2. 伊藤忠商事とCTCの新卒採用を比較 データ分析を仕事にしたい学生のコース選び
新卒でデータ分析に関わりたい学生にとって、伊藤忠商事と伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）では応募時に選べるものが違います。伊藤忠商事の2028年度向け募集要項では総合職とビジネスエキスパート職のいずれかを選び、配属は面談を経て決まります。CTCの2028年4月入社者向け募集職種にはエンジニアがあり、初期配属の分野を指定するコースもあります。AIに関心がある場合も、希望する部署、職種、入社後の作業を一段ずつ確認しましょう。
まず、募集要項の年度をそろえる
伊藤忠商事の新卒採用トップには2027年度と2028年度のマイページがそれぞれあります。選考に使う年度は、サイトを開いた年や、ページに並ぶ採用実績の年とは別です。卒業予定年月を確かめたうえで、対象年度の入口を選び、募集要項の応募要件と照合します。とくに海外大学への留学、修了時期の変更、既卒での応募では、年月まで見ることが大切です。
伊藤忠商事の公開要項で確認できるのは、2028年7月までに四年制大学・大学院を卒業または卒業見込みであることなどです。正社員としての職歴に関する条件、現役役員・社員との親族関係に関する条件、海外大選考への応募に関する制限もあります。総合職とビジネスエキスパート職の併願はできません。どちらからも入れそうだから二つとも応募しようと考える前に、職掌の仕事内容を読み比べましょう。
CTCの募集要項は「2028年4月入社者向け」と明記し、卒業・修了時期に当たる条件は2028年3月までです。大学、大学院、高等専門学校が対象で、職歴のある人は新卒採用の対象外と案内しています。募集学科は全学部全学科です。伊藤忠商事で確認した卒業期限や職歴の表現をそのままCTCにも当てはめると、応募できるかどうかの判断を誤ります。
伊藤忠商事で選ぶのは、仕事の大枠を定める職掌
総合職でデータを使いたい場合
総合職は、国内外での新規ビジネスや戦略の立案などを担い、将来のグループ経営にも関わる職掌です。公表されている採用方式は一般採用で、本人の希望と適性を配属面談で確認し、人事・総務部が配属先を決めます。データ分析を研究している学生にも、担当したい事業とそこでの意思決定を言葉にしておく意味があります。
たとえば食品の需要予測に興味があるなら、「時系列モデルを作りたい」に続けて「欠品を避けながら、余分な仕入れを抑える判断に使いたい」と説明できます。その先で自分が担いたいのは、取引条件の交渉でしょうか。複数社からデータを集めて仮説を検証することでしょうか。両方に興味があっても、最初に経験したい場面を具体的にしておくと、面談で希望を伝えやすくなります。
ビジネスエキスパート職で関心を生かす場合
ビジネスエキスパート職（BX職）は、トレード、事業管理、計数管理などの事務を専門的に担う職掌です。こちらも一般採用で、配属面談を経て配属先が決まります。数字に関わるという共通点だけで、機械学習モデルを継続的に開発する職種とみなすと、入社後に希望する仕事との距離が生まれます。
たとえばゼミの会計係として、費目の集計基準を決め直し、締め日までに確認できる仕組みを作った人がいるとします。この経験には、数字の整合性を保ち、例外があれば関係者に確認する仕事の面白さがあります。本人の関心が管理業務の改善にあるなら、分析コンテストの順位を付け加えるより、間違いをどう見つけ、誰でも確認できるようにしたかを説明する方が、経験の中身が伝わります。
伊藤忠商事にはデータ分析の専門組織ITC BICCがあり、グループのデータ活用を支援しています。これは仕事を知る手掛かりです。一方、上記の新卒募集要項にはITC BICCへの直接応募枠やデータサイエンティストの独立枠は示されていません。志望理由を書くときは、組織名を挙げるだけで終えず、その支援を必要とする事業や利用者に目を向けましょう。
CTCで選ぶのは「入社時に何を決めるか」
伊藤忠テクノソリューションズの新卒募集職種は、エンジニア、営業、コーポレートスタッフです。コース紹介には、オープンコース、ジョブフィールドコース、高専（本科）コースがあります。募集要項は応募資格を、コース紹介は選択によって何が決まるかを示すので、両方を手元に置くと読み違いを防げます。
- オープンコースでは、入社後に本人の意向と適性などを考慮して会社が職種を決定します。営業やエンジニアも含め、複数の役割に関心がある学生が検討できる入口です。
- ジョブフィールドコースの「職種」には営業、エンジニア、コーポレートスタッフがあります。たとえばエンジニアを選ぶ場合、初期配属で決まるのは職種です。担当する製品や顧客まで一覧から選ぶ仕組みとは記されていません。
- 同コースの「分野」には、科学工学分野のサイエンスと、AI・セキュリティ分野に携わる部署に初期配属されるTechアビリティがあります。サイエンスという名称だけからデータサイエンス専攻者向けと読むのは早計です。初期配属の地域を選ぶ区分もあります。
- 高専（本科）コースは高専本科生向けです。高専専攻科生に対しては、オープンコースまたはジョブフィールドコースから選考に参加するよう案内しています。自分の在籍課程と照らして選びましょう。
Techアビリティで、どこまで決まるのか
「AIに携わる部署への初期配属」と「毎日、予測モデルを作る仕事」は、具体性の段階が違います。コース説明で指定されるのはAI・セキュリティ分野に携わる部署という範囲です。希望したモデル開発案件や特定の顧客、データサイエンティストという肩書、異動後も同じ仕事を続けることまで確約する記載は確認できません。
自分の希望が「統計を使うこと」なら、AIという分野名から一歩進めて、利用者への聞き取り、データの準備、性能評価、システムへの組み込みに費やす時間を考えてみてください。興味が評価方法に集中する人と、顧客との仕様調整にも取り組みたい人では、同じコースでも説明会で知りたい情報が違ってきます。
説明会では、希望する仕事を一日の場面にして尋ねる
たとえば「AIの案件はありますか」と尋ねれば、会社としての事業紹介で答えが完結してしまいます。「AI分野の部署に初期配属された人が、最初に担当する成果物にはどんな例がありますか」と聞けば、提案資料、テスト用データ、顧客向けの説明など、仕事の単位で回答を聞けます。回答が特定の年度や部署の例なら、その条件も一緒に控えましょう。
伊藤忠商事の新入社員クロストークには、大学・大学院でAIを研究し、取材当時、IT・デジタル戦略部で顧客・商談を管理するアプリの開発などを手掛けていた社員が登場します。研究テーマと入社後の成果物が同じ名称でなくても、技術が使われる現場に関心を持った経験がつながる一例です。この事例を見て興味を持ったら、担当した人の専攻だけでなく、アプリを必要とした社員が何に困っていたかを考えてみてください。
逆に、研究と同じ手法を使うことが就職先選びの条件なら、分野を指定する制度だけで結論を出すのは難しくなります。「分析結果を使う側と作る側の両方を経験できるか」「顧客との調整と実装を同じチームが担うか」と質問を分ければ、仕事の中で自分が力を発揮できそうな部分が見えてきます。説明会のメモには、制度として決まっていることに加え、話し手が経験した一案件の例だとわかる形で回答を書き残しましょう。
研究と制作物は「何を判断したか」まで伝える
研究がある人は、専門外の人が追える順番にする
卒業研究の題名は、同じ分野の人には伝わっても、採用担当者には作業の意味がわかりにくいことがあります。説明を「必要だった判断」「比較した方法」「判断を変えた結果」の順にしてみましょう。たとえば来店数を予測する研究なら、まず人員配置を決める曜日を説明し、次に前年同曜日との比較、最後に祝日のずれが誤差に影響したことを示すと、手法を選んだ理由が伝わります。
実験の失敗も材料になります。学習用と評価用に記録を無作為に振り分け、実運用の順序に合わせて過去と未来で分け直したら精度が下がったとします。初めの好成績を掲げるより、どの情報が予測時に使えなかったかを突き止めた過程を話す方が、研究で自分が下した判断を説明できます。
研究室に入る前なら、小さな比較を一つ完成させる
公開データで、地域施設の利用者数を曜日別に比べる例を考えます。休館日を除くか、行事の日を分けるかで平均は変わります。データの利用条件と対象期間を記録し、グラフ一枚に、集計方法と読み取れないことを短く添えましょう。制作物の規模より、友人が同じ方法で作り直せるかを試すと、説明の足りない部分に気づけます。
共同制作では、自分がどの判断に責任を持ったかを残します。「四人で画面を開発した」に加え、「私は集計単位を定義し、画面担当と相談して分母が小さい日は件数を併記した」と言えれば、技術と協働の両方を説明できます。これらは準備の例です。両社が作品提出を必須としているという意味ではありません。
同じ経験でも、応募先によって深める問いは違う
たとえば学食の廃棄を減らすために販売記録を整理した学生なら、商社を志望する理由は、発注を変えられる人、仕入先との約束、品切れ時の影響まで考えた経験から説明できます。CTCのエンジニアを希望する理由は、担当者に入力画面を試してもらい、記録漏れを減らすために仕様を変更した経験から説明できます。どちらも一つの出来事から書けますが、本人がもう一度取り組みたい場面は違います。
迷ったときは、同じ制作物を二人の相手に説明してみる方法もあります。学食の仕入れ担当者には、発注を変える曜日と残るリスクを説明します。システムを引き継ぐ学生には、データの更新方法と計算を止める条件を説明します。質問に答えていて、どちらの話をもっと続けたいと思ったでしょうか。その感覚を言葉にしてから募集要項に戻ると、職掌や分野の違いが自分の選択に結び付きます。
応募前に、譲れない条件を一つ、広く受け入れられる条件を一つ書きましょう。「初期職種はエンジニアを希望し、業界は問わない」「食品流通に関心があり、まず取引や計数管理から学ぶことにも興味がある」などです。次に募集要項を開き、その条件が応募時に決まるものか、希望として伝えるものかに印を付けます。残った疑問を対象年度の説明会やマイページで確認すれば、自分に合った入口を選びやすくなります。