本文へスキップ
給料インデックス

itエンジニア 年収

itエンジニア 年収と手取りの違い|公的統計から相場をどう読むか

itエンジニア 年収は厚生労働省の賃金構造基本統計調査で職種分類別に公表され、ソフトウェア作成者は約520万円などの参考値があります。本記事では額面年収・月給・手取りの違い、株式報酬の扱い、公的統計を読む際の注意点を整理します。

相場の要点: 公的統計(厚労省・2023年確定値・加重平均)では、システムコンサルタント・設計者 約648万円、ソフトウェア作成者 約520万円、その他の情報処理・通信技術者 約527万円と紹介されており、いずれも額面年収で手取りとは異なります。

額面年収と手取りは別物です

統計で示される年収は、税金や社会保険料を差し引く前の「額面」です。手取りは社会保険料・所得税・住民税が引かれた後の金額で、必ず額面より少なくなります。つまり「itエンジニア 年収」の平均値をそのまま自分の手取りと比べると、判断を誤ります。控除額は所得水準・家族構成・自治体で変わるため、統計から一律の手取り額を導くことはできません。用語の整理は給料インデックスでも扱っています。

公的統計で見るitエンジニア 年収

厚生労働省の職種分類別データ

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023年確定値をもとに、20〜64歳・全国・一般労働者(短時間労働者を除く)・企業規模10人以上で加重平均した値として、システムコンサルタント・設計者 約648万円、ソフトウェア作成者 約520万円、その他の情報処理・通信技術者 約527万円が紹介されています。年収の定義は「月間所定内給与額×12+年間賞与総額」です。

民間調査では職種差がより細かく出ます

dodaなど複数の調査を統合した2026年時点の整理では、AI/機械学習エンジニア約756万円、SRE約708万円、データエンジニア約672万円、バックエンド約605万円、フロントエンド約547万円、QA約495万円といった値が並びます。国税庁「民間給与実態統計調査」では情報通信業の平均年収は約632万円、給与所得者全体は約460万円とされ、業界全体が高い水準にあることがわかります。

ただし、同じ「プログラマー」でも出典によって約578.5万円とする集計と約446万円とする集計があります。調査年・職種区分・集計条件が違うため、単純比較はできません。

月給・年収・手取りを混同しない

求人票の「月給」は諸手当を含む場合と含まない場合があります。年収は月給×12+賞与で概算されることが多く、手取りはさらに控除後の金額です。サイト内DBの参考水準では、大学卒(2025年・全規模)の月給は約262,300円、高校卒は約207,300円とされていますが、これは主に初任給水準の参考値であり、経験を積んだエンジニアの年収とは前提が異なります(給与データ)。

株式報酬は額面と性質が違います

外資系・メガベンチャー・SaaSではRSUやストックオプションの比重が大きく、額面年収だけで比べると実態を取り違えます。付与総額ではなく権利確定までの年あたりに換算して見る、確定済みの部分と将来の株価次第の部分を区別する、という見方が推奨されています。

自分の相場を確認する手順

  1. 同じ調査年・同じ職種分類・同じ集計条件の中で比較する
  2. サンプル数(n)を確認する。nが小さい年齢帯・地域は数値がぶれやすい
  3. 額面・賞与・株式報酬・手当を並べ、総報酬で比較する
  4. 平均値は傾向把握の参考であり、個人の適正年収を決める数値ではないと理解する

転職活動では、求人ごとの役割・条件と統計値を切り分けて確認してください。関連記事は記事一覧にまとめています。

よくある質問

itエンジニア 年収の平均はいくらですか?

出典によって異なります。厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023年確定値の加重平均では「ソフトウェア作成者」約520万円、「システムコンサルタント・設計者」約648万円と紹介されています。一方、民間の職種別集計ではAI/機械学習エンジニア約756万円からQA約495万円まで幅があります。調査年・職種区分・集計条件が違うため、単一の「平均」は存在しないと考えるのが実務的です。

年収と手取りはどのくらい違いますか?

手取りは社会保険料・所得税・住民税が差し引かれた後の金額で、額面より必ず少なくなります。差の大きさは所得水準や家族構成、お住まいの自治体で変わるため、統計から一律の金額を示すことはできません。求人票の「想定年収」は基本的に額面である点に注意してください。

公的統計の平均と自分の年収を比べてもよいですか?

傾向把握の参考にはなりますが、公的平均は分類全体の値であり、特定職種の市場相場や個人の適正年収を示すものではありません。同じ調査年・同じ職種分類・同じ集計条件の中で比較し、サンプル数(n)が小さい年齢帯や地域は数値のぶれが大きいため参考程度にとどめてください。