給与トレンド
SRE・データエンジニア年収が頭一つ抜けて 800 万円台、職種で差が拡大
TL;DR
- 経産省 IT 人材白書および大手転職サービスの集計で、SRE 平均 812 万円・データエンジニア 798 万円が頭一つ抜けた水準。
- 対照的にフロントエンドは 642 万円で、職種間の年収差は過去 5 年で最大に拡大している。
- ミドル層は「次の専門領域」を選ぶ際に、職種別年収の長期トレンドを参照することが重要。
出典 3 件salary-by-role
読むDATA DASHBOARD / D-06 / 年次更新
職種別平均年収（IT エンジニア）
SRE と データエンジニアが頭一つ抜けた水準。フロントエンドと QA は依然として相場の下位帯にとどまる。
現在値
812万円
2026-04-30 時点
前年比
+24万円
(+3.0%)
期間レンジ
605〜812万円
7 カテゴリ
LARGE CHART
職種別平均年収（IT エンジニア） の推移グラフ
グラフ上をマウスホバー（モバイルはタップ）、またはキーボードで Tab して ← → キーで各データポイントの値を確認できます。Esc で選択解除。
データを表で見る (7 件)
| 期間 / カテゴリ | 職種別平均年収（IT エンジニア） (万円) |
|---|---|
| SRE | 812 |
| データ | 798 |
| PM | 765 |
| バックエンド | 720 |
| フルスタック | 705 |
| フロントエンド | 642 |
| QA | 605 |
HOW TO READ
この数字をどう読むか
職種別平均年収（IT エンジニア）は、経産省 IT 人材白書 + 大手転職サービスの公開統計集計が公開する公式統計をもとに、年次で更新される指標です。2026 年 2026-04-30 時点の最新値は 812万円（前年比 +24万円、+3.0%）です。経産省 IT 人材白書および主要転職サービスの公開統計を集計した職種別年収相場です。SRE / データエンジニアが頭一つ抜けた水準で、クラウド規模拡大・データ基盤需要の追い風を反映しています。 本サイトでは Tier 1 一次情報のみを参照し、自動スクレイピングを行わない手動取得・運用担当が公式統計表から数値を転記する半自動運用としています。全数値に「取得日」「取得 URL」を必ず併記することで、データの鮮度と検証可能性を担保します。職種別平均年収（IT エンジニア）は、ミドルエンジニア（経験 3〜10 年・28〜38 歳）の転職タイミング判断において、市場の構造変化を読み解く重要な指標の一つです。単一指標で結論を出すのではなく、求人倍率・年収相場・離職率など複数の指標を組み合わせ、自分のキャリア局面と市場全体の状況を立体的に把握することを推奨します。本ページではグラフによる時系列推移、データテーブルでの全データ開示、関連指標へのリンクを提供しており、転職活動の判断材料として活用できます。
- SRE 812 万円・データ 798 万円が頭一つ抜けた水準
- PM 765 / バックエンド 720 / フロントエンド 642 / QA 605 万円
- フロントエンドは参入障壁の低さで相対的に低位
- 上位ロール（テックリード / プロダクトテックリード）で +100〜200 万円が見込める
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D-02 / 半年次更新
情報通信業 正社員転職率
12.5%+0.3%(+2.5%)
前半期比
データを表で見る (9 件)
| 期間 / カテゴリ | 情報通信業 正社員転職率 (%) |
|---|---|
| 2021 | 8.6 |
| 2022H1 | 9.1 |
| 2022H2 | 9.4 |
| 2023H1 | 10.2 |
| 2023H2 | 10.8 |
| 2024H1 | 11.3 |
| 2024H2 | 11.7 |
| 2025H1 | 12.2 |
| 2025H2 | 12.5 |
情報通信業の年間転職率は緩やかな上昇トレンド。10 人に 1 人以上が年内に転職を経験する流動的な業界に。
最終取得 2026-04-20出典:厚生労働省「雇用動向調査」(情報通信業)
この指標について詳しくD-05 / 年次更新
年代別平均年収（情報通信業）
658万円+13万円(+2.1%)
前年比
データを表で見る (4 件)
| 期間 / カテゴリ | 年代別平均年収（情報通信業） (万円) |
|---|---|
| 20 代 | 432 |
| 30 代 | 658 |
| 40 代 | 782 |
| 50 代 | 745 |
30 代でキャリアの収益曲線が最も急峻になる年代。40 代でピーク、50 代は微減という典型的な日本型カーブ。
最終取得 2026-04-30出典:国税庁「民間給与実態統計調査」+ 経産省「IT 人材需給に関する調査」
この指標について詳しくD-01 / 月次更新
IT エンジニア有効求人倍率
2.45倍+0.04倍(+1.7%)
前月比
データを表で見る (24 件)
| 期間 / カテゴリ | IT エンジニア有効求人倍率 (倍) |
|---|---|
| 2024-06 | 2.05 |
| 2024-07 | 2.1 |
| 2024-08 | 2.18 |
| 2024-09 | 2.15 |
| 2024-10 | 2.2 |
| 2024-11 | 2.22 |
| 2024-12 | 2.18 |
| 2025-01 | 2.2 |
| 2025-02 | 2.25 |
| 2025-03 | 2.3 |
| 2025-04 | 2.27 |
| 2025-05 | 2.28 |
| 2025-06 | 2.3 |
| 2025-07 | 2.32 |
| 2025-08 | 2.28 |
| 2025-09 | 2.34 |
| 2025-10 | 2.36 |
| 2025-11 | 2.33 |
| 2025-12 | 2.32 |
| 2026-01 | 2.34 |
| 2026-02 | 2.36 |
| 2026-03 | 2.38 |
| 2026-04 | 2.41 |
| 2026-05 | 2.45 |
情報処理・通信技術者の有効求人倍率は依然として高水準。1 人あたり 2 件以上の求人がある売り手市場が継続。
最終取得 2026-05-15出典:厚生労働省「一般職業紹介状況」(情報処理・通信技術者)
この指標について詳しくD-03 / 月次更新
海外テック企業レイオフ件数
1,250人-130人(-9.4%)
前月比
データを表で見る (12 件)
| 期間 / カテゴリ | 海外テック企業レイオフ件数 (人) |
|---|---|
| 2025-06 | 3,400 |
| 2025-07 | 2,980 |
| 2025-08 | 2,650 |
| 2025-09 | 2,310 |
| 2025-10 | 2,100 |
| 2025-11 | 1,880 |
| 2025-12 | 1,720 |
| 2026-01 | 1,610 |
| 2026-02 | 1,540 |
| 2026-03 | 1,460 |
| 2026-04 | 1,380 |
| 2026-05 | 1,250 |
Big Tech のレイオフは沈静化傾向。月間 1,500 人前後で推移し、ピーク時の半数以下。国内採用への直接影響は限定的。
この指標について詳しくデータソースについて
- 出典: 経産省 IT 人材白書 + 大手転職サービスの公開統計集計
- 取得 URL: https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/index.html
- 更新頻度: 年次
- 最終取得日: 2026-04-30
- 取得方法: 公式統計表より編集部が手動転記（自動スクレイピングは行いません）
FAQ
職種別平均年収（IT エンジニア） についてよくある質問
AI 検索（ChatGPT / Perplexity / Google AI Overviews）からの参照を意識し、 実際の検索クエリ形式で 3 問を Q&A 化しています。
エンジニアで一番年収が高い職種は何ですか?
2026 年現在、エンジニア職種別で最も平均年収が高いのは SRE（Site Reliability Engineer）で 812 万円、次いでデータエンジニア 798 万円、PM 765 万円となっています。クラウド規模拡大に伴うインフラ信頼性確保、生成 AI / 分析基盤の需要急増、複数チーム横断の調整役の希少性がそれぞれの要因です。バックエンド 720 万円・フルスタック 705 万円・フロントエンド 642 万円・QA 605 万円が続きます。
フロントエンドエンジニアの年収はなぜ相対的に低いのですか?
フロントエンドの平均年収 642 万円が SRE 812 万円より約 170 万円低いのは、参入障壁が他職種より低く供給が比較的多いこと、独立サービスでなく Web プロダクトの一機能として扱われやすいことが主因です。ただしフロントエンドリード / デザインシステムオーナー / プロダクトテックリードなど上位ポジションでは 800 万円超も多く、職位レイヤーとロール特化で年収を引き上げる戦略が有効です。
SRE やデータエンジニアに転職するメリットはありますか?
結論として SRE / データエンジニアへの転職は年収・市場価値の両面でメリットが大きい選択肢です。両職種とも平均 800 万円前後で、求人数も生成 AI / クラウド需要で増加中。バックエンド経験者は SRE への横転、Python / SQL 経験者はデータエンジニアへの横転がしやすく、ハイクラス求人に強いエージェントを併用すると年収提示額の幅を最大化できます。