データエンジニアとは？仕事内容・年収・SEとの違いと現職からの転職ルート

求人サイトやスカウトでデータエンジニアの求人を見かけて、自分の経験で届く職種なのか、今の仕事と何が違うのか判断に迷っていないでしょうか。

データエンジニアは、社内に散らばるデータを集めて整え、分析やAIで使える状態にして届ける職種です。AIの活用が広がるにつれて、その前提になるデータを整える人材の求人が増えています。

一方で、同じ職種名でも会社によって任される範囲が大きく違い、求人票を見比べるだけでは中身をつかみにくいのが実情です。さらに、肩書はSEのまま、実質的にはデータエンジニアに近い仕事をしてきた人もいます。

この記事では、以下の内容を解説します。

• データエンジニアの仕事内容と、SE・データサイエンティストとの違い
• 企業タイプによって変わる仕事の中身
• 必要なスキルと年収相場
• 今の職種ごとに見た、データエンジニアへの近さと移り方

SEやインフラエンジニアとしての経験を活かして、データエンジニアへの職種転換を考えている方に、自分に合う職場の選び方と移り方をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

データエンジニアとは

データエンジニアは、企業の中に散らばるデータを集めて整え、分析する人やAIが使える状態にして届ける職種です。ただし、任される仕事の範囲は会社によって幅があり、求人票の職種名だけでは中身を判断しにくい職種でもあります。

そこで、職種の定義と、会社ごとに中身が違う理由を解説します。

散在するデータを、分析やAIに使える状態に整えて届ける職種

データエンジニアの仕事は、ひと言でいえば、データを使う人が迷わず使える状態をつくることです。社内のシステムや外部のサービスから集まるデータは形式がばらばらで、そのままでは分析にもAIの学習にも使えません。

そこでデータエンジニアは、次の3つの役割を担います。

• データの欠損や重複、表記のゆれを整える
• データを集めて貯める基盤を設計・構築する
• AIに学習させるデータを用意する

データサイエンティストがデータを分析して知見を引き出すのに対し、データエンジニアはその前提になるデータと基盤に責任を持ちます。分析そのものではなく、分析できる状態をつくって届けることが、この職種の役割です。

求人ごとに職務範囲が違うのは、職種の定義がまだ固まっていないから

データエンジニアの求人を見比べると、決まった手順でデータを加工する処理の運用が中心の求人もあれば、データ基盤全体の設計を任せる求人もあります。同じ職種名でここまで幅が出るのは、職種として担う範囲が、業界の中でもまだ固まりきっていないからです。

実際に、経済産業省と情報処理推進機構が定めるデジタルスキル標準は、2026年4月の改訂でデータエンジニアの位置づけを変えました。それまではデータサイエンティストの類型に含まれる役割でしたが、データの整備や流通の仕組みを担うデータマネジメント類型が新設され、そちらへ統合されています。

加えて、データエンジニアという呼び名が広まる前から、SEがデータ連携の開発や基盤の構築を担ってきた経緯もあります。求人を読むときは、職種名よりも、任される工程と扱うデータの範囲を確かめましょう。

参考：IPA「プレス発表 デジタルスキル標準ver.2.0を公開」

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、データを整える作業から基盤の設計、AI向けのデータづくりまで幅があります。ただし、すべてを1人で担うわけではなく、データの加工や障害対応のように担当者のほぼ全員が経験する業務と、職場によって担当するかどうかが変わる業務があります。

主な仕事内容と、担う人の傾向は次の表のとおりです。

求人票の業務内容と照らし合わせながら、それぞれの仕事の中身を確認していきましょう。

データ基盤（データウェアハウス・データレイク）の設計・構築

データ基盤の設計・構築は、社内に散らばるデータを1か所に集め、同じ基準で見られるようにする仕事です。たとえば、営業は営業支援システム、経理は会計システム、マーケティングはWeb解析ツールと、部署ごとに別の場所でデータを持っていると、売上の数字ひとつとっても部署間で合いません。

そこでデータエンジニアは、データを貯める場所と、その貯め方を決めます。データウェアハウスは分析しやすい形に整理して貯める場所、データレイクは形式を問わず元のまま貯める場所です。

最近はBigQueryやSnowflake、Amazon Redshiftといったクラウドのサービスを使うことが多く、何を、どの頻度で、どの形で貯めるかを決める設計が、後の使いやすさを左右します。

データ収集パイプラインの構築・自動化

データパイプラインとは、各システムからデータを取り出し、加工して、データ基盤に格納するまでの流れを自動で回す仕組みです。データエンジニアは、この流れを組み立て、決まった時刻や条件で動くように設定します。

処理の方式には、1日1回などまとめて処理するバッチ処理と、発生したデータを順次取り込むストリーミング処理があります。売上の日次集計ならバッチ処理、アプリの利用ログをすぐ分析に回したいならストリーミング処理というように、使い道に合わせて選ぶのがデータエンジニアの判断です。

手作業のExcel集計が属人化している職場ほど、自動化によって担当者の負担と集計ミスがまとめて減ります。

データのクレンジング・加工

クレンジングは、集めたデータの欠損を補い、重複を整理し、表記のゆれをそろえる作業です。たとえば「サーバー」と「サーバ」、西暦と和暦が混ざったままでは、集計の結果が正しく出ません。

この作業はデータエンジニアのほぼ全員が担う、仕事の中心にあたる業務です。加工の方法を決めたうえで、SQLやPythonで処理を書き、毎回同じ手順で整えられるようにします。

データの意味を理解していないと正しく加工できないため、元のデータがどんな業務から生まれたのかを知っておくことが、作業の精度に大きく影響します。

AI・機械学習向けのデータセット整備

AIや機械学習のモデルをつくるには、学習用のデータが欠かせません。データエンジニアは、正解のラベルをつけた「教師データ」を作成し、学習用と検証用に分けて、モデルを開発する人に渡すのが主な役割です。AIを運用した結果を見て、教師データをつくり直すこともあります。

最近は、生成AIに社内の資料やデータを検索させてから回答させる仕組みを導入する企業も増えました。この仕組みはRAGと呼ばれ、参照させるデータが古かったり重複していたりすると、AIはもっともらしい誤りを返します。AIの精度は学習や参照に使うデータの質で決まるため、ここで手を抜くと後工程のすべてに響きます。

なお、教師データの作成は、AI開発に関わる職場でなければ担当しないことも多い業務です。

BI・分析向けのデータマート作成と可視化

データマートは、部署や用途ごとに必要なデータだけを集計して切り出したテーブルです。たとえば、経営会議向けに月次の売上と利益をまとめたデータマートを用意しておけば、BIツールで開くだけで最新の数字を確認できます。

データエンジニアは、このデータマートをつくり、TableauやPower BIなどのBIツールから正しく読み込めるところまでを担うことが多いでしょう。一方で、ダッシュボードの見せ方や、数字からどんな示唆を引き出すかは、BIエンジニアやデータアナリストが担う職場も多く見られます。

どこまでを自分が担うのかは職場によって違うため、求人票の業務内容で確かめておきましょう。

データ利用者との要件調整

データ基盤は、使う人の目的に合っていなければ意味がありません。そのためデータエンジニアは、営業やマーケティング、経営企画などの利用者から要望を聞き、どの指標を、どの定義で、どの頻度で出すかをすり合わせます。

たとえば「売上」ひとつとっても、受注日で数えるか入金日で数えるかで、出てくる数字は別物です。利用者自身が定義の違いに気づいていないことも多いため、要望をそのまま受けるのではなく、確認すべき点を先回りして示す力が求められます。

データの背景にある業務を理解する時間も、データエンジニアの仕事に含まれます。

パイプラインの運用・監視と障害対応

パイプラインは、つくって終わりではありません。データの元になるシステムの仕様変更や、処理量の急な増加によって、取り込みの遅れやデータの欠落が起きるためです。データエンジニアは、処理が予定どおりに終わったか、件数や値に異常がないかを監視し、問題があれば原因を切り分けて復旧させます。

データの修正や復旧は、担当者のほぼ全員が経験する業務です。加えて、データが正しく届いている間は目立ちませんが、朝の会議で数字が出ないといった事態になると、真っ先に原因を問われる立場でもあります。

監視の自動化や、異常を早く検知する仕組みが整った職場かどうかで、日々の負担は大きく変わります。

データ品質・ガバナンスの管理

データガバナンスとは、データの定義や利用権限、取り扱いのルールを組織として決め、守らせる取り組みです。データの量と利用者が増えるほど、誰がどのデータを見てよいのか、どれが正しい数字なのかがわからなくなるため、データエンジニアがその仕組みづくりを担います。

具体的な作業の例は次のとおりです。

• 個人情報を含むデータのアクセス権限を管理する
• データの所在や定義をデータカタログに記録する
• 欠損や異常値を自動で検知するテストを組み込む

全社のデータを扱う事業会社の横断組織ほど、この業務の比重が大きくなります。

データエンジニアと近い職種との違い

データエンジニアの求人を見ていると、似た名前の職種や業務の重なる職種がいくつも並び、違いがわかりにくいでしょう。

それぞれの職種の主な役割と、データエンジニアと重なる部分は次の表のとおりです。

自分の現職と重なる部分がある職種から読むと、データエンジニアとの距離をつかみやすくなります。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計や機械学習を使ってデータを分析し、売上の予測や施策の改善につながる知見を引き出す職種です。データエンジニアは、その分析に使うデータを集めて整え、基盤を運用する側に立ちます。

両者が重なるのは、分析用のデータを準備する場面です。小規模な組織では、データエンジニアが簡単な分析まで兼ねたり、データサイエンティストがデータの加工まで自分でおこなったりすることもあります。なお、可視化や示唆出しを中心に担うデータアナリストも、データを使う側の職種です。

分析の結果を発表するデータサイエンティストに比べると、データエンジニアは下準備の仕事が中心になるため、社内で地味に見られやすい面があります。

ただし、分析する人がいてもデータが整っていなければ成果は出ないため、両者は役割の違う同じチームの一員です。

システムエンジニア（SE）

SEは、顧客や社内の業務に合わせてシステムを設計・開発する職種です。扱う対象が1つの業務システムであることが多いのに対し、データエンジニアは複数のシステムにまたがるデータの流れと、分析のための基盤を扱います。

とはいえ、両者の仕事は地続きです。SEが日常的に担う次のような業務は、データエンジニアの仕事とも重なります。

• システム間のデータ連携を開発する
• 夜間バッチで集計処理を回す
• 帳票向けにデータを抽出する

現職でこうした処理を担当しているなら、データエンジニアの仕事の一部をすでに経験していると考えてよいでしょう。

違いが出るのは、データを使う人の目的から逆算して設計するかどうかです。SEは決まった仕様どおりに動くシステムを、データエンジニアは使われ方が変わっていくデータ基盤をつくります。

データベースエンジニア

データベースエンジニアは、OracleやPostgreSQLなど特定のデータベースを設計し、性能を改善しながら安定して動かす職種です。対してデータエンジニアは、社内の複数のデータベースや外部サービスから集めたデータを、分析向けの基盤に統合する仕事を担います。

両者に共通するのは、SQLとデータベース設計の知識です。テーブルの設計や、処理の重いクエリの改善は、どちらの職種でも日常的に求められます。

ひとつのデータベースを深く見るのがデータベースエンジニア、データ全体の流れを横断して見るのがデータエンジニアと考えると、違いをつかみやすくなります。

求められる知識の重なりが大きいため、データベースエンジニアはデータエンジニアに最も近い職種のひとつです。

BIエンジニア

BIエンジニアは、BIツールを使ってダッシュボードやレポートを設計し、経営や現場が数字を見て判断できるようにする職種です。データエンジニアは、そのダッシュボードに表示される数字が正しく、期限どおりに更新されるよう、裏側のデータを整えます。

両者の接点は、データマートの作成です。用途別に集計したテーブルをどちらがつくるかは職場によって違い、BIエンジニアが集計まで自分で担う職場もあれば、データエンジニアに任せる職場もあります。

ダッシュボードの数字が合わないとき、原因をさかのぼって直すのはデータエンジニアの役割です。

アナリティクスエンジニア

アナリティクスエンジニアは、データ基盤に集まったデータを、分析する人が自分で使える形に変換・整理する職種です。この職種でよく使われるdbtは、SQLでデータの変換処理を書き、テストや文書化までまとめて管理できるツールです。

データエンジニアとの違いは、責任を持つ範囲です。データエンジニアがデータを取り込む仕組みと基盤の安定稼働に責任を持つのに対し、アナリティクスエンジニアは分析に使うデータの定義と品質に責任を持ちます。

両者の仕事は隣り合っているため、求人票ではデータエンジニア兼アナリティクスエンジニアのように併記されることもあります。

インフラ・クラウドエンジニア

インフラエンジニアやクラウドエンジニアは、サーバーやネットワーク、クラウドの環境を設計・構築し、止まらずに動き続けるよう運用する職種です。データエンジニアは、その環境の上で動くデータの流れと、データの中身に責任を持ちます。

両者が重なるのは、クラウド上にデータ基盤を構築する場面です。次のような作業は、どちらの職種でも経験します。

• クラウドの環境を構築する
• アクセス権限を設定・管理する
• 処理の稼働状況を監視する
• 構成をコードで管理する

インフラの経験はそのまま活かせますが、データをどう設計すれば使いやすくなるかという視点は、新たに身につける部分です。

企業タイプ別に見るデータエンジニアの仕事の違い

データエンジニアの仕事の中身は、どの企業タイプで働くかによって大きく変わります。任される工程や技術を選ぶ裁量、成果の見え方がそれぞれ違うため、求人票の職種名だけで比べると、入社後に思っていた仕事と違ったということが起こりやすくなります。

主な企業タイプと仕事の違いは、次の表のとおりです。

自分がどの環境で経験を積みたいかを考えながら、各タイプの特徴を見ていきましょう。

SIer・受託開発会社

SIerや受託開発会社では、顧客企業のデータ基盤を、要件定義から設計・構築まで請け負うのが主な仕事です。製造業のデータ統合や金融機関の分析基盤の刷新というように、案件ごとに業界も技術も変わるため、短い期間で幅広い経験を積めます。

一方で、技術の選定は顧客の方針や既存環境の制約を受けやすく、使いたい技術を自由に選べるとは限りません。構築が終わると運用は顧客側に引き継ぐことも多く、基盤を長く育てる経験は得にくいでしょう。

また、設計書などのドキュメント作成や関係者との調整に割く時間が多いのも、この働き方の特徴です。

複数の業界のデータを扱った経験は、事業会社へ移るときにも評価されやすい実績になります。

事業会社の横断データ基盤組織

Web系の事業会社やメガベンチャーでは、全社のデータを扱う専任の組織を置き、データエンジニアが自社サービスのデータ基盤を運用・改善しています。BigQueryやdbtを使ったデータの変換、処理が遅れないための監視、各部署からの要望への対応までを、一貫して担うのが特徴です。

利用者が社内にいるため、自分のつくった基盤がどう使われ、事業にどう役立ったかを見届けやすい環境です。技術の選定に関われることも多く、新しいツールを試す機会も得やすいでしょう。

ただし、扱うデータの量と要望の種類が多いため、求められる技術の水準は高めです。即戦力として採用されることが多く、クラウド上でパイプラインを設計した経験があると選考で有利に働きます。

メガベンチャーでの働き方については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

メガベンチャーのエンジニアは激務？年収・仕事内容・転職成功のポイントまで徹底解説

データ基盤の専門コンサル・分析会社

データ基盤の専門コンサルや分析会社では、複数の企業に対して、データ基盤の立ち上げや刷新を支援します。課題の整理やロードマップの策定といった上流の工程から関わり、技術の選定を提案して、構築までを担うのが主な流れです。

さまざまな企業のデータ活用を見られるため、業界ごとの課題や、うまくいく基盤とそうでない基盤の違いを短期間で学べます。その分、技術力に加えて、顧客にわかりやすく説明し、合意をとりつける力が強く求められます。

将来的にデータ・AI領域のコンサルタントや、全社のデータ戦略を担う立場を目指したい方に向いている環境です。

非IT事業会社のDX推進部門

製造業や金融、小売などの事業会社では、DX推進部門の中で、これから本格的にデータを活用していくためのデータ基盤を立ち上げるのが主な仕事です。紙やExcelで管理されてきたデータや、古い基幹システムのデータを集め、使える形にするところから始まることも多いでしょう。

この環境の強みは、業界の業務知識がそのまま武器になることです。工場の生産データや金融の取引データは、業務を理解していないと正しく扱えません。少人数のチームで基盤全体を任されることが多く、裁量も大きくなります。

一方で、データ基盤がコストセンターとして扱われている会社もあります。コストセンターとは、直接の売上を生まず、費用として管理される部門のことです。

そうした職場では人員が増えにくく、1人のデータエンジニアに構築から運用、問い合わせ対応までが集中しやすいため、応募前にチームの体制を確かめましょう。

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアに求められるスキルは幅広いものの、すべてを転職の時点でそろえていなくてもかまいません。現職ですでに身についているものを確かめ、足りない部分から補っていけば十分です。

主なスキルと、それぞれが身につきやすい現職の職種は次の表のとおりです。

自分の経験と照らし合わせて、足りないものを見つけるつもりで読み進めてください。

SQLとデータモデリング

SQLは、データの抽出から加工までのすべてで使う、データエンジニアにとって最も基本となるスキルです。ただし求められるのは、決まったデータを取り出す書き方だけではありません。分析する人が使いやすいように、どのテーブルにどの粒度でデータを持たせるかを考えるデータモデリングの力まで含まれます。

加えて、クラウドのデータウェアハウスには、処理したデータ量に応じて料金がかかるサービスも多く、効率の悪いクエリはそのまま利用料金の増加につながります。 業務システムでSQLを書いてきた方は、大量のデータを前提にした書き方と設計を上乗せするつもりで学ぶとよいでしょう。

データベース設計の知識を客観的に示したい場合は、データベーススペシャリスト試験が目安になります。

Python（データ処理・自動化）

Pythonは、データの加工や処理の自動化に使う言語です。pandasやPySparkといったデータ処理向けのライブラリが充実しているため、データエンジニアの現場で最もよく使われる言語のひとつです。

JavaやC#で業務システムを開発してきた方なら、文法の習得に時間はかからないでしょう。むしろ求められるのは、数百万件のデータを1件ずつではなく、まとめて効率よく処理する書き方です。

言語そのものより、大量のデータを扱う前提で処理を組み立てられるかどうかが評価されます。

クラウドのデータサービス（AWS・Google Cloud）

現在のデータ基盤の多くは、クラウド上に構築されています。データエンジニアには、データ向けのサービスを組み合わせて基盤を設計する力が求められます。主なサービスは次のとおりです。

サーバーを構築した経験とは別に、サービスの選び方や利用料金の管理まで理解しておくと、現場ですぐに役立ちます。インフラの経験がある方は、データ向けのサービスに絞って知識を広げるのが近道です。

クラウドのデータ基盤に関する力を示したい場合は、Google Cloud Professional Data Engineerのような認定資格も目安になります。

AWS認定資格は転職で有利になる？資格の種類・難易度とあわせて取得順や勉強法についても解説

分散処理（Spark・Hadoop）

分散処理は、1台のサーバーでは処理しきれない量のデータを、複数台に分けて並行して処理する技術です。代表的なものに、HadoopやApache Sparkがあります。

ただし、最近はBigQueryやSnowflakeのように、分散処理の仕組みをクラウド側が引き受けるサービスが主流になりつつあります。そのため、Hadoopのクラスタを自分で構築・運用した経験は、以前ほど必須ではなくなってきました。

求められるのは、データがどう分割され、どこで処理が重くなるのかという仕組みの理解です。 処理が遅いときに原因の見当をつけられる程度の知識があれば、現場では十分に通用します。

ETL/ELTとワークフロー管理（dbt・Airflowなど）

ETLは、データを抽出し、変換してから格納する処理の流れです。これに対してELTは、先にデータを格納し、データウェアハウスの中で変換します。クラウドのデータウェアハウスは処理能力が高いため、最近はELTを採用する職場が増えました。

変換の処理はdbt、処理の実行順序や時刻はApache Airflowなどのツールで制御する構成がよく見られます。dbtでは、変換の処理にテストを書き、変更の履歴をGitで管理できます。

ソフトウェア開発で身につけたテストやバージョン管理の習慣を、そのままデータの処理に持ち込めるのが、開発経験者の強みです。

対象業務の知識（ドメイン知識）

データエンジニアにとって、対象となる業務の知識は技術と同じくらい大切なスキルです。業務を理解していなければ、どのデータをどう処理すれば正しい数字になるのかを判断できないためです。

たとえば、小売の売上データなら返品やポイント利用の扱い、製造業の生産データなら不良品や設備の停止時間の扱いによって、集計の結果は大きく変わります。

中途採用でも、金融や製造などの業務知識を持つ人は有利になりやすい傾向があります。現職で培った業界の知識は、データエンジニアに移っても価値が下がらない経験です。

業務の流れや用語の定義を、自分の言葉で説明できるように整理しておきましょう。

データ利用者との調整力

データエンジニアは、営業や経営企画など、エンジニア以外の人と話す機会が多い職種です。利用者の要望を聞き取り、指標の定義や必要なデータ項目について合意し、技術的な制約を専門用語を使わずに説明する力が求められます。

たとえば「この数字を毎朝見たい」という依頼に対して、データの更新が間に合う時刻や、定義をそろえるべき点を伝え、現実的な落としどころを一緒に決める場面も日常的です。

もしSIerなどで顧客と要件を詰めてきた経験があれば、この場面でそのまま活かせるでしょう。

機械学習・統計の基礎知識

データエンジニアは、機械学習のモデルを自分でつくるわけではありません。ただし、データサイエンティストや機械学習エンジニアがどんな形のデータを必要とするのかを理解していないと、使いやすいデータを渡せません。

たとえば、学習用と検証用でデータの期間が重なっていると、モデルの精度が実際より高く見えてしまいます。こうした落とし穴を避けるには、平均や分散といった統計の基礎と、機械学習で学習と評価がどう進むかの流れを押さえておけば足ります。

入社時点で求められることは少なく、実務の中で身につけていける知識です。

データエンジニアの年収相場は？

厚生労働省の「job tag」によると、データエンジニアの年収は平均609.8万円とされています。ただし、この数字は運用監視のオペレーターやシステム管理者なども含む職業分類の平均なので、データ基盤の設計・構築を担う人の実態より低めに出やすい点を踏まえて読みましょう。

転職市場での水準を知るには、求人の年収のほうが参考になります。エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データでは、データエンジニアの平均年収は約813万円です。主な職種と並べると、次の表のようになります。

SEやインフラエンジニアと比べると、100万円以上高い水準です。 とはいえ、年収は職種名だけで決まるものではありません。

そこで手がかりになるのが、ITスキル標準です。経済産業省と情報処理推進機構が策定した、IT人材の実務能力をレベル1から7の段階で示す指標で、実務で任される仕事と、どこまで独力でこなせるかによって段階が決まります。

各レベルの目安と、データエンジニアのレベル別の年収は次のとおりです。

（※年収の範囲は、設計・構築の職務における第1四分位から第3四分位）

データエンジニアに置きかえると、レベル3は取り込みから加工までのパイプラインを1本任せられる状態、レベル4はデータ基盤全体の設計や技術の選定を任される状態が目安です。任される範囲が広がるほど、年収の上限も上がっていきます。

参考：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データエンジニア」

データエンジニアの将来性

データエンジニアに将来性があるかを見きわめるには、需要が伸びている理由と、AIの進化で仕事がどう変わるかをあわせて知っておくと判断しやすくなります。

押さえておきたいポイントは次の4つです。

• AI活用が広がるほど、データを整える仕事が増える
• 生成AIでコードは書けても、設計と判断は人に残る
• 人材不足が続いている
• 陳腐化しやすいのはツール操作、長く通用するのはデータ設計

AI活用が広がるほど、データを整える仕事が増える

企業が生成AIや機械学習を業務に取り入れるほど、データエンジニアの仕事は増えていきます。AIの答えの正しさは、学習や参照に使うデータの質に左右されるためです。

社内のデータが部署ごとにばらばらで、重複や古い情報が混ざったままでは、AIを導入しても現場で使える答えは返ってきません。

加えて、工場の設備やスマートフォンのアプリから集まるデータも年々増えています。AIを使いこなす人の前に、AIが使えるデータを用意する人が要るという順番は、技術が進んでも変わりません。

生成AIでコードは書けても、設計と判断は人に残る

生成AIの進化で、データを加工するコードやSQLは、以前よりずっと速く書けるようになりました。データエンジニアの現場でも、生成AIで処理の下書きをつくり、それを修正・確認して使う進め方が広がっています。

一方で、どのデータが事業に必要か、どの定義で集計すれば正しい数字になるかを決めるのは、今のところ人の仕事です。データの不整合が起きたとき、業務の背景を踏まえて原因を突き止め、直し方を決めるのも同じでしょう。

生成AIに任せられるのは手を動かす部分で、何をつくるかを決める部分は人に残ります。 むしろ、コードを書く時間が減った分、設計や利用者との調整に時間を使えるようになります。

人材不足が続いている

データ活用を進めたい企業が増える一方で、それを担う人材は足りていません。2025年に公表された調査では、日本企業の85.1%が、DXを推進する人材が不足していると答えています。米国やドイツの企業と比べても、日本の不足感は際立って高い水準です。

この数字はデータエンジニアだけを対象にしたものではありませんが、データを扱える専門人材が足りない状況は、データ基盤の求人にも表れています。スキルの高い人材が少ないため、中途採用で高い年収を提示される例も見られます。

需要に供給が追いついていない今は、現職の経験を武器に職種を移りやすい時期です。

参考：IPA「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」

陳腐化しやすいのはツール操作、長く通用するのはデータ設計

データ基盤のツールは、入れ替わりが早い分野です。かつてはHadoopを使った大規模な基盤が主流でしたが、今はBigQueryやSnowflakeといったクラウドのデータウェアハウスが中心になり、製品から製品への移行案件も増えています。特定のツールの操作に詳しいだけでは、数年後には評価されにくくなるでしょう。

反対に、製品が変わっても通用するのは、次のような力です。

• 使いやすいデータの持ち方を設計する
• 処理が止まりにくい流れを組み立てる
• データの品質を保つ仕組みをつくる

ツールは手段として学びつつ、設計の考え方を自分の言葉で説明できるようにしておくと、長く通用するエンジニアになれます。 データ設計の力は、データアーキテクトや機械学習エンジニア、データ・AI領域のコンサルタントへ進むときにも活きる経験です。

データエンジニアに向いている人の特徴

データエンジニアの仕事は、データが正しく流れている間は目立たず、成果が周囲から見えにくい面があります。安定して動いていることが当たり前とされるため、この点をつまらないと感じる人もいるでしょう。

だからこそ、次のような特徴を持つ人は、この仕事にやりがいを見いだしやすくなります。

• 地道なデータ確認を面倒がらずに続けられる
• 新しいツールや手法を学び続けられる
• 事業側の要望を聞き取り、設計に落とし込める
• 原因を仮説で切り分けて粘り強く調べられる
• 自分の思い込みを疑い、データで確かめられる

当てはまる項目の数を、自分の適性を測る目安にしてみてください。

地道なデータ確認を面倒がらずに続けられる

データエンジニアの仕事には、件数が合っているか、値の範囲がおかしくないかを、ひとつひとつ確かめる作業が多くあります。膨大で複雑なデータを丹念に処理していくため、確認の手間を惜しまない根気が求められる仕事です。

たとえば、集計結果が前日より1件だけ少ないときに、気のせいとして流さず原因を確かめられるかどうかで、データの信頼性は大きく変わります。細かな違和感を放置しない人ほど、利用者から信頼される基盤をつくれます。

現職でテストの抜け漏れを見つけるのが得意な方は、この適性を持っていると考えてよいでしょう。

新しいツールや手法を学び続けられる

データ基盤の分野は、クラウドのサービスや変換ツールの更新が早く、数年前の主流が別の製品に置きかわっていることもあります。新しいサービスが出たら試してみる、公式ドキュメントや技術記事を追いかけるといった習慣を、無理なく続けられる人が向いています。

ただし、流行のツールに次々と飛びつけばよいわけではありません。新しい技術が、今の基盤の課題を本当に解決するのかを見きわめたうえで取り入れる姿勢が大切です。 技術への好奇心と、取り入れる前に立ち止まる冷静さの両方を持てる人ほど、この仕事を長く楽しめます。

事業側の要望を聞き取り、設計に落とし込める

データエンジニアは、営業や経営企画などから「こんな数字が見たい」という依頼を受ける立場です。ただ、依頼をそのまま形にしても、使われない基盤ができあがることがあります。依頼の背景にある目的を聞き出し、本当に必要なデータの定義や更新頻度に置きかえる力が、この仕事では欠かせません。

たとえば「毎日の売上を見たい」という依頼でも、目的が在庫の判断なのか、販促の効果測定なのかで、必要なデータの粒度に差が出ます。相手の言葉の奥にある目的まで確かめられる人がつくった基盤は、長く使われます。

SIerで顧客の要件をまとめてきた方や、社内SEとして業務部門の相談に乗ってきた方は、この特徴を活かしやすいでしょう。

原因を仮説で切り分けて粘り強く調べられる

データの数字が合わないとき、考えられる原因はいくつもあります。

• 元のシステムの仕様が変わった
• 取り込みの処理が失敗した
• 集計の定義が変わった

こうした候補に仮説を立て、順番につぶしていくのがデータエンジニアの調べ方です。原因がすぐに見つからず、ログやデータを何時間も追いかける日もあるでしょう。そうした場面で投げ出さず、可能性をひとつずつ消していける粘り強さは、障害の多い現場ほど頼りにされます。

現職で障害対応や不具合の調査を任されてきた方は、その経験がそのまま活きます。

自分の思い込みを疑い、データで確かめられる

データを扱っていると、「この施策は効果があったはずだ」という期待に引きずられて、都合のよい数字だけを見てしまうことがあります。データエンジニアには、自分の思い込みに気づき、考えを客観的にとらえ直す姿勢が求められます。

とくに、集計の結果が予想どおりだったときこそ、条件の設定に誤りがないかを確かめ直す習慣を持っておきましょう。予想と違う数字が出たときに、まずデータを疑い、次に自分の前提を疑えるかどうかで、利用者に渡すデータの正しさが決まります。

正しさに誠実でいられることは、この仕事を続けるうえでの強みです。

現職別に見る、データエンジニアへの近さと移り方

データエンジニアへの転職は、まったく新しい分野への挑戦とは限りません。中途採用ではSEなどIT系のエンジニアから移る人が多く、現職の経験の多くはそのまま持ち込めます。

即戦力として求められる目安は、取り込みから加工までのパイプラインを1本、独力で設計・運用できる段階です。現職ごとの近さと、主に足りないものは次の表のとおりです。

自分の現職にあたる職種から読み、足りないものと移り方を確かめましょう。

業務システム開発のSE・プログラマー

業務システムを開発してきたSEやプログラマーは、業務の理解やバッチ処理の開発といった、データエンジニアの仕事の土台になる経験をすでに持っています。一方で、次のような経験は不足しがちです。

• クラウドのデータウェアハウスを設計する
• 分散処理を前提に大量のデータを扱う
• パイプラインを長く運用し続ける

現実的なのは、社内にデータ基盤のプロジェクトがあれば手を挙げることです。 社内に機会がなければ、SIerのデータ基盤案件で実績を積んでから事業会社へ移る道もあります。

システムエンジニアのキャリアプランはどう描く？将来性の高いキャリアと成功戦略を徹底解説

インフラ・クラウドエンジニア

インフラエンジニアやクラウドエンジニアは、クラウド環境の構築や監視の経験を持っており、データ基盤の土台づくりではそのまま戦力になります。とくにクラウドの経験は、データエンジニアの求人で強く求められる要素です。

足りなくなりやすいのは、データの中身に関わる次のような力です。

• 分析しやすいテーブルを設計する
• 大量のデータを効率よく集計するSQLを書く
• 利用者の要望をデータの定義に落とし込む

移り方としては、事業会社のデータ基盤組織で、基盤の安定運用を担うポジションから入る道が現実的です。 入社後にデータモデリングやSQLを実務で身につけていけば、構築全体を任される立場へ広げていけます。

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データベースエンジニア・DB運用担当

データベースエンジニアやDB運用の担当者は、SQLとデータベース設計の経験を持っており、データエンジニアに最も近い位置にいます。テーブルの設計やクエリの改善は、データエンジニアの日常業務でもそのまま使えるスキルです。

足りないのは、1つのデータベースの外に広がる次のような部分です。

• 複数のデータソースを1つの基盤に統合する
• Pythonで処理を自動化する
• クラウドのデータウェアハウスを扱う

経験の重なりが大きいため、データエンジニアの求人に直接応募しやすい職種です。 クラウドのデータウェアハウスを個人で触り、小さなパイプラインを組んだ経験を添えられると、選考での説得力が増します。

社内SE・情報システム部門

社内SEや情報システム部門の担当者は、社内のどこにどのデータがあるかを把握しており、業務部門との調整にも慣れています。加えて、自社の業界の業務知識は、データエンジニアとして大きな武器になります。

一方で、開発を外部に任せてきた職場では、次のような経験が不足しがちです。

• 自分の手でデータ処理を実装する
• 最新のデータツールを使う
• パイプラインを設計する

まずは現職でデータ活用の取り組みがあれば、自分から手を挙げて実装の経験を積みましょう。 転職する場合は、同じ業界の事業会社のDX推進部門を選ぶと、業務知識をそのまま評価してもらいやすくなります。

社内SEから転職するのは正解？おすすめの転職先や成功するための手順

Webアプリケーションのバックエンドエンジニア

Webアプリケーションのバックエンドエンジニアは、PythonやSQLを日常的に書いており、テストやCI/CDといった開発の進め方も身についています。ソフトウェア開発の習慣をデータの処理に持ち込めるため、データエンジニアへの移りやすさは高いでしょう。

足りなくなりやすいのは、アプリケーションとは違う、分析のためのデータの扱い方です。

• 分析向けにデータウェアハウスを設計する
• 数百万件単位のデータをまとめて処理する
• 利用者ごとに指標の定義をそろえる

移り方としては、Web系事業会社の横断データ基盤組織や、アナリティクスエンジニアのポジションから入る道があります。 自社サービスのデータを扱う職場なら、アプリケーション側の仕様を知っていることも強みになります。

データエンジニアを目指すならテックゴー

データエンジニアの求人は、同じ職種名でも、企業タイプやデータ基盤の成熟度によって任される仕事が大きく変わります。複雑になったSQLを整理し直す段階なのか、AI活用のための基盤をゼロから立ち上げる段階なのかは、求人票の文面だけでは読み取りにくいものです。

どこまで裁量を持てるのか、経営層がデータ活用をどう位置づけているのかといった点も、入社前に確かめておきたいところでしょう。

テックゴーは、こうした求人票に書かれていない部分まで踏まえて、データエンジニアへの職種転換を支援するエンジニア特化の転職エージェントです。

• 上流案件・ITコンサル領域の求人に強い
• 平均年収アップ金額144万円の実績がある
• 年収アップ成功率は86%で、年収交渉もアドバイザーが代行する
• アドバイザーには元エンジニア・ITコンサル出身者が多い
• 面接対策を回数無制限で受けられる

今の経験でどの企業タイプを狙えるのかを知りたい方は、まずは気軽に相談してみてください。

まとめ

この記事では、データエンジニアの仕事内容や近い職種との違い、企業タイプによる仕事の違い、年収相場、現職ごとの移り方を解説しました。

データエンジニアは、散らばったデータを分析やAIで使える状態に整えて届ける職種で、同じ職種名でも会社によって任される範囲が大きく変わります。転職市場での年収も、SEやインフラエンジニアより高い水準にあります。

まずは、自分がどの企業タイプで経験を積みたいかを決め、現職の経験で足りないものをひとつに絞って補いはじめましょう。成果が見えにくい面や、職場によって負担が偏る面も踏まえたうえで選べば、入社後に思っていた仕事と違ったと感じることは少なくなります。

自分の経歴でどの求人を狙えるのかを確かめたい方は、テックゴーに相談してみてください。元エンジニアやITコンサル出身のアドバイザーが、今の経験が活きる企業タイプを一緒に整理します。