分け方には根本的な問題があります。SIerはビジネスモデル、Web系は事業ドメイン、メーカーは業種、スタートアップは成長ステージ。軸がバラバラなものを並列に並べているだけなんです。

　だから今回は、序章-1で語ったプロフェッションの視座を軸に、4つの軸で立体的に業界を眺める方法をお伝えします。

この記事のポイント

• SIer・Web系・メーカー・スタートアップという4分類は、ビジネスモデル・事業ドメイン・業種・成長ステージと軸がバラバラで、現実の会社を切れません。

• IT業界は、ビジネスモデル、成長ステージ、技術ドメイン、地理・組織文化という4つの軸で、立体的に眺めます。

• 4軸のどこにいるかと、プロフェッションとして育つ環境の質は、独立した2つの問いです。ラベルは1日で書き換えられますが、座標を動かすには事業の構造を変える必要があります。

1. プロフェッションの側から見た意味

　序章-1〜序章-3で、私はエンジニアという職業をプロフェッションとして位置づけました。医師や弁護士のように、依頼者や雇用者よりも、公衆の安全と福祉を上に置くことを求められる職業のことです。日本の技術士法と技術士倫理綱領も、世界の技術者団体が定めた倫理規定も、そろって同じ一点を指していました。

　この視座から会社を見るとき、いちばん大切な問いは、たった一つです。

　その会社は、エンジニアがプロフェッションとして育つ環境を持っているか。

　この一点が、シリーズ全体を貫く上位原則です。「SIerだから」「Web系だから」「大企業だから」で会社の良し悪しを語ることはできません。4つの軸のどこにあっても、プロフェッション育成環境の有無は別問題なのです。

2. その前に。単一軸で分類することの、限界

　なぜ「4つの業界の形」の並列列挙がまずいのか。実例で見てみます。

• 大手SIerの中に、モダンな自社プロダクト部門を持つ会社がある

• 大手メーカーの中に、スタートアップ的な新規事業チームがある

• Web系スタートアップが、公共案件を受託することがある

• 地方の中小SIerが、世界基準の技術を持っていることがある

　こういう会社は、「SIer・Web系・メーカー・スタートアップ」の4分類では、どこにも収まりません。現実の会社は、複数の軸が交差する立体だからです。

　序章-2でお話ししたように、世界基準のエンジニアはどこにいても Engineer です。国境も、業界の形も、ステージも越えます。私たちが会社を見るときも、単一軸で会社をラベリングしない視座が必要です。

3. IT業界を、4つの軸で立体的に眺める

　会社を細かく見るために、以下の4つの軸を使います。

3-1. 軸A：ビジネスモデル

　会社が、どんな構造で価値を届けているかを見る軸。

• 自社プロダクト型：自社でサービスやハードウェアを企画・開発・運営し、ユーザーに直接届ける

• 受託開発型：顧客企業の要望に応じて、システムやソフトウェアを開発する

• 社内IT型：事業会社の中で、自社の事業を支えるITシステムを作る

• 公共・インフラ型：行政・自治体・公共インフラを支えるシステムを作る

　ここに、いわゆる「SIer」と「Web系」の違いが入ります。SIerは主に受託開発型、Web系は主に自社プロダクト型です。この軸だけで会社の良し悪しは決まりません。受託開発型の中にもプロフェッションを育てる優れた会社があります。育成環境の質は、ビジネスモデルとは独立に、会社ごとに確かめる必要があります。

3-1-1. ただし、受託開発型には、もう1本の内側の目盛りがあります

　4軸のなかで、受託開発型だけは、これ以上分けないと判断できません。同じ「受託開発」でも、発注元からどれだけ近い位置で仕事を受けているかで、日常がまったく別のものになるからです。この位置のことを、フェーズ1-1の3-4では商流と呼んで説明しています。

• 直接契約・上流から入る：エンドユーザーと直接契約し、要件定義から関わり、技術を自分たちで選ぶ。「何を作るか」の側にいます

• 元請けの下で、設計から実装まで：仕様の骨格は上で決まっていて、その範囲で設計と実装をする

• さらに下の層で、決まった仕様を実装する：技術も工程も指定されて降りてくる。「どう作るか」すら、選べないことがあります

　フェーズ1-1の3-4で、この目盛りを国の調査とあわせて詳しく扱いました。本気でエンジニアになるつもりなら、いちばん下の層は候補から外してください。理由も、見分け方も、そこに書いてあります。

　この目盛りは、地理とも規模とも独立です。地方の中小企業でも、自社製品を持ち、仕様を決める側にいる会社はあります。東京の大きな会社でも、実態が人材の供給だけなら、話は別です。4軸のどこにいるかとは、また別の問いだと思ってください。

3-2. 軸B：成長ステージ

　会社がキャリアのどの段階にあるかを見る軸。

• 大企業：組織が確立され、育成・制度・キャリアパスが整備されている

• 中堅：一定の規模・実績を持ちつつ、変化する余地もある

• スタートアップ：新しい価値を素早く世に問う成長段階の会社

　「スタートアップ」は業界の形ではなくステージです。スタートアップの中に、自社プロダクト型もあれば、受託開発型もあり、Webも組込みもAIもあります。ステージが違えば、エンジニアが担う責任の範囲・裁量・スピード感が変わる。この軸を、ビジネスモデルとは独立に見立てます。

3-3. 軸C：技術ドメイン

　エンジニアが日々向き合う技術領域を見る軸。

• Web／SaaS：ブラウザやモバイルで動くWebサービス

• 組込み・制御：ハードウェアと一体になったソフトウェア（自動車、家電、産業機械、医療機器）

• AI・機械学習：機械学習モデルの開発・運用

• インフラ・SRE：クラウド・オンプレのインフラ、信頼性の設計

• データ基盤：データウェアハウス、ETL、分析基盤

　いわゆる「メーカー」の多くは、組込み・制御が中心の業種です。でも、大手メーカーの中にWeb・AI・SREを担う組織もありますし、Web系スタートアップの中に組込みを扱う会社もあります。技術ドメインは業種名では捉えきれないので、独立した軸として扱います。

3-4. 軸D：地理・組織文化

　会社がどこにあり、どんな文化で動いているかを見る軸。

• 都市部（東京・関西）：情報密度が高く、人材の流動性も高い

• 地方：地元密着型、生活とのバランス、独自の技術文化

• リモート中心：地理から解き放たれた働き方

• 海外接続：グローバル案件、英語での業務、国際カンファレンスへの参加

　序章-2で語った世界基準のエンジニアの視座は、この軸で色濃く出ます。世界の多くの国では、Engineerは資格を持つ人だけの名前でした。海外に接続している会社では、その重みに触れる機会が多くなります。地方の中小企業でも、海外とつながっている会社は、世界基準の育成環境を持っていることがあります。

3-5. 4つの軸を、まとめて置いておきます

　ここまでの4つを、1社を目の前に置いたときに当てはめる順で並べ直します。会社案内を読みながら、この4行を順に埋めてみてください。

• 軸A：ビジネスモデル（何で価値を届けているか）……自社プロダクト型／受託開発型／社内IT型／公共・インフラ型

• 軸B：成長ステージ（会社がどの段階にいるか）……大企業／中堅／スタートアップ

• 軸C：技術ドメイン（日々どの技術に向き合うか）……Web・SaaS／組込み・制御／AI・機械学習／インフラ・SRE／データ基盤

• 軸D：地理・組織文化（どこで、どんな文化で働くか）……都市部／地方／リモート中心／海外接続

　この4つは、掛け算です。たとえば「地方（軸D）の、受託開発型（軸A）の、中堅（軸B）で、組込み（軸C）をやっている会社」のように、1社が4つの座標を同時に持ちます。

4. 4軸を使って、自分の位置取りを決める

　「4軸で立体的に眺めるのはわかった。でも、どこから考えればいいの？」という方に、順番を3つに分けてお伝えします。

　1つ目。技術ドメイン（軸C）から始めます。 自分がいちばん興味を持つ領域を1つ選んでみてください。Web・SaaS、組込み・制御、AI・機械学習、インフラ・SRE、データ基盤。ここが、日々の仕事の中身をいちばん直接決める軸です。

　2つ目。次に、ビジネスモデル（軸A）で絞ります。 その技術を、自社プロダクト型で扱いたいか、受託開発型で扱いたいか、社内IT型で扱いたいか。ここで、技術との距離感が変わります。自社プロダクト型なら、作ったものを自分たちで直し続けます。受託開発型なら、納めた先で長く使われます。社内IT型なら、同じ建物の中の人が毎日使います。どれが自分に合うかは、好みの問題です。

　3つ目。最後に、成長ステージ（軸B）と地理・組織文化（軸D）で位置取りします。 大企業の中で腰を据えて育ちたいか、スタートアップで早く裁量を持ちたいか。都市部で情報密度に触れたいか、地方で生活とのバランスを取りたいか。

　この3ステップで、自分の位置取りが立体的に見えてきます。ここまでが、好みの整理です。ここから先が、この記事でいちばんお伝えしたいことになります。

5. 4軸のどこにあっても、プロフェッション育成環境の有無は「別問題」

　ここが、この記事でいちばんお伝えしたいことです。

• 軸Aで受託開発型でも、プロフェッションとして育つ会社はある

• 軸Bで大企業でも、育成の質は会社ごとにまったく違う

• 軸Cで組込みでも、世界基準の技術力を持つ会社はある

• 軸Dで地方でも、プロフェッションのネットワークを持つ会社はある

　逆もまた同じです。自社プロダクト型・スタートアップ・Web・都市部という華やかなラベルと、プロフェッション育成環境の質は、別のものです。若手が技術選定に加われるか。コードレビューが対話として機能しているか。失敗が仕組みで受け止められているか。この日常運用の質は、4軸のどの座標にいる会社についても、ラベルとは別に確かめる必要があります。

　そして、この質の違いがいちばん正直に表れるのは、経営層や部課長の言葉です。技術のことを自分の言葉で語れるか。いま何を作っているかを、具体で言えるか。軸のラベルは会社案内の見出しですが、経営層や部課長の言葉は、その会社の日常そのものです。

　軸のどこにいるかと、プロフェッション育成環境の質は、独立した2つの問いです。これがこのシリーズ全体を貫く見立てになります。

5-1. その座標は、実態ではなく、名乗りかもしれません

　もう一段、注意があります。4軸の座標そのものが、採用広報の上で名乗られているだけのことがあります。「自社プロダクト」「スタートアップ」「モダンな技術スタック」「グローバル」。どれも、募集要項に書くだけなら1日で書けます。次の5つは、みなさんが家で確かめられます。

• 「自社プロダクト開発」と書いてあるのに、会社概要や決算資料の売上の構成を見ると、受託や技術者派遣が中心になっている

• 「モダンな技術スタック」の一覧に10種類以上が並んでいるのに、どの製品のどの部分で何を使っているかの対応が、どこにも書かれていない

• 「グローバル展開」とあるのに、海外拠点の所在地も、英語を使う業務の中身も出てこない

• 「裁量が大きい」の説明が、入社1年目が実際に何を決めたかの例に落ちない

• 募集職種が「エンジニア」の1種類だけで、担当領域ごとに分かれていない（配属は入社後に決まる、ということ）

　これらが重なっているなら、その会社は、4軸の座標を実態ではなく採用広報上の見え方で名乗っている状態です。ラベルは、書き換えるのに1日もかかりません。座標を実際に動かすには、事業の構造を変える必要があります。募集要項の言葉を変える決裁と、事業を変える決裁では、金額の桁が3つ違います。

　ラベルを疑うのは、会社を疑うことではありません。ラベルと座標が一致している会社を、確実に見つけるためです。一致している会社は、聞けば具体で返ってきます。

6. ラベルと中身が食い違う、4つのパターン

　もう少し具体的にします。私がこれまで内側から見てきた会社を、特定できない形にして4つ並べます。4つの軸から1つずつ選んであります。

6-1. 事例1：地方の中小SIerなのに、世界基準の技術文化を持つ会社

　地方都市に本社を置く、社員100名前後の受託中心の会社。ラベルだけ見れば「地方・中小・受託開発型」で、就活情報サイトの検索順位も低い。しかし内側では、社内勉強会が週に2回開かれ、コードレビューが日常になっている。社員の公開しているコードへの貢献も多い。社員の登壇費用と書籍購入は、会社が全額負担している。検索順位は、育成環境の質を何も語っていない。

　補っておくと、この会社は受託でも、エンドユーザーと直接契約し、要件定義から入っている会社です。3-1-1の目盛りでいえば、いちばん上にいます。地方の中小の受託開発で、こういう会社は実在します。そして、こういう会社は就活情報サイトにはあまり出てきません。だから、フェーズ3-7の2-0で、探す場所のほうを変える話をします。

6-2. 事例2：有名大手Web系なのに、部署によって育成環境の質が大きく違う会社

　誰もが名前を知る大手Web系企業。ただし組織が大きく、部署によって中身が違う。ある部署では、若手が技術選定に加われ、コードレビューが対話として機能している。別の部署では、業務が保守運用に寄り、技術的な裁量が少ない。この会社では、「どの会社か」より「どの部署か」のほうが効きます。だから配属の決まり方を確かめる価値があります。

6-3. 事例3：スタートアップなのに、育成の設計が薄い会社

　資金調達に成功した、勢いのあるスタートアップ。若手の裁量は大きく、スピード感もある。ただし事業拡大を最優先するあまり、新卒の育成の設計が後回しになっている。若手は「見て学ぶ」で放り込まれ、伸びる人は伸びるが、そうでない人へのケアは薄い。裁量が大きいことと、育ててもらえることは、同じではありません。

　なお、この状態を「スタートアップだから仕方ない」と説明されることがあります。人が足りないから新卒を採ったのに、採った人を育てる工数は見込んでいない、というのは、仕方ないではなく計画の不備です。事業計画に新卒の採用人数が入っていて、育成の工数が入っていないなら、それを書いたのは学生ではありません。

6-4. 事例4：組込み系の伝統企業なのに、社内で世界基準の道具立てを推進している会社

　自動車、産業機械、医療機器などを扱う伝統的なメーカー系。「大企業・組込み・保守的」というイメージを持たれがちな会社。ただし社内では、開発の進め方そのものを新しくする取り組みが進んでいて、既存の組込みチームにもその文化を広げようとしている。保守的に見える業種でも、道具立てへの投資を経営が決めている会社は、確かにあります。

　4つを並べると、見るべき場所がはっきりします。検索順位でもなく、ステージでもなく、業種でもない。誰かの時間が、若手のために毎週使われているかどうかです。それは会社案内には書かれないので、募集要項の読み解き、技術発信の読み込み、カジュアル面談、面接での対話で取りにいきます。具体的なやり方は、フェーズ3以降で扱います。

7. 4軸に収まりにくい、新しい領域

　4軸で整理すると、いまのIT業界の姿は捉えやすくなります。ただ、4軸に収まりにくい領域も育ってきています。1つは新しい業態、あとの4つは新しい職種です。いずれも新卒でいきなり就く職種ではありません。数年先にこういう道があると知っておく、という読み方で十分です。

7-1. AIスタートアップ

　OpenAI、Anthropic、Perplexity といった生成AIの中核企業があります。それを応用するアプリケーション層のスタートアップも、2022年以降急速に育ちました。技術ドメインとしては「AI」ですが、扱う技術の幅はフルスタックに近い（バックエンド・フロントエンド・インフラ・機械学習のすべて）。ステージはシード〜ユニコーンまで広い。AI領域だけを見るなら、独立した業態として捉える必要がある時期に入っています。

7-2. DevRel（Developer Relations）

　DevRel とは、開発者向けの製品を持つ会社が、開発者コミュニティとの関係構築を担う役割・部門のこと。Cloudflare、Vercel、Datadog、GitHub、Stripe といった開発者向けサービスの会社では、DevRel部門が独立した組織として置かれています。エンジニアと発信の両方をやる人材が、そこに集まります。エンジニアと発信者の中間、という新しいキャリアの形。

7-3. DPO（Data Protection Officer）

　EUのGDPR施行以降、データ保護の専任責任者（DPO）を置く企業が増えました。日本でも改正個人情報保護法により、データ保護の専門家の需要が高まっています。エンジニアとしての技術理解と、法務・コンプライアンスの理解の両方を持つ、新しい専門職。

7-4. Platform Engineering

　インフラエンジニアともSREとも違う、「社内の開発者向けにプラットフォームを提供する」役割。開発者体験（Developer Experience。デジタル変革のDXとは別の言葉です）を上げるための、社内向けのツールや基盤の設計と運用を担う。近年、大手テックカンパニーで独立した組織として設けられることが増えている。

7-5. AI Engineer / MLOps Engineer

　機械学習モデルの研究者（Data Scientist）とも、Webエンジニアとも違う、「機械学習モデルを本番運用する」ためのエンジニア。モデルのデプロイ、監視、A/Bテスト、リトレーニングの仕組みを設計運用する。生成AIの本格運用時代に、需要が急拡大している役割。

　これらを4軸の座標に無理に押し込むより、別に置いておくほうが実態に合います。志望領域を考えるとき、4軸の外にもこうした選択肢が広がっていることを、頭の片隅に置いてみてください。

まとめ

　本記事では、IT業界を4つの軸で立体的に眺める方法をお話ししました。

　上位原則は、その会社が、エンジニアがプロフェッションとして育つ環境を持っているかどうかです。眺める軸は、ビジネスモデル、成長ステージ、技術ドメイン、地理・組織文化の4つ。一覧は3-5に置いてあります。

　位置取りは、技術ドメインから始め、ビジネスモデルで絞り、成長ステージと地理で整える順番がおすすめです。そして4軸のどこに位置していても、育つ環境があるかどうかは別問題であることに変わりありません。

　「4つの業界の形」と単純化してしまうと、この立体構造が見えなくなります。業界の形ラベルではなく、4軸の座標で会社を眺める。この視座が、次のフェーズ1-3、そしてフェーズ3で活きてきます。

　次のフェーズ1-3では、この4軸の視座を持ったうえで、有名な会社と良い会社の違いをお話しします。有名度でも、業界の形ラベルでもない、プロフェッションとして育つ場所としての良さをどう見分けるか、というテーマです。

エンジニアの卵のみなさんへ、エール

　「4つの業界の形で単純に分けるのが便利」と、私も昔は思っていました。でも、その簡単な分類が、みなさんの目を曇らせてしまうこともある。4軸で立体的に眺めるという少し手間のかかる方法を、あえてお伝えしました。

　今週、気になる会社を1社選んで、4軸のどこに位置しているかを紙に書き出してみてください。軸A・B・C・Dのそれぞれで、その会社がどこにいるか。1社を4軸で立体的に眺められると、次の会社を見るときも、同じ立体地図が使えるようになります。

　一緒に歩きましょう。ボン・ボヤージュ。素敵な旅を。

次の記事は、フェーズ1-3「「有名な会社」と「良い会社」は違う。そして「安定」を求めて選ぶ会社ほど、あなたの未来を不安定にする」です。

この連載を読むにあたって

　事実の確認について。 法令・統計・制度の記述は、一次情報にあたって確認し、出典のリンクを各記事の末尾に置いています。それでも、誤りが混じっている可能性は、ゼロではありません。数字と法令は、リンク先の原典で確かめてから使ってください。確かめる手間ごと、この連載がお渡ししたいものです。

　調査の時点について。 記事中の法令・統計・制度は、2026年9月15日時点で確認したものです。法令は改正され、統計は毎年更新されます。読んでいる時点との差は、ご自身で埋めてください。

　生成AIの利用について。 この連載は、調査と推敲に生成AIを使っています。

　最後は、ご自身で判断してください。 就職活動は、みなさんの人生の大きな選択です。この連載がお渡しするのは、判断の物差しであって、判断そのものではありません。物差しを当てるのは、みなさん自身です。

　そして、一人で抱えないでください。 相談先があります。大学のキャリアセンター。新卒応援ハローワークは全国56か所にあり、すべて無料で、専任の就職支援ナビゲーターが担当者制でついてくれます。労働条件のことは、総合労働相談コーナー（都道府県労働局や労働基準監督署などに全国378か所）でも相談できます。

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