DevOpsエンジニアとは？仕事内容・年収・将来性・必要なスキルまで徹底解説

DevOpsエンジニアは、開発と運用を分断せず、サービス提供のスピードと品質を両立させる役割です。クラウドやマイクロサービスの普及により、短いサイクルで機能改善をおこなう開発体制が一般化し、従来の分業モデルでは対応しきれない課題が顕在化しています。

その中で、リリース工程の自動化やインフラのコード化、チーム間の連携改善を通じて、開発プロセス全体を最適化する考え方としてDevOpsが広がっています。一方で、仕事内容や必要なスキル、インフラエンジニアやSREとの違いが分かりにくいと感じる人も少なくありません。

本記事では、DevOpsエンジニアの役割、仕事内容、必要スキル、年収、将来性までを体系的に整理し、未経験から目指すためのロードマップまで解説します。

DevOpsエンジニアとは？

DevOpsエンジニアは、開発と運用を一体として捉え、システムの提供プロセス全体を継続的に改善する役割です。単なる職種名ではなく、開発と運用の連携を強化する文化や考え方を実践するポジションでもあります。

従来の開発と運用が分断された体制では、リリースの遅延や環境差異による不具合が発生しやすい構造がありました。こうした課題を解消するために、自動化や標準化、継続的な改善を通じて、開発から運用までを一貫して最適化することが求められています。

ここでは、役割の定義、市場背景、他職種との違いを整理します。

開発（Dev）と運用（Ops）をつなぐ「自動化のプロ」

DevOpsエンジニアは、開発からリリース、運用までの工程を自動化し、再現性の高いシステム運用を実現する役割です。

具体的には、CI/CDによる自動デプロイの仕組みを構築し、Terraformなどを用いてインフラ構成をコードとして管理します。これにより、手作業によるミスを防ぎながら、誰でも同じ環境を再現できる状態を作ります。

主な取り組みは以下のとおりです。

• CI/CDによるテスト・デプロイの自動化
• IaCによるインフラ構築のコード化
• DockerやKubernetesによるコンテナ管理
• 運用フローの標準化と自動化

これらの取り組みにより、リリース頻度を高めつつ品質を維持できる開発体制を実現します。また、単なる作業の自動化にとどまらず、開発プロセス全体の設計や改善に関与する点が特徴です。

IT業界でDevOpsエンジニアは不足している？

DevOpsエンジニアは不足している状況が続いています。

開発とインフラの両方を理解し、CI/CDやIaC、コンテナ技術まで含めてプロセス全体を設計できる人材が限られているためです。

とくに、クラウドネイティブ開発やマイクロサービス化を進める企業では、リリース頻度の向上と運用効率の両立が求められるため、DevOps人材の採用ニーズが高まっています。

従来のインフラエンジニアと何が違う？役割も解説

DevOpsエンジニアはプロセス全体の最適化を担うのに対し、インフラエンジニアはシステム基盤の構築と安定稼働を担う点が主な違いです。

インフラエンジニアはサーバーやネットワークの設計・運用に責任を持ちますが、DevOpsエンジニアはリリースフローや開発体制そのものを改善対象とします。

また、SREは信頼性の向上を目的に、可用性やパフォーマンスを指標として運用を設計する職種です。DevOpsが開発と運用の統合を重視するのに対し、SREはシステムの信頼性を定量的に管理する点に特徴があります。

インフラエンジニア・SREエンジニアについてはこちらの記事で詳しく解説しています。

インフラエンジニアとは？年収、種別、おすすめの資格など徹底解説

SREエンジニアとは｜仕事内容・求められるスキル・将来性を徹底解説

DevOpsエンジニアの主な仕事内容

DevOpsエンジニアの業務は、開発と運用の間にある非効率を解消し、システム全体のパフォーマンスを高めることにあります。特定のツールを扱うことが目的ではなく、開発プロセス全体を設計し、改善を繰り返す点が本質です。

ここでは、実務で共通して求められる業務を領域ごとに整理します。

CI/CDの構築

CI/CDの構築は、コード変更からリリースまでを自動化する業務です。

GitHub ActionsやJenkinsなどを用いて、テスト、ビルド、デプロイをパイプラインとして統合し、変更が自動的に本番環境へ反映される仕組みを構築します。

主な業務は以下のとおりです。

• 自動テストの設計と実装
• ビルドおよびデプロイパイプラインの構築
• ロールバックを考慮したリリース設計
• リリース頻度を高めるためのプロセス改善

IaC（コードによるインフラ管理）

IaCは、インフラ構成をコードとして管理し、環境構築を自動化する業務です。TerraformやCloudFormationを用いて、サーバーやネットワークの構成をコードで定義することで、環境差異や設定ミスを防ぎます。

代表的なツールは以下のとおりです。

• Terraform
• CloudFormation
• Ansible

IaCの導入により、開発環境と本番環境の差異を排除し、構成変更の履歴管理や再現性の確保が可能です。

監視と自動復旧

監視と自動復旧は、システムの安定稼働を維持するための仕組みを設計する業務です。ログやメトリクスを収集し、異常を検知した際にアラートを出すだけでなく、復旧処理までを自動化することが求められます。

主な業務は以下です。

• ログおよびメトリクスの収集と可視化
• 異常検知ルールの設計
• アラートの最適化
• 障害発生時の自動復旧処理の実装

これにより、障害対応の時間を短縮し、サービスの継続性を維持できます。

AI（AIOps）ツールの導入

AIOpsツールの導入は、AIを活用して運用業務を効率化する取り組みです。大量のログやメトリクスを分析し、異常検知や原因特定を自動化することで、運用負荷の軽減と対応速度の向上を図ります。

具体的な活用例は以下のとおりです。

• ログ分析による異常検知の自動化
• インシデントの原因特定支援
• 運用業務の自動化による工数削減
• 予兆検知による障害の未然防止

これにより、人手に依存していた分析業務を効率化し、より高度な運用設計にリソースを割くことが可能です。

DevOpsエンジニアに必要なスキルと知識

DevOpsエンジニアには、開発とインフラの両方を横断するスキルが求められます。単一の技術に特化するのではなく、システム全体を理解しながら最適な構成を設計できる力が重要です。

とくに、クラウド・コンテナ・自動化といった領域はDevOpsの中核となるため、実務レベルで扱えることが求められます。ここでは、必須スキルと推奨スキルに分けて整理します。

【必須】Linuxコマンドとネットワークの理解

Linuxとネットワークの理解は必須です。

サーバー操作やログ確認、障害対応はLinux上で行われることが多く、コマンド操作に不慣れだと原因特定や対応に時間がかかります。また、ネットワークの仕組みを理解していないと、通信エラーや接続不良の原因を切り分けることができません。

具体的には以下の知識が求められます。

• grepやtailなどの基本的なLinuxコマンド
• プロセス管理やファイル権限の理解
• TCP/IP、DNS、HTTPなどの通信の仕組み
• ポートやセキュリティグループの概念

これらはすべてのインフラ・クラウド環境で共通して必要となる基礎スキルです。

【必須】AWSの基本サービスの理解

AWSなどのクラウドサービスの理解も不可欠です。

現在はオンプレミス環境よりもクラウド環境が主流となっており、インフラ構築の前提が大きく変わっています。

代表的なサービスは以下のとおりです。

• EC2（仮想サーバー）
• S3（ストレージ）
• RDS（データベース）
• VPC（ネットワーク）
• IAM（アクセス管理）

これらを組み合わせてシステムを構築するため、それぞれの役割と関係性を理解しておく必要があります。また、負荷分散（ELB）やオートスケーリングなどの仕組みも、運用効率や可用性に直結する重要な要素です。

【推奨】CursorやGitHub Copilotの使い方の理解

AIコーディングツールの活用も重要です。

CursorやGitHub Copilotを活用することで、TerraformやCI/CD設定のテンプレート作成など、定型的な作業を効率化できます。とくにDevOps領域では設定ファイルやスクリプトを書く機会が多いため、生成AIを活用することで作業スピードを大きく向上させることができます。

ただし、出力されたコードをそのまま使うのではなく、内容を理解したうえで修正・運用することが前提です。

取得しておくと転職に有利な資格

資格は必須ではありませんが、基礎知識の証明として評価される場合があります。

代表的な資格は以下のとおりです。

• AWS認定ソリューションアーキテクト
• LinuC／LPIC
• 基本情報技術者試験

とくにAWS認定資格はクラウドスキルの指標として評価されやすく、未経験からの転職では書類選考の通過率を上げる要素です。

未経験からDevOpsエンジニアに転職した際の年収相場とキャリア

DevOpsエンジニアの年収は、スキルと経験によって大きく変動します。とくに、自動化や設計に関与できるかどうかで市場価値が大きく変わる職種です。

ここでは、未経験からの年収の目安とキャリアの進め方を整理します。

ジュニア層の平均年収と入社後の昇給イメージ

未経験または経験の浅い層の年収は400万円〜600万円程度が目安です。

インフラ運用やクラウドエンジニアの求人では、未経験〜1年程度のポジションで年収400万円台からの提示が多く、経験2〜3年で600万円前後まで上がるケースが一般的です。

入社後の成長ステップは以下のとおりです。

• 1年目：運用監視や手順理解
• 2〜3年目：CI/CDやIaCの構築に関与
• 3年目以降：設計や改善業務に拡張

自動化やクラウド設計に関与できるようになることで、市場価値が大きく上がります。

年収1,000万円へ到達するための最短ルート（3〜5年のキャリア戦略）

年収1,000万円に到達するためには、*設計やアーキテクチャ領域への関与が不可欠**です。

単なる運用や構築ではなく、システム全体の構成や開発基盤の設計に関与することで、評価される領域が変わります。

具体的なステップは以下のとおりです。

• クラウド設計やIaCの実務経験を積む
• CI/CDやマイクロサービス構成の設計に関与する
• DockerやKubernetesなどのコンテナ技術を扱う
• 技術選定や改善提案をおこなう

これらの経験を積むことで、SREやプラットフォームエンジニアといった高年収ポジションへの転職が現実的になります。

年収が高騰する「プラットフォームエンジニアリング」とは？

プラットフォームエンジニアリングは、開発者が効率的に開発できる基盤を整備する領域です。

DevOpsの考え方を発展させたものであり、開発者体験（DX）の向上を目的としています。

具体的には以下の取り組みを行います。

• 共通インフラ基盤の整備
• 開発環境の標準化
• セルフサービス型インフラの提供
• 内部開発プラットフォームの構築

この領域は企業の生産性に直結するため評価が高く、年収800万円〜1200万円以上の求人も多く見られます。

DevOpsエンジニアの将来性とAIの影響

DevOpsエンジニアは、今後も需要が継続すると考えられます。クラウドネイティブ開発やマイクロサービスの普及により、継続的なリリースと運用効率の両立が前提となっているためです。

また、AIの進化によって一部の作業は自動化されつつありますが、システム全体の設計や最適化といった領域は引き続き人の判断が求められます。ここでは、AIとの関係性を踏まえて将来性を整理します。

AI（LLM）が進化してもDevOpsエンジニアが必要とされる理由

DevOpsエンジニアの需要は今後もなくならないと考えられます。

AIはコード生成や設定作業を補助できますが、システム全体の構成や運用設計、トレードオフの判断は自動化しきれないためです。

たとえば、可用性を優先するのかコストを抑えるのかといった判断は、サービス特性やビジネス要件によって変わります。このような意思決定は、人が全体を理解したうえでおこなう必要があります。

そのため、AIはあくまで補助ツールとして活用され、設計や改善を担うDevOpsエンジニアの役割は引き続き重要です。

「AIに指示を出してインフラを構築する」新しい働き方

AIの進化により、インフラ構築や設定作業の進め方も変化しています。

TerraformのコードやCI/CD設定をAIに生成させることで、従来よりも短時間で環境構築が可能です。一方で、適切な構成やセキュリティ設計を指示できなければ、実用的なシステムは構築できません。

そのため、今後は「手を動かすスキル」だけでなく、「適切に指示を出すスキル」や「構成を判断する力」がより重要です。

2026年以降も生き残るエンジニアと淘汰されるエンジニアの差

今後は、作業中心のエンジニアと設計・改善ができるエンジニアの差が広がると考えられます。

評価されるエンジニアの特徴は以下のとおりです。

• システム全体を理解している
• 複数の技術を組み合わせて設計できる
• 自動化や改善の提案ができる

一方で、手順どおりの作業のみをおこなう場合、AIによる代替が進む可能性があります。

そのため、ツールを使うだけでなく、設計や意思決定に関与できるスキルを身につけることが重要です。

DevOpsエンジニアへのキャリアパス

DevOpsエンジニアには複数のキャリアパスがあり、バックグラウンドによって到達ルートが異なります。単一の正解があるわけではなく、これまでの経験を活かして横断的にスキルを広げていくことが特徴です。

ここでは代表的なキャリアパスを紹介します。

運用監視からスタートし、徐々に自動化領域へ広げる

未経験からDevOpsエンジニアを目指す場合、運用監視やインフラ保守からスタートするケースが一般的です。

障害対応やログ分析を通じてシステムの挙動を理解し、その後シェルスクリプトやCI/CDの改善に関与することで、自動化領域へと業務を広げていきます。

現場での経験を積みながら徐々に設計や構築へステップアップできるため、未経験者にとって現実的なルートといえます。

SRE（サイト信頼性エンジニア）として高年収を目指す

SREは信頼性の向上を軸にシステムを改善する職種であり、DevOpsの延長線上にあるキャリアのひとつです。

可用性やパフォーマンスを指標として運用を設計し、障害発生時の影響を最小化する仕組みを構築します。より高度な設計力や分析力が求められるため、年収800万円〜1000万円以上のポジションも多く、高年収を目指す場合の有力な選択肢だといえます。

開発経験を積み、フルスタックなエンジニアへ進化する

バックエンドやフロントエンドの開発経験を積み、フルスタックエンジニアとしてキャリアを広げるルートもあります。

開発とインフラの両方を理解することで、システム全体の設計やパフォーマンス改善に関与できるようになります。とくにスタートアップや少人数チームでは、このような横断的なスキルを持つエンジニアの需要が高い傾向があります。

フルスタックエンジニアについてより詳しく知りたい人は、以下の記事も参考にしてください。

フルスタックエンジニアとは何をする仕事？仕事内容・年収をわかりやすく解説

未経験からDevOpsエンジニアになるためのロードマップ

未経験からDevOpsエンジニアを目指す場合は、基礎から順にスキルを積み上げることが重要です。いきなり高度なツールや設計を学ぶのではなく、段階的に理解を深めることで、実務に応用できるスキルが身につきます。

ここでは、未経験からDevOpsエンジニアを目指すための具体的なステップを解説します。

Step1：ProgateやドットインストールでITの基礎を固める

まずはITの基礎知識を身につけることが必要です。

プログラミングの基本構文やネットワークの仕組み、サーバーの役割などを理解することで、システム全体の流れを把握できるようになります。とくに、LinuxやHTTP通信の基礎は、その後のインフラやクラウド学習の土台となるため、この段階で理解しておくことが重要です。

このフェーズでは、Progateやドットインストールなどの学習サービスを活用し、広く基礎を身につけることを優先します。

Step2：AWS上に自分だけのWEBサーバーを立ててみる

次に、クラウド上で実際に環境構築を行います。

EC2を使ってWebサーバーを立て、ブラウザからアクセスできる状態を作ることで、インフラの仕組みを実践的に理解できます。また、セキュリティグループやVPCの設定を試すことで、ネットワークの通信経路やアクセス制御の考え方も身につきます。

このステップでは、単に構築するだけでなく、「なぜその設定が必要か」を理解しながら進めることが重要です。

Step3：Terraformを使ってインフラ構築を「コード化」する

最後に、IaCを使ってインフラ構築を自動化します。

Terraformを用いてサーバー構成やネットワーク設定をコードで定義し、同じ環境を何度でも再現できる状態を作ります。手動で構築した環境をコード化することで、自動化と再現性というDevOpsの中核となる考え方を実践的に理解できます。

このステップまで到達すれば、DevOpsエンジニアとしての基礎的なスキルセットが身についた状態といえます。

DevOpsエンジニアへの転職ならテックゴーへ

DevOpsエンジニアへの転職では、スキルだけでなく経験の見せ方や企業選びも重要です。

とくにDevOpsは企業ごとに求められる役割が異なり、インフラ寄り、開発寄り、SRE寄りなどポジションの幅があります。そのため、自分のスキルや志向に合った求人を選ぶことが、キャリアのミスマッチを防ぐ上で重要です。

テックゴーでは、DevOpsやSRE領域に特化した求人を多数取り扱っており、スキルやキャリア志向に応じた提案を受けることができます。未経験からのキャリアチェンジや、より高年収のポジションを目指す場合は、一度相談してみるのがおすすめです。

まとめ

DevOpsエンジニアは、開発と運用を横断し、システムの提供プロセス全体を最適化する役割です。CI/CDやIaC、コンテナ技術などを活用し、リリースのスピードと品質を両立させることが求められます。

クラウドネイティブ開発の普及により需要は高まっており、スキルを習得することで高年収や専門性の高いポジションを目指すことが可能です。未経験からでも段階的にスキルを身につけることでキャリア形成ができるため、将来性のある職種のひとつといえます。

DevOpsエンジニアに関するよくある質問

DevOpsエンジニアを目指すにあたっては、学習内容や働き方に関する疑問を持つ人も多いかもしれません。

ここでは、よくある質問とその回答をまとめて解説します。

数学や英語ができなくてもDevOpsエンジニアになれますか？

数学は高度な知識が求められる場面は少なく、基礎レベルで問題ありません。

英語については、公式ドキュメントやエラーメッセージの理解に必要となるため、最低限の読解力は求められます。

AIがコードを書く時代に、わざわざ学習する意味はありますか？

学習する意味は十分にあります。

AIはコード生成や設定作業を補助できますが、設計や構成の判断は人がおこなう必要があります。基礎知識がなければAIの出力を正しく評価できないため、学習は不可欠です。

DevOpsエンジニアの仕事は「夜勤」や「呼び出し」が多いですか？

企業や体制によって異なります。

運用やSRE寄りのポジションではオンコール対応が発生する場合がありますが、自動化や体制整備が進んでいる企業では負担が軽減されているケースもあります。