データエンジニア
別名：ビッグデータエンジニア
膨大なデータを分析するためにデータの整理や管理を行ったり、複雑で大規模なデータが活用できるよう情報基盤の構築や運用を行う。
仕事内容
情報化が進展した今日、膨大なデータ（ビッグデータ）が蓄積され、利用・活用されるようになっている。また、AI(人工知能)も様々な場面で応用が進んでいるが、その実用化のためには大量のデータが必要となる。このような膨大なデータのエキスパートと言えるエンジニアである。
データエンジニアに似た職業にデータサイエンティストがある。データサイエンティストがデータを分析し、新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスを革新する知見を引き出すのに対し、データエンジニアはこのためのデータの収集、整理、管理、そして情報基盤の構築や運用を行う。
また、データエンジニアとは呼ばれていなかったが、システムエンジニアの中にはデータの収集と整理に関する開発、また、データを活用するための情報基盤の構築と運用を行う人も居り、この人達もデータエンジニアと同じような仕事をしていたといえる。そして、データエンジニアの中で分析に特化し、専門性を高めていきデータサイエンティストとなったり、機械学習に特化しAIエンジニアになっていく人もいる。データエンジニアとシステムエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアの関係はこのように整理することができる。
データエンジニアの具体的な業務としては以下の３つがある。
第一に、データはそのままでは利用できないことが多く、欠損しているデータを補ったり、データの重複を整理したり、表記の揺れ（サーバーとサーバ、西暦と和暦、年齢区分、centerとcentre等々）などを統一する作業であり、分析できるようツールを使いデータを整理、加工する業務である（データの前処理）。また、このデータの整理、加工のためにプログラムを作成することもある。
第二に、データを収集し、蓄積し、利用できるような情報基盤を設計し、構築する業務である。具体的には、IoTなどにより集まってくる膨大なデータからデータベースを作成し、データサイエンティストやデータを分析する人が必要な形で取り出せるよう、情報インフラを開発する業務である。近年では、膨大なデータを廉価に効率的に格納し、利用するためにクラウドサービスを利用することが多い。この場合、データエンジニアはクラウド上にデータを蓄積し、利用する情報システムをクラウド上で開発、運用する。データをグラフ等で見やすく視覚化することもある。データサイエンティストの仕事と重なるが、データをビジネスにどう活かすかを検討することもある。
第三に、AI（人工知能）開発における「教師データ」の作成がある。AIに学習させるためには「教師データ」が必要であり、そのデータを作成する。データを整理し、データを整える業務である。このデータ整理のためにプログラムを作成することもある。AIを運用しその結果から、教師データを作り直すこともある。
◇ よく使う道具、機材、情報技術等
収集・解析ツール（データ検索・収集するElasticsearch、グラフ化するKibana 、解析するBeats 、Logstashから構成されるElastic Stack）、統合開発環境（IDE:integrated development environment、Visual Studio、Eclipse、Xcode等）、クラウドデータストレッジ(AWS：Amazon Web Services、GCP：Google Cloud Platform等)、 ビッグデータの分散処理のためのHadoop、表計算ツール（Google Googleスプレッドシート等）、パソコン
主なタスク
- データの加工、整理の方法について検討する。（実施率 1%）
- データの重複を整理する。（実施率 1%）
- データの背景となる業務知識を習得する。（実施率 1%）
- データをグラフにする等視覚化する。（実施率 1%）
- データの修正や復旧を行う。（実施率 1%）
- プロジェクトの進捗を管理する。（実施率 1%）
- データを加工するプログラムを作成する。（実施率 1%）
- 欠損しているデータを補う。（実施率 1%）
- データ収集プロセスを構築する。（実施率 1%）
- データ作成者の業務をサポートする。（実施率 1%）
- システムの設計をする。（実施率 1%）
- どのような情報基盤にするか検討する。（実施率 1%）
雇用形態（働いている人の割合）
労働条件の特徴
基本的には自社で勤務し、作業自体はほぼPCだけでできることから、テレワークなど自宅で作業を行うこともできる。機密性が高い顧客データを扱う場合、厳密な入退室管理が行われている部屋（セキュリティ・ルーム）で作業を行う。また、顧客の拠点で作業を行うこともある。顧客との打合せ、結果報告等のため客先を訪問することもある。
この職業の就業者に関する統計等は無いが、前述のコミュニティの参加者等から日本で数万人居ると考えられる。この中には肩書はシステムエンジニアであるが、実質的にはデータエンジニアの仕事をしているという人も含まれる。フリーランスは少なく、会社の正社員として働いている人が大半である。このコミュニティの参加者から30歳代が多く、次いで40歳代が多い、男女の比率としては7:3から8:2程度と考えられる。
収入面や労働時間はシステムエンジニアとあまり変わらないが、ビッグデータの利用・活用が広がり、仕事が多くなっている反面、スキルの高い人材は少ないことから中途採用の人など高給の人もいる。
今日、産業、社会の広範なデジタル化、IoT(モノのインターネット)、デジタルトランスフォーメーション（DX）など、データ活用が益々、拡大している。AI開発に伴う仕事も多くなっている。一方、専門的な知識、高度なスキルを有する人材は不足しており、仕事には事欠かない状況が続くと考えられる。
データエンジニアの年収
データエンジニアの平均年収は610万円（令和7年賃金構造基本統計調査「その他の情報処理・通信技術者」・全国）。中央値の目安は567万円、年収レンジは407〜1,066万円、上位10%は914万円です。
あなたの年収は、同じ年代のデータエンジニアの中で上位何％？
入れた年齢・年収は送信・保存しません（この画面の中だけで計算）。同年代の分布は、この職業の年収の分布と年代別の年収（賃金構造基本統計調査の年齢による差から推計）から出しています。
データエンジニアの時給2,954円は、最低賃金（全国加重平均1,177円・2026年度）の2.5倍です。都道府県別の最低賃金 →
年代別の年収推定
平均年収と平均年齢（42.2歳）から、賃金構造基本統計調査の年齢階級別賃金の形に合わせて推計。
経験年数別の年収推定
雇用形態別の年収推定
年収の推移（統計の年ごと）
| 調査年 | 年収 | 就業者数 | 有効求人倍率 | 求人賃金（月額） |
|---|---|---|---|---|
| 2021年 | 559万円 | — | — | — |
| 2022年 | 535万円 | — | — | — |
| 2023年 | 558万円 | — | 1.53倍 | 33万円 |
| 2024年 | 629万円 | — | 1.53倍 | 33.7万円 |
| 2025年 | 610万円 | — | 1.45倍 | 34.7万円 |
データエンジニアの将来予想年収（3年後・5年後・10年後）推定
現在610万円 → 3年後 627万円 → 5年後 639万円 → 10年後 670万円（10年後の予想レンジ 577〜778万円）。年率の伸びは+0.9%と見ています。
年率の伸びの内訳
将来予想年収 ＝ 現在の年収 ×（1＋年率の伸び）^年数。年率の伸びは、賃金の基本の伸び率に、有効求人倍率・求人賃金の前年差・AI代替リスクを足し引きして職業ごとに決めています。予測は保証ではありません。計算のしかた →
データエンジニアの将来性スコア
各要素は全職業の中での順位（0〜100）。配点：求人需要25・賃金の勢い15・年収水準15・AI耐性25・人手不足10・参入障壁10。
データエンジニアのAI代替リスク
AIによる仕事内容の変化
解説は準備中です。
AI代替リスクは、job tag の調査データ（仕事の性質・仕事の内容・スキル・知識）から、AI・ソフトウェアに置き換わりやすい要素と置き換わりにくい要素を比べて、全職業の中での相対的な位置を 0〜100% にした推定値です。考えかた →
データエンジニアの求人需要
有効求人倍率が1倍を超えると、求職者より求人の方が多い（人手不足）状態です。求人数の予測は、求人倍率・求人賃金の勢い・AI代替リスクからの推定です。
アメリカでは：データベースアーキテクトの年収・将来性
データエンジニアに当たるアメリカの職業「データベースアーキテクト」（米国の職業分類 15-1243）の年収の中央値は約2,194万円（$139,500・1ドル157.25円で換算）。日本の平均年収610万円の3.6倍です。
| 日本：データエンジニア | アメリカ：データベースアーキテクト | |
|---|---|---|
| 年収（日本＝平均・米国＝中央値） | 610万円 | 2,194万円 $139,500 |
| 上位10% | 914万円 | 3,208万円 $204,000 |
| 10年後の予想年収 | 670万円 | 2,764万円 $175,800 |
| 将来性スコア | 40 | 58 |
| AI代替リスク | 96% 非常に高い | 81% 非常に高い |
| 求人需要 | 求人倍率 1.45倍 | 雇用の増減予測 +9.4% 2025–35・BLS |
| 就業者数 | — | 6.7万人 |
| 時給（平均） | 2,954円 最低賃金の2.5倍 | 10,850円 $69.00 連邦最低賃金の9.5倍 |
| 最低賃金 | 1,177円 全国加重平均・2026年度 | 1,140円 連邦 $7.25。州ごとにもっと高い額あり |
| 入職に必要な学歴（米国） | — | 学士号（大卒） |
米国のデータは BLS（労働統計局）の OEWS と雇用予測、O*NET。米国の金額は1ドル157.25円で円に換算（為替は毎日更新）。日本は平均値・米国は中央値で、調査の職業の範囲も違うため、目安として見てください。アメリカの職業のくわしいデータ（英語）→
世界では：専門職の平均月収を国別に比べる
データエンジニアは国際標準職業分類で「専門職」に入ります。133か国・地域の専門職の平均月収を円に直すと、日本は月42.6万円で36位、1位はルクセンブルクの月183万円です。アメリカは月136万円で日本の3.2倍。物価の違いをならした購買力平価では、日本は35位です。
「専門職」全体の平均で、データエンジニアだけの値ではありません（医師・看護師・薬剤師、エンジニア・プログラマー、教員、弁護士・会計士、記者・デザイナーなど。）。日本は賃金構造基本統計調査のきまって支給する現金給与額（賞与を含まない月の額。賞与込みの月平均は52.9万円）、ほかの国は ILO の統計（各国の最新年）を今日の為替で円に換算。専門職の世界ランキングを全部見る →
データエンジニアに必要なスキル・資格
必要スキル
job tag のスキルのレベル（就業者の調査）。
必要な知識
仕事の中身（よく行う活動）
必要資格
job tag の「関連資格」。必須の資格か推奨の資格かは「就くには」の文で確かめてください。
学歴（働いている人の割合）
入職前の訓練期間
入職前の実務経験
なる難しさ：★★★★☆ やや難しい（学歴・訓練期間・実務経験・資格から）
データエンジニアになるには（未経験からの方法）
就くには（job tag）
中途採用の場合、システムエンジニア等IT関係のエンジニアから転職という人が多い。また、金融、医療、製造、教育等、何らかの分野に詳しい業務知識を持っていると中途採用では有利となる。
資格関連では民間が運営する海外のものがあり(Google認定プロフェッショナルデータエンジニア等)、この認定を持っているとデータエンジニアのスキルがあると国の内外で評価される。
データエンジニアそのものの資格ではないが、情報処理振興機構（IPA）のデータベーススペシャリスト試験、システムアーキテクト試験などは関連する知識を持っている証明となる。
新卒採用の場合、入社後、社内で必要に応じて、基礎スキルの研修（プログラミング、数学、データ分析、データベース、分散処理、機械学習、AI等）、業務知識の習得（データの背景を把握するための顧客の業務の理解等）、プロジェクトのマネジメント（チーム管理やアジャイル開発）等の研修を行う会社が多い。開発のスピードアップが求められる今日、以前のウォーターフォール型でない、アジャイル開発のスキルが求められている。
このような研修を受け、その後は社内でプロジェクトに参加し、仕事をしながら、また、関連するKaggle等のコミュニティに参加し、力をつけていく。KaggleとはそのトップページにYour Machine Learning and Data Science Communityとあるように、世界中の機械学習とデータサイエンスに携わる数十万人が集まるコミュニティである。
この後のキャリアとしてはプロジェクトのマネジメントをし、さらにグループのマネジメントをするようになるというように管理職的なキャリアを歩む人と、専門性を高めエキスパートになっていく人がいる。専門性を高め、データサイエンティストやAIエンジニアになる人もいる。
データエンジニアに必要なスキルとしては、微分積分、線形代数、確率統計などの数学のスキル、Python 、Scala（スカラ）、Java、Rなどのプログラミングのスキル、ビッグデータ分析のための環境をアマゾン、グーグルなどのクラウド上で設計、構築し、運用するスキルが求められる。また、Hadoopなどによる大規模なデータを分散処理する知識などが求められる。そしてAI開発が盛んな今日、機械学習の知識が求められることも多い。また、データを扱う上では対象分野の業務知識が非常に重要である。業務知識が無ければ、どのようなデータでどのように処理すれば良いかが分からない。技術動向や社会、経済の動きを把握していることも必要である。
収集・解析に必要なプログラム作成に生成AIを活用することも多くなっており、生成AIで仮のものを作り、修正、加筆したり、作動確認し、利用する。
膨大で複雑なデータを丹念に処理していく必要があることから、根気があり、粘り強いことが求められる。データの分析では自分の思い込みがないか、自分の考えを客観的にとらえられることも必要である。技術や分析に対する好奇心、新しい手法を積極的に取り入れるチャレンジ精神も求められる。
データエンジニアのキャリアルートと年収アップ方法
解説は準備中です。