IT土方とは?意味と由来や抜け出す方法をわかりやすく解説
2026年08月20日更新
客先常駐でテストや修正の作業を繰り返すなかで、自分の仕事は「IT土方」と呼ばれるものではないかと感じたことはないでしょうか。
IT土方という言葉は、多重下請け構造の末端で単純作業を担うエンジニアを指す俗称として使われてきました。ただし、そう呼ばれる状況に置かれているのは、スキルや努力が足りないからではありません。
公正取引委員会の調査でも、商流の深い位置にいる事業者ほど不必要な中抜きの存在を感じたと回答しており、最終下請けでは33.5%に達しています。どの工程を任され、どの商流で働くかは、個人の頑張りとは別のところで決まっているのが実情です。
この記事では、以下の内容を解説します。
- IT土方という言葉の意味と由来
- 多重下請け構造がIT土方を生む仕組み
- 自分がIT土方に当てはまるかを確認するチェックリスト
- このまま働き続けた場合に何が起きるか
- 商流の浅い企業へ移るための行動と実例
下流工程での作業に限界を感じているエンジニアの方に、状況を変えるための具体的な指針をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

著者
串田 聡太
(Kushida Sota)
明治大学卒業後、富士通株式会社にて、自社製品に加えSAPやSalesforce導入、DX提案などを経験。その後、パーソルキャリア株式会社にて、ITエンジニアの転職支援を担当。業界トップクラスの実績を有する。
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監修者
伊東 光雄
(Ito Mitsuo)
専門学校卒業後、約12 年間IT サービス事業会社にてシステム開発、インフラ運用管理、自社製品の新規開拓営業に従事。その後、2014 年に株式会社ワークポートに就業しキャリアアドバイザーとして転職相談にお越し頂く求職者に対し、キャリアに関する相談業務~求人企業のご紹介~内定・入社までのサポート及び、入社後のアフターフォロー業務全般に従事。
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目次
CONTENTS
IT土方とは客先常駐で下流工程を担う下請けエンジニアを指す言葉
IT土方は、辞書に載っている正式な職業名ではありません。多重下請け構造の末端に置かれ、テストや修正といった下流工程の作業を担うエンジニアを揶揄する俗称として使われてきました。
ここでは、この言葉の成り立ちを整理します。
建設業界の「土方」が語源になっている
土方とは、建設や土木の現場で作業に従事する人を指す言葉です。IT土方という呼び方は、この土方をIT業界に当てはめて生まれました。
両者が重ねられた理由は、産業構造の似かたにあります。建設業界では、発注元から直接仕事を請けた元請けのゼネコンが、一次請け・二次請けへと工事を分割して流していく仕組みです。
日本のシステム開発も同じで、大手のシステムインテグレーターを頂点に、下へ下へと開発が再委託されます。現場で手を動かす人ほど発注元から遠い位置に置かれる点が、両業界に共通しています。
また、労働環境の表し方も引き継がれました。建設現場の過酷さを示す3Kは、きつい・汚い・危険の3語を指します。IT業界ではこれをもじった新3Kという言い方が生まれ、きつい・帰れない・給料が安いの3点で語られてきました。
2007年には大手システムインテグレーターの経営者が決算発表の場でこの言葉に触れ、業界の課題として報じられています。
2ch・5ch発のネットスラングとして広まった
IT土方が広く使われるきっかけになったのは、インターネット上の匿名掲示板でした。2004年には2ちゃんねるに携帯電話開発の現場を題材にしたスレッドが立てられ、開発現場の過酷さを伝える書き込みとして拡散しています。
ただし、この言葉が掲示板だけで生まれたとまでは断定できません。2005年にはIT系の専門メディアが実施した川柳の企画で、デジタル土方という語を含む作品が入賞しました。掲示板の外にある業界メディアでも、すでに通じる言葉だったわけです。
背景には、当時のIT業界が置かれた状況がありました。1990年代後半からシステム開発の需要が急増する一方、不況下で開発コストを抑えたい企業が増え、末端の技術者に負担が集中します。デスマーチという言葉が使われはじめたのも同じころでした。自虐を込めて自分たちをそう呼ぶ書き込みが積み重なり、業界の外へも広がっていきます。
Wikipediaでは「デジタル土方」として記載されている
日本語版のWikipediaでIT土方を調べると、デジタル土方という項目に転送されます。百科事典の見出し語としてはデジタル土方が正式な扱いで、IT土方はその別名という位置づけです。
項目内では、システムエンジニア、カスタマーエンジニア、プログラマーといった情報技術産業で働く労働者の俗称と定義されています。ほかにコンピューター土木作業員、システム屋という呼び方も併記されました。
記述の中心にあるのは、やはり産業構造です。元請けが下請けに仕事を丸投げする建設・土木業界に似た多層構造であること、そして多重派遣や偽装請負が起きやすいことが問題として挙げられています。
言葉の由来をたどって行き着くのは、個人の能力ではなく契約の重なり方です。
なぜ“IT業界の闇”を象徴する言葉として使われてしまうのか?
待遇が厳しい仕事は、どの業界にも存在します。それでもIT土方という言葉が業界の暗部を指す代名詞として定着したのは、問題が外から見えにくいところで起きているからです。
公正取引委員会が2022年に公表した実態調査では、その見えにくさが数字で示されました。ソフトウェアの制作取引では細分化と再委託が繰り返され、極端に長い商流が形成される場合があり、最大で6次下請けの事例が報告されています。
同じ調査で、下請法違反にあたると考えられる経験を尋ねたところ、買いたたきを挙げた事業者は15.7%、不当な給付内容の変更は14.2%でした。
さらに深刻なのが、不必要な中抜き事業者の存在です。感じたことがあると答えた割合は次のように分かれました。
- 元請けは18.5%
- 中間下請けは29.2%
- 最終下請けは33.5%
商流の下にいる人ほど中抜きを実感している一方、上にいる人にはその実感が薄いという構図です。発注元は自分が支払った金額が末端でいくらになっているかを把握しておらず、現場のエンジニアは自分の単価がいくらで取引されているかを知らされません。当事者同士が互いの数字を見られない状態で、契約だけが積み重なっていきます。
そして、この言葉を最も多く使ってきたのは業界の外にいる人ではなく、現場のエンジニア自身でした。自虐として口にされ、内部から漏れ聞こえてきたことが、闇という語感を強めたと言えます。
参考:公正取引委員会「ソフトウェア業の下請取引等に関する実態調査報告書(概要)」 参考:IT Leaders「公取委が情報サービス業の多重下請け問題を調査、問題を解くカギはエンドユーザーにあり!」
IT土方が生まれる原因は多重下請け構造にある
下流工程に固定される状況は、配属先の運や個人の力量だけで決まるわけではありません。仕事が発注元から現場へ届くまでの流れそのものに、原因があります。
ここでは、多重下請け構造がエンジニアの働き方に影響する仕組みを、次の4つの段階に分けて解説します。
- 元請けから下請けへ仕事が再委託されていく
- 商流が深くなるほど単価が削られていく
- 人月計算によって頭数として扱われる
- 下流工程に固定され裁量が生まれない
それでは、順に見ていきましょう。
元請けから二次請け・三次請けへ仕事が流れていく
システム開発の仕事は、発注元の企業から直接エンジニアに届くわけではありません。まず大手のシステムインテグレーターが元請けとして受注し、そこから一次請け、二次請けへと工程を分割して再委託していきます。
この流れが生まれる理由は、大規模な開発に必要な人数を1社では抱えきれないからです。案件の規模は時期によって大きく変動するため、自社で全員を雇うと仕事のない期間に人件費だけが残ります。そこで外部の企業へ委託する方式が定着しました。
問題は、再委託がどこかで止まるとは限らない点です。公正取引委員会の実態調査では、細分化と再委託が繰り返されて極端に長い商流ができる場合があると指摘され、最大で6次下請けの事例が報告されました。間に何社が入っているかは、現場に立つエンジニアからは見えません。
参考:公正取引委員会「ソフトウェア業の下請取引等に関する実態調査報告書(概要)」
商流が深くなるほど人月単価が削られていく
再委託が重なると、間に入る企業がそれぞれ利益を確保します。発注元が支払った金額のうち、現場のエンジニアに届くまでに差し引かれる部分が増えていくわけです。
中間マージンそのものが不当なわけではありません。案件を探す営業活動や、案件が切れた待機期間の給与保証は所属企業が負っており、その対価という側面があります。問題視されているのは、価値を加えないまま取り分だけを取る事業者が挟まる場合です。
公正取引委員会の調査では、不必要な中抜き事業者の存在を感じたことがあるという回答が、最終下請けで33.5%に達しました。元請けの18.5%と比べると、下にいるほど実感が強まる傾向がはっきり表れています。
同じ調査では、買いたたきにあたる経験があると答えた事業者が15.7%、下請代金の減額が13.5%でした。上流で削られた金額は、そのまま下流へ押し出されていきます。
スキルが同じでも、どの商流に所属しているかで報酬が変わるのはこのためです。
参考:公正取引委員会「ソフトウェア業の下請取引等に関する実態調査報告書(概要)」
人月計算で「頭数」として扱われてしまう
日本のシステム開発では、費用の見積もりに人月という単位が長く使われてきました。1人が1ヶ月働く量を1人月と数え、必要な人数と期間を掛け合わせて金額を出す方式です。
この計算式には、成果の質を測る要素が入っていません。効率よく仕上げて工数を減らすほど請求額が下がるため、受注する側には短時間で終わらせる動機が働きにくくなります。
エンジニア個人にとっての影響は、評価の軸がずれる点に表れます。人月で契約が結ばれている以上、現場で見られるのは何を実現したかではなく、何人が何ヶ月そこにいたかです。同じ工数枠に入っている限り、成果の差は金額に反映されません。
さらに、この方式は交代可能な人材を前提としています。誰が入っても1人月は1人月と数えられるため、個人の経験や工夫が単価に結び付きにくくなります。
頭数として扱われていると感じる場面は、この見積もり方から生まれています。
下流工程に固定され裁量が生まれない
システム開発は、要件定義から始まって設計、実装、テスト、運用保守へと進みます。多重下請け構造では、この工程が商流の位置とほぼ重なります。
| 商流の位置 | 主に担当する工程 |
|---|---|
| 元請け・一次請け | 要件定義や基本設計を担い、発注元と直接やり取りする |
| 二次請け | 詳細設計や実装を中心に受け持つ |
| 三次請け以降 | 実装の一部やテスト、運用保守を担当する |
上流の工程は発注元との交渉を伴うため、契約上の窓口になっている企業が引き受けます。下請けに回ってくるのは、仕様が決まったあとの作業です。
この分担が続くと、裁量を持つ機会そのものが訪れません。何を作るかを決める場に呼ばれず、決まったものをどう作るかの範囲でも判断は上流に委ねられます。
裁量がないのは意欲の問題ではなく、裁量を渡す設計になっていないからです。
自分がIT土方に当てはまるか確かめる5つのチェックポイント
構造の問題だとわかっても、自分がその影響をどれだけ受けているかは別の話です。判断材料になるのは、待遇への不満ではなく、経験の積み上がり方と評価のされ方でした。
まずは以下の5つに当てはまるかを確認してみましょう。
- 直近1年で新しい技術に触れていない
- 自分の単価と商流の位置を知らない
- 設計や要件定義の会議に呼ばれたことがない
- 成果ではなく稼働時間で評価されている
- 現場が変わるたびに仕事内容がリセットされている
それでは、順に見ていきましょう。
直近1年で新しい技術に触れていない
まず振り返ってほしいのが、この1年で扱った技術の中身です。使う言語もツールも1年前と変わっていないなら、注意が必要でしょう。
下流工程の作業は、仕様と手順が決まったあとに始まります。決められたとおりに実装し、決められた観点でテストする流れのため、新しい技術を試す場面が入り込みません。技術に触れていないのは学ぶ気がないからではなく、触れる作業が回ってこないからです。
会社からの支援も期待しにくい状況があります。IPAの「DX動向2025」によると、人材の育成施策について「とくに支援はしていない」と回答した日本企業は36.6%にのぼりました。米国の1.0%、ドイツの1.9%と比べると開きは大きく、学ぶ機会を会社任せにできない実態が浮かびます。
現場でも会社でも新しい技術に触れる機会がないなら、経験は現状のまま止まります。
参考:IPA「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」
自分の人月単価と商流の位置を知らない
次に確認したいのが、自分が何次請けの立場で働いているかです。常駐先の企業名は知っていても、その企業と自社のあいだに何社入っているかを答えられる人は多くありません。
単価についても同じです。発注元が支払っている金額と、自分の給与のあいだにどれだけの差があるかを把握しないまま働いている状態は、自分の評価額を知らないまま契約を続けているのと変わりません。
まずは所属企業に商流の位置を確認してみましょう。答えを避けられる場合や、企業側も把握していない場合は、その反応自体が判断材料になるでしょう。
設計や要件定義の会議に呼ばれたことがない
3つ目は、上流の議論に参加した経験があるかどうかです。何を作るかを決める場に一度も同席していないなら、担当範囲が実装以降に限定されています。
要件定義や基本設計の打ち合わせは、発注元と直接やり取りする企業が担います。商流の深い位置にいるエンジニアには、決定事項が仕様書として降りてくるだけです。会議の存在自体を知らされない場合もあるでしょう。
見落としやすいのが、この経験の有無が転職市場での評価に直結する点です。職務経歴書に書けるのは担当した工程であり、実装とテストだけが並ぶ経歴と、要件定義から関わった経歴では、応募できる求人の幅が変わります。
呼ばれていないという事実は、経歴に空白として残ります。気づかないうちに選択肢が狭まっていく部分です。
成果ではなく稼働時間で評価されている
4つ目に確認したいのは、何をもって評価されているかです。月末に提出する書類が作業内容の報告ではなく稼働時間の集計だけなら、契約上の評価軸は時間に置かれています。
これには人月という見積もり方が背景にあります。1人が1ヶ月働く量を単位として金額を決めるため、契約が守られたかどうかは規定の時間を満たしたかで判断されます。品質を高めても、効率化して工数を減らしても、請求額は増えません。
この仕組みのもとでは、次のような状況が生まれます。
- 早く終わらせても次の作業が割り当てられるだけになる
- 改善提案が契約範囲外として扱われる
- 昇給の根拠を示す材料が手元に残らない
時間で測られている限り、努力を金額に変換する経路がありません。評価されていないと感じる原因は、意欲でも実力でもなく契約の形にあります。
現場が変わるたびに仕事内容がリセットされている
最後は、これまで参画した現場のつながりです。担当してきた業務に一貫性がなく、現場ごとに扱う領域も技術も入れ替わっているなら、経験が積み上がっていない可能性があります。
客先常駐では、契約の切れ目で次の現場へ移ります。前の現場で得た業務知識や人間関係は引き継がれず、新しい環境で一から立場を作り直す流れです。移動そのものは避けられませんが、移動のたびに前提知識が使えない状態が続くと、年数だけが増えていきます。
厚生労働省の「jobtag(令和7年賃金構造基本統計調査)」に掲載された年収データでは、この積み上がりにくさが表れています。
受託開発やプログラマーなどを含む職種の平均年収は、経験1〜4年で423.08万円、15年以上で578.06万円でした。一方、基盤システムのシステムエンジニアやプロジェクトマネージャーを含む職種では、同じ15年以上で860.58万円に達します。
同じ15年でも、到達する水準に282万円の差がつきます。現場が変わるたびに振り出しに戻る働き方では、この差を埋める材料が残りません。
評価や経験の積み上がり方については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。
参考:厚生労働省「システムエンジニア(受託開発) - 職業詳細 | 職業情報提供サイト(job tag)」 参考:厚生労働省「システムエンジニア(基盤システム) - 職業詳細 | 職業情報提供サイト(job tag)」

エンジニアの市場価値はどう決まる?高める方法と将来性を徹底解説
IT土方のまま働き続けた先に起きる4つのこと
チェックポイントに当てはまった状態を放置すると、時間の経過とともに選択肢が狭まっていきます。年齢を重ねてから動こうとしても、そのときには打てる手が減っている場合が多いです。
ここでは、このまま働き続けた場合に起きる変化を4つ取り上げます。
- 年齢が上がるほど案件を選べなくなる
- 職務経歴書に書ける実績が残らない
- 生成AIに代替されやすい作業に留まる
- 現場が変わるたびに評価をやり直すことになる
それでは、順に見ていきましょう。
30代後半でも単価が上がらず案件を選べなくなる
客先常駐で働き続けた場合、最初に表れるのが単価の頭打ちです。年齢とともに給与が上がる仕組みが働きにくく、30代後半に差しかかると停滞が明確になります。
理由は、単価の決まり方にあります。人月で見積もる方式では、担当できる工程が同じであれば経験年数が加算されにくいです。同じテスト工程を任せるなら、単価の低い若手を選ぶ判断が働く場面もあります。
厚生労働省の「jobtag」のデータでは、この停滞が年収に表れていました。受託開発のシステムエンジニアやプログラマーなどを含む職種の平均年収は、経験10〜14年で561.26万円、15年以上で578.06万円です。10年目以降では、伸びは17万円ほどにとどまります。
業界内では、35歳前後で単価の伸びが止まりやすいという見方も語られてきました。公的な統計で裏付けられた話ではないものの、40代に入ると年齢を要件に挙げる案件が増えるという声は現場から出ています。
単価が上がらないまま年齢だけが上がると、応募できる案件そのものが減っていきます。
職務経歴書に書ける実績が積み上がらない
次に効いてくるのが、転職しようとした段階で気づく経歴の薄さです。長く働いていても、書類に落とし込める内容が数行で終わってしまう場合があります。
採用担当者が確認するのは、在籍年数ではなく担当した工程と役割です。実装とテストのみが並ぶ経歴では、何を任せられるかの判断がつきません。参画した現場の数が多くても、それぞれが短期間で役割も同じなら、評価の材料は増えないでしょう。
とくに不利になるのが、次のような書き方しかできない状態です。
- 参画したプロジェクト名と期間だけが並ぶ
- 担当工程が単体テストと結合テストで統一されている
- 使用技術欄に同じ言語とツールが繰り返される
- 自分の判断で決めた事柄を説明できない
書けないのは実績がなかったからではなく、実績として記録される形で仕事を任されなかったからです。とはいえ、選考の場でその事情は考慮されません。経歴の空白は、そのまま応募できる求人の少なさに変わります。
生成AIに置き換わりやすい作業に張り付いてしまう
3つ目は、担当している作業そのものの価値が下がっていく変化です。生成AIの普及によって、影響はすでに金額に表れはじめました。
日本経済新聞が2026年7月に報じた調査では、2022年以降、AIに代替されにくい仕事の単価が2割上昇した一方、自動化が進む下流工程の単価は5割下落しています。同じ期間に、上流と下流で正反対の動きが起きました。
たとえば、コーディングやテストの一部は、AIが担える範囲に入りました。実装したコードを人がレビューする時間のほうが、自分で書く時間より長くなったという調査結果も出ています。要件定義や設計は残る一方、決められた仕様どおりに作る作業の希少性は下がります。
将来の需給予測も同じ方向を示しています。経済産業省の試算によると、人材の転換が進まなかった場合、2030年には従来型IT人材が10万人余る一方で、先端IT人材は55万人不足する見通しです。
IT人材が足りないと言われる状況のなかで、下流に留まる人材だけが余る側に回ります。
参考:参考:日本経済新聞「エンジニア賃金、二極化 コード生成など5割安、AI代替で雇用縮小」 参考:参考:経済産業省「IT人材需給に関する調査(概要)」
常駐先が変わるたびに評価と人間関係をリセットされる
最後は、現場を移るたびに立場を作り直す負担です。契約が切れれば次の現場へ移り、そこでの信頼をまた一から積み上げていきます。
常駐先で高く評価されても、その評価は所属企業の給与には直接反映されにくいです。評価する人と給与を決める人が別の会社にいるため、現場での貢献が昇給の根拠として届きません。異動すれば、評価してくれた相手との関係も終わります。
負担は業務面にも及びます。業務知識や社内の進め方を覚え直し、誰に何を聞けばよいかを把握するまでに時間がかかるでしょう。その期間は成果を出しにくく、力を発揮しはじめたころに契約が切り替わる場合もあります。
積み重ねが断ち切られる働き方を続けると、年数に見合った立場を得られないまま時間が過ぎます。同じ期間を過ごしても、到達する場所が変わってしまうのはここに理由があります。
IT土方から抜け出すための具体的な4つの方法
ここまで構造の問題を見てきましたが、構造が変わるのを待つ必要はありません。今いる場所でできることと、環境そのものを変える選択肢の両方があります。
取り組みやすい順に、次の4つを解説します。
- 今の現場で上流工程の経験を取りに行く
- 市場価値の高い技術領域を学ぶ
- 資格で経験の不足を客観的に補う
- 商流の浅い企業へ転職する
それでは、順に見ていきましょう。
今の現場で設計・要件定義の経験を取りに行く
まず取り組めるのが、現在の常駐先で上流工程に近づく動き方です。転職の準備としても、この経験の有無が結果を左右します。
現実的な進め方は、担当範囲の一歩外側に手を伸ばすことです。仕様書を渡されたときに、なぜその仕様になったのかを設計担当者に確認するだけでも、決定の背景が見えてくるでしょう。
設計レビューへの同席を願い出る、テスト設計を自分で組み立てるといった行動も、実装以降に閉じていた範囲を広げる糸口になります。
得られた経験は、その都度メモに残しておきましょう。担当した工程と、自分が判断した内容を記録しておくと、そのまま職務経歴書の材料になります。参画した現場を離れてからでは思い出せません。
ただし、この方法には限界もあります。契約が実装工程に限定されている場合、範囲外の業務を任せてもらえない場面は出てくるでしょう。半年ほど働きかけても状況が動かないなら、環境側の問題として切り分けて考えましょう。
クラウドやAI活用など市場価値の高い領域を学ぶ
次に効果が大きいのが、需要の伸びている領域へ技術の軸を移す取り組みです。学ぶ対象を選ぶ基準は、求人でどれだけ評価されているかに置きましょう。
エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データで職種ごとの平均年収を見ると、領域による差がはっきり表れています。
| 職種 | 平均年収 |
|---|---|
| テスター | 440万円 |
| 運用保守 | 646万円 |
| クラウドエンジニア | 743万円 |
| セキュリティエンジニア | 812万円 |
| データエンジニア | 813万円 |
| AIエンジニア | 834万円 |
| SRE | 875万円 |
経済産業省の試算では、2030年に先端IT人材が55万人不足する一方、従来型IT人材は供給が需要を上回る見通しが示されました。不足している側へ移ることが、そのまま評価の上がる方向と重なります。
学習の進め方としては、業務で使っている技術と地続きの領域から始めると定着しやすいです。サーバーの運用保守を担当しているならクラウド基盤の構築へ、テスト工程が中心なら自動化ツールの扱いへと広げていく形が現実的でしょう。
参考:経済産業省「IT人材需給に関する調査(概要)」
資格で経験の不足を客観的に補う
3つ目は、資格の取得です。上流工程の実務経験が積めない状況でも、知識を持っていることを書類で示せます。
資格が有効なのは、経歴で伝わらない部分を埋められるからです。実装とテストの経験しか書けない場合でも、設計や管理の知識を学んだ事実は残せます。選考では、意欲を裏付ける材料としても扱われます。
目指す方向に応じて、次のような資格が候補になります。
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- システムアーキテクト試験
- プロジェクトマネージャ試験
- AWS認定ソリューションアーキテクト
情報処理技術者試験は、2026年度から応用情報技術者試験と高度試験もCBT方式へ移行しました。全区分がコンピュータで受験する形になり、受験の機会が増えています。
ただし、資格だけで評価が決まるわけではありません。実務と結び付けて話せる状態にしておくと、面接での説得力が変わります。
商流の浅い企業(自社開発・プライム)へ転職する
最後が、環境そのものを変える選択です。担当できる工程は商流の位置で決まるため、位置を変えると任される仕事も変わります。
移り先としては、次の3つが有力な候補になります。
| 転職先 | 特徴 |
|---|---|
| 自社開発企業 | 自社のサービスを開発するため、企画から運用まで一貫して関われる |
| プライム案件中心のSIer | 発注元と直接契約し、要件定義や基本設計を担当する |
| 事業会社の社内システム部門 | 発注する側に立ち、業務課題の整理から関与する |
また、年収の面でも差が出ます。エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」の求人データでは、要件定義や設計を含むシステムエンジニアの平均年収が698万円、プロジェクトリーダーが763万円、プロジェクトマネージャーが890万円でした。
運用保守の646万円と比べると、工程の違いがそのまま金額に表れています。
気になる企業がある場合は、転職エージェントに相談してみるのがおすすめです。転職エージェントは各企業とのつながりがあるため、発注元と直接契約している案件の比率など、求人票には載らないデータも保有しています。
IT土方から抜け出した人のキャリアパス
抜け出す方法がわかっても、その先にどんな仕事が待っているかは見えにくいものです。実際には、これまでの経験を土台にして進める道がいくつもあります。
エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」で転職したエンジニアの方によく選ばれているのは、以下の4つのルートです。
- テスト中心の経験からインフラ・クラウド領域へ移る
- 詳細設計の経験を足がかりに上流工程へ進む
- 現場で得た業務知識を武器にコンサルティング側へ移る
- 客先常駐から自社開発企業のエンジニアになる
それぞれのルートを確認していきます。
テスト中心のSEからインフラ・クラウドエンジニアへ移る
テストや運用保守を長く担当してきた場合、インフラ領域は移りやすい方向です。システムの動作を確認してきた経験が、そのまま基盤を扱う仕事につながります。
現場で障害対応をしていた人であれば、ログを読んで原因を切り分ける力がすでに身についています。サーバーやネットワークの構成を把握する場面も多く、インフラの知識に触れる機会は下流工程のなかでも比較的多いです。
そこからクラウドへ広げると、評価は大きく変わります。テックゴーの求人データでは、運用保守の平均年収が646万円である一方、クラウドエンジニアは743万円、SREは875万円でした。同じ基盤を扱う仕事でも、構築や改善まで担うかどうかで水準が動きます。
進め方としては、クラウドの認定資格を取得しながら、現在の現場でクラウド環境に触れる業務を探す形が現実的でしょう。
インフラエンジニアの求人情報
ソリューション・コンサルタント/インフラ/東京/FPTテクノジャパン
想定年収
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業務内容
1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc
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未経験インフラエンジニア職(研修あり・2027年3月入社以降募集)
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プロジェクト先(東京23区内予定)
業務内容
~スタンダード上場/構築経験を活かして設計・上流工程・クラウドへステップアップ~ ●サーバ・オンプレ・クラウド領域を中心に設計構築案件へ参画 ●AWSを中心としたクラウド案件あり/オンプレ経験からの領域拡大も可能 ●資格手当は毎月支給/外部研修・オンライン学習で成長を支援 ●業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、サーバ、ネットワーク、ミドルウェア、クラウドなどに関するインフラ設計構築業務をお任せします。これまでのご経験に近い領域から参画し、構築、テスト、運用設計などを担当いただきます。 その後、基本設計、要件定義、顧客調整、提案活動、見積作成などへ業務範囲を広げていただく想定です。 案件はサーバ、オンプレミス、クラウド領域が中心で、クラウドではAWS案件が多い傾向です。 配属は本人の希望、経験、保有資格、案件状況を踏まえて決定します。 オンプレ環境での構築経験を土台に、設計工程やクラウド領域へステップアップしたい方に合うポジションです。 ●案件例 ・銀行向け新規システム導入 フェーズ:要件定義、設計~構築・テスト 環境:AWS ・リース会社向けサービス展開 フェーズ:設計~構築・テスト 環境:AWS、EKS、Lambda、Ansible、スクリプト系 ・官公庁向けシステム更改対応 フェーズ:提案、要件定義、設計~構築・テスト 環境:Windows、Linux ●募集部門 <東京>インフラソリューション部(現在、東京のインフラ部門は約100名で構成されております)
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エンジニア|オープンポジション
想定年収
-
勤務地
東京都(港区)
業務内容
事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)
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SS26-07-02_ネットワークエンジニア【設計・構築・運用】
想定年収
500~900万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
●配属部署 クラウドソリューション部 ●担当業務 以下、業務を担当頂きます ・ネットワーク製品全般(FW、UTM、LB、IDS、NW、SDN、SD-WANなど)に対する構築業務 ∟ POC導入支援~詳細設計~導入、テストまで対応 ・ネットワーク運用 ∟ 障害対応、QA対応、定型的な依頼業務。 ユーザーと調整を含めた非定型作業(設定変更対応等)を対応 ●案件事例 CTC データセンターのネットワーク案件、エンタープライズ顧客案件 など ●主要プロダクト、取扱製品等 Cisco、Juniper、PaloAlto、F5 等 ●入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しチームの一員として構築やネットワーク運用を行いながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。 ●携帯待機有無 有り(月5~8回程度) 複数のメンバーによるローテーションでの実施 都合に応じてメンバー間での調整も可能
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詳細設計の経験を足がかりに上流SE・PMへ進む
実装だけでなく詳細設計を任された経験があるなら、上流工程への道が開けています。設計は要件と実装をつなぐ位置にあり、要件定義に近い考え方を求められる工程だからです。
このルートの利点は、段階を踏んで進める点です。詳細設計から基本設計へ、そして要件定義へと担当範囲を広げ、その先にプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーが見えてきます。一足飛びに管理職を目指す必要はありません。
求人データで見ると、年収は段階ごとに上がっていきます。
| 職種 | 平均年収 |
|---|---|
| SE(要件定義・設計・開発含む) | 698万円 |
| プロジェクトリーダー | 763万円 |
| プロジェクトマネージャー | 890万円 |
このように、上流へ進むほど、経験が金額に反映されやすくなります。
プロジェクトマネージャー(PM)の求人情報
ソリューション・コンサルタント/インフラ/東京/FPTテクノジャパン
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc
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【AMBL株式会社】DX事業本部 / Forward Deployed Engineer (FDE)
想定年収
600~1,200万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
AMBLのDX事業本部では、日本を代表するナショナルクライアントを中心に、数千万円〜10億円超規模のWeb・アプリ・基幹システム刷新など、各種DX/AX(AI Transformation)推進プロジェクトを最上流から手掛けています。 本ポジションは、単なるWeb/バックエンド開発や進捗管理のPMOではなく、クライアント最前線に入り込み、生成AIやAIツールを活用して業務効率化・BPR(業務プロセス再設計)を主導・実行するコアポジションです。 弊社ではデータサイエンティストやAIエンジニアも約200名在籍している部署もございますが、本ポジションは自社内の開発部隊に依存するのではなく、 「顧客の課題解決の手段」としてAIツールを駆使し、業務改革から最上流の構想策定、現場での導入・定着までをハンズオンでやり切る人材を募集します。 具体的な業務内容 大手クライアント(放送局、食品大手メーカー、大手損保、大手通信など業種不問)の現場最前線に入り込み、AIツールを活用した業務効率化・BPRの推進をお任せします。 ●課題特定・グランドデザイン・BPR構想策定 クライアント現場の業務フロー・ボトルの分析およびアセスメント AIツール(生成AI・自動化ツール等)の適用による業務効率化・BPR案の策定 投資対効果(ROI)の試算および全体ロードマップの策定 ●プロトタイピング・PoC 課題解決に最適なAIツールの選定・活用による業務プロセスの試作検証 現場などを巻き込んだ実証実験の実施と導入効果の可視化 ●最上流支援・仕様定義・RFP策定 曖昧なビジネス要件や、業務改革に伴うシステム・運用要件の取りまとめ 事業会社(顧客)側に入り込んだRFP策定支援 全体ロードマップの策定、プロジェクトスコープの定義 ベンダー選定 ●プロジェクト推進 業務フロー刷新に伴う顧客側キーマンや現場社員との合意形成、チェンジマネジメント、意思決定支援 マルチベンダーなどステークホルダー調整、ベンダーコントロール 進行管理 品質管理 ●定着化・継続的な提案 リリース後の運用定着フォロー、効果検証、システム改善案の提示 次なるAX施策に向けた継続的なパートナーシップの構築、受注に向けた提案 案件事例 ●あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます <案件事例①:大手放送局 通信系基盤システムリニューアル> 概要:動画配信・報道・番組表アプリ等を支える通信系基盤システムについて、肥大化した課題を解消するための再編・刷新プロジェクト。最上流から参画し、キーメンバーと「次世代TV局のビジネス」を見据えた意思決定・推進を支援。 顧客:大手民放放送局 担当:グランドデザイン・アセスメント〜要件定義〜開発・テスト〜リリース 規模:約13億円 体制:全体PM、サブPM、PMO、品質管理、PL、エンジニア等(現場全体で最大50名程) ポイント:最大50名規模・マルチベンダー体制における全体スケジュール管理や品質管理を推進。「事業領域と放送領域の分離」という経営判断に近い最上流フェーズからPMOとして支援できる稀有な案件。 <案件事例②:大手食品原材料メーカー 原料管理システム再構築> 概要:28年間使用されている原材料管理を行う基幹システムのリプレイスプロジェクト。事業会社側のPMを支援するPMOとして、スコープ決定からRFP作成・発出、ベンダー選定、要件定義までを主導。 顧客:大手食品原材料製造会社 担当:スコープ決定、RFP作成・ベンダー選定、要件定義 規模:約2億円 体制:PMO(事業会社支援)、QC(品質管理) ※全体で最大15名程度 ポイント:業界トップ企業の基幹システム再構築において、事業会社(顧客)側のPMOとして参画。レガシーシステムの現代的アーキテクチャ化を推進し、多角的な視点と市場価値の高いPMOスキルを習得可能。 <案件事例③:大手損害保険会社向け 申込受付システムリプレイス> 概要:Salesforceで構築された既存申込システムのリプレイス。UI/UXの改善、基幹システム連携、現行運用フローの刷新など、保険申込手続き〜運用に至る業務全体のデジタルシフトを支援。 顧客:大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約6,000万円 / 運用保守 約3,000万円(年) 体制:PM/PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大15名程度) ポイント:顧客側・請負側の双方のPMOとして参画。上流での意思決定支援から、各機能仕様レビュー、オフショア管理まで一貫して経験可能。 <案件事例④:大手通信会社向け 保険加入申込受付Webアプリ構築> 概要:大手通信会社が提供するアプリ内へ、大手損保会社との共同出資による保険商材を組み込む新規Webアプリケーション開発プロジェクト。 顧客:大手通信会社 / 大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約7,000万円 / 運用保守 約500万円(年) 体制:PM、PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大10名程度) ポイント:複数クライアント(通信×損保)が複雑に絡み合う大型プロジェクトにおいて、ステークホルダー間の調整力とプロジェクト推進力を磨ける環境。
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【シニアエンジニア+PM】※実務経験5年~
想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都(渋谷区)
業務内容
Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進を行います。ま た、ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーとしてプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務 ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。
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【正】_本社_インフラPM・PMO_高田馬場
想定年収
410~501万円
勤務地
東京都(新宿区)
業務内容
事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 お客様社内向けには、案件を推進していくうえでお客様が判断しやすいように要件の整理や計画・進捗の説明を行う、関係する部署間の橋渡しを行うなど、円滑に進めていくための対応が求められます。 一方でベンダー向けには、プロジェクトが予定通り問題なく進捗するよう、計画・設計・作業などの適切なレビュー・修正対応が求められます。 尚、実作業(設計・構築・運用)はベンダーが担当しますので、自ら手がけることはありません。 上記のような業務について、ネットワークPMと連携しながら以下を担当いただきま す。 • プロジェクト推進補佐(PM補佐): 課題/進捗確認・管理、会議体運営、社内 外向けの資料作成支援 等 • 回線申請・調整: 回線の新設/変更/解除に伴う申請・調整(申請情報の取り まとめ、社内外関係者との調整 等) • ベンダーコントロール: 通信キャリアやSierによる対応事項の適切な管理・ 監督 配属先の組織構成 2名(30代・50代) その他 リモートワークは週1回程度(現場状況により変動あり)
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AIソリューションの企画・提案・導入をリードするプロジェクトマネージャー(課長)
想定年収
1,160~1,490万円
勤務地
神奈川県(川崎市)
業務内容
職務概要 生成AI・AI技術を活用したプロジェクトにおいて、顧客の経営・業務課題の整理から、ソリューションの企画・提案、システム開発の推進、プロジェクトマネジメントまで幅広く担当いただきます。 お客さまに近い立場で課題解決を構想し、AIによる業務変革を実現するための戦略立案から実装・定着までをリードいただく、上流から下流まで携わることができるポジションです。 職務詳細 お客さまの経営・業務課題を起点に、生成AIを活用したソリューションの企画・提案から、PoCの推進、要件定義、システム開発・導入までを一貫して担当いただきます。 単なるシステム導入に留まらず、お客さまと伴走しながら業務変革を実現するため、運用定着支援や継続的な改善提案にも携わり、AI活用による新たな価値創出をリードしていただきます。 プロジェクト推進にあたっては、社内外のビジネスパートナーやグローバルエンジニアと連携しながら、プロジェクトマネジャーとしてチームを牽引いただきます。小規模なPoCから数億円規模の大規模案件まで幅広いプロジェクトに参画し、構想策定から事業化・運用まで、AIビジネスの成長を最前線で推進いただきます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 製造業・社会インフラ分野のお客さまに対し、生成AIをはじめとする先端技術を活用した業務変革や新規サービス創出を推進しています。 顧客課題の整理からAI活用構想の策定、ソリューション提案、システム開発・導入、導入後のデリバリーおよび価値創出支援まで一貫して携わり、AIによる変革をリードしていただきます。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) 当組織は、日立グループのAI事業拡大をけん引する組織として、生成AIをはじめとした先進技術を活用し、お客さまの業務変革や新たな価値創出を支援しています。 特に、製造業・社会インフラ分野を中心としたお客さまに対し、AIを活用した業務改革、システム高度化、新規サービス創出を推進しています。また、国内外のグループ会社やグローバルエンジニアとの連携を通じて、最先端技術を活用したソリューション開発・提供を行っています。 組織のミッションは、 ・AIを活用したHMAX事業の拡大 ・顧客課題の解決に向けたAIソリューションの企画・実装 ・AI事業の拡大および競争力強化 を通じて、日立グループ全体の価値向上に貢献することです。 HMAXとは:https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html 働く環境 ①100名規模の組織へ配属。20代から50代まで幅広い年齢層で構成 若手層は技術指向の強く専門性高いメンバが比較的多い印象。 中堅層以上では、リーダシップを発揮、マネージャーとして各種PJを牽引している。 人柄良い方が多く、ワークライフバランスを尊重して働ける職場です。 ②在宅勤務OK。出社頻度は配属先PJにて決定(参考:週1回目安+必要に応じて出社)。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
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業務知識を強みにITコンサルタントへ転身する
意外に思われるかもしれませんが、客先常駐の経験がコンサルティング領域で評価される場合があります。金融や製造といった特定の業界の現場に長く入っていた人ほど、その傾向は強いです。
理由は、業務の中身を知っている人が限られているからです。システムを作る力があっても、金融機関の事務手続きや製造現場の在庫管理がどう回っているかまでは、外から見てもわかりません。
常駐先で仕様書を読み込み、担当者と会話を重ねてきた経験は、そのまま業界知識として蓄積されています。
また、ITコンサルタントは年収の水準も高い領域です。テックゴーの求人データでは、ITコンサルタントの平均年収が997万円、セキュリティコンサルタントが1,036万円でした。
ITコンサルタントは技術力ではなく、業務を理解している点が評価の対象になります。同じ業界の案件を複数経験しているなら、その経歴は職務経歴書の中心に据えましょう。
SESから自社開発企業のエンジニアへ移る
最後は、自社でサービスを開発する企業へ移るルートです。客先常駐との違いが最も大きく、働き方そのものが変わります。
変わる点は、次の3つに整理できます。
- 発注元ではなく自社の判断で開発を進められる
- 企画から運用まで一貫して関われる
- 現場が変わらないため経験が積み上がる
とくに3つ目の影響は大きいです。常駐先が変わるたびに立場を作り直す働き方から離れ、同じプロダクトに向き合い続けられます。担当領域が深まり、改善の結果を自分で確かめられる環境です。
選考では、実装の経験に加えて、なぜその技術を選んだかを説明できるかが見られます。指示どおりに作った話ではなく、自分で考えた部分を伝えられるかが分かれ目になります。
現在の現場でも、判断した内容を記録しておくと準備が進めやすいでしょう。
システムエンジニア(Web)の求人情報
【WEBエンジニア】※実務経験3年~
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都(渋谷区)
業務内容
Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーを目指したプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務 ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。
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サーバーサイドエンジニア/二次元コンテンツ開発部
想定年収
500~900万円
勤務地
東京都(港区)
業務内容
二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部では下記業務においてアーキテクチャの設計や技術選定、開発、運用業務をお任せいたします。 ●新規開発&グロース案件の実施 作品の販売や購入、閲覧に関する利便性の向上など、事業成長の施策を行う業務です。 ~具体的な業務例~ UI/UX改善やパフォーマンス改善 ECサイト、商品管理サイトの機能追加、SEO施策など ●保守・運用案件 事業運営における機能改善、障害対応、ルーチン業務の自動化など可用性や保守性を高めて、シンプルに開発を行える環境にする業務です。 ~具体的な業務例~ 既存システムの機能改善やリファクタリング 他部門からの調査対応など ●サービス安定稼働へ向けた取り組み No.1を目指してサービス成長をしていくため、事業の安定稼働とユーザーへの快適なサービス提供を目指します。 技術的負債にも取り組みつつ日々の負荷状況やキャンペーンなどで想定される負荷を耐えられるよう対策を実施しています。 ~具体的な業務例~ サーバ、DB、ネットワークなどにおける要件定義や設計、技術選定、実装、単体結合テスト、リリース 日々の負荷状況確認、今後の負荷想定と対策の実施 全社基盤利用部署との連携・調整など ●「事業概要」 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部が関わる二次元コンテンツサービスは、デジタル二次元コンテンツを販売するオンラインECサービスです。 CG・動画・コミック・ゲーム(VR含む)・ボイスなど様々なジャンルを取り扱っており、作品の検索や購入、閲覧ができるサービスになっています。 また、作品購入だけでなくクリエイターとして登録することにより、二次元コンテンツの販売が可能です。 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部として「同人事業成長に関わる全てに対しエンジニアリングで貢献する」をビジョンに掲げ、「当たり前品質」の提供や「魅力的品質」の向上に日々努めています。 ●【開発環境】 開発言語:PHP, Python, シェルスクリプト, HTML, CSS, JavaScript フレームワーク:Laravel, CodeIgniter, jQuery, React, Redux DB:MySQL CI:Jenkins, CircleCI, サーバ:Apache, nginx, CentOS, AWS EC2 & S3 プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence ソースコード管理ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise 【開発の進め方】 開発部門全体で30名程度での開発を行っています。 プロジェクトオーナーとの開発業務をメインとし、その他に同人事業に関わる営業や企画職、運営部門などと各種調整を行う機会があります。 また、二次元コンテンツ開発部以外にもプラットフォーム部門など様々なエンジニアとコミュニケーションを取りながら進める機会も多いです。 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)
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ITエンジニア(中京圏)_ESS事業部
想定年収
400~1,000万円
勤務地
愛知県
業務内容
ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や建設機械、医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・建設機械メーカー向けWebアプリの開発 ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 など ※主に使用されている開発言語としてはJava、C言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務
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AI開発エンジニア(関西圏)_ESS事業部
想定年収
400~1,000万円
勤務地
大阪府
業務内容
ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や建設機械、医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 【仕事内容】 大手メーカーにて、データ分析またはAIソフトウェアを構築・開発する業務です! 日々進化するAIの動向をキャッチアップし、チームメンバーとの協議を通じて、以下のテーマをはじめとするソフトウェア開発を推進いただきます。 【開発テーマの一例】 ・社内DXにおけるデータ利活用 ・大規模言語モデル(LLM)を用いたAIソフトウェアの開発 ・Physical AIソフトウェアの開発 ・AI活用による通信ソフトウェア開発環境の構築 ●担当工程 ・要件定義および仕様検討 ・設計、コーディング(Python) ・デバッグ、評価、改善 <業務内容変更範囲> 会社の定める業務
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ITエンジニア(北関東_N-IT)_ESS事業部
想定年収
400~1,000万円
勤務地
栃木県
業務内容
ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究、DX推進などのいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 ・大手自動車メーカー向け社内DX推進 ・テクニカルサポート、社内ヘルプデスク など ※主に使用されている開発言語としてはC言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務
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キャリアアップをするための転職ならテックゴー
下流工程から抜け出す転職では、求人票を見ただけでは判断がつきません。職種名が同じでも、商流の位置によって任される工程はまったく違います。
テックゴーは、エンジニアとITコンサルタント領域に特化した転職エージェントとして、上流工程を担う求人を多数保有しています。元エンジニア出身のアドバイザーが在籍しており、これまでの経験のどこが評価されるのかを整理したうえで、応募先を提案します。
- エンジニア・ITコンサル領域に特化し、上流案件の求人を多数保有している
- 平均年収アップ金額は138万円と、収入が上がった実績が豊富にある
- 年収交渉の成功率は100%で、交渉はすべて代行してもらえる
- アドバイザーは元エンジニア・ITコンサル出身者が多く、現場を知ったうえで助言をもらえる
- 面接対策は回数無制限で、選考の通過まで支援を受けられる
相談したからといって、転職を決めなければならないわけではありません。今の経験がどこまで評価されるのかを確かめるところから始めてみましょう。
まとめ
この記事では、IT土方という言葉の意味と由来、そして下流工程に固定される原因と抜け出す方法を解説しました。この言葉が指しているのは個人の能力ではなく、元請けから何層にも再委託が重なる産業構造です。公正取引委員会の調査でも、商流の深い位置にいるほど不必要な中抜きを実感する割合が高いことが示されています。
一方で、構造が変わるのを待っているあいだにも時間は進みます。厚生労働省のデータでは、下流工程が中心の職種は経験15年以上でも平均年収578.06万円にとどまり、上流工程を担う職種の860.58万円との差は開いたままです。生成AIの普及によって下流工程の単価は下落しており、待つほど選択肢は減っていくでしょう。
今の現場で設計や要件定義に近づく努力から始めて、状況が動かないなら商流の浅い企業へ移る。この順番で考えると、無理のない形でキャリアを動かせます。
上流工程への転向や年収アップを考えているなら、テックゴーへの相談がおすすめです。上流案件やITコンサル領域に強く、元エンジニア出身のアドバイザーが、これまでの経験をどう評価につなげるかを一緒に整理します。
よくある質問
IT土方は具体的にどんな仕事をするのですか?
決められた仕様どおりに作業を進める下流工程の業務が中心です。よく挙げられるのは次のような仕事です。 ・仕様書にもとづいて単体テストや結合テストをおこなう ・テスト結果をExcelにまとめて報告書を作成する ・既存のコードを指示された箇所だけ修正する ・システムの稼働状況を監視して異常時に連絡する ・仕様変更のたびに設計書の記載を書き換える いずれも開発に欠かせない工程ですが、共通しているのは何を作るかの判断が含まれていない点です。仕様が固まったあとの作業に限定されるため、同じ内容が長く続きやすくなります。 IT土方という呼び方が使われるのは、業務の難易度ではなく、判断を伴わない作業が固定される状況を指してのことです。
IT土方の年収はいくらですか?
IT土方は俗称のため、この呼び方で集計された公的な統計はありません。参考になるのは、下流工程が中心の職種の水準です。 厚生労働省の「jobtag」によると、受託開発のシステムエンジニアやプログラマーなどを含む職種の平均年収は578.5万円でした。経験年数別に見ると、1〜4年で423.08万円、15年以上でも578.06万円です。 一方、基盤システムのシステムエンジニアやプロジェクトマネージャーを含む職種は平均889万円で、経験15年以上では860.58万円に達します。 エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データでも、運用保守が646万円、テスターが440万円である一方、プロジェクトマネージャーは890万円でした。 同じ年数を働いても、担当する工程によって到達する水準が変わります。
SESはやめとけと言われるのはなぜですか?
理由の多くは、契約の仕組みに起因しています。よく指摘されるのは次の点です。 ・商流が深いと中間マージンが重なり報酬が下がる ・参画する現場を自分で選びにくい ・常駐先での評価が所属企業の給与に反映されにくい ・担当工程が下流に偏りやすい ただし、SESという働き方そのものに問題があるわけではありません。発注元と直接契約している企業や、還元率を公開している企業もあります。さまざまな業界の現場を経験できる点は、他の働き方では得にくい利点です。 避けるべきなのはSESという形態ではなく、商流が深く工程が固定される環境でした。所属先を選ぶ段階で、直接契約の案件がどれくらいあるかを確認しましょう。
プログラマーの仕事はAIに奪われますか?
すべてが置き換わるわけではないものの、影響はすでに単価に表れています。 日本経済新聞が2026年7月に報じた調査では、2022年以降、AIに代替されにくい仕事の単価が2割上昇した一方、自動化が進む下流工程の単価は5割下落しました。仕様が固まったあとの実装やテストは、AIが担いやすい範囲に入っています。 残るのは、何を作るかを決める工程です。要件が曖昧なまま開発を進めると手戻りが生じるため、要望を整理して仕様に落とし込む役割の重要性はむしろ増しています。生成AIが書いたコードを評価して修正する作業も、人が担う部分です。 奪われるかどうかではなく、どの工程に軸足を置くかで結果が変わります。
何歳までならIT土方から抜け出せますか?
年齢で線を引ける話ではありませんが、早いほど選択肢が多いのは確かです。 業界内では、35歳前後で単価の伸びが止まりやすいという見方が語られてきました。公的な統計で裏付けられたものではないものの、40代に入ると年齢を要件に挙げる案件が増えるという声は現場から出ています。 一方で、40代以降の転職が閉ざされているわけではありません。経済産業省の試算では、2030年時点で先端IT人材が55万人不足する見通しが示されており、人材への需要は続きます。40代であれば、特定業界の業務知識やマネジメントの経験が評価の対象になるでしょう。 年齢そのものより、何を任されてきたかが判断材料です。まずは現在の経験がどう評価されるかを確かめてみましょう。
