「データエンジニアの年収は？」
「将来性ってあるのかな？」
近年、ビジネスの課題解決や経営の意思決定にデータを活用する企業が増えています。
その中で、データ分析の“土台”となる環境整備を担うデータエンジニアのニーズは年々高まっています。
では、ニーズの高いデータエンジニアの平均年収や将来性はどのくらいなのでしょうか。
本記事では、データエンジニアの平均年収・年代別の年収水準について解説します。
また他に、データエンジニアの役割と将来性や年収を上げるための具体的な方法についても掲載しているので、ぜひ参考んしてください。
データエンジニアの役割は「データ分析の環境を整えること」
データエンジニアとは、企業が持つさまざまなデータを収集・蓄積・加工し、スムーズに分析・活用できるような環境を構築・運用する専門職です。
主な仕事内容の例
- データの集積・蓄積
- 各種システムや外部サービスからのデータ連携
- データベースやDWH（データウェアハウス）への格納
- データの加工・集計
- クレンジング、欠損値・重複の処理
- 集約・正規化・マスタとの突合
現代のビジネスでは、「必要なときに、信頼できるデータをすぐ取り出せる状態」であることが重要です。
整えるデータエンジニアは、今後もますます欠かせない存在になっていくと考えられます。
データエンジニアの将来性
データエンジニアの人材ニーズが高まっている
ビジネスのあらゆる場面で「データにもとづく意思決定（データドリブン）」が求められるようになり、
AI・IoT・ビッグデータを活用するサービスも急増しています。
信頼性の高いデータ基盤を設計・構築できる人材はまだまだ不足しており、
- 実務経験のあるデータエンジニアは貴重
- スキルレベルによっては高年収での採用も多い
という状況が続いています。
データ活用人材を育成する動きが広がっている
政府や大学も、データ活用人材の育成に力を入れています。
たとえば文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）」など、大学段階からデータリテラシーを学べる環境づくりが進行中です。
こうした流れにより、
- 未経験からでも学べる環境が増えている
- 社会全体でデータ人材を必要としている
という追い風が吹いています。
今はスキルを身につけ、市場価値の高い人材を目指す絶好のタイミングといえるでしょう。
データエンジニアの年収はどのくらい？
データエンジニアは、ITエンジニアの中でも高度なスキルと専門性が求められるポジションです。その分、年収水準も比較的高めです。
ここでは、厚生労働省委託の職業情報提供サイト「job tag」に掲載されているデータをベースに、年代別・スキルレベル別の目安を紹介します。
年代別の平均年収
「job tag」によると、2024年時点でのデータエンジニアの平均年収は約629万円とされています。
一般的なシステムエンジニアと比べると、やや高めの水準です。
年代別に見ると、次のような傾向があります。
＜データエンジニアの年代別平均年収（目安）＞
- 20～24歳：約376万円
- 25～29歳：約466万円
- 30～34歳：約594万円
- 35～39歳：約614万円
- 40～44歳：約707万円
- 45～49歳：約773万円
- 50～54歳：約817万円
- 55～59歳：約831万円
- 60～64歳：約445万円
年齢とともに年収が上昇し、40～50代でピークを迎える形です。
経験年数やスキルの積み上げが、そのまま年収に反映されやすい職種といえます。
スキルレベル別の年収水準
同じく「job tag」には、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「ITスキル標準（ITSS）」に基づくスキルレベル別の年収目安も掲載されています。
＜データエンジニアのスキルレベル別年収水準（目安）＞
- ITSSレベル1～2：420万～620万円
- ITSSレベル3：450万～700万円
- ITSSレベル4：500万～780万円
- ITSSレベル5以上：600万～950万円
レベルが上がるほど、
- 要件定義・設計ができる
- チームをリードできる
- プロジェクト全体を俯瞰できる
といった能力が求められ、その分、年収レンジも大きく上振れしていきます。
データエンジニアの年収に差が出る主な理由
同じ「データエンジニア」という肩書きでも、年収には大きな差が出ます。その主な要因は次のとおりです。
業界ごとのデータ活用ニーズの違い
データ活用が進んでいる業界では、高度なデータエンジニアほど高く評価される傾向があります。
- IT・インターネット
- 金融（フィンテック含む）
- ヘルスケア・医療
- 製造業（スマートファクトリー、IoT）
- 小売・EC など
といった分野では、扱うデータ量・重要度・セキュリティ要件が高いため、
専門性の高い人材に対して高い報酬を支払うケースが多くなります。
企業規模・事業フェーズの違い
- 大企業・グローバル企業
→ 大量データの活用が前提となるため、データエンジニアの重要度が高く、年収水準も高い傾向 - スタートアップ・中小企業
→ 初期の年収は抑えめなこともあるが、
裁量や成長機会が大きく、実績次第で短期間での年収アップも狙える
自分の志向に応じて、
- 安定した高年収を重視するのか
- 裁量と成長機会を重視するのか
を考えたうえで環境を選べるのも、データエンジニアの特徴です。
データエンジニアが年収を上げる方法
年収アップのカギは、「なんとなく年数を重ねる」のではなく、市場価値を意識してスキルと実績を磨くことです。ここでは、年収アップに直結しやすいポイントを6つに絞って紹介します。
実績を積み上げる
年収交渉や転職活動の場面で重要になるのは、具体的な実績です。
- データパイプラインの設計・構築経験
- 大規模データの移行・統合プロジェクトの経験
- BIダッシュボード整備や分析基盤刷新など、事業貢献が明確な案件
など、「どんな課題に対し、どのような技術で、どんな成果を出したか」を説明できるようにしておくと、評価されやすくなります。
専門スキルを磨く
データエンジニアに求められるスキルは多岐にわたりますが、特に年収に直結しやすいのは次の領域です。
＜データエンジニアに重要なスキル例＞
- プログラミングスキル（Python、SQL など）
- データベースの設計・運用（RDB／NoSQL）
- ETL／ELTの設計・実装
- データ処理フレームワーク（Spark、Airflow など）
- クラウド（AWS、GCP、Azure）のデータ基盤サービス
- データ品質管理・ガバナンス
- システム設計・インフラ構築（アーキテクチャ設計、CI/CD など）
- BIツール（Tableau、Looker、Power BI など）による可視化
この中から、自分の強みを1〜2領域作りつつ、周辺スキルを広げていくイメージで学習すると、市場価値を高めやすくなります。
より高度な役割・職種にステップアップする
年収を一段引き上げたい場合は、職種や役割のステップアップも有効です。
- データエンジニア → データアーキテクト
- データエンジニア → プロジェクトマネージャー
- データエンジニア → データサイエンティスト／AIエンジニア
といった形で、設計・マネジメント・分析など上流寄りの役割に移行すると、求められる責任が増える分、年収レンジも上がりやすくなります。
資格を取得する
資格は、スキルを客観的に証明できる有効な手段です。
特に、以下のような資格はデータエンジニアとの相性が良く、転職や昇給の場面でアピール材料になります。
＜データエンジニアにおすすめの資格・試験＞
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- ITサービスマネージャ試験
- システムアーキテクト試験
- データベーススペシャリスト試験
- 統計検定
- ORACLE MASTER
- OSS-DB技術者認定試験
- SnowPro Core認定
- CCPデータエンジニア認定試験
- Professional Data Engineer（GCP）
- Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate（DP-700）
転職で環境を変える
現在の職場で、
- これ以上の昇給が見込めない
- 任せてもらえる役割に限界がある
と感じる場合は、転職で環境を変えることが最も手っ取り早い年収アップの手段になることも多いです。
- 転職サイトや転職エージェントで求人情報をチェック
- 自分のスキルセットでどの程度の年収レンジが狙えるかを把握
といった情報収集から始めてみると、自分の市場価値が見えやすくなります。
独立・フリーランスという選択肢
スキルと実績、人脈が一定以上あれば、フリーランスとして独立する道もあります。
- 自分で案件を選べる
- 条件が合わなければ断ることもできる
- うまくいけば会社員時代より大きく年収を伸ばせる
といったメリットがある一方で、
収入の波や営業活動の必要性などもあるため、準備をしながら段階的にチャレンジするのが現実的です。
未経験からデータエンジニアを目指すには？
データエンジニアは専門性の高い職種ですが、未経験からでも十分に目指せるキャリアです。
ここでは、未経験者がデータエンジニアを目指す際のステップを紹介します。
まずはプログラマーとして実務経験を積む
「いきなりデータエンジニア」となるのはハードルが高いため、
まずはプログラマーやアプリケーションエンジニアとして実務経験を積むのが現実的です。
- 開発現場の流れを理解する
- データベースやAPIなどの基礎に触れる
- チーム開発の進め方を知る
といった経験は、後からデータエンジニアに転身する際にも大いに役立ちます。
必要な知識・スキルを計画的に学ぶ
データエンジニアリングに必要なスキルは、オンライン講座や書籍、スクールなどで学習できます。
- Python・SQL の習得
- データベース・ETL の理解
- クラウドサービス（AWS・GCP など）の基礎
- ビッグデータ処理・分散処理の基礎
などを段階的に学び、
個人で小さなデータ基盤を作ってみる・ポートフォリオとして公開すると、転職活動での説得力が増します。
資格取得で基礎力を証明する
未経験の場合は、資格が「学習の指針」と「スキルの証明」の両方を兼ねてくれます。
- まずは基本情報技術者試験
- 次のステップとして応用情報技術者試験
- その後、データベーススペシャリスト試験など高度情報処理
という流れを目標にすると、IT基礎〜データベース専門領域まで効率よくカバーできます。
年収面での将来性を重視するならデータエンジニア
データエンジニアは、データドリブンな現代社会において欠かせない存在です。
年収はスキル・経験・業界・企業規模によって大きく変動しますが、努力してスキルを伸ばした分だけ、将来の選択肢と年収レンジが広がる職種でもあります。
- どのくらいの年収を目指したいのか
- どの業界・どの規模の企業で働きたいのか
- どのスキルを強みにしていきたいのか
といった軸を明確にしながら、
- 必要なスキルを身につける
- 実績を積み上げる
- 資格やポートフォリオで客観的な証拠を増やす
というステップを踏んでいけば、年収アップやキャリアアップにつながっていきます。
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