文系エンジニアの年収は理系より低いのか｜差がつく3つの場面と職種の選び方

文系エンジニアの年収について先に結論を書くと、文系と理系で年収を比べた公的統計は見当たりません。実務に入った後の年収を動かすのは、専攻より経験、企業タイプ、担当する仕事です。ただし、数学が前提の職種、学部や大学院の条件がある採用、入社直後の配属という3つの場面では差が出ることがあります。

未経験からの年収の推移は未経験エンジニアの年収にまとめています。この記事は、文系出身でエンジニアを目指す人や働いている人が、専攻の違いをどこまで気にするべきか、どの職種を選ぶと条件がどう変わるかを判断するためのものです。高卒、専門学校卒、大卒といった学歴の差は学歴はエンジニアの年収に影響するかで扱うので、ここでは文系と理系の分かれ目に絞ります。

文系と理系の差を数字で言えない理由

「文系エンジニアは年収が◯万円低い」という記述を見かけたら、調査の主体と対象を確かめてください。賃金構造基本統計調査は職種や学歴で集計していますが、出身の学部が文系か理系かは集計の軸にしていません。国税庁の統計も業種と年齢で集計しています。

差があると感じさせる情報には、別の要因が混ざっていることがあります。たとえば、大学院卒の割合、入社した企業タイプ、担当する職種の違いです。同じ「理系」の中にも、情報系とそれ以外の専攻があります。こうした要因を分けずに平均だけを比べても、専攻が原因とは言えません。

当サイトの診断モデルにも文系と理系の区別はありません。したがって、この記事でも「文系は何万円」という数字は出しません。代わりに、年収を動かす条件のうち、専攻が関わるものと関わらないものを分けます。

年収を動かすのは専攻より仕事の条件

実務に入ると、提示年収は専攻より、経験年数と担当してきた仕事で決まる場面が多くなります。中途の採用では、何を担当してきたかを直接確かめられるからです。実務1〜2年、東京、スコア50（配点の中間で、同じ経験年数の中位ではない）の条件で、診断モデルの推定を企業タイプごとに示します。

この表は統計ではなく、公開統計を参考に係数を置いたモデルの推定です。企業タイプの差は編集判断で置いた相対差です。同じ条件の中でもスキルの違いで幅が出て、たとえば実務3〜5年の上場・大手では、スコア30で 491〜576万円、スコア85で 602〜707万円 です。

具体的に言えば、文学部を出て業務システムの設計まで担当している人と、理系を出てテストだけを担当している人が同じ会社に応募すれば、問われるのは担当してきた仕事です。専攻が話題になることはあっても、提示額の中心にはなりにくいと考えてください。ただし、次の節の3つの場面は例外です。

差がつく3つの場面

文系であることが条件に影響しやすいのは、次の3つの場面です。

この表は典型的な傾向で、すべての会社に当てはまるものではありません。注意したいのは、どの場面でも差の原因は「文系だから」ではなく、専門知識の確認が必要な仕事か、学歴の仕組みがある会社か、最初の経験がどうなるかだという点です。次の節から1つずつ見ます。

数学が前提の職種は学ぶ量で判断する

機械学習、データサイエンス、研究開発などでは、線形代数、統計、確率を使って結果の妥当性を判断する場面があります。そのため、これらの職種を目指すなら、文系出身の人は学ぶ時間を別に見込む必要があります。

ここで誤解しやすいのは、数学が必要な職種だけが高い報酬を得ているわけではないことです。業務委託の案件サイトで単価の高い募集を見ていくと、機械学習やデータサイエンスのように数学を日常的に使う職種と並んで、コンサルタント、プロジェクトマネージャー、SRE、クラウドエンジニアのように、合意を作ることや、運用の設計と判断が中心の職種が同じように並びます。

そこに並ぶ単価は掲載時の提示額で、正社員の年収でも成約額でもありません。必要な経験の長さも職種で違うので、その職種へ移れば同じ単価になるとは読まないでください。読めるのは、高い単価の職種には、数学が中心の職種とそうでない職種が両方あるという点です。

同じことは、当サイトの診断モデルでも確かめられます。実務3〜5年、上場・大手、東京の条件でスコアだけを変えると、スコア30では 534万円、スコア85では 655万円 になります。このスコアはコードを読む力を問う診断の結果で、数学の試験ではありません。モデルが置いている前提は、同じ年数でも実務の力の差で年収に幅が出ることであり、その力を測る入力に数学は含まれていません。統計ではなく推定なので、自分の提示額の判定には使わないでください。

したがって、数学を学ぶ時間をとれないから年収を上げられない、ということにはなりません。一方で、機械学習そのものに興味があるなら、データ分析やデータ基盤の周辺から経験を積む道もあります。違いはデータサイエンティストとデータエンジニアの年収で確かめられます。

大学院卒との差は専攻の差と分けて読む

新卒の時点で確かめられる差は、文系と理系ではなく学歴の区分です。厚生労働省の調査で、新規学卒者の賃金は大学卒が 262.3千円/月、大学院卒が 299千円/月 です。全産業の平均で、エンジニアの初任給を示す数字ではありません。

理系の学生から「院卒の初任給のほうが高い」と聞いて、これを文系との差と受け取る人がいます。しかし、この統計は専攻で分けていないので、そう読むことはできません。大学院に進む場合は、働き始めが遅れる期間の収入も一緒に考える必要があります。学び直しの判断は大学院で学び直すときの年収で扱っています。

学部や専攻の指定がある採用枠は、応募の前に募集要項で確かめます。指定がある場合でも、中途で経験があれば相談できる会社はあります。指定の理由が実務に必要な知識なのか、従来の慣習なのかを確かめると、問い合わせる価値があるかを判断できます。

最初の配属で年収の伸びが変わる

文系出身の未経験者が気をつけたいのは、入社時の年収よりも最初に担当する仕事です。入社時の提示額に差が小さくても、最初の2〜3年で何を担当するかによって、次に応募できる求人が変わるからです。

たとえば、テストや運用の担当として入り、そのまま開発に関わらないまま数年が過ぎると、経験年数は増えても設計や実装の実績は増えません。反対に、最初は小さな改修でも、コードを読んで直し、レビューを受ける環境なら、次の選考で説明できる実績ができます。これは文系に限った話ではありませんが、情報系の授業で基礎を学んでいない人ほど、仕事の中で基礎に触れる機会の価値が大きくなります。

入社前には、研修後の配属先の決め方、未経験で入った人が3年後に何を担当しているか、配属を変える希望を出す仕組みがあるかを聞いてください。企業タイプごとの選び方は未経験エンジニアの1社目の選び方で扱っています。

「文系は上流向き」という説の扱い方

「文系はコミュニケーションが得意だからPMや上流工程に向いている」という説明を見かけることがありますが、判断の基準にはしないでください。出身学部と調整の力の関係を示す統計は見当たらないからです。また、調整の力だけで上流工程の年収が決まるわけでもありません。

要件定義やプロジェクト管理の仕事では、技術の制約を理解して、期間と費用の根拠を示す必要があります。実装や設計の経験がないまま見積もりや要件の話をしても、根拠を説明できません。参考までに、賃金構造基本統計調査をもとにした年収換算は、システムコンサルタント・設計者が 889万円、ソフトウェア作成者が 578万円 です。当サイトの算出で、年齢や経験の構成も異なります。この差は、上流に移れば誰でも埋まる金額ではありません。

文系の経験が活きる場面はあります。前職で業務の知識を得ている人や、顧客と話して課題を整理してきた人は、それを根拠として示せます。ただし評価されるのは学部ではなく、具体的に何をしたかの実績です。上流へ進む条件はプログラマーとSEの年収の違いやプロジェクトリーダーの年収で確かめてください。

目指す職種ごとに補うものを決める

文系出身の人が最初に決めるのは、「文系の弱点を全部埋める」ことではなく、目指す職種に必要なものだけを選ぶことです。すべてを同時に学ぶと、実務に入るまでの期間が延びます。

表の影響の大小は当サイトの編集判断で、統計ではありません。使い方として、まず応募したい求人を5件ほど読み、必須条件に繰り返し出てくる知識を確認します。学ぶ順番は求人の文面に合わせて決めるのが確実です。

ただし、基礎を飛ばしてよいという意味ではありません。性能の問題や障害の原因を説明するときには、計算量やメモリ、ネットワークの知識が必要です。年収に結びつくスキルの見方は年収が上がるスキルにまとめています。

応募書類と面接で専攻をどう扱うか

応募書類では、専攻は事実のとおりに書き、弱点として説明しすぎないでください。中途の採用では、担当した仕事の説明に時間を使うほうが提示額につながるからです。

面接で「文系からなぜエンジニアに」と聞かれたら、志望の理由に加えて、自分で作ったものや、つまずいて解決した具体例を短く話します。たとえば「検索が遅い原因を調べ、インデックスを見直して改善した」のように、原因と対応を説明できると、学ぶ力を示せます。「文系ですが努力します」とだけ答えても、判断の材料にはなりません。

未経験で応募する場合は、前職の経験との接点も話せます。ただし、前職の経験があっても、未経験の提示額にそのまま上乗せされるとは限りません。提示額の見方は職務経歴書と年収で確かめてください。

文系と理系の話が当てはまらないケース

この記事は、情報系以外の文系学部を出た人を想定しています。理系でも情報系以外の専攻なら、プログラミングについては同じ状況のことがあります。逆に、経済学部などで統計や計量分析を学んだ人は、文系でもデータ分析の場面で評価されることがあります。文系か理系かより、何を学んだかで見てください。

研究職に近い採用や、学位を求める海外の会社の求人では、この記事の説明より専攻や学位の比重が高くなることがあります。また、表の推定は東京の条件で、地域や会社の給与の仕組みによって変わります。学歴ごとの賃金の仕組みが残っている会社では、モデルの推定と違う結果になることもあります。

職種を決める前の最終チェック

• 目指す職種の求人を読み、必須条件を書き出した
• 数学や専攻の条件が実務のどこで必要かを確かめた
• 応募したい枠に専攻や学歴の指定がないかを確かめた
• 最初に担当する仕事と、3年後の担当を会社に聞いた
• 自分で作ったものを、原因と対応まで説明できる
• 文系と理系の差だと思っていることが、企業タイプや職種の差でないかを見直した

文系か理系かは変えられませんが、職種と入社先、最初の仕事は選べます。今の条件で年収の目安がどこにあるかを確かめて、次に変える条件を一つ決めてください。