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Sansanの技術職｜データ化と業務サービスを支える仕事
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Sansanの技術職を調べるなら、製品名だけでなく、どんなデータや人の作業を改善するかで見るのがおすすめです。同じ業務サービスでも、処理の仕組みを作る仕事と、画面の基準を整える仕事では、考える課題が違います。
名刺や請求書がデータになる便利さは知っていても、その裏側にある納期への対応や、人が入力・確認する作業の設計までは見えにくいものです。研究開発でも、自動化だけを目指すとは限りません。
具体的な作業を知ると、自分の開発・研究経験のどこが仕事への関心につながるかを考えやすくなります。職種ごとの応募条件と配属の決まり方も分けて確かめましょう。
本記事では、Sansanのデータ化・プロダクト開発・研究開発の実例を比べ、28卒の職種別応募条件と、配属・入社後の学び方を解説します。
【Contents】
Sansanの技術職は、業務で使えるデータとサービスを支える
Sansanは、名刺や商談などのビジネスデータを扱うSansan、請求書などの業務を支えるBill One、契約書を扱うContract Oneなどを展開する会社です。企業で使う情報を整え、業務で活用できるサービスへつなぐ仕事があります。
技術職の開発対象は、利用者が触る画面だけではありません。公式のソフトウェアエンジニア募集要項には、製品の設計・開発・運用に加え、データ化や名寄せのバックエンド、データ・機械学習基盤、運用の自動化、開発体験の改善などが並びます。
たとえば、書類の内容をデータにする場面では、処理が動けば十分というわけではありません。扱う量や必要な納期、品質を考え、人のオペレーターが関わる作業も含めて仕組みを作ります。一方、製品を使う画面では、開発者とデザイナーなどが共通の基準を決める仕事もあります。
会社の事業と、自分が関わりたい改善を分けて考えると、仕事への関心を具体化できます。データを作る流れ、使う人の体験、作業を助ける研究のどこに面白さを感じるかを見てみましょう。
社員紹介は、担当した時点の実務を知る材料です。中途入社者の例や、入社後に経験を重ねた例もあるため、新卒全員が入社直後から同じ仕事を担当すると捉えないことが大切です。
仕事への関心と自分の経験を整理する支援を探す場合は、ITエンジニア志望者向けサービスの特徴も比較できます。
データ化・プロダクト開発・研究開発の3つの実例
データを作る流れ、画面の共通基準、契約書の入力・確認支援は、改善する対象が違います。公式に掲載された社員の仕事を、対象と考える課題で比べると、技術の使い方が具体的になります。
| 掲載された仕事の例 | 改善する対象 | 考える課題 |
|---|---|---|
| データ化の仕組み | 書類からデータを作る処理全体 | 量・納期・品質と人の作業 |
| プロダクト開発 | 画面や部品の共通基準 | ユーザー価値と開発上のコスト・リスク |
| 研究開発 | 契約書の入力・確認 | 解析技術による人の負担の軽減 |
データ化の仕組み｜量・納期・品質を両立させる
2024年7月掲載の記事で、中途入社の小田崇之氏は、画像やPDFから情報を取り出して整理し、届けるデータ化の仕組みを説明しています。請求書は月初に処理が集中するなど、扱う書類によって量や納期の条件も変わります。
設計する対象は、システムの処理だけでなく、人のオペレーターを含むワークフローです。一つの処理の問題が後続へ広がらないことや、処理量が増えた際の対応、人の操作ミスを防ぐ運用も考えます。
この例から分かるのは、データ化が単に文字を読み取る技術だけで完結しないことです。量・納期・品質の条件と、人が行う作業を一緒に考えたい人は、処理全体を設計する仕事を関心の一つにできます。
データを集めて整える一般的な職務は、データエンジニアとデータサイエンティストの役割も比べると理解が深まります。
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プロダクト開発｜使いやすさの基準を職種横断でそろえる
2021年に新卒入社した江川綾氏は、Bill Oneを担当した際、急成長の中で画面のデザインを統一しきれていない点に着目しました。公式インタビューでは、ユーザー体験を良くするため、デザインシステムの整備を進めたと語っています。
本人はエンジニア、デザイナー、プロダクトマネジャーを巻き込み、原則や部品の振る舞いを整理しました。意見が異なるときも、開発上のコストやリスクを伝え、最後はユーザーにとってどうあるべきかを軸に基準を決めています。
ここには、仕様を受け取って実装するだけでは見えない調整の仕事があります。使いやすさと、継続して開発するための判断をつなぐ仕事に注目すると、プロダクト開発の面白さを具体的に考えられます。
立場が違う相手と、共通の基準を作る仕事もあるにゃ。
研究開発｜人の入力・確認を解析技術で支える
2020年に新卒入社した保坂大樹氏は、Contract Oneのデータ化システムの立ち上げに関わりました。公式インタビューでは、長く複雑な契約書を扱う際、文字認識による自動データ化と人の手入力を組み合わせていたと説明しています。
本人が開発したのは、オペレーターの入力や確認作業を効率化する契約書解析エンジンです。自動データ化だけにこだわらず、人の負担を減らすことで、サービスが扱えるデータ量を増やす方向から取り組みました。
この例では、研究の成果が人の作業を助ける形で製品に結び付きます。手法の名前とともに、誰のどの作業を改善する研究かを見ると、研究開発への関心を業務の言葉で説明しやすくなります。
分析を仕組みとして動かす別の仕事は、三菱総研DCSのデータ分析エンジニアの説明でも比較できます。
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28卒の応募条件は、職種ごとに経験の種類を照合する
具体的な仕事への関心と、応募時に求める経験は分けて確認しましょう。2028年向け要項では、ソフトウェアエンジニアと機械学習エンジニアで、学校区分や必須経験の書き方が異なります。
ソフトウェアエンジニアはWebアプリ開発経験を確かめる
2028年向けソフトウェアエンジニアの要項は、2028年3月末までに大学院・大学・短期大学・高等専門学校・専門学校を修了または卒業する見込みの方を対象にしています。学部・学科は問いません。
必須なのは、いずれかのプログラミング言語でのWebアプリ開発経験と、ビジネスレベル以上の日本語能力です。両方が必要で、テストやクラウドなどの歓迎要件を、すべて満たす必須条件と読み替えないようにしましょう。
経験の名前だけでなく、自分が実装した処理と判断を整理するのがおすすめです。チームの作品なら自分の担当を分け、機能を選んだ理由や、つまずいて修正した点も振り返ると、仕事への関心につなげやすくなります。
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出典：Sansan公式：2028年向けソフトウェアエンジニア募集要項
機械学習エンジニアは専門分野の経験と日本語条件を見る
機械学習エンジニアの2028年向け要項は、2028年3月末までに大学院または大学を修了・卒業する見込みの方を対象としています。学部・学科は不問ですが、ソフトウェア職と学校区分は同じではありません。
経験は次のいずれかが必須です。専門分野の経験に加え、ビジネスレベル以上の日本語能力も必要です。Webアプリ・WebAPI・バッチ処理などの実装経験は歓迎要件に分けています。
- 機械学習の研究または製品開発の経験
- データサイエンスの研究または製品開発への適用経験
- 自然言語処理の研究または製品開発の経験
- 画像認識の研究または製品開発の経験
学部名や分野名だけでなく、自分が扱った課題と経験を照合することが大切です。何を調べ、どんなデータや方法で確かめたのかを整理すると、関心のある仕事との接点を具体化できます。
「いずれかの経験」と「追加で必要な日本語」を分けて読むにゃ。
出典：Sansan公式：2028年向け機械学習エンジニア募集要項
応募する職種と、配属後の学びを分けて確認する
応募条件に当てはまることと、希望する製品やチームで働くことは同じではありません。職種の選び方と、入社後に仕事を学ぶ仕組みを分けると、会社へ確かめたい点が整理できます。
応募は1職種で、製品・領域は職種に応じて決まる
公式FAQは、エントリー時に1つの職種を選び、エンジニア職・研究開発職の中でも複数職種への併願はできないと説明しています。興味のある仕事が複数ある場合も、それぞれの要項と自分の経験を照合する必要があります。
配属については、原則、応募した求人の職種に沿って担当する製品や領域を決めるという方針です。特定の製品やチームまで確約する説明ではないため、社員紹介で気になった担当を、そのまま自分の配属予定と考えないようにしましょう。
応募職種と、担当する製品の約束を分けて確認するのがおすすめです。締切もマイページ登録の時期や職種で異なるため、公開要項を読んだ後は、自分の応募先の案内で受付や期限を確かめてください。
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全体研修と、職種・配属先での学びを分けて見る
公式FAQは、入社後約1か月で新卒研修を行い、その後は配属先の部門で職種に合った支援を行うと説明しています。研修内容は毎年異なるため、過去の内容をそのまま自分の年度の予定とは捉えないことが大切です。
2026年度の研修記事では、4月前半に全体研修、中旬にエンジニア研修を実施しています。3〜4人のチームで社内部門の業務を聞き、課題を考えて提案・実装する取り組みもあります。学ぶ技術と、業務で必要なものをつなぐ具体例です。
研修の長さだけでなく、仕事の課題と実装を結ぶ学び方を見るのがおすすめです。配属先でどのような支援を受けるかも合わせて確かめると、入社後に経験を広げる姿を考えやすくなります。
過去の研修例と、自分の年度の案内は分けて見るにゃ。
出典：Sansan公式技術ブログ：2026年度エンジニア研修
改善したい対象と、自分の経験から仕事への関心を具体化しよう
Sansanの技術職を候補にするなら、どの製品を知っているかに加え、どんな改善に関わりたいかを考えてみましょう。データを作る処理全体、画面や部品の共通基準、人の入力・確認を助ける解析では、扱う対象も考える課題も違います。
データ化の仕組みには、量や納期、品質を考えながら人の作業を含めて設計する仕事があります。プロダクト開発では、職種が異なる相手とユーザーにとっての基準をそろえます。研究開発の例では、自動化だけに絞らず、人の負担を減らす方向からサービスを支えていました。
改善したい対象と、自分が経験した作業を結び付けると、企業研究の判断が具体的になります。使った技術の名前だけでなく、何を考え、どの方法を選び、どんな点を確かめたのかを振り返ってみましょう。
応募時は、希望する職種の学校区分や経験、日本語の条件を個別に照合することが必要です。応募職種と担当する製品の関係、研修や配属後の支援も分けて確認しましょう。掲載社員と同じ仕事を前提にせず、関心のある改善と、これから広げたい経験の両方を整理すると、自分に合う候補かを考えやすくなります。
開発経験の伝え方や候補企業を整理する支援を探す場合は、ITエンジニア志望者向けサービスの特徴も確認できます。
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よくあるプログラミングスクールをはじめたら「月収100万円」みたいな嘘のマーケティング活動をしている会社に嫌気が指す思いでいたので、当ブログを設立。
未来を担う学生が、大人に食い物にされないように、「IT就活における社会の真理」をお伝えするブログです。
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