データエンジニアとは？仕事内容・年収相場・他職種との違いを徹底解説
2026年02月28日更新
データエンジニアは、企業が保有する膨大なデータを活用可能な形に整え、とどけるための「情報のパイプライン」を設計・構築する専門職です。
ビジネスにおけるAI活用やDXが加速する2026年現在、分析の土台をつくるデータエンジニアの存在感はかつてないほど高まっています。どんなに優れたAIモデルも、質の高いデータがなければ機能しません。そこに寄与するのがデータエンジニアです。
本記事では、データエンジニアの役割や年収相場、必要なスキル、そして未経験から目指すためのステップについて解説します。
著者
山口 翔平
Yamaguchi Shohei
株式会社MyVision代表取締役
早稲田大学を卒業後、JTB、オリックス生命を経てコンサルティング転職に特化した人材紹介会社へ入社。 長年のエージェント経験を基に、より多くの求職者様に対して質の高い転職支援サービスを提供するため、株式会社MyVisionを設立。
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監修者
岡﨑 健斗
Okazaki Kento
株式会社MyVision代表取締役
東京大学を卒業後、ボストンコンサルティンググループ（BCG）に入社。主に金融・通信テクノロジー・消費財業界における戦略立案プロジェクトおよびビジネスDDを担当。採用活動にも従事。 BCG卒業後は、IT企業の執行役員、起業・売却を経て、株式会社MyVisionを設立。
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目次
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データエンジニアとは？
データエンジニアの役割は、散らばっている生のデータを収集し、分析やAI学習に適した状態へ加工・蓄積する仕組みをつくることです。こちらでは、そもそも「データエンジニアリングとは何なのか」について解説します。
データエンジニアリングとは何を指すのか
データエンジニアリングとは、データ活用の一連の流れを「自動化・安定化」させる技術領域を指します。
企業内には、売上データ、ログ、SNSの反応など、形式の異なるデータが散在しています。これらをバラバラなまま扱うのは非効率です。エンジニアリングによってこれらを1か所に集め（データレイク／DWH）、誰でも同じ基準でデータを見られる環境を整えることが、ビジネスの意思決定を支える基盤になります。
これをおこなう職種が、データエンジニアです。
データサイエンティスト・BI・DBエンジニアとの違い
データに関わる職種は多岐にわたりますが、役割は明確に分かれています。
| 職種 | 主な役割 | 重視されるスキル |
|---|---|---|
| データエンジニア | データの収集・加工・基盤構築 | Python, SQL, クラウド, 分散処理 |
| データサイエンティスト | データの分析・予測モデル構築 | 統計学, 機械学習, 数学, R |
| BIエンジニア | データの可視化・レポート作成 | Tableau, Power BI, SQL |
| DBエンジニア | データベースの運用・保守・最適化 | SQL, ストレージ設計, チューニング |
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアの仕事は、単にコードを書くだけではありません。ビジネス要件に基づき、データの流れ全体を最適化する責任を負います。
データ基盤の設計・構築
まず、どのようなデータを、どのくらいの頻度で、どこに貯めるべきかを設計します。
SnowflakeやBigQueryといったクラウド型のデータウェアハウス（DWH）を核に、データの入り口から出口までの全体図を描きます。
2026年現在は、リアルタイムでのデータ処理を求められるケースが増えており、ストリーミング処理を含めた高度なアーキテクチャ設計能力が求められます。この設計の良し悪しが、後の運用コストや処理速度を左右します。
データの収集・加工（ETL／クレンジング）
ETL（Extract/Transform/Load）と呼ばれる、データの抽出・変換・格納が業務の核です。
世の中のデータは、欠損値があったり、単位がバラバラだったりと、大部分がきれいではない状態です。これらをクレンジングし、分析に適した形に整えます。
近年では「dbt」などのツールを活用した、効率的なデータ変換パイプラインの構築が主流となっており、ソフトウェア開発のプラクティス（テストやバージョン管理）をデータ領域に適用する力が重視されます。
AI・機械学習基盤の運用管理
生成AIの普及にともなう、LLM（大規模言語モデル）に自社データを取り込ませるための「RAG」基盤の構築・運用も重要な仕事です。AIが常に最新かつ正確なデータを参照できるよう、パイプラインを安定稼働させなければなりません。
また、データの鮮度や品質を監視する「データオブザーバビリティ」の導入も進んでおり、エラーが発生した際に迅速に原因を特定し、データの信頼性を担保する役割も担います。
データエンジニアに求められるスキルセット
データエンジニアは、ソフトウェア開発の知識と、インフラ・データベースの知識の両方を高水準で求められる、テクニカルな職種です。
【必須】プログラミング（Python／SQL）
データの加工にはPython、データの抽出・操作にはSQLが必須です。
Pythonでは、PandasやPySparkといったライブラリを駆使して大量のデータを効率よく処理するコードを書きます。一方、SQLは「動けばいい」レベルではなく、計算リソースを無駄にしない最適化されたクエリを書く技術が問われます。
とくにクラウド環境ではクエリの効率が直接「利用料金」に反映されるため、高いSQLスキルはコスト削減に直結します。
【必須】データベース設計・構築・運用スキル
データの特性に合わせて、適切なデータベースを選択・設計する力も必要です。
リレーショナルデータベース（RDB）だけでなく、非定型データを扱うNoSQLや、大規模分析に特化したカラム型データベースの特性を理解していなければなりません。
2026年現在は、データの「意味」をベクトル化して検索する「ベクトルデータベース」の知見も、AI基盤構築において欠かせないスキルです。
【必須】インフラ・クラウド（AWS／GCP）知識
現代のデータ基盤は、ほぼ100%クラウド上で構築されます。そのため、AWS（Glue, Redshift, S3）やGCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI）といった主要クラウドサービスの機能を熟知している必要があります。
単にツールを使えるだけでなく、セキュリティ設定や権限管理、コスト最適化まで含めた「インフラとしてのデータ基盤」を管理できる能力が、プロフェッショナルとしての市場価値を決定づけます。
【推奨】分散処理・ビッグデータ基盤の理解
テラバイト、ペタバイト級のデータを扱う場合、1台のサーバーでは処理が追いつきません。そのため、Apache Sparkなどの分散処理フレームワークを用い、複数のコンピューターに負荷を分散させて処理させる仕組みを知っておくことも重要です。
データの並列処理やメモリ管理の知識は、大規模なユーザーを抱えるWebサービスや金融機関などのプロジェクトに参画する際に、強力な武器となります。
データエンジニアにおすすめの資格
資格取得は、実務経験が重視されるエンジニア採用において、基礎知識を体系的に習得していることの証明になるでしょう。
国家資格系（DBスペシャリストなど）
日本のIT業界で高く評価されるのが、IPA（情報処理推進機構）が実施する「データベーススペシャリスト試験」です。
この試験では、データモデリングやSQL、DBMSの仕組みなど、データエンジニアリングの根幹となる知識が問われます。難易度は高いですが、取得していれば「データの構造を正しく設計できる能力」の公的な裏付けとなります。
若手層であれば、まずは「基本情報技術者」や「応用情報技術者」で基礎を固めるのが王道です。
クラウドベンダー資格
実務に直結するのは、AWSやGCPが提供するデータ領域の認定資格です。
- AWS 認定データエンジニア – アソシエイト
- Google Cloud Professional Data Engineer
これらの資格は、具体的なマネージドサービスの活用方法や、スケーラブルな基盤構築の手法を問う内容です。とくにクラウドへの移行を進める企業への転職では、即戦力性をアピールできる強力なカードです。
統計・データ分析系資格
分析の「出口」を理解するために、統計学の知識を証明する資格も有効です。
「統計検定」の2級程度を保持していると、データサイエンティストがどのような形式のデータを欲しているのか、統計的に正しい処理とは何かが理解しやすくなるでしょう。
エンジニアリングと分析の両方の言語を話せる人材は、チーム内のブリッジ役として重宝される傾向にあります。
データエンジニアの年収相場
データエンジニアは、ITエンジニアのなかでも年収水準が高い職種のひとつです。供給が需要に追いついていないため、スキルの高い人材には特別な条件が提示されることもよくあります。
経験年数別の平均年収
データエンジニアの一般的な年収の目安は以下のとおりです。
- 実務未経験〜2年程度：450万〜600万円
- 実務3〜5年程度：600万〜900万円
- 実務5年以上／テックリード：900万〜1,200万円以上
データエンジニアは「開発」と「インフラ」の両方の知見を求められるため、一般的なWeb系エンジニアよりもベースラインが高めに設定されています。
とくに、既存のレガシーな環境からモダンなクラウド基盤へ移行（データ移行・刷新）をリードした経験を持つ人は、1,000万円を超えるケースが多く見られます。
企業規模・業界別の年収傾向
年収は、扱うデータの「量」と「ビジネスへの貢献度」に比例します。
- メガベンチャー・外資系： 大規模なログデータを扱うため、高い技術力が求められ、年収も高い水準にある
- 金融・通信： データの信頼性とセキュリティが極めて重視されるため、堅実な設計能力が高く評価される
- 製造・小売（DX推進中）： これからデータ活用を本格化させる段階の企業では、1人目のデータエンジニアとして高待遇で迎えられる例が増えている
年収が上がりにくい人をMyVision編集部が分析した結果、『依頼されたSQLを書くだけ』『ツールの設定のみに終始している』などの特徴があることがわかりました。
実際にエージェントの視点でも、ビジネス要件を汲み取った設計提案ができない場合は、提示年収が伸び悩む傾向があります。
市場価値を落とさないためにも、事前に『データがビジネスにどう貢献するか』を確認し、コスト対効果を意識した基盤選定を提案できるよう準備しておくのがおすすめです。
年収が上がるデータエンジニアの特徴
高年収を得ているデータエンジニアに共通するのは、単なる「作業者」ではなく、ビジネスの課題を技術で解決する「設計者」の視点を持っていることです。
具体的には、以下の3つの要素を兼ね備えている人材は市場価値が高まります。
- コスト意識を持ったアーキテクチャ設計力
- ビジネスドメインへの深い理解
- モダンな技術スタックの習得
2026年現在は、生成AIの活用コストを最適化できるエンジニアの希少性が増しており、技術を「利益」に直結させられる力が年収の差となって現れています。
データエンジニアは「つまらない」「やめとけ」と言われる3つの理由
一部でネガティブな意見が聞かれるのは、データエンジニア特有の「泥臭さ」と「難易度の高さ」に起因します。
理由1：成果が見えにくい裏方業務である
データエンジニアの仕事は、データが分析できることが当たり前だと思われており、安定稼働しているときは誰からも感謝されにくい側面があります。
逆に、少しでもデータが遅延したり、不整合が起きたりするとすぐに指摘を受けるため、プレッシャーを感じやすい仕事といえます。
理由2：華やかな職種と比較されやすい
AIモデルを組んで予測結果を出すデータサイエンティストと比較して、「地味」だと感じてしまう人がいます。
データエンジニアの仕事の8割は、データの掃除や整理といった下準備です。華やかなプレゼンよりも、地道なコードのデバッグや、複雑なSQLとの格闘に喜びを見出せないタイプの人にとっては、苦痛に感じてしまうかもしれません。
理由3：技術基盤中心で成果実感が得にくい
ビジネスの売上にどう貢献したかが、直接的には見えにくいのも理由のひとつです。
「パイプラインを10分高速化した」という成果は技術的には素晴らしいものですが、非エンジニアの経営層にはその価値が伝わりにくいことがあります。そのため、技術そのものに強い関心がないと、モチベーションの維持が難しくなる場合があります。
それでもデータエンジニアの需要が伸び続ける理由
ネガティブな側面を補って余りあるほど、データエンジニアの2026年現在の市場価値は高まっています。
データエンジニアの将来性
データ活用をあきらめる企業は、もはや存在しないといえます。
どんなに優れたAIも、データがなければ「空っぽの脳」と同じです。企業がAIを自社ビジネスに統合しようとする限り、データの整理整頓をおこなうエンジニアの需要は消えません。
むしろ、データの種類と量が増え続ける中で、より高度なエンジニアリングの価値は右肩上がりです。
AI時代におけるデータエンジニアの存在価値
2026年は、LLMの「ファインチューニング」や「RAG」の実装が企業の標準装備となりました。
これらの技術を支えるのは、精度の高いデータ供給ラインです。AIに食べさせるデータの質がアウトプットの質を決定する（GIGO：Garbage In, Garbage Out）という原則がある以上、データエンジニアは「AI時代の門番」としての地位を確立しています。
30代ITエンジニア・未経験からデータエンジニアを目指す価値
キャリアの転換点として、データエンジニアは魅力的な選択肢です。
30代・未経験からでも遅くない理由
30代からの転身はむしろ「有利」に働く面があります。データエンジニアリングは技術力だけでなく、ビジネスの業務フローを理解し、どのデータが重要かを見極める「ドメイン知識」が重要だからです。
これまでのエンジニア経験や社会人経験で培った「システム全体を見る目」は、データ基盤の設計力に直結します。
未経験から転向するためにすべきこと
未経験からデータエンジニアを目指す場合は、現職の業務の中で「データの整理・自動化」に携わることが近道です。
いきなりデータエンジニアとして転職する前に、今の職場でSQLを極める、Pythonで集計を自動化する、クラウド（AWS/GCP）の学習をはじめるといったステップを踏みましょう。
そのうえで、自分の手で構築したデータパイプラインのポートフォリオを作成することが重要です。
一般公開されている情報だけでは、年収や将来性が転職の決め手となるかもしれません。しかし、MyVision編集部が重視するポイントはそこではありません。
- 自社でデータ活用の裁量があるか
- 技術スタックがモダン（Snowflake/dbtなど）か
- データ活用に経営層の理解があるか
これらを意識して転職活動をおこなうことが重要です。目先の年収だけで転職先を選ぶと、入社後にミスマッチを感じる可能性があります。「どれだけ最新の技術を磨けるか」が、今後のキャリアを左右します。
データエンジニアへの転職ならテックゴーへ
データエンジニアとして理想のキャリアを築くには、求人票の「年収」や「会社名」以上に、「どのようなデータ基盤を、どのフェーズで触れるか」を正確に見極める必要があります。
- 既存のスパゲッティコード化したSQLを解きほぐすフェーズなのか
- ゼロからAI活用のための最新基盤を構築するフェーズなのか
- 数億件のトラフィックをさばくパフォーマンス最適化に挑めるのか
テックゴーでは、技術の裏側まで知り尽くしたアドバイザーが、あなたのスキルと市場のニーズをマッチングさせます。データエンジニアとしての第一歩、あるいはさらなる高みを目指すなら、ぜひ一度ご相談ください。
まとめ
データエンジニアは、現代のビジネスインフラを支える「データの職人」です。
仕事は地道で難易度も高いですが、その分市場価値は高く、2026年以降も需要が衰えることはありません。SQLやPython、クラウド技術を軸に、ビジネスに直結する基盤を築く能力は、一生もののスキルになります。
裏方としての誇りを持ち、技術で組織の意思決定を変えていきたい人にとっては、最適な職種だといえるでしょう。
データエンジニアに関するよくある質問
こちらでは、データエンジニアに関するよくある質問にお答えします。
データサイエンティストより年収は低いですか？
必ずしもそうではありません。かつてはサイエンティストのほうが高い傾向にありましたが、現在は「基盤がなければ何もできない」という認識が広まり、データエンジニアの年収はサイエンティストと同等、あるいはスキルセットによっては上回るケースも増えています。
AIの進化で自動化されるリスクはありませんか？
単純なコーディングは自動化されますが、設計や調整の価値は高まります。
AIがSQLを生成するようになっても、「どのデータがビジネスに必要か」「不整合が起きたときにどう解決するか」といった判断は人間がおこなう必要があります。AIを使いこなし、より高度なアーキテクチャ設計に集中できるエンジニアの価値は、むしろ高まるでしょう。