データエンジニア
Dランクデータ加工やコード生成などの定型作業は代替が進みますが、基盤設計や進捗管理など全体を見渡す判断は人に委ねられます。
RESULT ANALYSIS
4つの指標で見る、あなたの結果
指標について画面で完結する度合い
非常に高い
ほぼ画面の中で完結するため、AIの射程に入りやすい業務です。
手順の決まりやすさ
高い
手順が決まっている作業の比重が大きく、AIに渡しやすい形です。
対人・現場の多さ
非常に低い
人と直接やり取りする場面や現場での作業は、ほとんどありません。
判断の重さ
低い
自分で決める場面は限られ、多くは上位の承認のもとで進みます。
474職業の中での相対的な位置です。
ロボットや自動運転による影響は、この診断の対象外です。
同じデータエンジニアでも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。
自分の結果を診断する6軸で見る業務特性
各軸は474職業の中での相対値です。
AIに任せやすい業務と、人に残りやすい業務
AIで支援できる業務
データの加工・整理の方法について検討
97.7%高下書き検討は定型処理向き
データを加工するプログラムを作成
95.5%高定型的なコード生成は自動化向き
欠損しているデータを補う
93.2%高定型的な補完処理は自動化向き
データの重複を整理する
93.2%高定型的な整理作業は自動化向き
表記の揺れを統一する
93.2%高定型的な統一処理は自動化向き
データの修正や復旧を行う
93.2%高定型的な修正処理は自動化向き
データエンジニアで最も置き換えが進むのはデータの加工・整理の方法について検討で、実施率は97.7%です。手順化しやすい加工作業は判断の幅が狭く、AIに任せやすくなります。
人の判断が求められやすい場面
クラウド上でデータの情報基盤を設計する
2.53要件を踏まえた専門的な設計
システムの設計をする
2.84全体像を見据えた専門的な設計
データ作成者の業務をサポートする
2.87対面での知識継承
プロジェクトの進捗を管理する
3.03複数条件を踏まえた総合的な管理
プロジェクトの進捗を管理するなど、複数の条件をすり合わせながら全体像を組み立てる場面は、人の判断が求められやすいままです。
実施率はjob tag（厚生労働省職業情報提供サイト）の調査値です。「AIの影響」は当サイトの独自評価で、公的機関による判定ではありません。重要度もjob tagの調査値で、その職業における業務の重要さを示すものです。AIに代替されにくいことを示す数字ではありません。
あなたが活かせる経験
これまでのシステム設計経験は、AIが生成したコードや加工処理の妥当性を、要件全体と照らして見極める場面で活きます。
この先に起きること
まず変わること
データ加工の検討やプログラム作成、欠損補完、重複整理、表記統一、修正復旧など、データに基づく作業からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
データ整理業務がさらに機械側に移っていくことが一般化していきます。
その先で変わること
情報基盤の設計やシステム設計、担当者へのサポート、進捗管理など、専門的な判断業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率1.96倍は、求人と求職者がほぼ拮抗している水準です。平均年収は609.8万円です。
令和7年度 ハローワーク求人統計
有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査。
同じデータエンジニアでも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。
自分の結果を診断する本診断はエンタメコンテンツです。出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）／ 独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」「解説系ダウンロードデータ ver.7.01」職業情報提供サイト（job tag）より2026年9月にダウンロードして加工。有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査、就業者数は令和2年国勢調査。ランクは2026年時点の生成AIによる業務影響を対象に当サイト独自の係数で算出したもので、公的機関が認定した代替率ではありません。ロボット・自動運転による影響は対象外です。
算出方法とデータの出典を見る