エンジニアという職業は、ITから製造業まで幅広い分野で活躍しており、仕事内容や必要なスキル、キャリアの広がりも多岐にわたります。近年ではAIやデータ活用の分野が注目され始めてきました。
本記事では「エンジニアとは何か」から、具体的な種類・平均年収・実際に転職する方法までを徹底解説します。
そもそもエンジニアとは?
エンジニアとは、専門的な技術や知識を活用してシステムや製品を設計・開発・改善する職業の総称です。英語の「engineer」には「技術者」という意味があり、IT、機械、電気、建築など幅広い分野で使われます。
ただその中でも、近年ではとくにITエンジニアが注目されており、こちらはプログラミングやシステム設計を通じて社会のデジタル化を支える役割を担っています。
それでは、ITエンジニアと普通のエンジニアにどのような違いがあるのかを解説していきます。
エンジニアの主な種類と仕事内容一覧
エンジニアの主な種類と仕事内容を一覧にまとめたものが、以下になります。
| 種類 | 主な仕事内容 | 特徴・活躍分野 |
|---|---|---|
| システムエンジニア(SE) |
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| プログラマー | 設計書に基づきプログラミングを行う |
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| Webエンジニア | Webサービスやアプリの設計・開発・運用 | フロントエンドとバックエンドに分かれる |
| インフラエンジニア | サーバー・ネットワークの構築・運用・監視 |
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| ネットワークエンジニア | ルーター・スイッチなどの設計・管理 | セキュリティや通信最適化 |
| AIエンジニア | 機械学習・深層学習モデルの開発・運用 | データ分析やAI実装に特化 |
| データサイエンティスト | 大規模データの解析・予測モデルの構築 | ビジネス課題をデータから解決する専門職 |
| 社内SE | 自社内のシステム導入・運用・ヘルプデスク | 外部顧客対応はなく、自社業務改善が中心 |
| QAエンジニア | ソフトウェアのテスト設計・実行、不具合の検出 |
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このようにエンジニアにはIT分野から製造業まで幅広い種類があり、担当する工程や必要なスキルも大きく異なります。たとえばシステム全体を設計するSEや、自社システムを支える社内SE、品質を担保するQAエンジニアなど、同じIT領域でも役割は多彩です。
自分の得意分野や志向に合わせて選び、勉強を重ねて専門性を高めることで、収入や市場価値を高めやすくなります。
SEとプログラマーの違い
SE(システムエンジニア)とプログラマーの違いを一覧表にまとめると、以下のようになります。
| 項目 | システムエンジニア(SE) | プログラマー |
|---|---|---|
| 主な役割 |
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| 仕事の流れ | 顧客との打ち合わせ → 設計 → プロジェクト管理 | 設計書を理解 → コーディング → 単体テスト・結合テスト |
| 必要なスキル |
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| キャリアパス |
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SEへステップアップ → 上流工程やマネジメントに進む道が多い |
| 顧客との関わり | 顧客と直接打ち合わせを行い、システムの全体像を固める | 基本的に顧客対応は少なく、社内での開発業務が中心 |
| 成果物 |
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両者の違いを一言でいうと、SEは「設計者・指揮者」、プログラマーは「実装者」といえます。
SEは顧客との打ち合わせを通じて要件を整理し、システム全体の設計や進行管理を担う「上流工程」の中心的存在です。一方、プログラマーはその設計をもとにコードを書き、システムを具体的な形にする「実装担当」として重要な役割を果たします。
仕事量や責任感はSEが大きいので、キャリア的には、プログラマーからSEへステップアップする流れが一般的です。同じ開発現場で働いてはいるとはいえ、役割は大きく異なるのです。
エンジニアの平均年収

コエテコcampusの調査によると、プログラマーを省いたエンジニアの平均年収は、556万円となっています。
参考:コエテコcampus
しかし、ひとえに「エンジニア」といっても、システム設計を担うSEや基盤を支えるインフラエンジニア、AIを扱う専門職など、職種や業務内容は多岐にわたります。そのため年収は一概に示すことが難しく、スキルの幅や経験年数、担当する分野によって大きく差が生じる点を理解しておくことが重要です。
稼ぎやすいエンジニアの職種
エンジニアの中でも高収入を狙いやすいのは、やはりシステム全体を設計・管理する上流工程を担う職種です。具体的には、システムエンジニア(SE)、プロジェクトマネージャー、ITコンサルタント、アーキテクトなどが該当します。
これらは技術力に加えて顧客折衝やマネジメント能力が求められるため、責任の重さに比例して報酬も高くなる傾向にあります。さらに近年はAIエンジニアやデータサイエンティストなど専門性の高い職種も需要が急増しており、高い年収を得やすい分野として注目されています。
一方で、プログラマーを中心とした下流工程は、上流工程に比べると年収はやや低めといわれます。理由は、顧客折衝や要件定義といった責任範囲が少なく、成果がスキル単価として評価されやすいからです。
ただし、希少な言語に強いプログラマーや、高度な技術を持つスペシャリストは例外的に高収入になるので、必ずしも低いとも限りません。
エンジニアに求められるスキル4つ
エンジニアとしてキャリアを伸ばすためには、技術知識だけでなく幅広いスキルが欠かせません。システムを設計・開発する能力はもちろん、チームや顧客と円滑に連携し、課題を解決へ導くための思考力や発信力も重要になります。
ここでは、エンジニアに求められるスキルについて書いていきます。
- 論理的思考力・プログラミングスキル
- コミュニケーション能力
- 問題解決能力
- 提案力・プレゼンスキル
①論理的思考力・プログラミングスキル
エンジニアの基盤となるのが論理的思考力とプログラミングスキルです。
論理的思考力は、複雑な要件を整理し、最適な設計や解決策を導く力につながります。プログラミングスキルは、実際にシステムを形にする実装力であり、言語やフレームワークの知識に加え、コードの可読性や保守性も問われます。
これらは日々の業務を支える基本能力であり、上流工程に進む際も不可欠なスキルです。
②コミュニケーション能力
エンジニアは一人で作業を完結させることは少なく、チームや顧客とのやり取りを常に行っています。そのため、要件を正確に理解し、開発者同士で情報を共有しながら進めるためには、円滑なコミュニケーション能力が不可欠です。
とくに上流工程を担当するSEやプロジェクトマネージャーは、顧客のニーズを引き出し、開発側へ正しく伝える力が成否を左右します。技術力と同等かそれ以上に重視されるスキルです。
③問題解決能力
システム開発には常にトラブルや想定外の事態が発生するものです。そんなときに問われるのが「問題解決能力」です。
課題の原因を分析し、優先順位を付けて最適な解決策を導き出す力は、エンジニアとしての市場価値を高めます。また、一度の解決にとどまらず、再発防止策を考える姿勢も評価されやすいポイントです。
この問題解決能力は経験を積むほど磨かれるものなので、キャリアアップに直結する重要スキルとなります。
④提案力・プレゼンスキル
近年のエンジニアには、課題解決だけでなく「より良い仕組み」を提案できる力が求められるケースも多いです。単なる実装者ではなく、技術的な視点から業務効率化や新しいサービスを提案できると、高く評価されます。
そして、その提案をわかりやすく伝える「プレゼンスキル」も欠かせません。顧客や上司に納得感を与え、プロジェクトを前進させる力があれば、マネジメントやコンサルタントへのキャリアチェンジでも有利になります。
それぞれのエンジニアへの転職方法

エンジニアとして経験を積むと、大きく「専門性を磨くスペシャリスト型」と、「組織を牽引するマネジメント型」の分かれ道に直面します。近年はデータ活用やAI領域など新しい分野も注目されているので、自分の強みを活かしたキャリア形成を考えなくてはなりません。
ここでは、さまざまなエンジニアの転職方法について、代表的な例を紹介します。
- データサイエンティスト
- AIエンジニア
- プロジェクトマネージャー
- ITコンサルタント
①データサイエンティストへの転職方法
データサイエンティストは、統計学や機械学習の知識を用いてデータから価値を引き出し、売上予測や顧客行動の分析など幅広い課題解決に貢献する仕事です。近年のAI・IoTの普及により需要が高まっており、年収もエンジニア職の中で上位に位置します。
プログラミング力とビジネス理解の両立が求められるため、難易度は高いものの、高収入が期待できる職種です。実務で通用するスキルを効率的に身につけたい方には、短期集中で学べる「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。
統計学やPythonの基礎から、ビジネス課題の抽出・分析・発表までを短期間で体系的に学べるカリキュラムが用意されています。未経験からでもデータ活用の実践力を養えて、キャリアアップを目指すエンジニアに最適な内容なので、ぜひ以下から詳細をご確認ください。
| セミナー名 | データサイエンティストセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill(ゲット プロスキル) |
| 価格(税込) | 41,800円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面(東京)・ライブウェビナー・eラーニング |
なお、データサイエンティストについてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考になります。
②AIエンジニアへの転職方法
AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングを活用して人工知能の開発や運用を行う職種です。画像認識、自然言語処理、レコメンドシステムなどの領域で活躍しており、近年のAI需要拡大に伴い求人数も急増しています。
高度な数学的知識やPythonなどのプログラミングスキルに加え、大規模データを扱う力が不可欠です。AIエンジニアは技術革新の最前線に立てるため、将来的にも高い市場価値と高年収を狙えるキャリアパスといえます。
AIエンジニアを目指す方には、短期集中で学べる「AIエンジニア育成講座」もおすすめです。Pythonを使った基礎的なAIプログラミングから、画像認識や自然言語処理、時系列データ分析など、実践的な内容を学べます。
セミナー名 AIエンジニア育成講座 運営元 GETT Proskill(ゲット プロスキル) 価格(税込) 41,800円〜 開催期間 2日間 受講形式 対面(東京)・ライブウェビナー・eラーニング
そして現状AI人材はまだまだ不足しているため、今後の需要も高いとされています。AI人材が不足している理由については、以下の記事をご覧ください。
③プロジェクトマネージャーへの転職方法
プロジェクトマネージャー(PM)は、システム開発の計画立案から進行管理、メンバーの統率までを担う職種です。納期や品質を守りつつ、顧客や社内の要望を調整する高いマネジメント力が求められます。
技術力だけでなく、リーダーシップやコミュニケーション力が成果に直結するため、責任は大きいですが年収も高めです。
こちらはなるべく普通のエンジニアに就職してからチャレンジすると成功しやすいでしょう。
④ITコンサルタントへの転職方法
ITコンサルタントは、企業の経営課題や業務効率化のニーズに対して、ITを活用した解決策を提案・実行する職種です。システム開発に直接携わるのではなく、経営層に近い立場で企画や戦略立案を支援するのが特徴です。
幅広いIT知識に加えて、業界動向やビジネス理解が必要になります。またプロジェクトマネージャーやSEからステップアップするケースが多く、成果に応じて高年収になりやすい点も魅力です。
ITコンサルタントもITエンジニアやディレクターなどを経験してからなる人が多いですが、最近では講座やスクールも多いので調べてみるのもおすすめです。
エンジニアが年収を上げるおすすめのコツ3つ
エンジニアとして市場価値を高め、年収やポジションを上げるには、日々の業務に加えてキャリア形成を意識した取り組みが必要です。ここでは中でも効果的な以下3つを紹介します。
- 資格取得
- 副業
- フリーランス独立
①資格取得
エンジニアがキャリアを伸ばすには、資格取得が効果的です。資格はスキルを客観的に証明してくれるため、転職や昇進の際に評価されやすくなるからです。
たとえば基本情報技術者やAWS認定資格を取得すれば、「知識の体系化」と「市場価値の向上」、両方が同時に得られます。資格はキャリアの信頼性を高める有力な手段なので、エンジニアなら候補に入れておきたいところです。
②副業
副業はキャリア形成に大きなメリットがあります。本業以外の案件を経験することで、新しいスキルや知識を獲得でき、市場価値を広げられるからです。
また、本業との関連性のある副業なら、経験値とスキルの両方を伸ばせるため、収入アップにも役立ちます。ただ、副業を認めていない企業もまだまだ多いので、トラブルにならないよう事前に確認することをおすすめします。
③フリーランス独立
フリーランス独立はエンジニアのキャリアを大きく飛躍させます。自分で案件を選べるため、得意分野に特化したり最新技術に携わる機会を増やしたりすることで、専門性を高めやすいからです。
実際に実務経験を積んだエンジニアが独立し、会社員時代の倍以上の年収を得るケースもあります。エンジニアの専門性はフリーランス独立との相性も良好なのでおすすめです。
エンジニアについてまとめ
エンジニアは多様な職種とキャリアパスがあり、求められるスキルも幅広くあります。年収を高めるには上流工程や専門性の高い分野を目指すことが効果的ですが、同時に論理的思考やコミュニケーション力といった基盤能力も欠かせません。
資格取得や副業、独立といった取り組みを通じて学び続ける姿勢を持てば、市場価値は確実に高まります。変化の激しい時代だからこそ、自らの強みを磨いて、キャリアを伸ばしていきましょう。