データエンジニアの年収は平均650万円｜年代別/業界別/外資系/フリーランス相場と年収UP方法

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「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、ぜひ参考にしてください。

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【結論】データエンジニアの平均年収は約650万円｜年代・企業別の早見表

まず結論をまとめます。データエンジニアの平均年収は約600〜700万円で、IT職全体平均（約450万円）より1.4倍以上高水準です。年代別・属性別の早見表は下記の通り。

属性	年収レンジ	中央値
20代	350〜700万円	500万円
30代	500〜1,000万円	700万円
40代以上	600〜1,300万円	850万円
大手SIer	550〜900万円	700万円
事業会社（Web系）	600〜1,200万円	800万円
外資系・GAFAM日本	900〜2,000万円	1,400万円
フリーランス	月80〜130万円	月100万円（年1,200万円）

年収を上げる最短ルートは「クラウドスキル×事業会社or外資系への転職」です。詳しい根拠と方法は本記事で解説します。

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5～7：600万～950万円

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。

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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。

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業界別データエンジニア年収｜稼げる業界TOP5

同じデータエンジニアでも、業界によって年収は200〜500万円差が出ます。稼げる業界TOP5は下記の通り。

順位	業界	年収レンジ	特徴
1位	金融（投資銀行・ヘッジファンド）	900〜2,500万円	クオンツ系で青天井
2位	外資系IT・GAFAM日本支社	900〜2,000万円	RSU含む実質報酬
3位	大手Web系（メルカリ・LINE等）	700〜1,500万円	SO・ボーナス手厚い
4位	コンサルファーム	600〜1,500万円	マネージャー昇進で急上昇
5位	大手SIer・通信	550〜1,100万円	安定だがレンジ狭い

同じスキルでも転職先業界次第で年収300〜500万円の差が普通に出るため、業界選びは年収戦略の最重要要素です。

外資系・GAFAM日本支社のデータエンジニア年収｜年収1,000万円超のリアル

GAFAM日本支社や外資系IT企業のデータエンジニア年収は900〜2,000万円とトップクラス。実例ベースの相場を整理します。

主要外資系企業の年収レンジ

企業	L3-L4目安	L5以上目安
Google Japan	1,200〜1,600万円	1,800〜3,000万円
Amazon Japan	1,100〜1,500万円	1,700〜2,800万円
Meta Japan	1,300〜1,800万円	2,000〜3,500万円
Microsoft Japan	900〜1,300万円	1,500〜2,500万円
Apple Japan	1,000〜1,400万円	1,600〜2,800万円

外資系で求められるスキル

• 英語力：技術ドキュメント読解＋週次ミーティング参加レベル（TOEIC 800以上目安）
• クラウド：AWS/GCP/Azureのいずれかで実務3年以上
• モダンデータスタック：dbt/Snowflake/Databricks/Airflowなど
• LeetCode/System Design：技術面接対策が必須

企業規模別・地域別・スキルスタック別の年収比較

データエンジニアの年収は、勤務する企業の規模・所在地・扱うスキルスタックによって大きく変わります。以下の比較表を参考に、自分の市場価値を把握しましょう。

企業規模別の年収比較

企業規模	年収目安（中堅エンジニア）	特徴
大手SIer・大手企業（1,000人以上）	550〜800万円	安定・福利厚生充実・案件規模大・昇格にやや時間がかかる
中堅IT企業（100〜1,000人）	500〜750万円	裁量が大きく成長しやすい・年収レンジはやや広い
スタートアップ・ベンチャー（100人未満）	400〜700万円＋ストックオプション	リスクはあるがストックオプションや急成長の可能性あり
外資系IT企業	700〜1,200万円以上	英語力必須・高給だが競争が激しい
フリーランス	700〜1,400万円（稼働次第）	高単価案件多数・自律的な働き方・安定は自己責任

地域別の年収比較

地域	年収目安（中堅エンジニア）	備考
東京・神奈川（首都圏）	550〜900万円	求人数最多・案件の幅が最も広い
大阪・名古屋（主要都市圏）	450〜750万円	製造業・金融系の案件あり
福岡・仙台・札幌（地方都市）	400〜650万円	リモート可能な案件で首都圏並みの年収も可能
フルリモート	東京水準に近い年収が得やすい	実力次第で地方在住でも高年収を実現できる

スキルスタック別の年収への影響

スキルスタック	年収への影響	需要
BigQuery・Snowflake・Redshift（クラウドDWH）	+50〜150万円	非常に高い
dbt（データ変換）	+30〜100万円	急上昇中
Airflow・Prefect（ワークフロー管理）	+30〜80万円	高い
Spark・Kafka（大規模データ処理）	+50〜150万円	高い（大企業向け）
AWS・GCP・Azure（クラウド全般）	+50〜100万円	非常に高い
MLOps・特徴量ストア管理	+80〜200万円	急成長中

他職種との年収比較｜データエンジニアの市場価値はどこにある？

データ系・エンジニア系の他職種と比較すると、データエンジニアの市場価値が見えてきます。

職種	平均年収	上位年収	データエンジニアとの相対
データエンジニア	650万円	1,500万円	基準
データサイエンティスト	700万円	1,800万円	やや上
MLエンジニア	750万円	2,000万円	上
データアナリスト	550万円	1,000万円	やや下
SREエンジニア	800万円	1,800万円	上
バックエンドエンジニア	600万円	1,300万円	ほぼ同等
フロントエンドエンジニア	550万円	1,100万円	下

データエンジニア → MLエンジニア/SRE転向で年収+100〜200万円が現実的な選択肢。データサイエンティストへの転向は年収UP幅は小さいですが、専門性は深まります。

フリーランスデータエンジニアの年収｜時給相場と稼ぎ方

フリーランスデータエンジニアの単価は月80〜130万円（時給換算 5,000〜8,000円）が相場。会社員より1.5〜2倍稼げる可能性があります。

スキル別フリーランス単価

スキルセット	月単価	備考
SQL/ETL中心	60〜80万円	未経験寄り
クラウド（AWS/GCP）+ Python	80〜110万円	標準
+ dbt/Snowflake/Databricks	110〜140万円	モダンスタック
+ アーキ設計・上流	140〜180万円	シニア
+ 英語/外資系案件	180〜250万円	レア

副業データエンジニアの年収アップ効果

会社員のまま副業で週末2〜3時間の稼働で月10〜30万円の副収入を得るデータエンジニアも増えています。dbt案件、データ基盤の軽い改修、教材作成などが取り組みやすい領域です。

あなたの年収は適正？30秒でできる年収診断3ステップ

「自分の今の年収は妥当か」を確認したい方向け。3ステップで自分の市場価値を概算できます。

ステップ1：現在のスキルセットを数える

• SQL（中級以上）
• Python（pandas/PySpark）
• クラウド（AWS/GCP/Azureのいずれか）
• ETL/ELTツール（Airflow/dbt/Glue/Fivetran）
• データウェアハウス（BigQuery/Snowflake/Redshift）
• ストリーミング（Kafka/Kinesis）
• 英語（読み書き）

ステップ2：保有スキル数で年収レンジを当てはめる

保有スキル数	適正年収レンジ
1〜2個	400〜500万円
3〜4個	500〜700万円
5〜6個	700〜1,000万円
7個（英語含む）	1,000〜1,500万円

ステップ3：現在の年収とのギャップを確認

適正レンジより100万円以上低ければ転職を検討すべきサイン。レンジ内なら現職での昇給交渉、レンジより上ならスキル維持＋上位ポジション挑戦が次の選択肢です。

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。

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年収交渉術：データエンジニアが年収を上げる実践テクニック

スキルを磨くだけでなく、交渉力も年収に直結します。データエンジニアが年収アップを実現するための具体的な交渉術を紹介します。

市場価値を把握してから交渉する

まずは転職エージェント（レバテックキャリア・doda・マイナビITなど）に登録して、自分のスキルで市場でいくらの評価になるかを確認しましょう。
複数のエージェントから提示された年収レンジが、あなたの市場価値のベースラインになります。現職での交渉材料にもなりますし、転職時の希望年収を設定する根拠にもなります。

転職時の年収交渉：タイミングと伝え方

転職時の年収交渉は、内定通知を受け取った後に行うのが基本です。「ご評価いただき大変嬉しいです。入社後に貢献できることを前提に、ご提示いただいた○○万円から△△万円への調整をご検討いただけますでしょうか」という形で、具体的な金額と根拠（他社の内定金額、市場相場など）を添えて伝えるのが効果的です。
複数社の選考を同時進行させることで、競争原理が働き交渉力が高まります。

現職での昇給交渉：実績を数字で示す

現職での昇給交渉は「自分の貢献を数字で見せること」が鍵です。例えば「○○のETLパイプラインの処理時間を40%短縮した」「データ品質改善でダッシュボードのデータエラーを月○件から0件に削減した」など、ビジネスインパクトを定量化して提示します。
また、半年〜1年前から上司との1on1で成果を積み重ねて共有し、評価タイミングで改めて昇給の提案をするという長期的な戦略が効果的です。

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。

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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。

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データエンジニアの年収に関するよくある質問（FAQ）

フリーランスのデータエンジニアの年収はどのくらいですか？

フリーランスのデータエンジニアは年収800万〜1,500万円程度が相場です。月単価は60〜120万円が一般的で、AWS/GCPの専門スキルやApache Spark・Airflow等の経験があると高単価案件を獲得しやすくなります。
正社員と比べて福利厚生・安定性は下がりますが、スキル次第では大幅な収入増が見込めます。

年収1,000万円以上は現実的ですか？

現実的です。正社員でも外資系企業・メガベンチャーでは年収1,000〜1,500万円の求人が存在します。達成するには3〜5年以上の実務経験＋クラウド上のデータ基盤設計・運用経験＋チームリードまたはアーキテクト経験が必要です。フリーランスであれば単価120万円以上で年収1,440万円超も可能です。

未経験・第二新卒でデータエンジニアになると年収はいくらですか？

未経験・第二新卒でデータエンジニアとして採用された場合、初年度年収は300〜450万円程度が一般的です。2〜3年で実務経験を積んで500〜600万円台に到達し、5年以上になると700〜800万円以上を目指せます。
転職する企業の規模・業界によって大きく差が出るため、給与テーブルの高い企業を選ぶことも重要です。

年収を上げるために取るべき資格はありますか？

年収アップに直結しやすい資格として、AWS認定ソリューションアーキテクト・Google Cloud Professional Data Engineer・Databricks Certified Data Engineer Professionalが挙げられます。
これらはデータ基盤に特化した資格で、取得により採用時の評価が上がるほか、現職での昇給交渉にも使えます。