データエンジニア事業ホワイトペーパー

01.

現代社会における「データ活用」の重要性

04.

データエンジニアを外注するにはデータエンジニアを外注する方法「デジタル人材」「データ活用人材」 の重要性

GCPの導入支援などを行うベンダー5選求められるデジタル人材とは外注費用

DXとは

02.

求められるデジタル人材像と「データエンジニア」 の定義

05.

データエンジニアの育成
データエンジニアを育成 （内製化） する

Index

データベーススペシャリスト「データ人材」育成のゴール

データ・エージェンシーが考えるデータエンジニア像

スキルマップ （サンプル）

仕事内容の例
データエンジニアを社内組織に登用するにはデータエンジニアを活用するには

03.

データエンジニアの採用に関するデータ求められるスキル、経験の例
待遇相場の例総括
お問い合わせ社会全体のデジタル化に伴い、「データ」を扱うことが、企業の成長戦略として重要な要素のひとつとなっている。
自社のサービスや広告運用に組み込む等、データをうまく活用している企業と、データの価値に気づけておらず、活用できない企業に分かれてきているのが現状である。

01

現代社会における「データ活用」 の重要性

「デジタル人材」「データ活用人材」の重要性
企業の保有するデータ量の急増、その価値の見直しが行われており、企業や行政はデータを活用できる人材を幅広く求めている。
日本政府も「データ活用」を加速する流れ
2021年4月

内閣官房IT戦略推進室がデータ戦略の一環として「データ戦略（人材）」を発表
より効果的にデータ関連人材を確保・育成するために、人材モデルとその役割を定義

2021年9月

デジタル庁の設置
デジタル社会の形成と迅速な行政事務の遂行を図ることが目的

2021年１２月

デジタル庁 「デジタル社会の実現に向けた重点計画」
デジタル社会の実現に向けた基本方針を発表

デジタル庁のデータ人材要件

https://cio.go.jp/dp2021_06
https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/dp2021_06_att.pdf

デジタル社会の実現に向けた重点計画

https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/digital/20211224_policies_priority_summary.pdf

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とデータの収集・分析だけでなく、データを取り巻く環境全体に対応できる人材が求められる。

「デジタル人材」の定義
行政や企業はより細かいレベルで個人に合ったサービスを提供するために、これまで以上にデータを活用をする場面が増えることが予測される。
デジタル庁では、データの収集・分析だけでなく、データの利活用や利活用のためのシステムやサービスの開発、データ比較から経営課題の明確化といった、データを取り巻く環境全体についての役割を「デジタル人材」と定義している。

5DX （Digital Transformation） 推進の流れにもデジタル人材は必要不可欠。

DXとは？

デジタルトランスフォーメーション
Digital Transformation
データとデジタル技術を活用して、新しい製品やサービスやビジネスモデルでビジネスを変革すること。

今後はDXの波に乗れないと競争力が衰え、企業の発展が停滞してしまうということも考えられる。

デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン）Ver. 1.0
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf

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これから望まれるのは、「データの活用環境を整える人材」だけでなく、「データの価値をとらえて、課題への対策を考えることができる人材」 である。

02

求められるデジタル人材像と「データエンジニア」 の定義

データベーススペシャリスト
まずは情報処理の国家資格の一つであるデータベーススペシャリストについて。これはデータサイエンティスト（統計学を用いてデータ分析を行う専門家）などとは違い、主に「データベース」に関する固有技術を活用し、企画・要件定義・開発・運用保守への技術支援を行う者のことを指す。
内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室から2021年４月に発表された「データ戦略（人材）」の中でも、データベーススペシャリストは「サービスを提供する側」として位置づけられている。

内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室 データ戦略（人材）https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/dgov/data_strategy_tf/dai6/siryou2.pdf

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データエンジニア
昨今、人材市場で認知・注目されてきている職種。データベーススペシャリストがデータベースを専門とするのに対し、データエンジニアは主にデータそのものを専門とし、データベースに関する知識に加えて「データを活用して課題を解決する」という視点が必要となる。
データエンジニアに対して企業が期待することはさまざま。
企業によってデータエンジニアの定義や権限が異なり、実際の現場ではもっと大きな違いが出てくる可能性がある。
実際の求人内容から、相場（待遇）、技術要件、役割、スキル感・レベルが求められているのかを探る。
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募集要項にある仕事内容

業種メーカー

 事業内容と事業課題に基づいた、データアーキテクチャの設計、実装および運用
 Google Cloud、AWS、Treasure Dataなどを活用した各種システムの設計、実装および運用
 事業部門やデータサイエンティストと連携した、要件定義とプロジェクト推進

E C

 データ基盤の構築・運用
 データ計測の仕組みの構築・運用
 社内でのデータ利活用の推進

広 告

 保有しているデータの運用方針策定、管理 BI（ビジネスインテリジェンス）システムの企画、構築
 自社プロダクトのデータ活用による改善

これらの求人内容例からわかるように、各社で求める業務内容がバラバラであるため、ひとくちに「データエンジニア」と言っても定義が難しい。そのため、データ活用人材を使って何を達成したいか､何を支援してもらいたいかを明確にしておく必要がある。
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データエンジニアを登用する場合、３通りの人材調達方法が考えられる。
01. 採用するメリット

 要件にマッチした人材を採用できる 社内人材として今後も活躍してもらえる 社内のDX推進を牽引してもらえるデメリット 業務を明確にし､受け入れ体制を整える必要がある
 定義が曖昧な場合、採用者と社内で齟齬が起きる可能性がある
 需要に対して供給が少ないため、採用困難な傾向にある

デメリット 自社にあったベンダー選定が難しい 自社の需要と相場価格感が合わないケースもある

02. 派遣依頼またはベンダーへ外注するメリット

 実績のある人材を条件に合わせてアサインできる 交代要員の依頼が採用と比べると容易

03. 社内人材を育成し内製化するメリット

 採用工数が不要
 若年層や高年層、有期雇用社員のキャリア再開発に繋がる スキルを身につけることでジョブ型雇用への切り替えも進む 思うような人材を採用できる。
デメリット
 データ活用に対する意識を社内全体で改革することが必要
デメリット

 社内人材として今後も活用できる。
 データ人材の定義が決められないと、人材選定が難しい 社内のDX推進を牽引してもらえる。 （育成は今後助成金 育成までにまとまった費用と時間がかかるの対象になる）

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データエンジニア活用のための3通りの方法はいずれもメリット・デメリットが存在する。これらのうち、自社の実情に合うのは どれなのか 検討を重ね、データエンジニアの活用を考えるとよい。
次の章から、「採用」「外注」「内製化」について詳細を紹介。

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データエンジニアに対する定義も各社でばらばらのため、業務内容を明確にし、「どんな人材を採用し､どんな業務に従事させるか」を明確にする。
採用側はそのためのスキル、経験を待遇相場を知っておく必要がある。

03

データエンジニアの採用 に関するデータ

求めるスキルなどの条件
メーカー
E
C広告



データアーキテクチャを設計・構築・運用経験

運用設計まで含めたシステム構築経験

Google CloudやAWS、またサーバーレス実行環境の活用経験Webアプリケーションのサーバーサイド/データベース、インフラについての知識および開発能力

SQLなどを用いたデータ分析やPythonなどによる数理モデルの構築経験

AWS、GCPなどパブリッククラウドを用いた設計・開発・運用経験

BigQueryを用いたデータの運用管理の経験



機械学習関連を実装した経験

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求めるスキルなどの条件
物流広告
大手生
保IT



SQLを用いたデータベースの開発・設計、運用・管理の経験Pythonなどのツールを使ったデータクレンジングの経験

歓迎条件: 機械学習の経験



BigQueryを用いたデータの運用管理の経験



機械学習関連を実装した経験Shell, SQLやPythonなどのでのデータ加工実装経験

システム開発の工程（要件定義・設計・開発・テスト・移行）の経験



BI案件のプロジェクトリーダーまたはサブリーダーの経験RDB(リレーショナルデータベース)を用いたアプリケーション開発の経験が合計1年以上



MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL-Serverのいずれか業務経験

何らかのオープン系言語(Java, Python, C#, VB等)を用いた開発経験が1年以上

データエンジニアリング領域について興味関心があること

想定年収440万円～800万円

600万円～900万円

700万円～1,400万円

450万円～800万円

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データエンジニアをデジタル人材は人気が高く、市場は常に人材不足に陥っている状態である。採用ができない場合は外注を考えることも必要になる。

外注 するには外注にかかる費用は、依頼内容や人材の経験・スキルによって大きく異なる。即戦力人材を希望すると、1人月単金80〜130万円程度（2022年2月当社調べ）

ベンダーを利用する企業も多いが、数あるベンダーの中からどの企業を選ぶか?

例： GCPパートナー企業 イー・エージェンシー

データ解析プラットフォームのパートナー企業から選ぶのもおすすめ
Google Cloud Platform （GCP） を検討中であれば、こちらのサイトにパートナー企業の一覧が掲載されている。
https://cloud.google.com/partners※派遣型・常駐型などの契約形態や、サポートの手厚さ、単価などが基準※データ・エージェンシーは、認定パートナーのイー・エージェンシー社と業務提携しています17

株式会社データ・エージェンシー
Google認定パートナーであるイー・エージェンシー社と連携して、Googleアナリティクス・GCPといったGoogleサービスを組み合わせたデジタルソリューンションで、お客様のデータ利活用を支援します。

クラウドエース株式会社
GCP活用の総合支援サービスを提供しています。これまでにGCPの導入を支援した企業は400社以上。確
かな実績と経験があります。

株式会社トップゲート
GCPを活用したクラウドソリューションを提供する企業です。GCP環境でのシステム開発だけではなく、その前段階の企画や、技術トレーニング、コンサルティングなどをワンストップで行っています。

エッジテクノロジー株式会社
AI導入支援に強みを持っているのが大きな特徴です。ディープラーニングの技術を使った画像解析やテキスト解析を中心としたデータ活用サービスを提供しています。

株式会社アピリッツ
アピリッツではAWSを活用した大規模システム開発や、ECソリューションの提供を行っています。例としてデジタルコンテンツ配信サービスや、情報メディアサイト、求人サイトなどの開発実績があります。

各ベンダーの差異については、下記リンクを参照 https://note.com/dataagency/n/n6382ac5fe64b

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05

データエンジニアを育成 するにはデータ人材の採用難に直面したり、外注予算不足の場合は、社員をデータ人材として育成する施策検討も必要となる。
この場合、データエンジニアリングのスキルを1人に期待するのではなく、チームとして機能するように得意領域の異なるエキスパートの育成が推奨される。

どの範囲で、どんなスキルを身につけてもらい、どんな人材を目指すか､育成のゴール設定が必要。
最近では、大企業を中心に「リスキリング」という社員教育の考えが広がっている。

Re-skilling

リスキリング
新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する／させること

リスキリングのメリット
01. 中堅社員を活用できる（それまでの経験やスキルを活かせる）
02. 社内人材であれば、育成計画が立てやすい
03. 現状で抱えている課題に向き合うので、新しいアイデアが生まれやすい

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目指すスキルのゴールを可視化することが必要であり、重要となる。

社内でスキルを可視化したものを共有する。
スキルマップのサンプルを次ページに記載<Python>

記載項目の全てが備わってるオールラウンダーを目指すのではなく、カテゴリごと（データ取得、データ基盤構築、SQL実装、BIツールによるデータ可視化等）において、それぞれスペシャリストとして人材育成してもよい。
各カテゴリのスペシャリストを束ねたデータエンジニアチームを組成し、会社のデータ課題に向き合うことが推奨される。
育成範囲をのちのち全社に広げていくことは、DX推進のための社員の意識改革にもつながる。また領域特化のスペシャリストを育てることはジョブ型雇用にもつながっていく。

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領域、習得難易度、項目を設計したスキルマップ例

データエンジニア領域

プロジェクト管理
データ取得
データ基盤構築
分析・可視化※サンプルです。
※各社で独自の定義が必要です。

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総括

社会のデジタル化、DXを見据えた社会情勢において、ますますデータ活用人材の重要性が高まり、需要は一層増えていくことが見込まれる。
データエンジニアの業務内容は各企業ごとに異なり、また扱うデータ利活用のフェーズによって､データエンジニア登用の施策内容も異なってくる。

これからのデータ人材と活用汎用性のある施策は存在しないため、企業ごとにデータエンジニアの登用・活用法を見極め、チューニングする必要がある。

自社内で､データエンジニアの人材登用（採用・外注・育成）についてのお悩みが解決できない場合は、知見のある専門家にご相談を。
データ・エージェンシーでは、各企業の実情に合ったデータエンジニア登用について､ご提案をいたします。

マーケティングデータを扱うデータエンジニアリングに関することはデータ・エージェンシー社へお問い合わせください。
データ人材の採用・外注・育成に関するご相談も承ります。

データ・エージェンシーお問い合わせ先
https://www.dataagency.co.jp/#contact

提携企業「イー・エージェンシー」参照ページ
https://www.e-agency.co.jp/news/20181017_gcp_partner.html