データエンジニアの年収相場｜正社員・フリーランス別に経験段階と単価の上げ方を解説

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データエンジニアの年収は、扱うデータの規模と、設計や改善にどこまで関わったかで大きく差がつきます。フリーランスでは、公開されているデータ基盤の案件は月60万〜100万円の幅に収まるものが中心で、設計を任される経験者ほど上限に近づきます。

ただし、データエンジニアだけを切り出した公的な年収統計は、現時点では十分に整備されていません。そのため、関連する公開データと、案件の募集条件の傾向を組み合わせて相場を把握するのが現実的です。

以下では、正社員とフリーランスの相場、経験段階ごとの目安、年収に差がつく要因、年収を上げる方法の順に解説します。

この記事を読めば、自分の経験から狙える年収の水準と、上げるために次に取るべき経験が分かります。まずは無料でスキルログに登録し、これまでの実績を整理してみましょう。

データエンジニアとは、データの収集・加工・保管・提供の仕組みを作る職種で、年収は「どの工程を、どの規模で任されているか」に強く左右されます。まず、公開データから読み取れる水準を整理します。

区分	公開データ	出典の種類
正社員（ITエンジニア全体）	平均年収469万円（全職種平均は429万円）	大手転職サービスの調査
フリーランス（案件全体）	月額平均単価76.4万円（2026年7月）	大手フリーランス案件検索サイトの集計
フリーランス（データ基盤の案件）	月60万〜100万円の幅が中心	公開されている募集条件

正社員の相場

大手転職サービスの調査では、全職種の平均年収429万円に対し、ITエンジニアの平均は469万円とされています。データエンジニアはクラウドの設計経験を持つ人材が求められるため、経験者採用ではこの平均を上回る条件が提示されることも珍しくありません。

一方で、未経験や運用中心のポジションから入る場合は、この平均を下回る水準から始まるのが一般的です。職種名だけでなく、どの工程を任されるポジションかで年収は大きく変わります。ITエンジニア全体の統計はITエンジニアの年収相場データ集｜正社員・フリーランス別に2026年最新統計で比較で詳しく比較しています。

フリーランスの相場

大手フリーランス案件検索サイトの集計では、2026年7月7日時点の掲載案件544,445件の月額平均単価は76.4万円でした。言語別では、データ処理の分散基盤で使われることの多いScalaが83.4万円で2位に入っています。

データ基盤の案件に絞ると、公開されている募集は月60万〜100万円の幅に収まるものが中心です。月80万円の案件に1年間参画した場合の売上は960万円ですが、ここから税金や社会保険料、経費を支払う点には注意が必要です。

次の表は、公開されているフリーランス案件の募集条件をもとにスキルログ編集部が整理した目安です。統計値ではなく、案件の条件や商流によって前後する点にご注意ください。

経験段階	主な担当	フリーランス単価の目安（月額）
実務1〜2年	定型の加工処理、既存基盤の運用	60万〜70万円台
実務3〜5年	パイプラインの設計・構築、性能改善	70万〜90万円台
実務5年以上	基盤全体の設計、チームの技術リード	90万〜100万円以上

同じ年数でも、設計や改善を任された経験があれば一段上の水準を狙えます。反対に、長く同じ処理の運用だけを続けていると、年数ほど単価が上がらないこともあります。

要因1：担当工程

決められた仕様どおりに加工処理を実装する立場と、どのデータをどう流すかを決める立場では、評価が大きく異なります。設計の判断を任された経験は、年収を上げる最も強い材料です。

要因2：扱ったデータの規模

1日に数千件のデータを扱う基盤と、数億件のデータを扱う基盤では、求められる工夫の水準が違います。規模の大きなデータで性能の問題を解決した経験は、高く評価されます。

要因3：クラウドの設計経験

クラウドのデータウェアハウスやストレージを組み合わせ、基盤全体の構成を決めた経験は、需要に対して経験者が少ない領域です。資格と実務をあわせて示せると、さらに説得力が増します。

要因4：品質とコストへの貢献

数字のずれを防ぐ仕組みを作った、クラウドの費用を下げたといった実績は、事業への貢献として金額や件数で示しやすく、年収交渉でも有効です。

• 設計の工程に手を挙げる
• 改善の実績を数字で残す
• クラウドの資格で知識を示す
• 隣接領域へ経験を広げる
• 転職や案件の見直しで条件を上げる

方法1：設計の工程に手を挙げる

今の職場で、新しいデータの取り込みやテーブルの見直しが始まるときに、設計の段階から関わらせてもらうよう働きかけましょう。小さな範囲でも設計を担った経験は、次の転職で大きな差になります。

方法2：改善の実績を数字で残す

処理時間の短縮、費用の削減、障害件数の減少など、改善の前後を記録しておきます。数字で示せる実績は、転職でも単価交渉でもそのまま使えます。

方法3：クラウドの資格で知識を示す

AWS Certified Data Engineer – AssociateやGoogle Cloud Professional Data Engineerなどの資格は、クラウドのデータ基盤に関する知識の範囲を示せます。実務経験と組み合わせて伝えるのが効果的です。

方法4：隣接領域へ経験を広げる

機械学習の運用基盤や、分析用のデータモデル整備など、データ基盤の隣にある領域へ広げると、担える役割が増えて単価が上がりやすくなります。AI関連職との比較はAIエンジニアの年収は？職種・経験・スキル別相場も参考になります。

方法5：転職や案件の見直しで条件を上げる

今の職場で評価の仕組みが限られている場合は、経験を整理したうえで転職や案件の変更を検討するのも選択肢です。経験を書き出しておくと、自分の強みと伝えるべき実績が明確になります。ただ、ExcelやWordで経歴を書き足していくと、案件ごとに書く項目がばらつき、扱ったデータの規模や改善の前後の数字が抜けやすくなります。スキルログで記録すると、次の点で楽になります。

• 項目がそろう：案件ごとに期間・役割・プロジェクト規模・チーム規模・業種・担当工程・成果を同じ項目で入力するので、書き漏れがなく、案件どうしを比べやすい
• 体裁を整える手間がない：入力した内容はPDF出力で体裁の整ったスキルシートになり、新しい案件を足したらそのまま出し直せる
• 伸びたスキルが見える：スキルごとにS・A・Bなどの自己評価と経験年数を並べて確認でき、次に伸ばすところが分かる

登録した経歴をもとに、自分の経験で狙える求人や案件、年収や単価の目安を、転職・案件相談で一緒に確かめることもできます。

根拠を3点セットで準備する

• 担当範囲：どの工程を、どの規模で任されたか
• 成果：処理時間・費用・障害件数などの改善の前後
• 再現性：同じ成果を新しい職場でどう出せるか

この3点がそろうと、希望額が経験に見合っていることを具体的に説明できます。実績の書き方はデータエンジニアのスキルシートの書き方で記載例とともに紹介しています。

相場は複数の情報で確かめる

一つの求人や案件の条件だけで相場を判断せず、複数の募集条件や面談での提示額を比べましょう。自分の経験に近い条件の幅を把握しておくと、交渉の場で根拠のある希望額を伝えられます。

データエンジニアの年収は、正社員ではITエンジニア全体の平均を上回る条件も珍しくなく、フリーランスでは月60万〜100万円の案件が中心です。差を生むのは、担当工程、データ規模、クラウドの設計経験、品質とコストへの貢献の4つです。

まずは自分の経験を工程と成果で書き出し、次に取るべき経験を一つ決めるところから始めましょう。転職全体の進め方はデータエンジニアへの転職完全ガイドで解説しています。

データエンジニアは他のエンジニアより年収が高いですか？

経験者であれば、ITエンジニア全体の平均を上回る水準を狙いやすい職種です。特にクラウドのデータ基盤を設計できる人材は需要に対して少なく、正社員・フリーランスのどちらでも条件が高くなりやすい傾向があります。

データエンジニアとデータサイエンティストはどちらが年収が高いですか？

職種名だけで一概には比べられません。どちらも、設計や意思決定に関わる上位の役割になるほど年収が高くなります。自分の志向に合う職種を選び、その中で上位の役割を目指すほうが年収は伸びやすいでしょう。

未経験からデータエンジニアになると年収は下がりますか？

他職種での経験が長い場合、一時的に下がることがあります。ただし、データ基盤の構築経験を積めば数年で上がる余地が大きい職種です。前職の業務知識を活かせる業界を選ぶと、下げ幅を抑えやすくなります。

フリーランスのデータエンジニアの年収はどう計算すればよいですか？

月額単価に稼働月数を掛けた金額が売上で、そこから所得税、住民税、国民健康保険、国民年金、経費を差し引いた額が手取りになります。正社員の年収と比べる場合は、売上ではなく手取りで比較しましょう。

年収を上げるにはどの資格を取るべきですか？

今の職場や応募先で使っているクラウドの、データエンジニア向けの資格がおすすめです。ただし、資格だけで年収が上がることは少ないため、実務での設計や改善の経験とあわせて示すことが大切です。

ここまでの内容を踏まえて、まずはスキルログに無料で登録し、直近の案件1件から、担当した工程と改善の成果を入力してみましょう。年収を上げるための材料がそろいます。