データエンジニアはやめとけ？欠損・重複の整理が9割超の地味な現実

最終更新日：2026年11月10日

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「データエンジニアに興味があるけど、つまらない、やめとけという声が気になる」と感じていませんか。

 

AIやビッグデータという言葉から、華やかな仕事を想像する方も多いはずです。一方で、検索すると「地味」「思っていたのと違う」という感想も目に入ります。どちらが本当なのか、判断しにくいですよね。

 

実は、この仕事の「地味さ」は数字で確かめられます。厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）には、データエンジニアが実際にどの作業をどれくらいの割合でしているかが載っているからです。

 

この記事では、job tagの作業ごとの実施率や仕事の性質をもとに、やめとけと言われる理由と、未経験からの現実的な入り方を整理します。

 

最後の章では、未経験からIT業界を目指す方に向けて、相談できる転職サービスも紹介しているので是非参考にしてください。

 

 

データエンジニアは「分析できるデータ」を用意する仕事

データエンジニアは、集まったデータを分析やAIに使える形に整え、データをためておく仕組みを作る仕事です。job tagでは「ビッグデータエンジニア」という別名でも紹介されています。

 

仕事は大きく3つに分かれます。この後の話で何度も出てくるので、先に言葉を確認しておきましょう。

• 前処理：抜けているデータを補ったり、重複を消したりして、分析できる形に整える作業
• データ基盤：データを集めて、ためて、必要なときに取り出せるようにする仕組み
• 教師データ：AIに学習させるために、正解をつけて整えたデータ

よく似た職種と比べると、立ち位置がわかりやすくなります。

 

データエンジニアと近い職種の違い

職種	主な役割	近い言い方
データエンジニア	データを集めて整え、使える状態にする	データを「用意する」人
データサイエンティスト	データを分析して、ビジネスに役立つ知見を出す	データを「読み解く」人
AIエンジニア	機械学習の仕組みを作り、AIを動かす	データで「学習させる」人
システムエンジニア（SE）	業務に使うシステムを設計・開発する	システムを「作る」人

※job tagの記述をもとに編集部が整理。会社によって担当範囲は重なります

 

job tagでは、データエンジニアからデータサイエンティストやAIエンジニアに進む人もいると書かれています。つまり、データを扱う仕事の入口にあたる職種と言えます。

 

また、肩書きはSEのままで、実質的にはデータエンジニアの仕事をしている人も多いとされています。求人を探すときは、職種名だけで判断しないほうがよいでしょう。

 

データの仕事以外のIT職も知っておきたい方は、こちらの記事を読んでみてください。

 

 

 

データエンジニアが「やめとけ」と言われる5つの理由

やめとけと言われる理由の多くは、仕事のイメージと実際の作業の差から来ています。よく挙がる5つを見ていきましょう。

データの整理など地味な作業が中心になる

データは、集めたままでは使えないことがほとんどです。日付が西暦と和暦で混ざっている、同じ人が2回登録されている、空欄がある。こうした細かいズレを1つずつ直していくのが、毎日の仕事の大部分になります。

 

「AIを作る仕事」をイメージして入ると、ギャップを感じやすい部分です。どのくらいの割合なのかは、「数字の裏側」の章で確かめます。

業務知識の勉強が終わらない

データの意味がわからないと、どう整えればよいかも判断できません。job tagでも、データを扱ううえで対象分野の業務知識が非常に重要とされています。

 

金融のデータなら金融の、医療のデータなら医療の知識が必要です。担当する分野が変わるたびに、ITとは別の勉強が始まります。

数学・プログラム・クラウドと学ぶ範囲が広い

job tagで挙げられているスキルは、微分積分・線形代数・確率統計などの数学、PythonやJavaなどのプログラミング、クラウド上でのデータ基盤づくりなど、かなり広い範囲にわたります。

 

「全部わかっていないと働けないのでは」と不安になる方もいるかもしれません。ただし、最初から全部が求められるわけではありません。入り方の章で、どこから手をつければよいかを紹介します。

データの間違いが分析結果にそのまま響く

前処理でミスがあると、その後の分析もAIの判断も間違ったものになります。目立たない仕事なのに、責任は重いという状況です。

 

しかも、データの間違いは見た目ではわかりにくいものです。何か所も確認しながら進める慎重さが、ずっと求められます。

未経験から直接入れる求人が少ない

job tagによると、中途採用ではSEなどIT系のエンジニアから転職する人が多いとされています。新卒でも、SEとしてまとめて採用し、その中からデータエンジニアを育てる会社があるとのことです。

 

つまり、未経験から「データエンジニア」という職種名の求人に直接応募しても、選考は厳しくなりやすいと考えられます。

 

 

 

数字の裏側｜仕事内容の実施率で見る「地味さ」の中身

「地味な作業が多い」と言われても、どのくらいなのかはわかりにくいですよね。job tagには、データエンジニアとして働く人に作業ごとの実施率を聞いた結果が載っています。

欠損・重複・表記ゆれの整理は9割超の人がやっている

まずは、前処理にあたる作業の実施率です。

 

データエンジニアの前処理にあたる作業の実施率

作業	実施率
データの背景となる業務知識を身につける	97.7%
データをグラフにするなどして見える形にする	95.5%
データの加工・整理の方法を考える	93.2%
欠けているデータを補う	93.2%
データの重複を整理する	93.2%
データを加工するプログラムを作る	90.9%
表記のゆれ（サーバーとサーバなど）をそろえる	86.4%

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データエンジニア」。実施率はその作業をしている人の割合

 

欠損の補完と重複の整理は、どちらも93.2%でした。ほぼ全員がやっている作業と言ってよい数字です。

 

つまり、「データエンジニア＝データを整える人」というイメージは、数字のうえでも当たっています。ここを楽しめるかどうかが、続けられるかの大きな分かれ目になりそうです。

ただし、基盤を作る仕事も7割前後ある

一方で、地味な整理作業だけの仕事でもありません。データ基盤づくりの実施率も見てみましょう。

 

データ基盤とAIに関わる作業の実施率

作業	実施率
クラウド上のデータ基盤を運用する	77.3%
社内に置くデータ基盤を設計する	75.0%
社内に置くデータ基盤を構築する	75.0%
クラウド上のデータ基盤を設計する	68.2%
クラウド上のデータ基盤を構築する	68.2%
AIの結果を見て教師データを作り直す	84.1%
教師データの作成方針を考える	59.1%

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データエンジニア」

 

基盤の設計や構築も、7割前後の人が担当していました。前処理だけで終わる人ばかりではないということです。

 

整理すると、この仕事は「前処理をほぼ全員がやり、そのうえで多くの人が基盤づくりも担う」形と考えられます。地味な作業を土台にして、仕組みづくりへ広がっていくイメージです。

データサイエンティストと比べた仕事の性質

job tagには、仕事の性質を5段階で表したスコアもあります。データサイエンティストと、受託開発のSEと並べてみました。

 

仕事の性質のスコア比較（5段階）

項目	データエンジニア	データサイエンティスト	SE（受託開発）
同じ作業のくり返し	3.4	3.0	3.2
意思決定の自由	3.2	4.0	3.4
厳密さ・正確さ	3.8	4.3	3.9
時間に追われる度合い	2.9	3.2	3.2
外部の顧客との接触	3.2	3.1	3.7

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データエンジニア」「データサイエンティスト」「システムエンジニア（受託開発）」

 

データエンジニアは、3つの中で「同じ作業のくり返し」がいちばん高く、「意思決定の自由」がいちばん低い結果でした。つまらないと言われる理由は、ここに表れていると考えられます。

 

反対に、「時間に追われる度合い」はいちばん低くなっています。納期に追い立てられるより、決まった作業を正確に積み上げるタイプの仕事と言えそうです。

 

「自分で考えて決めたい」という方はデータサイエンティストのほうが合う一方、「コツコツ正確に進めたい」という方にはデータエンジニアのほうが合いやすいでしょう。

 

 

 

データエンジニアの将来性｜AIの広がりで仕事が増える理由

地味な仕事と聞くと、将来性まで不安になるかもしれません。ただ、job tagでは、データ活用がますます広がる一方で、専門的な知識をもつ人材は不足しており、仕事には事欠かない状況が続くと考えられるとされています。

 

理由は、AIの開発に大量のデータが必要だからです。AIの性能は、学習させるデータの質に左右されます。教師データを作り、AIの結果を見て作り直す作業も、実施率は84.1%でした。

 

AIが広がるほど、データを整える仕事の出番も増えていく関係にあります。

生成AIで変わるのは「書き方」

job tagには、データを集めたり解析したりするプログラムを、生成AIで仮に作ってから修正する使い方が増えているとも書かれています。

 

つまり、プログラムをゼロから書く時間は減っていく可能性があります。とはいえ、どのデータをどう整えるかを決めるのは人です。業務知識をもとに判断する部分は、残りやすいと考えられます。

収入はSEと大きく変わらない

job tagでは、データエンジニアの収入や労働時間はSEとあまり変わらないとされています。そのうえで、スキルの高い人材が少ないため、中途採用では高給の人もいるとのことです。

 

ITスキルレベル別の年収の目安

スキルレベル	データエンジニア	データサイエンティスト
レベル1〜2（指導を受けて仕事ができる）	420〜620万円	記載なし
レベル3（一人で仕事ができる）	450〜700万円	600〜900万円

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データエンジニア」「データサイエンティスト」。厚生労働省が2023年度に実施した委託調査で、金額は中央付近の半数が入る範囲

 

データサイエンティストのほうが高い水準ですが、job tagでは、大学院などで統計学や数学、情報工学を専攻した人が多いとされています。データエンジニアで経験を積み、分析の力をつけて進むのが現実的な順番と言えます。

 

AIを作る側の仕事も比べたい方は、こちらの記事が参考になります。

 

 

 

未経験からデータエンジニアになる入り方

ここまでの数字をふまえると、未経験からいきなりデータエンジニアを目指すより、段階を踏むほうが近道です。

 

未経験からデータエンジニアを目指す流れ

 

まずSEとして入り、データの仕事に寄せていく

job tagにあるとおり、SEとして入社してからデータエンジニアになる人は少なくありません。未経験なら、SEの求人から入るほうが選択肢は大きく広がります。

 

入社後に「データを扱う案件をやりたい」と伝えておくと、希望に近い仕事を任されやすくなるはずです。

SQLとPythonで前処理を体験しておく

SQLは、データベースからデータを取り出すための言語です。Pythonは、データの加工や分析によく使われるプログラミング言語です。

 

この2つで、公開されているデータの欠損や重複を整える練習をしてみてください。前処理を自分で体験すると、この仕事が合うかどうかを入社前に確かめられます。

 

ただし、数学を先に完璧にする必要はありません。必要になった場面で学び直せば十分です。

前の仕事の業務知識を武器にする

job tagでは、金融・医療・製造・教育など、何かの分野にくわしいと中途採用で有利になるとされています。

 

たとえば、販売の仕事で売上データを見ていた経験や、事務でデータを入力していた経験も、業務知識として話せます。IT以外の経験も、データの意味がわかる強みになるわけです。

求人票と面接で確かめたいこと

データの仕事に関われるかは、求人票だけではわかりにくいものです。面接で次のように聞いてみてください。

• 「入社後、データベースやデータの集計に関わる案件はありますか？」
• 「データ分析の部署やチームはありますか？」
• 「SQLやPythonを使う仕事は、どのくらいの割合ですか？」
• 「クラウドの資格取得を支援する制度はありますか？」

企業側から見ても、入社後の方向を考えている応募者は印象に残りやすいものです。答えが具体的な会社ほど、データの仕事に進める道筋がある可能性が高いでしょう。

 

入口になるSEの仕事について知りたい方は、こちらの記事が参考になります。

 

 

 

データエンジニアに向いている人・つらく感じやすい人

「自分に続けられるかな」と迷っている方は、次の特徴と比べてみてください。数学が得意かどうかより、細かいズレが気になるかどうかのほうが大事な仕事です。

向いている人

• 表記がそろっていないと直したくなる人
• 決まった手順をコツコツ正確に進められる人
• データの裏にある仕事の流れに興味がもてる人
• 自分の思い込みを疑って確かめられる人

つらく感じやすい人

• 目に見える成果や、表で評価される仕事をしたい人
• 毎回ちがう作業をしたい人
• 自分で方針を決めて動きたい人
• 新しいツールの勉強を負担に感じる人

方針を自分で決めたい方は、データサイエンティストやITコンサルタントのほうが合う場合もあります。データの仕事に絞らず、IT職全体で比べてみてください。

未経験から目指してよくある失敗3つ

失敗1：AIの勉強から始める

 

原因は、華やかなイメージから入ってしまうことです。機械学習の理論から学ぶと、実際の仕事で多い前処理とのギャップに驚きやすくなります。先にSQLでデータを整える練習をしておくと、入社後の落差が小さくなります。

 

失敗2：データエンジニアの求人だけを探す

 

原因は、SEから進む人が多いことを知らないことです。職種名で絞ると応募先がほとんど見つからず、そこで諦めてしまう人もいます。SEの求人も含めて、データを扱う案件があるかで選んでみてください。

 

失敗3：前の仕事の経験を話さない

 

原因は、IT以外の経験は役に立たないと思い込むことです。業務知識はこの仕事の大きな武器になります。どんなデータに触れていたかを、面接で具体的に伝えましょう。

 

IT業界のどの職種から入るか迷っている方は、こちらの記事もどうぞ。

 

 

 

未経験からデータエンジニアを目指すならこのエージェント

「SEから入るとしても、データの仕事に進める会社をどう選べばいいのか」と迷う方もいるはずです。

 

データを扱う案件があるか、配属の希望が通りやすいかは、求人票からは見えにくい情報です。IT業界にくわしい転職エージェントに聞くと、会社ごとの事情を教えてもらえる場合があります。ただし、未経験から最初の仕事がデータの担当になるとは限りません。SEやインフラも含めて相談すると、選択肢が広がります。

 

20代の未経験者が使いやすい3社を、ここから順に紹介します。

ウズウズIT

ITエンジニアへの就職に特化したサービス
まずは無料相談【ウズウズIT】

 

ウズウズITは、第二新卒・既卒・フリーターなど20代の方を対象に、IT業界への就職を支援しているサービスです。「データの仕事に興味はあるけど、まずどの職種から入ればいいかわからない」という段階でも相談できます。

 

学習動画でITの基礎に触れながら応募先を考えられるので、SQLやプログラミングに初めて触れる方にも使いやすいでしょう。

 

対象は、関東・関西・東海での就職を希望する18〜29歳の方です。

 

 

こんな人におすすめ：

• ITの基礎を学びながら就職活動を進めたい20代
• データの仕事につながる入口の職種を知りたい方
• 関東・関西・東海で働きたい方

データの仕事に進める会社があるか、気軽に聞いてみてください。

 

ITエンジニアへの就職に特化したサービス
まずは無料相談【ウズウズIT】

ウズウズITに無料で相談する →

※対象は関東・関西・東海での就職を希望する18〜29歳の方です。登録後、本人確認の連絡があります。

 

ユニゾンキャリア

Google口コミ★4.8・IT専門アドバイザーが転職をサポート
まずは無料相談【ユニゾンキャリア転職】

 

ユニゾンキャリアは、IT・Web業界に特化した転職エージェントです。優良企業の求人にしぼって紹介しているため、入社後にどんな案件を担当できるかを確かめながら応募先を選びたい方に合っています。

 

面談では、データベースやデータ分析に関わる案件があるかを聞いてみるとよいでしょう。開発からインフラまで学べる完全無料のITスクールもついているので、知識を足しながら転職活動を進められます。

 

対象は、一都三県（東京・埼玉・千葉・神奈川）または大阪府で働きたい20〜29歳の方です。

 

 

こんな人におすすめ：

• 一都三県・大阪でIT業界の求人を探したい20代
• 前の仕事の経験をどう伝えるか相談したい方
• 担当できる案件を比べてから応募したい方

データの仕事に進みたいという希望も、そのまま伝えてみるのがおすすめです。

 

Google口コミ★4.8・IT専門アドバイザーが転職をサポート
まずは無料相談【ユニゾンキャリア転職】

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SHIFT TERAS CAMPUS

未経験からIT転職を目指したい方へ
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SHIFT TERAS CAMPUSは、未経験からITエンジニアへの転職を目指せるスクールです。AIやクラウドを学べるコースもあるため、データ基盤やAIに関わる仕事を見すえて学びたい方の選択肢になります。

 

短期集中コースなら最短3か月で転職を目指せます。転職保証付きのコースや、受講料の最大70%が教育訓練給付金でキャッシュバックされるコースもあります（いずれも条件あり）。住んでいる地域を問わず利用できます。

 

 

こんな人におすすめ：

• AIやクラウドの基礎も合わせて学びたい方
• 独学ではどこから手をつければいいか迷う方
• 上の2社の対象地域以外に住んでいる方

学びたい内容がコースに入っているかは、無料カウンセリングで確かめましょう。

 

未経験からIT転職を目指したい方へ
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よくある質問

Q. データエンジニアはつまらない仕事ですか？

人によって感じ方が分かれます。job tagでは、欠損の補完や重複の整理の実施率が93.2%で、同じ作業のくり返しのスコアも3.4とデータサイエンティストの3.0より高めです。決まった作業を正確に進めるのが好きな方には合いやすく、毎回ちがうことをしたい方には単調に感じやすいでしょう。

 

Q. 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おすすめですか？

未経験なら、データエンジニアのほうが入口にしやすいと考えられます。データサイエンティストは大学院などで統計学や数学を学んだ人が多く、意思決定の自由のスコアも4.0と高い仕事です。データを整える経験を積んでから分析に進むほうが、無理のない順番です。

 

Q. データエンジニアの年収はどのくらいですか？

job tagの委託調査では、一人で仕事ができるレベルで450〜700万円が目安です。収入や労働時間はSEとあまり変わらないとされていますが、スキルの高い人材は少ないため、中途採用では高給の人もいます。

 

Q. 未経験からデータエンジニアになれますか？

いきなりは難しいものの、段階を踏めば目指せます。job tagによると、中途ではSEなどIT系エンジニアからの転職が多く、新卒でもSEとして入ってから育てる会社があるとされています。まずSEとして入り、データを扱う案件を経験するのが近道です。

 

Q. 数学ができないとデータエンジニアは無理ですか？

最初から得意である必要はありません。job tagでは微分積分や確率統計なども挙げられていますが、前処理の作業では、まずSQLやPythonでデータを整える力が求められます。数学は、担当する仕事に合わせて少しずつ学び直せば十分です。

 

Q. データエンジニアに役立つ資格はありますか？

job tagでは、Google認定プロフェッショナルデータエンジニアのほか、IPAのデータベーススペシャリスト試験やシステムアーキテクト試験が関連資格として挙げられています。未経験なら、まず基本情報技術者試験で用語に慣れてから進むと、学ぶ順番に迷いにくいでしょう。

 

Q. データエンジニアはテレワークできますか？

できる場合があります。job tagでは、作業はほぼパソコンで完結するため、テレワークで働くこともできるとされています。ただし、機密性の高いデータを扱うときは、入退室が管理された専用の部屋で作業することもあります。

 

Q. 未経験からデータエンジニアを目指せるのは何歳までですか？

年齢の決まりはありませんが、未経験から育ててもらえる採用は20代が多いのが実情です。紹介したエージェントの対象も、ウズウズITが18〜29歳、ユニゾンキャリアが20〜29歳です。30代から目指すなら、前の仕事で扱っていたデータや業界の知識を強みとして伝えましょう。

 

 

まとめ

データエンジニアがやめとけと言われるのは、地味な作業が中心で、学ぶ範囲も広く、未経験から直接入れる求人が少ないためです。ただ、数字を見ると、整理作業だけで終わる仕事ではないこともわかりました。

 

この記事のポイント：

1. 欠損の補完と重複の整理は、どちらも実施率93.2%で、ほぼ全員の仕事
2. データ基盤の設計・構築も、7割前後の人が担当している
3. 同じ作業のくり返しのスコアは3.4で、データサイエンティストより高い
4. AIの開発に大量のデータが必要なため、データを整える人材は不足している
5. 未経験なら、SEとして入ってからデータの仕事に寄せていくのが近道

地味な作業は、データを扱う仕事すべての土台です。ここを積み上げた人が、基盤づくりや分析、AIの仕事へ進んでいきます。

 

どの会社ならデータの仕事に進めるのか迷ったときは、IT業界にくわしい転職サービスに相談してみてください。