Kaichi Tsukai > AI > 2026年版：日本のSIer・SES業界における「人月商売モデル」の現在地と今後

2026年版：日本のSIer・SES業界における「人月商売モデル」の現在地と今後

by 塚井海地

公式情報を参照し、SESへの影響・価格競争・AI時代の生き残り方を分析する

本記事で得られる3つのポイント

  • 公式統計をもとに、SIer・SES・派遣ビジネスの現在地を整理できる
  • SES業界で「増える可能性がある領域」と「縮小圧力を受ける領域」を分けて理解できる
  • 2026年から2030年にかけて、経営層・人事担当者が検討すべき対応策を把握できる

なぜ重要か：IT業界の「人月商売」はすぐに消えるものではないと考えられます。しかし、生成AI、内製化、価格転嫁、下請け構造の見直しによって、従来と同じ売り方では収益性を維持しにくくなる可能性があります。

1. はじめに：人月商売は「終わる」のではなく、評価軸が変わる

SIerやSES業界では、長年にわたり「人月」を基本としたビジネスモデルが使われてきました。エンジニア1人が1か月稼働することを単位として、見積、契約、請求を行う考え方です。

このモデルは、日本の大規模システム開発、基幹システム保守、官公庁案件、金融系システム、製造業の業務システムなどを支えてきました。業務要件が複雑で、長期的な保守運用が必要な日本企業のIT現場では、一定期間にわたって外部人材を確保する仕組みが必要だったためです。

ただし、2026年時点で参照できる公式情報を分析すると、人月商売は「すぐに消える」というよりも、人月の中身が厳しく問われる段階に入ったと見るのが妥当です。

総務省の「サービス産業動態統計調査」2026年2月分速報では、情報サービス業の売上高は2兆9,350億円、前年同月比6.5％増とされています。つまり、情報サービス業全体は縮小しているわけではなく、公式統計上は成長側にあります。

参照URL：
https://www.stat.go.jp/data/mbss/kekka/pdf/m202602pt.pdf
https://www.stat.go.jp/data/mbss/kekka/pdf/m202602.pdf

一方で、生成AI、クラウド、データ活用、セキュリティ、内製化支援などの需要が増える中で、単なる作業者を人数単位で提供するだけのモデルは、価格競争に巻き込まれやすくなると考えられます。

そのため、本記事では「人月商売は終わる」と断定するのではなく、公式情報を参照・分析した結果として、人月商売は残るが、価値の説明ができない人月は厳しくなるという視点で整理します。

2. 前提：SES市場そのものを直接示す公式統計は少ない

まず重要な前提として、日本の政府統計には「SES市場」という分類が明確に存在しているわけではありません。

SESは、契約実務や業界慣行の中で使われる呼称です。政府統計上は、情報サービス業、ソフトウェア業、受託開発、労働者派遣、情報処理・通信技術者、請負、準委任などの周辺情報を組み合わせて見る必要があります。

そのため、SESの今後を分析するには、以下のような公式情報を参照するのが現実的です。

  • 総務省「サービス産業動態統計調査」
  • 厚生労働省「労働者派遣事業報告」
  • IPA「DX動向2025」
  • IPA「AIを用いたソフトウェア開発」
  • IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」
  • 中小企業庁「情報サービス・ソフトウェア産業における中小受託適正取引等の推進のためのガイドライン」
  • 公正取引委員会「価格転嫁円滑化の取組に関する特別調査」

参照URL：
https://www.mhlw.go.jp/content/001684019.pdf
https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html
https://www.ipa.go.jp/digital/ai/software-engineering.html
https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/press20260416.html
https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/torihiki/guideline/06_info-services_soft.pdf
https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2025/dec/251215_tokubetsuchousa.kekka.honbun.html

本記事では、SES市場規模を断定するのではなく、これらの公式情報を参照し、SESに影響しそうな構造変化を分析するという立場を取ります。

3. 国内IT市場の現状：情報サービス業は成長側にある

総務省の「サービス産業動態統計調査」2026年2月分速報を見る限り、情報サービス業は縮小しているわけではありません。

2026年2月時点で、情報サービス業の売上高は2兆9,350億円、前年同月比6.5％増とされています。また、情報サービス業の事業従事者数は143万6,200人、前年同月比2.2％増とされています。

項目 2026年2月 前年同月比 分析上の読み取り
情報サービス業売上高 2兆9,350億円 +6.5％ ITサービス需要は引き続き強いと考えられる
情報サービス業の事業従事者数 143万6,200人 +2.2％ 人員増より売上増の方が大きい

この数字だけでSESの好不調を直接判断することはできません。ただし、情報サービス業全体の売上が伸びていることから、少なくとも「ITサービス需要そのものが急速に消えている」と見る必要はなさそうです。

むしろ、参照できる公式情報からは、DX、AI活用、クラウド、セキュリティ、レガシー刷新などの領域で、IT人材需要が続いていると考えられます。

一方で、売上の伸びと人員の伸びに差があることから、情報サービス業では、単価上昇、高付加価値案件の増加、生産性向上、契約単価の見直しなどが起きている可能性があります。

ここから考えると、SES業界も「需要があるから安心」と見るのではなく、どの領域の需要が増え、どの領域が価格競争にさらされるのかを分けて考える必要があります。

4. 派遣業界との関係：人材供給ビジネスは大きいが、比較されやすくなる

SESを分析するうえで、労働者派遣事業の動向も重要です。SESと派遣は契約形態や指揮命令関係が異なりますが、顧客企業から見ると「外部人材を一定期間活用する」という意味では比較対象になりやすいためです。

厚生労働省の「令和6年度 労働者派遣事業報告書の集計結果（速報）」によると、派遣労働者数は約220万人、前年度比3.9％増、年間売上高は9兆9,005億円、前年度比9.4％増とされています。

また、派遣料金の平均は8時間換算で26,257円、前年度比3.6％増です。情報処理・通信技術者の派遣料金は8時間換算で21,032円とされています。

参照URL：
https://www.mhlw.go.jp/content/001684019.pdf

この情報からは、人材供給型のビジネス自体は一定の規模を持ち、拡大していることが確認できます。

ただし、SES企業にとっては追い風だけではありません。顧客企業が「この業務はSESである必要があるのか」「派遣契約の方が実態に合っているのではないか」「指揮命令関係は適正か」と考える場面が増える可能性があります。

特に、業務内容が単純作業に近く、顧客側の指示で日々動く形になっている場合、SESとしての付加価値を説明しにくくなります。そのため、今後はSES企業側にも、契約形態、業務範囲、成果物、責任分界点を明確にする姿勢が求められると考えられます。

5. SESで増える可能性がある領域

公式情報を参照・分析すると、SES需要が残りやすい、または増える可能性がある領域には共通点があります。それは、単なる作業量ではなく、専門性、業務理解、設計力、改善提案力が求められる領域です。

5-1. レガシー刷新・基幹システム再構築

IPAの「DX動向2025」では、DXを実現するための技術利活用として、アジャイル、データ利活用、レガシーシステム刷新、AI・生成AI、システム開発の内製化などが扱われています。

参照URL：
https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html

レガシー刷新は、単にプログラムを書き換えれば済むものではありません。既存業務の理解、データ移行、現行システムの影響分析、部門間調整、段階移行、運用変更などが必要になります。

そのため、業務SE、PMO、アーキテクト、移行設計、テスト計画、データ移行に強いSES人材は、今後も需要が残りやすいと考えられます。

5-2. クラウド・SRE・セキュリティ運用

クラウド移行は、導入して終わりではありません。移行後には、運用監視、障害対応、権限管理、コスト最適化、ログ管理、脆弱性対応、セキュリティ設計が継続的に発生します。

ここで重要なのは、単純な監視オペレーションではなく、改善提案や自動化まで踏み込めるかどうかです。

今後は、単純監視や定型報告の人月は価格競争にさらされやすい一方で、SRE、クラウドセキュリティ、運用改善、コスト最適化を担える人材は、相対的に価値を維持しやすいと考えられます。

5-3. AI導入・生成AI活用支援

IPAの「AIを用いたソフトウェア開発」では、ソフトウェア開発におけるAIの主な活用場面として、対話型AIを用いた要件定義、議事録管理、コード生成、レビュー、AIによるテスト・テストデータ作成などが整理されています。

参照URL：
https://www.ipa.go.jp/digital/ai/software-engineering.html

この流れは、SESにとって脅威でもあり、機会でもあります。

脅威となるのは、AIによって定型的な作業工数が圧縮される可能性があるためです。一方で、AIを活用できるSES人材は、従来より短時間で高い成果を出せる可能性があります。

今後は、AIを使わない人材を複数名アサインするよりも、AIを活用でき、業務理解もある少人数チームを求める顧客が増える可能性があります。

このため、生成AI導入支援、AI利用ルール整備、プロンプト設計、社内ナレッジ検索、AI活用時のセキュリティ確認、AI生成コードのレビューなどは、SES企業が高付加価値化しやすい領域と考えられます。

5-4. データマネジメント・AI Readyデータ整備

IPAは2026年4月に「デジタルスキル標準 ver.2.0」を公開し、データマネジメント類型の新設、AI実装・運用に関するスキルの新設などを示しています。

参照URL：
https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/press20260416.html
https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/download.html

これは、AI活用の前提として、企業内データを整備する必要性が高まっていることを示していると考えられます。

生成AIを導入しても、社内文書が散在し、権限管理が曖昧で、データ品質が低ければ、業務活用は進みません。そのため、データ整理、マスタ管理、権限設計、データ品質管理、AI活用前提の情報設計を支援できるSES人材には、今後需要が生まれる可能性があります。

6. SESで縮小圧力を受ける可能性がある領域

一方で、公式情報を参照・分析すると、縮小圧力を受ける可能性があるSES領域も見えてきます。

6-1. 単純コーディング

生成AIによるコード生成が広がると、単純な実装作業の価値は下がりやすくなると考えられます。

もちろん、AIがすべての開発を置き換えるわけではありません。要件理解、設計、レビュー、セキュリティ確認、運用設計は人間の判断が必要です。

しかし、CRUD画面、簡単なAPI、定型的なバッチ処理、テストコード、ドキュメント雛形などは、AI支援によって短時間で作成できる場面が増える可能性があります。

そのため、今後は「コードを書ける」だけでは差別化しにくくなり、業務理解、設計力、AI出力の検証力が重要になると考えられます。

6-2. テスト実行・レビュー補助の一部

IPAが整理するAI活用場面には、レビュー、テスト、テストデータ作成も含まれています。

このことから、テスト手順書に従って実行するだけの業務や、形式的なレビュー補助は、AIや自動化ツールの影響を受ける可能性があります。

一方で、テスト人材そのものが不要になるとは考えにくいです。むしろ、テスト設計、品質保証方針、リスクベーステスト、セキュリティ観点のレビュー、AI出力の妥当性確認は、重要性が高まる可能性があります。

6-3. 単純監視・定型運用

クラウド運用や監視業務は今後も残ると考えられますが、単純なアラート監視、定型報告、一次切り分けのみの業務は、自動化やAI支援の影響を受けやすい領域です。

そのため、単純運用の人月は価格競争になりやすく、障害原因分析、再発防止、運用品質改善、監視設計、コスト最適化まで担える人材との差が広がる可能性があります。

6-4. 若手を現場に出して育ててもらうモデル

SES企業の中には、若手・未経験者を顧客現場に出し、現場経験を通じて育成してきた会社もあります。

しかし、生成AIによって単純作業が減り、顧客側の教育余力も限られる中では、若手をそのまま現場に出すモデルは難しくなる可能性があります。

今後は、若手であっても、AI活用、クラウド基礎、セキュリティ基礎、ドキュメント作成、テスト設計、業務理解の基礎を身につけてから現場に入る必要が高まると考えられます。

7. 価格競争：下がるのは「人月」ではなく、価値を説明できない人月

SESの価格競争は、今後も続く可能性があります。ただし、すべての人月単価が一律に下がるとは限りません。

参照情報を分析すると、単価が下がりやすいのは、価値の説明が難しい人月です。

たとえば、以下のような案件は価格比較に巻き込まれやすいと考えられます。

  • 業務範囲が曖昧な常駐支援
  • 単純作業中心の開発・テスト
  • 顧客指示で動くだけの運用支援
  • 商流が深く、エンド顧客への価値説明ができない案件
  • AIや自動化を前提にした生産性改善がない案件

一方で、以下のような人材・チームは、単価を維持しやすい可能性があります。

  • 業務要件を整理できる
  • AIを使って開発・調査・レビューを効率化できる
  • セキュリティやデータガバナンスを理解している
  • 既存システムの制約を理解し、移行計画を立てられる
  • 顧客の内製化チームを支援できる
  • 作業だけでなく、改善提案ができる

つまり、今後のSESでは、「その人月で何が変わるのか」を説明できるかどうかが重要になると考えられます。

8. 多重下請けと価格転嫁：商流の深いSESは注意が必要

SES業界の将来を考えるうえで、多重下請け構造と価格転嫁は避けて通れません。

中小企業庁の「情報サービス・ソフトウェア産業における中小受託適正取引等の推進のためのガイドライン」では、情報サービス・ソフトウェア産業において、多重かつ不透明な請負関係が一般化していること、取引適正化が業界全体の生産性向上にも重要であることが示されています。

参照URL：
https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/torihiki/guideline/06_info-services_soft.pdf

また、公正取引委員会の「令和7年度価格転嫁円滑化の取組に関する特別調査」では、労務費の要請受諾率は67.4％とされています。一方で、取引段階を遡るほど、労務費の要請受諾率が低くなる傾向があるとされています。

参照URL：
https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2025/dec/251215_tokubetsuchousa.kekka.honbun.html
https://www.jftc.go.jp/251215_tokubetsuchousa_kekka_honbun.pdf

この情報を踏まえると、商流が深いSES企業ほど、労務費や人材育成費の価格転嫁が難しくなる可能性があります。

今後は、単に人を横流しするだけの中間マージン型ビジネスは、収益性の維持が難しくなると考えられます。一方で、一次請けに近い立場で顧客課題を理解し、適正な単価交渉ができるSES企業は、比較的安定しやすい可能性があります。

9. 海外動向：海外からは「安価な人材」よりも「生産性基準」の圧力が来る

海外動向を見ると、IT人材需要は日本だけでなく、米国や欧州でも強い状態が続いています。

米国労働統計局、BLSの職業見通しでは、ソフトウェア開発者、品質保証アナリスト、テスターの雇用は2024年から2034年にかけて15％増加すると予測されています。

参照URL：
https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/software-developers.htm

Eurostatによると、2024年にはEUで1,000万人超がICTスペシャリストとして雇用され、全就業者の5.0％を占めています。また、2023年にICT人材を採用しようとしたEU企業のうち、57.5％が採用困難を経験しています。

参照URL：
https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20250708-2
https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=ICT_specialists_-_statistics_on_hard-to-fill_vacancies_in_enterprises

この状況を踏まえると、海外人材を単純に安価な代替手段として見続けるのは難しくなる可能性があります。海外でもICT人材需要が強いため、優秀な人材は相応の単価になります。

日本のSES企業が海外から受ける影響としては、むしろ以下の方が重要だと考えられます。

  • AI活用を前提とした開発生産性の基準が日本にも入ってくる
  • グローバル企業の開発手法、品質管理、セキュリティ基準が日本企業にも求められる
  • オフショア・ニアショア・国内SESが、単価だけでなく品質・ガバナンス・説明責任で比較される
  • AI・データ・セキュリティに対応できる人材は、国内外で評価されやすくなる

つまり、海外からの影響は「海外に仕事を奪われる」という単純な話ではありません。むしろ、海外で進むAI活用・生産性改善・人材競争の基準が、日本の発注側にも影響すると見るのが妥当です。

10. 生成AIの影響：SESにとって脅威であり、武器にもなる

生成AIは、SES業界にとって最も大きな変化要因の一つです。

IPAの資料では、対話型AIによる要件定義、議事録管理、コード生成、レビュー、テスト、テストデータ作成などが、ソフトウェア開発におけるAI活用場面として整理されています。

このことから、生成AIは定型作業を圧縮する可能性があります。その意味では、低付加価値な人月モデルには逆風です。

一方で、AIを使いこなせるSES企業にとっては、生産性を高める武器にもなります。

OECDの「Artificial Intelligence and the Labour Market in Japan」では、日本の労働市場におけるAIの影響について、リスクと機会の両面から分析されています。また、AIの導入には、訓練、対話、適切な規制・制度設計が重要であるとされています。

参照URL：
https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-and-the-labour-market-in-japan_b825563e-en.html
https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/11/artificial-intelligence-and-the-labour-market-in-japan_a67a343c/b825563e-en.pdf

SES企業にとって重要なのは、AIを個人任せにしないことです。

今後は、以下のような社内整備が必要になると考えられます。

  • 生成AI利用ルール
  • 顧客情報・機密情報を入力しないためのガイドライン
  • AI生成コードのレビュー基準
  • AIを使ったテスト・ドキュメント作成手順
  • エンジニア向けAI活用教育
  • AI活用を前提とした見積・契約モデル

総務省・経済産業省は「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を取りまとめています。AIを開発・提供・利用する事業者に対し、必要な取組について基本的な考え方を示しています。

参照URL：
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf

SES企業がAIを業務に活用する場合も、顧客情報の扱い、著作権、セキュリティ、説明責任、品質保証を無視することはできません。AI活用力とAIガバナンスの両方が、今後の競争力になると考えられます。

11. 2026年から2030年までの展望

11-1. 2026〜2027年：市場は堅調だが、単価の二極化が進む可能性

2026年から2027年にかけては、情報サービス業全体の需要は堅調に推移する可能性があります。総務省統計でも、2026年2月時点で情報サービス業の売上は前年同月比で増加しています。

ただし、SES企業の中では、案件の質による差が広がると考えられます。

  • AI、クラウド、データ、セキュリティ、PMOに強いSESは単価を維持しやすい
  • 単純開発、テスト、監視、資料作成中心のSESは価格競争に巻き込まれやすい
  • 若手を現場に出して育ててもらうモデルは難しくなる可能性がある
  • 商流が深い企業ほど、価格転嫁が難しくなる可能性がある

11-2. 2028〜2030年：AI前提の開発・運用が広がる可能性

2028年以降は、生成AIを使った開発、レビュー、テスト、保守運用がより一般化していく可能性があります。

この段階では、顧客企業も「AIを使えば、従来より少ない人月でできるのではないか」と考える場面が増えると考えられます。

その場合、従来型の人月見積だけでは説得力が弱くなります。SES企業には、AI活用を前提とした見積根拠、成果物、品質保証、セキュリティ対策を説明する力が求められるでしょう。

11-3. 2030年以降：人月は残るが、価格根拠は変わる可能性

2030年以降も、人月という考え方そのものは残ると考えられます。大規模システム開発、運用保守、移行案件、公共案件、セキュリティ対応などでは、一定期間の外部人材確保が必要だからです。

ただし、人月の価格根拠は変わる可能性があります。

従来の人月は「人がどれだけ稼働したか」に近い考え方でした。今後は、「その人がAI、業務知識、設計力、改善提案力を使って、どの成果に貢献したか」がより重視されると考えられます。

つまり、人月商売は完全には消えないとしても、人月の評価軸は、稼働時間から提供価値へ移っていく可能性があります。

12. 経営層が検討すべき打ち手

12-1. 商流を上げる

商流が深いSES企業は、価格転嫁や単価交渉が難しくなりやすいと考えられます。公正取引委員会の価格転嫁調査でも、取引段階が深くなるほど労務費転嫁が難しくなる傾向が示されています。

そのため、経営層は、一次請けに近づく、顧客と直接対話する、上流工程に入る、業種特化するなど、商流を上げる戦略を検討する必要があります。

12-2. AI活用を会社標準にする

AI活用を個人任せにすると、品質や生産性にばらつきが出ます。経営層は、AI利用ガイドライン、レビュー基準、教育プログラム、顧客説明資料、見積基準を整備する必要があります。

AIを禁止するか、無制限に使わせるかではなく、安全に使い、成果に変える仕組みを作ることが重要です。

12-3. 業種特化・業務特化を進める

汎用的な人材供給は、価格比較に巻き込まれやすいと考えられます。

一方で、金融、製造、物流、医療、公共、教育、建設、不動産など、特定業種に詳しいSES企業は、業務理解を価値として示しやすくなります。

今後は「Java人材を出せます」だけではなく、「製造業の生産管理刷新を支援できます」「金融系のデータ移行とテスト計画を支援できます」といった業務価値の説明が重要になると考えられます。

12-4. 低単価案件からの撤退基準を持つ

すべての案件を取りに行くと、会社の利益率が下がり、社員の育成余力もなくなります。

低単価で、学習機会が少なく、商流が深く、顧客接点が薄い案件は、短期売上にはなっても、中長期的には会社を弱くする可能性があります。

経営層は、案件を売上だけでなく、利益率、育成効果、顧客接点、将来性で評価することが重要です。

13. 人事担当者が検討すべき打ち手

13-1. 若手育成を現場任せにしない

今後は、若手を現場に出せば育つという考え方は通用しにくくなる可能性があります。

顧客現場には教育余力が少なく、AIによって単純作業も減る可能性があるためです。

人事担当者は、現場配属前に以下の基礎教育を整えることが望ましいと考えられます。

  • IT基礎
  • クラウド基礎
  • セキュリティ基礎
  • データベース基礎
  • 生成AI活用
  • ドキュメント作成
  • テスト設計
  • 業務ヒアリング
  • 報告・連絡・相談

13-2. スキルマップを人月単価と連動させる

経験年数だけで単価を決めるのは、今後難しくなる可能性があります。

AI活用、設計力、業務理解、顧客折衝、品質保証、セキュリティ、クラウド、データマネジメントなどをスキル項目として整理し、評価・単価・育成計画と連動させることが重要です。

IPAのデジタルスキル標準 ver.2.0では、AI実装、運用、データマネジメント、ビジネスアーキテクト、デザイナーなどのスキルが整理されています。SES企業の人材育成でも、こうした外部標準を参照する価値があります。

13-3. 還元率と成長機会を明確にする

SES業界では、エンジニアが自分の単価、給与、還元率、キャリアパスに不透明感を持ちやすいという課題があります。

人材不足が続く中で、優秀な人材ほど、評価制度やキャリアパスが明確な会社へ移る可能性があります。

人事担当者は、給与制度、単価の考え方、評価基準、案件選定方針、学習支援を明確にし、エンジニアが成長を実感できる環境を整える必要があります。

14. 結論：SESはなくならないが、低付加価値の人月商売は厳しくなる可能性が高い

公式情報を参照・分析した結果、2026年時点でIT市場や情報サービス業が縮小しているとは言いにくい状況です。むしろ、情報サービス業の売上は成長側にあり、派遣事業も大きな市場規模を維持しています。

そのため、「SESはすぐに終わる」と見るのは適切ではありません。

ただし、すべてのSES企業が今後も同じように成長できるとも考えにくいです。

増える可能性があるのは、AI、クラウド、セキュリティ、データ、レガシー刷新、PMO、内製化支援、運用改善など、専門性と成果が求められるSESです。

一方で、単純コーディング、テスト実行、単純監視、資料作成、若手丸投げ、多重下請けの中間マージン型SESは、価格競争やAI活用の影響を受けやすいと考えられます。

人月商売は、完全には消えないでしょう。日本企業の大規模ITプロジェクトや運用保守では、今後も外部人材の稼働確保が必要です。

しかし、顧客は今まで以上に「その人月で何が得られるのか」を見るようになる可能性があります。

したがって、これからのSES企業に必要なのは、人月を否定することではありません。

人月の中身を、作業時間から提供価値へ変えることです。

2026年から2030年にかけて、SES業界では緩やかに、しかし確実に再編が進む可能性があります。勝ち残るのは、人を出す会社ではなく、顧客の変化を支える専門チームを提供できる会社だと考えられます。

参考にした主な公式情報