近年、ビジネスの課題解決や経営の意思決定のために、データを活用する企業が増えています。データ活用に関わる職種のニーズは高まっており、中でもデータ分析の環境整備を担うデータエンジニアへのニーズは増す一方です。
このように、ニーズの高いデータエンジニアの平均年収はどれくらいなのでしょうか？
この記事では、データエンジニアの基礎知識や将来性、年収に差が出る理由などについて紹介します。最新の平均年収データや年収を上げる具体的な方法についても詳しく見ていきましょう。
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、データを効率的に分析・活用できる環境を構築する専門職です。
| ＜データエンジニアの主な仕事内容＞ ・データ集積・蓄積 ・データ加工・集計 |
現代のビジネスシーンでは、意思決定に活用できるデータを、正確に素早く提供することが求められるため、データエンジニアは今後ますます重要な存在となっていくでしょう。
データエンジニアの将来性
データを活用することが競争力につながる時代において、データエンジニアの需要は今後も確実に拡大していくと見られています。ここでは、その将来性の高さを裏付ける2つの背景を紹介します。
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ドリブンな意思決定が求められることと比例して、データエンジニアの役割は急速に重要視されるようになっています。
特に、AIやIoT、ビッグデータを活用したサービスが普及する中で、信頼性の高いデータ基盤を整備できる人材は希少であり、企業からのニーズも高まっています。
しかし、需要の拡大に対して、人材はまだまだ不足しているのが現状です。そのため、実務経験やスキルがあれば、比較的高い年収での採用や転職も叶いやすい状況が続いています。
データ活用のプロを育成する動きが広がっている
政府や大学でも、データ活用の重要性を踏まえた人材育成の取り組みが活発です。
例えば、文部科学省が主導する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（MDASH）」のように、大学などでデータリテラシーを体系的に学べる環境づくりが進んでいます。
このように、データ人材を育てる体制が整いつつあることで、未経験からデータエンジニアを目指すハードルも徐々に下がってきています。社会全体がデータ人材を育成する動きとなっている昨今は、スキルを身に付けて市場価値の高い人材になる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職種です。そのため、年収水準も比較的高く設定されています。
ここでは、厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」の「データエンジニア」のページに掲載されているデータをもとに、データエンジニアの年代別の平均年収とスキルレベル別の年収水準を紹介します。
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629万円となっています。これは、一般的なシステムエンジニア（SE）と比較してやや高めの水準です。
同サイトで確認できるデータエンジニアの年代別平均年収は、下記のとおりです。
| ＜データエンジニアの年代別平均年収＞ ・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 |
年齢とともに平均年収が上がる傾向にあり、経験年数やスキルレベルの蓄積が年収に直結していることがわかります。
スキルレベル別の年収水準
「job tag」では、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が定義する「ITスキル標準（ITSS）」にもとづいて、スキルレベル別の年収水準も公開しています。
同サイトで確認できるスキルレベル別の年収水準は下記のとおりです。
| ＜データエンジニアのスキルレベル別年収水準＞ ・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 |
ご覧のとおり、ITSSレベルが高くなるほど、より高額な年収を得やすくなります。これは、技術力や設計能力だけでなく、チームをまとめてプロジェクトを推進するリーダーシップも評価対象となるためでしょう。
データエンジニアの年収に差が出る理由
同じデータエンジニアという職種であっても、年収には大きな差が生まれることがあります。ここでは、年収に差が出る代表的な理由について見ていきましょう。
業界ごとにデータ活用のニーズが異なるから
IT業界では以前からデータ活用が進んでいますが、近年では金融、ヘルスケア、製造、小売りなどの業界でも、データ分析の導入が加速しています。
こうした業界では、データの活用方法が高度かつ複雑になる傾向があるため、より専門性の高いデータエンジニアが求められ、その分報酬も高くなる傾向にあります。 特に、金融業界やヘルスケア分野は、扱うデータの精度やセキュリティ要件が厳しい分だけ、高度な知識と責任感が必要とされ、それに応じた報酬が支払われるようです。
企業規模が大きいほど年収が高くなりやすいから
大企業やグローバル企業は、膨大なデータを扱う必要があり、それを効率的に整備・管理するデータエンジニアの価値が高まっています。
また、経営資源が豊富な企業ほど、エンジニアのスキルや成果に対して適正に評価されやすく、年収も自然と高くなるようです。
一方で、スタートアップ企業や中小企業では、年収の初期値は低めであっても、裁量が大きく成長機会も豊富にある点は魅力です。実力次第で早期に年収アップを狙えることを重視する際は、それらの企業を選択するという手もあるでしょう。
データエンジニアが年収を上げるには？
データエンジニアとして年収を上げるためには、単に経験年数を重ねるだけでなく、みずからの市場価値を高める取り組みが必要です。ここでは、年収アップに直結しやすい6つの方法を紹介します。
実績を積み上げる
年収を高めるには、実績が必要です。PythonやRといったプログラミング言語の使用経験や、実務でのデータパイプライン構築の経験など、具体的な実績を積み重ねることが評価につながります。
特に、自社内やクライアントの課題解決に貢献してきた経験は高く評価されやすく、転職時にも有利になるでしょう。
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。日々変化する技術トレンドに対応するには、継続的な学習が不可欠です。 特に、下記にあるようなスキルは年収に直結しやすいため、重点的に強化することが重要です。
| ＜データエンジニアに必要なスキル＞ ・プログラミングスキル（Python、SQLなど） ・データベースの設計・管理スキル ・ETLやELTに関する知識 ・データ可視化のスキル（Tableau、Lookerなど） ・データ処理フレームワークの知識（Spark、Airflowなど） ・クラウドサービスの知識（AWS、GCP、Azureなど） ・データ品質管理スキル ・システム設計・インフラ構築スキル |
より高度な職種にステップアップする
データエンジニアは、プロジェクトマネージャーやAIエンジニア、データサイエンティストなど、より高度な職種にキャリアチェンジすることで年収アップを狙うことも可能です。
こうした職種では、戦略的な思考やマネジメント能力が問われるため、これまでのデータエンジニア経験を活かしつつ、新たなスキルや視点を磨くことも重要になります。
資格を取る
資格は、自分のスキルを客観的に証明できる有効な手段です。特に下記のような資格は、転職や昇給の場面で大きなアピールになります。
| ＜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 ・Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate（DP-700） |
転職する
今の職場で年収の上限が見えてきたと感じたら、思い切って転職を検討するのもひとつの方法です。大手企業や外資系企業は、スキルに見合った報酬を用意しているケースが多く、年収を一気に引き上げるチャンスにもなります。
まずは、こまめに転職サイトや転職エージェントを利用し、自身の市場価値を確認することから始めてみましょう。
独立する
スキルや人脈が一定レベルに達したら、フリーランスとして独立する道もあります。市場単価やエージェント経由の制約などはあるものの、フリーランスであれば案件単価を自分で設定することも可能なため、働き方の自由度が高く、努力次第で年収を大幅に伸ばすこともできるでしょう。
なお、現在はクラウドソーシングや業務委託契約の増加により、独立のハードルも下がってきています。
未経験者がデータエンジニアになるためにすべきこと
データエンジニアは専門性の高い職種ではありますが、未経験からでも十分に目指すことが可能です。ここでは、データエンジニアとしてのキャリアをスタートさせるために有効なアプローチを紹介します。
プログラマーを経験する
未経験からいきなりデータエンジニアになるのは難度が高いため、まずはプログラマーとして実務経験を積むのが現実的な選択肢といえるでしょう。
業務を通じてシステム開発やデータ処理の基礎を体得することで、後のキャリアパスとしてデータエンジニアにスムーズに移行しやすくなります。
その際、現場における業務の流れを把握し、エンジニアとしての考え方やツールの扱い方を身に付けることが重要です。
必要な知識・スキルを身に付ける
データエンジニアに必要な知識やスキルは、オンライン講座やスクール、自学でも学習可能です。データエンジニアリングに不可欠なPython、SQLといったプログラミング言語の習得をはじめとして、データベースやETLの理解、ビッグデータ技術の習熟などを段階的に学び、実践を重ねていきましょう。
なお、実務経験がなくても、ポートフォリオの作成やGitHubで成果物を公開することでも、自身の知識量やスキルをアピールできます。
資格を取得する
資格の取得は、知識の証明として特に未経験者に有効です。履歴書や職務経歴書でアピールできるだけでなく、面接でも努力や意欲の裏付けとして評価されやすくなるでしょう。
未経験者であれば、まずは情報処理技術者試験の基本情報技術者試験の取得を目指し、続いて応用情報技術者試験へとステップアップしていくことをおすすめします。
最終的にデータベーススペシャリスト試験といった、高度情報処理技術者の資格を取得できれば、データエンジニアとしてさまざまな企業で歓迎される人材となるはずです。
年収面での将来性を重視するなら、データエンジニアはおすすめの職種
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。年収はスキルや経験によって大きく変動し、所属する業界や企業規模によっても差が出ますが、自身の努力次第で将来の可能性が広がっていく仕事ともいえます。
年収アップを目指すには、まず目標を明確にし、必要なスキルや資格を得ていくことが大切です。また、責任あるポジションに挑戦したり、より条件の良い企業へ転職したりすることも選択肢のひとつといえるでしょう。
分析屋では、データ分析を効率的に行うだけでなく、顧客の本質的なニーズに応える意思決定支援を重視しています。技術力だけでなく、ビジネス理解やコミュニケーション力をバランス良く磨ける環境が整っており、年収アップを目指すには最適なフィールドです。
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