dbtエンジニアの
SES月単価

「dbt（data build tool）を使えるようになったのに、SES案件でどの程度の単価が取れるのか分からない」——2026年4月時点で、日本語のdbt専門単価解説記事は実質ゼロの状態だ。

Heydayが2026年Q1に扱ったデータエンジニア案件では、dbt単体の実務経験があるエンジニアに対して月70〜90万円、Snowflakeやairbyteとのモダンデータスタック構成を丸ごと扱えるエンジニアには月90〜120万円の案件が複数あった。同じ「データエンジニア」という肩書きでも、dbtを習得しているかどうかで月20〜30万円の単価差が生じている実態がある。

FAworks（フリーランスエージェント）にはSnowflake×dbtのSaaSデータ基盤刷新案件が〜100万円/月（フルリモート）で公開されており、必須スキルとしてDWH設計・構築経験とdbtによるデータ変換設計・運用経験が明示されている。これはフリーランス市場での実データだが、SES正社員エンジニアが入る案件の単価水準の上限を示す参考値として機能する。

この記事では、SES事業を12年経営する立場から、dbtエンジニアの単価相場・高単価の背景・SES正社員としてdbt案件に参画する条件・スキルロードマップを一次情報で解説する。

dbtとは何か（初心者向け：ELTのT層を担うSQL変換ツール）

単価の話に入る前に、dbtが何をするツールなのかを整理する。「dbtはデータパイプラインのツール」という説明だけでは、なぜ単価が高くなるのかを理解しにくい。

ETL vs ELT：まずここを理解する

データパイプラインには2つのアーキテクチャがある。

ETL（Extract → Transform → Load） データを抽出し、変換してから格納する従来型。DataSpider・Informatica・Talendなどが代表ツール。変換処理が複雑になりやすく、専用のETLサーバーが必要になることが多い。

ELT（Extract → Load → Transform） データを先に格納し、DWH（データウェアハウス）の中で変換するモダン型。クラウドDWHの処理能力が向上したことで主流になってきた。

dbtはELTの「T（Transform）」だけを担うツールだ。より正確には、Snowflake・BigQuery・RedshiftなどのクラウドDWH上で動くSQL変換フレームワークと説明するのが適切だ。

dbtが実際に何をするのか

dbtを使うと、エンジニアはSQLファイルを書くだけでデータ変換パイプラインを構築できる。従来のETLツールのようにGUIで設定するのではなく、コードベース（SQL＋Jinja テンプレート）で管理する。これにより以下が実現する。

• バージョン管理：SQLをGitで管理できる
• テスト自動化：データ品質チェックをコードで定義できる
• 依存関係の可視化：どのテーブルがどのテーブルに依存しているかをDAGで確認できる
• ドキュメント自動生成：コードからデータドキュメントを自動生成できる

SES案件でのdbtエンジニアの業務は以下が典型的だ。

• クライアントのデータモデル設計（スタースキーマ・スノーフレークスキーマ等）
• dbtモデル（.sqlファイル）の実装と最適化
• dbt test・expectationsによるデータ品質保証の設計
• dbt Cloud/dbt Coreのインフラ構築と運用設定
• Snowflake・BigQuery等のDWHとの連携設計

dbt Cloudとdbt Core：案件単価への影響

dbtには2種類のバリアントがある。

SES案件ではdbt Cloudを使う中〜大企業案件がdbt Coreより高単価になる傾向がある。理由は単純で、dbt Cloudを活用した組織全体のデータガバナンス設計まで担えるエンジニアは、「dbt SQLを書けるエンジニア」より希少だからだ。

dbtエンジニアのSES月単価相場【2026年版】

市場データ（フリーランス市場の実測値）

「dbt エンジニア 単価」の日本語特化記事がほぼ存在しないため、以下に入手可能な実測データを整理する。

※フリーランス市場の単価はエンジニアが直接受け取る月額。SES正社員の場合は企業が受け取る月単価から還元率分が手取りになる。

Heydayが把握するdbt案件の単価レンジ（2026年Q1実績）

Heydayが2026年Q1に扱ったデータエンジニア案件のうち、dbtスキルが明示的に必要とされる案件の単価分布は以下のとおりだ。

※上記は案件単価（クライアントがHeydayに支払う額）。エンジニアの手取りは還元率によって変わる（Heydayは70%以上を目標）。

ツール別単価比較（データ系スキル全体での位置づけ）

dbtはデータ系スキルの中で、どのくらいの単価ポジションにあるのか。親記事「BI/ETLエンジニアのSES単価」で整理したツール別レンジも参考にすると以下のようになる。

dbtは「希少性・需要トレンド・単価インパクト」のすべてにおいてデータ系スキルの中で最も高いポジションにある。

なぜdbtエンジニアは高単価なのか（希少性・スキルの複合性）

「希少なスキルだから高単価」という説明は正しいが、なぜ希少なのかの背景を理解することが重要だ。

理由1：日本での普及が2022〜2023年から始まったばかり

dbtが海外（特に米国）で本格普及し始めたのは2020〜2021年頃。日本国内での実案件への適用は2022〜2023年から加速した。つまり2026年時点で「dbtの実務経験5年」のエンジニアは日本にほぼ存在しない。実務3〜4年でも十分に希少なポジションにある。

普及から数年しか経っていないため、スキル保有者の母数が絶対的に少ない。転職市場・SES市場での希少性は当面続くと判断している。

理由2：dbtを習得するにはDWHアーキテクチャの理解が前提になる

dbtを「使う」だけなら比較的容易だが、「設計・最適化できる」レベルに達するには以下の理解が必要だ。

• データモデリング（スタースキーマ・スノーフレークスキーマ・Data Vault）
• クラウドDWHのアーキテクチャ（Snowflake・BigQuery・Redshiftの特性・コスト設計）
• Jinja（テンプレートエンジン）とSQLの組み合わせ
• パフォーマンス最適化（インクリメンタルモデル・マテリアライゼーション戦略）
• データリネージ（依存関係の管理・変更の影響範囲の把握）

この複合的な知識要件が参入障壁を高くしている。SQLが書けるだけでは不十分で、データウェアハウス設計の思想を理解したうえでdbtを使いこなせるかどうかが問われる。

理由3：analytics engineerという職種区分が浸透していない

海外ではdbtを中心に使うエンジニアの職種として「analytics engineer」という役割が確立されている。データエンジニアとデータアナリストの中間を担う職種だ。しかし日本ではこの職種区分がまだ普及していないため、「dbtが使えるエンジニア」が「データエンジニア」「BIエンジニア」「ETLエンジニア」と様々なタイトルで募集されており、相場感が断片化している。

相場が共有されていないスキルは、希少性が高く見える。dbtエンジニアは「自分の市場価値が正確に分からない」という状態に置かれやすく、本来取れるはずの単価を取り逃がすリスクがある。

小川代表コメント: Heydayでdbtスキルを持つエンジニアと話すと、「自分の単価がこんなに高いとは思っていなかった」という反応が多い。dbtの相場が日本語で全くまとめられていないため、自己評価が低くなっている。スキルを持っているなら、まず市場相場を把握することが単価交渉の第一歩だ。

dbt単体 vs モダンデータスタック全体の単価差

dbtは単体ツールとして評価されるケースと、モダンデータスタック全体の一部として評価されるケースで、単価レンジが大きく変わる。

モダンデータスタック（MDS）とは何か

モダンデータスタック（Modern Data Stack）とは、クラウドネイティブなデータ基盤を構成するツール群の組み合わせだ。代表的な構成は以下のとおり。

データソース（SaaS・DB・API）
    ↓
[Airbyte / Fivetran / dlt]（ELのE部分：データ連携・ロード）
    ↓
[Snowflake / BigQuery / Redshift]（クラウドDWH：データ保管）
    ↓
[dbt]（ELのT部分：データ変換・モデリング）
    ↓
[Looker / Tableau / Power BI]（BIツール：可視化・レポーティング）
    ↓
[Apache Airflow / Prefect]（オーケストレーション：処理の実行管理）

このスタック全体を設計・構築・運用できるエンジニアは、「dbtだけ使えるエンジニア」より格段に希少だ。

モダンデータスタック習熟度による単価レンジ

レベル4は実質的にデータアーキテクトの領域で、SES案件よりコンサル・プリセールス的な関わり方になるケースが多い。SES正社員として入れる案件としては、レベル2〜3の範囲が現実的な上限になる。

dbt Snowflake組み合わせが特に高単価になる理由

dbt+Snowflakeの組み合わせが特に評価される理由は、この2ツールが「設計思想として相性が良い」ことに加えて、国内大企業のDX案件で採用されているケースが多いことにある。

Snowflakeのアーキテクチャ（コンピュートとストレージの分離・タイムトラベル・データシェアリング等）を理解したうえで、dbtのデータモデリング設計を最適化できるエンジニアは、単純に「Snowflakeが使える」「dbtが使える」の合計以上の価値を持つ。両方の設計思想を組み合わせた最適化ができる点が、単価プレミアムの根拠になっている。

ELT（dbt系）vs ETL（Informatica/Talend系）：SES市場での需要シフト

データパイプラインの市場はETLからELTへの移行が進んでいる。この移行は単価に直接影響している。

ETL市場の現状（2026年）

従来のETLツール（Informatica・Talend・DataSpider・Embulk・Linkworks等）は、以下の特徴がある。

• オンプレシステムとの連携に強い
• GUIベースで設定するため、SQLや開発スキルが低いエンジニアでも扱いやすい
• 大規模企業の基幹システムで長年使われており、運用保守案件が多い
• ライセンス費用が高く、企業の移行コストも高い

2026年時点でも、ETLツールの運用保守案件は依然として一定量存在する。しかし「新規でETLツールを導入する」案件は減少しており、ほとんどのDX推進案件はELT（クラウドDWH＋dbt系）を選択する流れになっている。

ELT市場の成長（2026年）

ELTアーキテクチャ（Airbyte/Fivetran等のデータ連携+クラウドDWH+dbt）の案件は以下の理由で増加している。

• クラウドDWHのコスト低下：Snowflake・BigQueryの価格が下がり、中堅企業でも導入可能になった
• SaaS企業の増加：SaaSからSaaSへのデータ連携ニーズが急増し、ELT構成との相性が高い
• DevOps文化の普及：コードベース管理（Git）・CI/CDを当然とする開発文化がデータ基盤にも広がった
• 生成AI活用基盤の需要：LLMへのデータ供給基盤としてクリーンなDWHが必要になっている

ETL vs ELT：単価差の実態

旧来ETLツールの「運用保守のみ」案件に固定されているエンジニアは、同じ経験年数でも月単価が20〜30万円低い状態になりやすい。これはツールの選択ではなく「案件の種類」が単価の天井を決めているということだ。

小川代表コメント: 「ETLエンジニアとして7年経験があるのに月単価が65万円から上がらない」という相談を受けることがある。聞いてみると、Informaticaの運用保守に固定されており、新規設計経験がない。この状況でdbtに移行するのは決して簡単ではないが、まずSnowflakeのトライアル環境でdbtの基礎を学び、現案件内でELT構成を提案できないか上長に打診するところから始めることを勧めている。スキル転換には時間がかかるが、移行できれば単価レンジが20〜30万円変わる。

SES正社員でdbt案件に入れるか（Heydayの経験から）

「SES正社員でもdbt案件に入れるのか」という疑問は多い。答えは「入れる。ただし条件がある」だ。

SES企業がdbt案件を取れるかどうかが鍵

dbt+Snowflakeのモダンデータスタック案件は、エンドクライアント（大手EC・SaaS・金融等）が直接発注するケースが多い。この案件を取れるSES企業は、以下の特徴を持つ。

• 元請け・1次請け実績がある：2次以降の下請けにはモダンデータスタック案件は降りてきにくい
• データエンジニア案件の実績がある：「インフラ・クラウド系」のSES企業では取れない
• クライアントのDX部門・データ部門との関係がある：人脈ベースでの案件獲得が多い

Heydayの場合、データエンジニア系の案件は1次・2次を中心に扱っており、dbt+Snowflake案件もそこに含まれている。ただし、「データ系SES企業」として特化していないSES企業では、こうした案件は取れないケースが多い。

dbt案件に入るために必要なスキルセット

Heydayが扱うdbt案件で「面談通過」している正社員エンジニアのスキル構成を整理する。

必須スキル（面談が通るための最低ライン）

• SQL：複雑なJOIN・サブクエリ・ウィンドウ関数を実務で使っている
• クラウドDWH：Snowflake・BigQuery・Redshiftのいずれかで実務経験（構築・運用どちらでも可）
• dbt：個人プロジェクトまたは実務でdbt Coreを使ったことがある
• Git：Pull Request・ブランチ管理が自走できる

優遇スキル（月単価が上がる要素）

• dbt Cloud：ジョブ管理・CI/CD設定の経験
• データモデリング：スタースキーマ等の設計経験
• Airflow/Prefect：オーケストレーション設計
• Airbyte/Fivetran：データ連携設計（ELのE部分）
• Python：Jinja以外のデータ処理・自動化

あると加点されるが必須ではないスキル

• SnowPro Core資格
• dbt Certified Developer（海外資格）
• Terraform（インフラコード管理）

SES正社員としてdbt案件に参画した際の手取り

月単価90万円のdbt案件にSES正社員として参画する場合、手取りは還元率によって以下のように変わる。

還元率の差は年収にして200万円超になる。dbtスキルを磨いて高単価案件に入るのと同じくらい、SES企業の商流と還元率の透明性が実質手取りに影響する。

モダンデータスタック案件がSES市場に降りてくる構造

「モダンデータスタック案件はスタートアップや大企業の内製チームが担うのでは？」という疑問を持つエンジニアも多い。実態はそうではない。

大企業のDX案件からSES再委託される経路

大手企業がSnowflake+dbtを使ったデータ基盤を構築する場合、以下の経路で案件が発生する。

1. 大企業のDX部門がデータ基盤刷新プロジェクトを立案
2. SIer・コンサルファームがプロジェクトを受注（PM・アーキテクト担当）
3. データエンジニアリング専門のSES企業が実装を担う（dbt・Snowflake実装）
4. **SESエンジニア（正社員）**が各社から案件に参画

この経路で、SES正社員エンジニアがdbt案件に入れる。重要なのは「3」の段階のSES企業がどこかだ。1次請けの専門SES企業であれば月90〜120万円の案件に参画できるが、3次以降の下請けになると同じdbt案件でも月60〜70万円になる場合がある。

スタートアップ・SaaS企業からの直接発注

もう一つの経路は、成長中のSaaS企業・EC企業からの直接発注だ。

これらの企業は内製エンジニアが不足しており、データ基盤の構築フェーズでSES企業に依頼するケースがある。プロジェクト規模は大企業より小さいが、エンドクライアント直取引のため還元率が高く、現場での裁量も大きい傾向がある。Heydayが扱うdbt案件の一定数はこの経路から来ており、フルリモート・週3〜4日稼働といった柔軟な条件のものが多い。

dbtエンジニアになるためのスキルロードマップ

「dbtを習得して月単価を上げたい」という目標に対して、現在のスキルレベル別の現実的なロードマップを示す。

フェーズ0：前提確認（dbt学習を始める前に）

dbt習得の前提として以下のスキルが必要だ。不足している場合はここから始める。

• SQL中級：JOIN・GROUP BY・サブクエリが自走できる
• クラウドの基礎：AWS・GCP・Azureのいずれかで環境構築経験がある
• Git基礎：コミット・ブランチ・PR操作ができる

フェーズ1：dbt基礎習得（1〜3ヶ月）

やること

1. dbt Coreを手元のPCにインストール（無料）
2. dbt公式チュートリアル「Quickstarts」を完走する（BigQuery or Snowflakeの無料トライアルを使用）
3. jaffle_shopサンプルプロジェクトを自分で再現する
4. モデル・テスト・ドキュメントの3要素を理解する

目標状態: dbt Coreを使って基本的なSQL変換モデルを作成・テストできる

この段階での案件単価（見込み）: 65〜75万円（Snowflake/BigQueryの実務経験と組み合わせる場合）

フェーズ2：DWH設計と組み合わせる（3〜6ヶ月）

やること

1. データモデリングの基礎を学ぶ（スタースキーマ・スノーフレークスキーマ）
2. dbt Cloudの30日無料トライアルでジョブ管理・CI設定を体験する
3. Snowflakeを中心に使う場合はSnowPro Coreの受験準備を進める
4. 実務のデータで小規模なdbtプロジェクトを作成してGitHubに公開する（ポートフォリオ）

目標状態: 実務または個人プロジェクトで「データ基盤のT層を担った」と言える成果物がある

この段階での案件単価（見込み）: 75〜90万円

フェーズ3：モダンデータスタック全体を扱う（6〜18ヶ月）

やること

1. Airbyteまたはdltを使ったデータ連携（E・Lの部分）を学ぶ
2. Apache Airflow（または Prefect・Dagster）でジョブオーケストレーションを学ぶ
3. Looker Studioまたは別のBIツールとの連携を理解する
4. 実案件でdbt+Snowflake/BigQueryのフルスタックを担った経験を積む

目標状態: 「ELTパイプライン全体の設計・構築・運用」をポートフォリオとして示せる

この段階での案件単価（見込み）: 90〜120万円

フェーズ4：アーキテクト・リード領域（18ヶ月〜）

やること

1. 複数のDWH・パイプライン選定を比較し、クライアントに提案できるようになる
2. Data Vaultなどの高度なデータモデリング手法を習得する
3. チームのdbt開発ガイドライン策定・コードレビューを担う
4. SnowProやdbt Certified Developerなどの資格でスキルを可視化する

目標状態: 「データアーキテクト」または「リードデータエンジニア」として案件の上流を担える

この段階での案件単価（見込み）: 110〜150万円

FAQよりも先に知っておくべき：SES企業選びの重要性

dbtスキルを磨くことと同じくらい、どのSES企業と組むかが手取りに直結する。高単価のdbt案件にアクセスできるSES企業の特徴を整理する。

• データ系案件を継続的に取り扱っている（実績が確認できる）
• 1次・2次請けが中心の商流（3次以降は単価が下がりやすい）
• 還元率が明示されているか、質問すれば答えてもらえる
• エンジニアのスキルアップを支援する仕組みがある（研修費・資格取得サポート等）
• フルリモート案件の比率が把握できている

Heydayでは、取り扱い案件の商流と単価レンジを面談の段階で開示している。「dbt案件に入りたい」「モダンデータスタック系で経験を積みたい」という具体的な要望を持つエンジニアの相談は随時受け付けている。

よくある質問（FAQ）

Q. dbtエンジニアのSES月単価はいくらですか？

Heydayが把握する市場では、dbt単体で月70〜90万円、Snowflakeやairbyteと組み合わせたモダンデータスタック全体を扱えると月90〜120万円が目安です。

Q. dbtとETLツール（Informatica・Talend）の単価差はどのくらいですか？

同じ経験年数（3〜5年）で比較すると、dbt系（ELT）が月80〜110万円に対して、Informatica・Talend等の旧来ETL運用保守は月55〜75万円で、月20〜30万円の差が生じています。

Q. SES正社員でもdbt案件に参画できますか？

参画できます。ただし元請け・1次請けに近い商流を持つSES企業に所属していることが条件です。3次以降の下請けSES企業ではdbt案件が降りてきにくい構造があります。

Q. dbt Cloudとdbt Coreで単価は変わりますか？

dbt Cloud（SaaS版）でCI/CD・ジョブ管理・権限管理まで担えると、単価が5〜15万円高くなる傾向があります。大企業案件ではdbt Cloud採用が多く、設計・管理経験が評価されます。

Q. Snowflakeを組み合わせるとdbt単価はどう変わりますか？

Snowflake+dbtのセット経験があると、dbt単体より月10〜20万円の上積みが期待できます。FAworksの実案件でSnowflake×dbt案件が〜100万円で出ており、組み合わせの希少性が反映されています。

Q. analytics engineerはSES市場で認知されていますか？

2026年時点では職種名としての認知は限定的です。「データエンジニア」として募集されることが多く、dbtスキルが求められる案件でも職種名はデータエンジニア・ETLエンジニア等で表示されています。

Q. dbt習得にどのくらいの時間がかかりますか？

SQL中級・Git基礎が前提として、基本操作習得に1〜3ヶ月、実務レベルのDWH設計との組み合わせに3〜6ヶ月、モダンデータスタック全体に6〜18ヶ月が目安です。

Q. ETLエンジニアからdbt（ELT）への移行は現実的ですか？

現実的ですが、旧来ツールの知識は直接流用できません。SQLとクラウドDWHの理解はELTでも生かせます。まずdbt Coreを個人環境で試し、並行して学習するアプローチが最も現実的です。

Q. モダンデータスタック案件はリモートが多いですか？

Heydayが扱うdbt・Snowflake関連案件の7割前後はフルリモートまたはリモート中心（週1出社以下）です。旧来ETL運用保守案件はオンサイト比率が高い傾向があります。

Q. dbtのスキルだけでなく何が評価されますか？

データモデリング（スタースキーマ等）の設計経験、Airflow等のオーケストレーション知識、クライアントのビジネス要件をデータモデルに落とす力が、dbtスキルの上に評価されます。

Q. Airbyteとdbtの組み合わせは単価にどう影響しますか？

ELパイプライン（Airbyte）とT変換（dbt）の両方を設計できると、ELT全体を担えるエンジニアとして月単価が90〜115万円のレンジに上がります。単体より15〜25万円高くなるケースがあります。

Q. SnowPro Core資格はdbt案件の単価交渉に使えますか？

dbt案件はSnowflakeと組み合わせることが多いため、SnowPro Coreはスキルの証明材料として有効です。資格だけで単価が上がるわけではなく、実務経験との組み合わせで交渉の根拠になります。

まとめ

dbtエンジニアのSES月単価は、日本語でまとまった情報がほぼ存在しない領域だ。この記事でHeydayが把握する市場データを整理すると、以下のポイントに集約される。

1. dbt単体で月70〜90万円、モダンデータスタック全体で月90〜120万円：2026年Q1のHeyday取扱い案件実績に基づくレンジ。FAworksの実案件（Snowflake×dbt、〜100万円）と整合する水準だ

2. ELT（dbt系）はETL（旧来ツール）より月20〜30万円高い：市場シフトが単価差を生んでいる。運用保守に固定されているなら、スキル転換の経路を今から設計すべきだ

3. SES正社員でもdbt案件に入れる——ただし商流が条件：元請け・1次請けに近いSES企業であれば、正社員としてdbt+Snowflake案件に参画できる実績がある

4. 相場が共有されていないスキルは交渉余地が広い：dbtの日本語相場情報が少ないことは、価値を正確に把握しているエンジニアが少ないことを意味する。今この記事を読んでいることが、すでに有利な出発点だ

5. スキルと企業選びの両方が手取りを決める：同じdbt案件でも、SES企業の商流と還元率によって年収が200万円変わりうる

自分のdbt・データエンジニアスキルが市場でいくらの価値を持つか、まず数字で把握することから始めてほしい。

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BI・ETL・データエンジニアリング全体の単価マップは、親記事「BI/ETLエンジニアのSES単価【2026年版】」で整理している。dbtに特化した本記事と合わせて読むと、自分のスキルセットの市場ポジションを立体的に把握できる。

dbt案件に入りたい・モダンデータスタック系で経験を積みたいという具体的な目標があれば、Heydayに相談してほしい。案件単価・商流・スキルアップ方針を含めて、率直にお伝えできる。

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著者: 小川将司 Heyday株式会社 代表取締役。IT業界歴12年、SES事業6年。データエンジニア・BI/ETL案件を含む300名以上のエンジニアのキャリア支援に関わる。モダンデータスタック（dbt・Snowflake・Airbyte）案件を継続的に取り扱い、SES現場の視点から日本語での相場情報発信を行っている。