データエンジニアの年収は400〜1000万円｜SIer→+100万の実体験【2026年】

※この記事は、筆者が実際に利用したサービスのアフィリエイトリンク（PR）を1本だけ含みます。広告は本文中盤の「年収交渉の実体験」の直後に1回だけ置いています。

「データエンジニアって、実際いくらもらえるの？」

転職を考えている人なら、一番気になるところだと思います。

私はSIerから事業会社のデータエンジニアに転職して、年収が100万円以上上がりました。この記事では、2026年最新のデータエンジニア年収相場を経験年数別・企業タイプ別にまとめつつ、SIer時代との具体的な比較、そして年収を上げるための実践的なルートまで、私の体験を交えて解説します。

データエンジニアの年収相場【2026年・経験年数別】

まず全体像から。データエンジニアの年収相場を経験年数別に整理すると、次のようになります。

ポイントは、ジュニアレベルでもSIerの同年次より50〜100万円高い水準からスタートできること。これは「データエンジニアが特別に高い」のではなく、SIerの年功序列型給与が市場価値に対して低めに設定されている、という方が正確です。

ただし、この表はあくまで相場のレンジです。実際の提示額はスキル・地域・タイミングで上下しますし、後述の通り転職しても年収が据え置き・あるいは一時的に下がるケースもあります。レンジの上端だけを見て期待値を吊り上げないでください。

企業タイプ別の年収比較

同じ「データエンジニア」でも、所属する企業タイプによって年収レンジは大きく変わります。

事業会社のデータエンジニアが、リスクとリターンのバランスで最もコスパが良いゾーンだと私は感じています。私もここに転職しました。ただしフリーランスの「月単価70万〜120万円＝年収換算800万〜1,400万円」は額面の話で、稼働の途切れや社会保険・税の自己負担を差し引くと手取りは目減りします。額面のレンジだけで職種を比較しないほうがいいです。

SIer時代の年収（実体験）

SIerで5年目、私の年収は 約400万円 でした。

内訳：

• 基本給：月25万円ほど
• 残業代：月3〜5万円
• ボーナス：年間で基本給の4ヶ月分
• 手取り：月22万円前後

年功序列の給与体系で、毎年の昇給は5,000〜10,000円程度。どんなに頑張っても、同期とほぼ同じペースでしか上がりません。「スキルを上げても給料に反映されない」というのは、SIerにいた人なら共感してもらえると思います。

客先常駐の場合は、自社が客先に請求する単価と自分の給料の差を知ってしまうと、モチベーションが下がることもありました。

転職後の年収（実体験）

事業会社のデータエンジニアとして転職した結果、年収は 500万円 になりました。年収100万円のアップです。

月の手取りで換算すると約6万円の増加。年間の可処分所得で考えると、生活の余裕がかなり変わります。

ただし、これは「転職しただけで上がった」わけではありません。転職活動での年収交渉がポイントでした（後述します）。

なぜ100万円上がったのか

理由は大きく3つあります。

1つ目は、データエンジニアの需給バランス。

データエンジニアは慢性的な人材不足です。DX推進でデータ基盤を作りたい企業は増えているのに、構築・運用できるエンジニアが足りていません。需要が供給を上回っている状態なので、年収水準が自然と高くなっています。

2つ目は、SIerの給与体系が低めに設定されていること。

SIerの給与は年功序列がベースで、個人のスキルや貢献が反映されにくい構造です。客先常駐型のSIerでは、クライアントへの請求単価に対して還元率が40〜60%程度というケースも珍しくありません。

一方、事業会社では「このポジションの市場価値」で給与が決まるため、スキルに対する評価が適正になります。

3つ目は、年収交渉をしたこと。

最初のオファーは450万円でした。そこから「現職の年収が400万円で、転職によるリスクプレミアムも考慮すると500万円が希望です」と交渉した結果、500万円で決まりました。

転職エージェントが間に入って交渉してくれたのが大きかったです。自分で直接「もっとください」とは言いにくいですが、エージェント経由なら相場感を踏まえた交渉をしてくれます。

逆に言えば、交渉しなければ最初の450万円のままだったということでもあります。提示額をそのまま受けてしまい、後から「相場より低かった」と気づく人は少なくありません。+100万円は「転職した結果」ではなく「初回提示450万を交渉で500万に動かした結果」です。

私自身は、複数オファーを相対化するためにIT特化のエージェントを3社使いました。そのうちの1つが、転職時に実際に使ったスカウト型のレバテックダイレクトです（PR）。提示額（自分の経歴が企業からどう評価されるか）を一次情報で見られたのが、交渉の材料になりました。提示額を比べられる状態を作ることが、交渉のスタートラインになります。もしあなたも「自分の経歴だと企業からいくら提示されるか」を一次情報で確かめたいなら、入口の一つとして下に挙げておきます。

レバテックダイレクト（スカウト型・PR）

なお、最初から3社に絞り込めたわけではありません。私は最初に「とりあえず大手」で1社登録して、担当者がSnowflakeを知らず話が噛み合わず、3ヶ月ほど遠回りしました。スカウトや診断を「見る」のは入口でしかなく、最終的に効くのは担当が自分の技術領域を理解しているかです。1社の提示額を鵜呑みにせず、複数を相対化してください。

転職から13年でこうなった（社会人18年目の現在）

転職時点の「+100万円」は嬉しい増分でしたが、本当の差はその後の伸び方でした。

社会人18年目の現在、私の年収は 860万円 です。

13年間で +460万円。年平均で +35万円ずつ積み上がってきた計算です。

SIerに残っていたら、おそらく今でも500万円台前半だと思います。同期の何人かと連絡を取っていますが、年収の差は 300〜400万円 に開いています。

+100万円の「転職時インパクト」より、その後の「市場価値で評価される環境」での13年の積み上げの方が、長期では圧倒的に効きました。 転職を「年収UPの一発勝負」ではなく 「複利の起点」 として捉えるべき理由がここにあります。

データエンジニアという職種は、SQL・Python・dbt・Snowflakeといった市場価値が右肩上がりのスキルを本業で積める希少なポジションです。ただしこれは「市場が伸び続け、かつ自分もスキルを積み増した」前提での話です。私のケースをそのまま誰もが再現できるとは限りません。

転職しても年収が下がる・据え置きになるケース

ここまで +100万円→+460万円という増え方を書いてきましたが、転職が常にプラスになるわけではありません。むしろ次のようなパターンでは、下がる・据え置きになります。私が最初に遠回りしたのも、相場や担当の見極めを甘く見ていたからです。

• 未経験からの職種転向で一時的に下がる：SIerのSEから未経験でWeb系・自社開発に移ると、ポジションが下がり初年度は年収が落ちることがあります。回収は2〜3年がかり。「転職＝即年収UP」を期待すると痛い目を見ます。
• 交渉しないと初回提示のまま：私が450万→500万に動かせたのは交渉したからで、黙って受ければ450万でした。提示額をそのまま飲んでしまう人は珍しくありません。エージェントを使っても、自分の最低ラインを言語化していないと交渉は機能しません。
• 地方・特定業界は伸びにくい：求人の母数が首都圏に偏るため、地方や特定の固い業界では事業会社側の年収レンジ自体が低く、レンジ上端まで届きにくいことがあります。
• 据え置き転職もある：「環境は良くなったが年収はほぼ横ばい」という転職も普通にあります。働き方・技術環境を取りに行く転職は、年収だけを物差しにすると失敗に見えてしまいます。

これらを踏まえると、年収を上げる転職とは「相場を知る → 最低ラインを言語化する → 複数を比較して交渉する」の手順を踏めた人が結果的に上がる、というだけの話です。手順を飛ばすと、私が最初にやった3ヶ月の遠回りと同じことになります。

データエンジニアの年収を上げる5つのルート

転職後さらに年収を伸ばすための現実的なルートを5つ紹介します。

ルート1：事業会社への転職（即効性◎、ただし全員ではない）

SIerからの転職で +100万〜200万円のケースが多い一方、未経験からWeb系・自社開発へ職種ごと変えると、最初の1〜2年は年収が一時的に下がることもあります（ポジションが下がる・見習い扱いになるため）。同職種スライドなら上がりやすく、職種転向は中期回収型——ここを混同しないことが大事です。

ルート2：モダンデータスタックの習得（中期）

Snowflake / dbt / Fivetran / Airflow など、モダンデータスタックを実務で扱える人材は希少。これらをマスターすると、ミドル → シニアへの昇格スピードが上がります。

ルート3：英語力＋外資転職（高難易度）

英語で技術ドキュメントが書ける／会議に参加できるレベルになれば、外資系のオファーが視野に入り、年収900万〜1,400万円ゾーンへ。

ルート4：副業（リスク低）

月10万〜30万円の副業案件は、データエンジニア向けに数多く存在します。本業 +副業で実質年収を底上げするパターン。

ルート5：フリーランス独立（ハイリスク・ハイリターン）

月単価70万〜120万円の案件が中心。年収換算で800万〜1,400万円。ただし、3〜5年の実務経験が必要です。

年収1,000万円を超えるための条件

データエンジニアで年収1,000万円超えを狙う場合、次のいずれかを満たす必要があります。

• メガベンチャー or 外資系の上位ポジション（テックリード以上）
• マネジメント経験（5名以上のチームを率いた経験）
• データアーキテクチャの設計経験（複数プロダクト横断）
• ビジネス貢献の数値化（売上 / コスト削減への直接的な貢献）

技術力だけでは天井に当たりやすいので、「データを使ってビジネスを動かした経験」 を職務経歴書に書けるかが分岐点になります。

年収を上げるためにやったこと

転職活動で年収を上げるために意識したことを3つ共有します。

スキルの棚卸しを徹底した。 自分がSIerでやっていたことを「データエンジニアの言葉」に翻訳して、職務経歴書に反映しました。「バッチ処理の開発経験5年」より「ETLパイプラインの設計・構築経験5年」の方が、データエンジニアのポジションには響きます。

複数のエージェントに登録した。 IT特化型のエージェントを3社使いました。複数のオファーを比較できると、年収交渉の材料になります。たとえば「他社からはこれくらいの提示が出ています」と相対化できるだけで、交渉力が変わります。

希望年収を明確にした。 「できれば上げたい」ではなく「500万円が最低ライン」と具体的な数字を伝えました。根拠は、同職種の市場相場と現職の年収からの上昇幅です。

年収以外に変わったこと

正直に言うと、転職で得られたのは年収アップだけではありません。

技術的な成長速度が上がった。 SIerでは技術選定の自由がなく、レガシーな環境で働くことが多かったです。事業会社では、Snowflake、Fivetran、dbtなど最新のツールを使えるので、市場価値の高いスキルが自然と身につきます。

働き方が変わった。 客先常駐がなくなり、リモートワークが基本に。通勤時間が減った分、副業や自己学習に使える時間が増えました。

「誰のために作っているのか」が見える。 SIerでは納品したら終わり。事業会社では、自分が作ったデータ基盤を社内のアナリストやマーケターが毎日使っています。フィードバックが直接もらえる環境は、エンジニアとしてのやりがいが段違いです。

よくある質問（FAQ）

Q. 未経験からデータエンジニアになった場合、初年度の年収は？ A. SIerやWeb系エンジニアからの転身であれば400万〜500万円スタートが現実的です。完全未経験からだと380万〜450万円ほどになるケースが多いです。

Q. 20代と30代で年収はどれくらい違いますか？ A. 20代後半（経験3〜5年）で500万〜700万円、30代前半（経験5〜8年）で650万〜900万円が中心レンジです。30代でも未経験参入は可能ですが、SIer時代の経験を「データエンジニア文脈」に翻訳する必要があります。

Q. データサイエンティストとデータエンジニアではどちらが年収が高いですか？ A. シニアレベルではほぼ同水準（700万〜1,200万円）。ジュニアレベルではデータエンジニアの方がやや高めです。「DSは数学・統計、DEは基盤構築」と役割が違うため、適性で選ぶのが正解です。

Q. SIer出身でも事業会社に転職できますか？ A. できます。むしろSIerでの大規模システム経験は、データ基盤構築で評価されることが多いです。ポイントは職務経歴書の「翻訳」。詳しくは SIer出身者向けの職務経歴書の書き方 で解説しています。

Q. 年収交渉で「希望年収」を聞かれたら、いくらと答えるべき？ A. 現職年収＋15〜25%が現実的な相場です。私の場合は400万円→500万円（+25%）で着地しました。それ以上を狙う場合、提示根拠（同職種の市場相場、保有スキル、過去実績）を必ず用意してください。

まとめ

SIerから事業会社のデータエンジニアに転職して、年収が 400万円→500万円 に上がり、その後13年で 860万円（社会人18年目）まで成長しました。

ポイントを再掲します。

• データエンジニアの年収相場：未経験400万〜→シニア1,000万円超
• 事業会社が最もコスパの良い転職先：年収600〜850万円ゾーン
• +100万円アップの3要因：需給バランス／SIer給与の低さ／年収交渉
• 転職時の +100万円より、その後13年で積み上がった +460万円のほうが大きい — ただし市場が伸び、自分もスキルを積み増した前提での話
• 下がる・据え置きのケースもある — 職種転向の一時減、交渉しないと初回提示のまま、地方・特定業界は伸びにくい

私の数字をそのまま約束できるわけではありません。再現できるのは「相場を知る → 最低ラインを言語化する → 複数を比較して交渉する」という手順のほうで、結果の金額は人それぞれです。自分の市場価値を客観的に確かめたい場合の入口は、本文中盤（450→500万の交渉の話の直後）にレバテックダイレクトのリンクを1つだけ置いています。気になった方はそこから確かめてください。

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