データエンジニアが稼げないと言われる理由｜年収データで確かめる条件の違い
- 最終更新日：2026/10/25
データエンジニアは稼げないという声を見かけると、これから目指す人は不安になります。ただ、公開されている年収データを並べてみると、データエンジニアが一律に稼げない職種だとは言えず、条件によって大きな差が出る職種だと分かります。この記事では、転職支援会社が公開している数字を比べながら、稼げないと感じる原因と、収入が変わる条件を整理し、自分の場合はどちらに近いかを判断できるようにします。
データエンジニアは稼げないと言われる声を数字で検証する
まず、評判ではなく数字から確認します。複数の公開情報を並べると、見え方が変わります。
平均年収は他のエンジニア職と大きくは変わらない
ギークリーが公開している解説では、データエンジニアの平均年収は558万円、エンジニア職種全体の平均は540万円、データサイエンティストは570万円とされています。この数字を見る限り、データエンジニアだけが突出して低いわけではありません。一方、別の転職情報サイトでは、平均年収を約534.6万円と紹介しており、集計元によって数十万円の差が出ます。どれも特定の会社や調査のデータであり、業界全体を代表する統計ではない点に注意が必要です。
幅が広いために低い側が目立つ
JAC Recruitmentは、年収相場を500万円から1,100万円程度と紹介し、企業規模、業界、担当領域で大きく変わるとしています。下限と上限の差が600万円もあるため、同じ職種名動でも、低い側に当てはまった人が稼げないと感じ、その声が目立ちやすくなります。平均だけを見て安心することも、悲観することも、判断を誤らせます。
年代で見ると伸びる時期がある
ギークリーの解説では、40代以降の年収が最も高く、20代より100万円以上高いとされています。最高年収は30代だったとも示されています。経験を積むほど評価されやすい職種であることは、数字からも読み取れます。
稼げないと感じる人に共通する4つの条件
では、どんな人が稼げないと感じるのでしょうか。ここでは典型的なモデルケースを挙げます。実在の個人ではなく、公開情報から読み取れる状況の一般的な整理です。
担当がデータ整形だけに固定されている
CSVの取り込みや定型レポートの更新など、手順が決まった作業が中心だと、経験年数を重ねても評価されにくくなります。設計やアーキテクチャの判断に関わっていないと、昇給の根拠が作りにくいのが実情です。
使える技術の幅が狭い
JAC Recruitmentの記事では、PythonやR、Scalaなどの言語、SparkやSnowflakeなどのデータ処理基盤、AWSやGCP、Azureといったクラウド、RedshiftやBigQueryなどのDWHの経験が求められるとされています。SQLだけで仕事が回っている状態から、クラウドの設計や分散処理へ広げていないと、市場価値が頭打ちになりやすくなります。
評価制度がデータ職を想定していない会社にいる
データ基盤の価値が経営に認識されていない会社では、成果が見えにくい裏方の仕事として扱われ、昇給の対象になりにくいことがあります。ギークリーの解説でも、裏方的で成果が見えにくい点が特徴として読み取れるとされており、評価する仕組みの有無が収入に影響します。
転職や条件交渉をしていない
ギークリーは、現在のスキルを活かしたキャリアアップ目的の転職では、多くの場合に年収アップが実現すると述べています。JAC Recruitmentの記事にも、年収が700万円から900万円、850万円から950万円に上がった転職事例が載っています。これらは各社の見解や事例であり、すべての人に当てはまる保証ではありませんが、同じ会社に居続けるだけでは収入が動きにくいことは示唆しています。
収入が変わる条件を職種の中身から見る
稼げるかどうかは、職種名ではなく、どの領域でどんな価値を出しているかで決まります。
基盤の設計や選定に関わっているか
パイプラインを動かす役割から、どのクラウドを使い、どんな構成でデータを流すかを決める役割に移ると、責任と評価が上がります。キャリアの分岐点は、データエンジニアのキャリアパスで整理されており、アーキテクトやマネージャーへ進む道が見えてきます。
データの品質や統制まで担えるか
データ品質の管理やメタデータの整備、アクセス権限の設計まで担える人は、単純な処理の担当者より希少です。JAC Recruitmentの記事が役立つ資格としてCDMPを挙げているのも、データ管理の領域を評価する流れを反映していると考えられます。
単価の高い領域を選べているか
業界や用途によって、データ基盤への投資額は変わります。金融やITなど年収水準が高めの業界を選ぶと条件が良くなりやすいと、前述の転職情報サイトでも紹介されています。どの領域が収入面で有利かは、データエンジニアの高単価ジャンルの記事が参考になります。
稼げない状況から抜け出す動き方
すでに収入に不満があるなら、原因を切り分けてから動くと無駄がありません。
スキルの棚卸しをして不足を見つける
いま使える言語、クラウド、データベース製品を書き出し、求人票で頻出する項目と照らします。足りない項目が1つか2つなら、業務の中で触れる機会をつくることから始めます。
資格を使うなら目的を絞る
ギークリーの解説は、年収を上げる方法として、データベーススペシャリスト試験、Google CloudのProfessional Data Engineer、統計検定といった資格の取得も挙げています。ただ、資格そのものが年収を上げるとは限らず、評価制度や手当の有無は会社で異なります。受ける前に、自社の制度と志望先の求人票を確認してください。
稼げない状況から抜け出す動き方
すでに収入に不満があるなら、原因を切り分けてから動くと無駄がありません。
スキルの棚卸しをして不足を見つける
いま使える言語、クラウド、データベース製品を書き出し、求人票で頻出する項目と照らします。足りない項目が1つか2つなら、業務の中で触れる機会をつくることから始めます。
資格を使うなら目的を絞る
ギークリーの解説は、年収を上げる方法として、データベーススペシャリスト試験、Google CloudのProfessional Data Engineer、統計検定といった資格の取得も挙げています。ただ、資格そのものが年収を上げるとは限らず、評価制度や手当の有無は会社で異なります。受ける前に、自社の制度と志望先の求人票を確認してください。
収入源を増やす選択肢も比べる
本業の年収が頭打ちなら、副業で収入を補う方法もあります。ただし、勤務先の就業規則の確認が先です。進め方は、データエンジニアの副業の記事でまとめられています。
稼げないのかどうかを自分で判定する
最後に、手元の求人票と自分の経歴を使った簡単な確認を提案します。気になる求人を3件選び、想定年収の下限と上限、必須とされている技術を書き出してください。自分がその必須技術の半分以上に触れているのに、現職の年収が下限を下回っているなら、原因は職種ではなく環境にある可能性が高くなります。逆に、必須技術の大半が未経験なら、まず技術の幅を広げる期間だと受け止めて、学ぶ順番を決めましょう。