NTTデータは国内最大級のSIerとして、公共・金融・法人向けの大規模システム開発を数多く手がけており、高い技術力と豊富なプロジェクト経験を持つエンジニアから人気を集めています。
一方で、「どのようなスキルが求められるのか」「年収はどれくらいなのか」「未経験の業界からでも転職できるのか」といった疑問を持つ方も少なくありません。
そこで本記事では、NTTデータへのエンジニア転職の難易度や求められる人物像、仕事内容、年収、メリット・デメリット、選考対策までを徹底解説します。
NTTデータへの転職を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
※本記事は2026年6月に掲載されました。
※記事中の情報は掲載時点でのWeb情報の公開情報を元に弊社が編集・掲載したものであり、企業の公式見解ではありません。
※組織の詳細や制度等は大きく変更になる可能性があります。ご転職を検討の際は、公式HP等で最新の情報をご確認ください。
NTTデータへのエンジニア転職を検討する際に多くの方が気になる「難易度」と「どんな人が受かるのか」という疑問について、公式データをもとに解説します。
NTTデータへのエンジニア転職は、業界内でも難易度が高いことで知られています。
その背景には、経済産業省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査」が示すように、2030年には最大約79万人のIT人材が不足すると予測されており(*1)、各社がエンジニア採用を強化している中でも、NTTデータは特に高い競争率となっています。
一方で、NTTデータが公表するデータによれば2024年度の中途採用比率は45.7%(*2)に達しており、中途採用に積極的な側面もあります。
同年度の離職率は3.0%（情報通信業平均9.8%・令和6年雇用動向調査比）と極めて低く、一度入社すれば長く活躍できる環境が整っていることもわかります。
転職難易度は高いですが、経験・スキルをしっかり言語化して臨めば十分挑戦できる企業です。
NTTデータの公式採用サイトでは、書類選考において「応募職種における求める人財像（経験、スキル）とのマッチング」が選考基準として明示されています(*3)。
具体的に求められる要素を整理します。
| 求められる要素 | 具体的な内容 |
| 即戦力の専門性 | AIエージェント・クラウド・データ分析・セキュリティ等の先端技術、または公共・金融・製造等の業界知識 |
| 上流工程経験 | 要件定義・基本設計・RFP作成・プロジェクトマネジメントへの関与実績 |
| 大規模PJ経験 | 数億〜数十億円規模のシステム開発・更改プロジェクトへの参画経験 |
特にAI・IoT・クラウド等の先端技術領域においては、「AdvancedProfessional（ADP）制度」による市場価値に応じた報酬での採用が設けられており(*4)、スペシャリストへの需要は全社的に高まっています。
(*1)参照：IT人材需給に関する調査（概要）｜経済産業省（2026年6月現在）
(*2)参照：数字で知るNTTデータグループ｜NTTデータグループ（2026年6月現在）
(*3)参照：ご応募にあたって｜NTTデータグループ（2026年6月現在）
(*4)参照：人財獲得・定着化｜NTTデータグループ（2026年6月現在）
転職を考えるエンジニアにとって「入社後に何をするのか」は最優先の関心事です。
NTTデータの公式職種紹介ページ(*5)をもとに、主要な4職種の仕事内容を見ていきましょう。
SEはNTTデータのエンジニア職の中核を担うポジションです。
要件定義に落とし込んだうえで、アプリケーションを設計したり、ネットワークやデータベース等の基盤環境を構築します(*5)。
担当領域は公共・金融・法人・TC&Sの4分野にまたがり、同一のSEが複数の専門領域（アプリ開発、インフラ構築、クラウド移行など）を経験することもあります。公式に記載されている「身につくスキル」は以下の2点です。
PMはSEのスキルを基盤に、プロジェクト全体のQCD（品質・コスト・納期）管理とステークホルダーマネジメントを担います。
「プロジェクトによっては、提案段階から営業のサポートに入ることもあります」(*5)とあるとおり、純粋なプロジェクト管理にとどまらず、上流の提案フェーズからクライアントと向き合うのがNTTデータのPMの特徴です。
国の基幹インフラや大手金融機関の勘定系更改など、数十億〜数百億円規模のプロジェクトをリードする機会があります。
ITアーキテクトは、システム全体の技術的な設計方針を策定し、プロジェクトを横断して技術支援を行うポジションです。
NTTデータ公式のUpToDataでは「技術的な視点から、お客様と一緒により良い仕組みを共創したい」「技術的にどのような設計がプロジェクトとしてベストかをお客様と追求する」という役割が紹介されています(*6)。
2019年に新設された「テクニカルグレード（TG）制度」では、ITアーキテクトをはじめとするスペシャリストが、マネジメントラインとは異なるキャリアパスで専門性を活かして昇格・昇給できる仕組みが整備されています(*7)。
データサイエンティストは、データ分析・AI/BI/IoT活用に関するコンサルティングから、データ基盤構築・機械学習モデル開発・効果検証まで一貫して担います。
公式UpToDataでは「DWH構築に携わった後、リアルタイムデータ分析技術の検証や新規分析ソリューションの企画・営業、データサイエンティストとして幅広いプロジェクトに携わる」というキャリア例が紹介されています(*8)。
(*5)参照：職種紹介｜NTTデータ公共・社会基盤分野経験者採用サイト（2026年6月現在）
(*6)参照：世の中をITで、より良くするために。自ら選んだ、ITアーキテクトとしてのキャリア｜UpToData（2026年6月現在）
(*7)参照：トップエンジニアたちが、NTTデータで働き続ける秘密｜UpToData（2026年6月現在）
(*8)参照：お客様への価値提供にこだわる姿勢が、データサイエンスの進化につながっていく｜UpToData（2026年6月現在）
NTTデータが実際に手がける主要プロジェクトを分野別に見ていきましょう。
公共・社会基盤分野では「マイナンバー、貿易CIQ、財務という社会を支えるプラットフォームを核に、政策の視点から社会にインパクトを与えるための仕掛けをつくる」という役割が採用サイトに明示されています(*9)。
具体的な案件としては、マイナポータル（全国共通の電子申請プラットフォーム）、電子処方箋管理サービス、医療機関向けポータルサイト、電子カルテ情報共有サービス、ガバメントクラウド移行プロジェクトなどが挙げられます。
国の情報提供ネットワークシステム（マイナンバー制度の中枢システム）の構築・運用を長年担っており、社会の根幹を支えるシステムエンジニアとして腕を磨ける環境です。
NTTデータの公式金融ページには「日銀ネット、全銀システム、ANSER等に代表される決済インフラや地銀共同センター等に代表される共同センター等を通じて、日本の金融・経済を支える金融ITインフラの構築・運用に長年携わってきました」と明記されています(*10)。
直近では、地銀共同センター参加13行と共同で2028年1月の「統合バンキングクラウド」適用に向けた開発に着手しており(*11)、メガバンク・地銀の基幹系刷新やキャッシュレス決済基盤の構築など、ミッションクリティカルな案件が続いています。
製造・流通・小売・通信・電力などの民間企業向けに、SAP/ERPの導入・グローバル展開、Salesforceを活用したCRM構築、SCMの最適化、クラウドネイティブへのアーキテクチャ刷新などを手がけています。
UpToDataのSalesforceアーキテクト事例では「スクラッチ開発からForce.comまで幅広く経験し、現在は生命保険会社向けにAgentforceを推進中」というキャリアが紹介されており(*12)、最新プラットフォームへの挑戦機会が豊富です。
NTTデータグループは2027年度にAIエージェント関連ビジネスでグローバル3,000億円（国内1,000億円・海外2,000億円）の売上目標を掲げています(*13)。
実際の案件としては以下があります(*14)。
(*9)参照：公共・社会基盤分野経験者採用サイト｜NTTデータ（2026年6月現在）
(*10)参照：金融｜NTTデータ（2026年6月現在）
(*11)参照：国内初の共同利用型勘定系システム向け「統合バンキングクラウド」の開発着手｜NTTデータグループ（2026年6月現在）
(*12)参照：SalesforceのトップエキスパートによるAI時代のアーキテクト像｜UpToData（2026年6月現在）
(*13)参照：NTTデータグループ、海外で自律AI27年度に売り上げ3000億円｜日本経済新聞（2026年6月現在）
(*14)参照：【法人】集約ポスト_ビジネス・テクノロジーコンサルタント(最先端DXプロジェクト)<1013>｜NTTデータ（2026年6月現在）
転職先として検討する際に押さえておきたいNTTデータならではのメリットを3つ解説します。
NTTデータは国内最大手SIerとして、数百億円規模のプロジェクトを多数抱えています。
公共・社会基盤分野の採用サイトには「大規模プロジェクトに最上流から携わることで得られる経験もまた、代えがたい貴重なものになるでしょう」と記載されており(*11)、他社では経験しにくいスケールの案件に関われることが大きな魅力です。
NTTデータのSE・PMは「プロジェクトによっては、提案段階から営業のサポートに入ることもあります」(*5)とあるとおり、要件定義・RFP作成・業務設計といった上流工程への関与機会が豊富です。
下流（開発・テスト）だけでなく、お客様の課題設定から解決までを一貫して経験できることが、エンジニアとしてのキャリアを大きく加速させます。
2019年に新設された「テクニカル・グレード（TG）制度」は、「高度な専門スキルをもつスペシャリストが、マネジメントだけでなく専門性を活かしたキャリアパスを描ける人事制度」と公式に定義されています(*7)。
プロジェクトマネージャー、ITスペシャリスト、データサイエンティスト、コンサルタント等の多様な専門領域が対象で、マネージャーになりたくない技術者にも昇進・昇給の道が開かれています。
また、AdvancedProfessional（ADP）制度により、AI・IoT・クラウド等の先端技術スペシャリストは市場価値に応じた報酬での処遇も可能です(*4)。
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メリットの一方で、転職前に理解しておきたいデメリットも存在します。入社後のミスマッチを防ぐために、以下の3点を確認しておきましょう。
NTTデータは公共・金融・法人・TC&Sという4つの分野に加え、各事業本部・部署が独立した文化を持っています。
担当する案件によって、使用技術・開発スタイル（ウォーターフォール/アジャイル）・残業時間・リモートワーク比率などが大きく異なります。
応募時に「配属先の分野・組織」を具体的に確認することが重要です。
大規模プロジェクトでは顧客・サブコン・社内各部門との調整業務が増えます。
キャリアが進むにつれてマネジメント比率が高まり、純粋にコードを書き続けたいエンジニアにとってはミスマッチを感じるケースがあります。
前述のTG制度でスペシャリストキャリアを選択することで技術主軸のキャリアを続ける選択肢はありますが、組織文化としてはマネジメント志向が根強い点を認識しておく必要があります。
NTTデータが求める人物像は「スキルのマッチング」ですが、それは単なる技術スキルだけではありません。
顧客折衝・業務理解・プロジェクト推進力・成果の言語化能力が問われます。
技術力は高いが業務理解やコミュニケーション面が弱いエンジニアは書類選考・面接で苦戦するケースがあります。
転職活動では技術経験を業務価値・成果に翻訳して伝えることが必須です。
転職の意思決定において年収水準は重要な判断材料です。
公式データと公開情報をもとに、年代別・職種別の年収目安を解説します。
NTTデータのエンジニア年収は、職種別データを見るとSEで平均716万円(*15)となっています。
ただし、これはエンジニア職全体の平均値であり、実際には経験年数や役職などによって大きく異なります。
年齢別の推定年収データと職種別年収データをあわせて考えると、エンジニアとして入社した場合の年収推移は以下のようなイメージになります。
| 年齢 | 想定年収 |
| 25歳 | 500万〜600万円 |
| 30歳 | 650万〜750万円 |
| 35歳 | 800万〜900万円 |
| 40歳 | 900万〜1,000万円 |
| 45歳 | 1,000万〜1,100万円 |
| 50歳以上 | 1,050万〜1,200万円 |
NTTデータでは、担当する役割や専門性によって年収水準が大きく異なります。
一般的に、開発を担うシステムエンジニア（SE）から、プロジェクト全体を統括するプロジェクトマネージャー（PM）、技術戦略を担うITアーキテクトへとキャリアアップするにつれて年収も上昇する傾向があります。
職種別の平均年収データを見ると、エンジニア・SE職の平均年収は716万円(*15)、プロジェクトマネージャー職は967万円(*15)となっており、両者には250万円以上の差があります。
| 職種 | 年収目安 |
| システムエンジニア（SE） | 500万～800万円 |
| プロジェクトマネージャー（PM） | 800万～1,200万円以上 |
| ITアーキテクト | 900万～1,300万円以上 |
システムエンジニア（SE）は要件定義や設計、開発、運用保守などを担当する職種で、若手から中堅層では500万～800万円程度が中心となります。
一方、プロジェクトマネージャー（PM）は数十名から数百名規模のプロジェクトを統括する立場となるため、年収は900万円を超えるケースが一般的です。
また、NTTデータでは専門職向けの「テクニカル・グレード（TG）制度」が導入されており、マネジメント職に進まなくてもITアーキテクトとして高い専門性を発揮することで、PMと同等以上の報酬を得ることが可能です。
特にクラウド、AI、データ活用、セキュリティ分野のアーキテクトは需要が高く、1,000万円を超える年収も十分に狙えます。
近年は生成AIやクラウド関連事業への投資も拡大しているため、専門性の高いアーキテクトやスペシャリストほど市場価値が高まりやすい環境といえるでしょう。
(*15)参照：NTTデータ｜OpenWork（2026年6月現在）
転職の意思決定をする際に「自分に合っているかどうか」は重要な視点です。
NTTデータのエンジニアとして活躍しやすいのはどのような方か、4つのタイプに分けて紹介します。
自分が作ったシステムが日本の社会インフラを支えているという実感を得たいエンジニアに最適です。
他社では経験しにくい数百億円規模・数百人規模のプロジェクトに携われることは、キャリア資産として非常に大きな価値を持ちます。
現在は開発・実装がメインだが、要件定義・アーキテクチャ設計・PMへとステップアップしたいエンジニアに向いています。
NTTデータでは提案フェーズから入れる案件も多く、SE→PM→コンサルタントへのキャリアパスが整備されています。
行政DX・医療情報化・金融インフラの安定稼働・エネルギー管理など、社会の役に立っているという実感が得られる仕事を求めている方に適しています。
案件の性質上、長期安定稼働が求められるため、品質へのこだわりを持つエンジニアが活躍しやすい環境です。
NTTデータのITアーキテクトの事例では「ITアーキテクト、コンサルティング、マネジメントの3要素すべてに対応できるようになれば、NTTデータにおいて唯一無二の人財になれる」というキャリア観が紹介されています(*7)。
技術力だけでなく、業務課題の理解・顧客提案・組織推進力も磨いていきたいエンジニアにとって、理想的な成長環境といえるでしょう。
選考を突破するためには、書類・面接それぞれの準備が欠かせません。
NTTデータの選考で評価されるポイントと具体的な対策を解説します。
NTTデータの書類選考では「応募職種の求める人財像（経験・スキル）とのマッチング」が唯一の評価基準として公式に明示されています(*3)。
具体的に評価されるポイントは以下のとおりです。
NTTデータの面接は原則2回（一次・最終）で構成されています。よく聞かれる質問と対策のポイントを整理します。
| 質問カテゴリ | 具体的な質問例 | 対策ポイント |
| プロジェクト経験 | 最も苦労したPJとその解決法は？ | STAR法（状況・課題・行動・成果）で構造化 |
| 技術深掘り | そのアーキテクチャを選んだ理由は？ | 技術選定の意思決定プロセスを言語化 |
| 志望理由 | なぜNTTデータでなければならないのか？ | 事業領域・制度・規模感と自分のキャリアを接続 |
| リーダー経験 | チームをどう動かしたか？ | 人数・課題・自分の行動・結果を具体的に |
| キャリアビジョン | 3〜5年後の目標は？ | TG/ADP/PM等、制度と結びつけた回答が有効 |
NTTデータへの職務経歴書は「読んだ担当者がプロジェクトの規模感を具体的に把握できること」を第一に意識して作成してください。以下の構成が効果的です。
①キャリアサマリー（3〜5行）：年数・業界・職種・上流経験の有無を簡潔にまとめる
②職務経歴詳細：各プロジェクトを「期間／規模（予算・人数）／役割／担当フェーズ／技術スタック／成果（定量）」の順で記載
③スキルセット：言語・フレームワーク・クラウド・資格を一覧化
④自己PR：NTTデータの事業と自分の経験の接点を明確に述べる
NTTデータの面接で最もよく深掘りされる質問が「なぜNTTデータでなければならないのか」です。
「安定しているから」「大手だから」という表層的な理由では通過できません。
以下の3軸で構造化することを推奨します。
①自分の経験・強み：これまで培った技術・業界知識・プロジェクト経験
②NTTデータの具体的な特徴：公共/金融/AI等の特定分野、TG制度、大規模案件など
③接続：①と②を組み合わせ、NTTデータだからこそ実現できるキャリア目標を語る
公式WEBマガジン「UpToData」(*16)や各分野の採用サイトを参照し、実際に働く社員の言葉・事業戦略と自分のキャリアをつなぐ具体性が評価につながります。
(*16)参照：UpToData（NTTデータ公式WEBマガジン）（2026年6月現在）
最後に、実際の選考を突破してNTTデータへの転職を成功させるための3つのポイントをお伝えします。
NTTデータが求めるのは「即戦力の専門性」ですが、それは技術スキルだけを意味しません。
公式には「IT業界だけでなく製造・物流・金融・コンサル業界などさまざまなバックグラウンドを持つ経験者を採用」とあるとおり(*4)、業界固有の業務知識（金融制度・行政制度・製造プロセス等）は技術力を補完し、時に上回る価値を持ちます。
自分がどの業界・業務領域の知識を持っているかを整理し、技術スキルと業務知識の掛け合わせとして言語化してください。
「大規模プロジェクトを担当しました」という表現では、NTTデータの担当者には伝わりません。
「予算●億円・チーム●名・期間●年のプロジェクトで、要件定義からリリースまで担当し、当初見込みより工数を●%削減した」というように、規模・役割・成果をすべて数字で表現することで、担当者がプロジェクトの実態を具体的にイメージできるようになります。
NTTデータの選考で最も差がつくのが「どの上流フェーズに、どのレベルで関与したか」の整理です。
要件定義書の作成者なのか、レビュー参加者なのか、RFP作成を主導したのか、PMOとして支援したのか。
同じ「上流工程経験あり」でも関与の深さは全く異なります。
自分の経験を「フェーズ×役割×判断の内容」で整理し、実際に行った意思決定や提案内容をエピソードとして語れるよう準備してください。
NTTデータは国内最大級のSIerとして、公共・金融・法人向けの大規模システム開発を担い、多くのエンジニアから高い人気を集めています。
中途採用にも積極的である一方、選考では即戦力としての技術力や上流工程経験、業界知識が求められるため、転職難易度は高い水準にあります。
入社後は、大規模プロジェクトの経験を積めるだけでなく、上流工程への挑戦や専門性を活かしたキャリア形成ができる点も大きな魅力といえるでしょう。
一方で、部署による業務内容の違いや調整業務の多さ、技術力だけではなく顧客折衝力やプロジェクト推進力も求められる点には注意が必要です。
特にキャリアが進むほどマネジメント業務の比重が高まる傾向があります。
選考を突破するためには、技術スキルだけでなく業務理解やプロジェクト成果を定量的に伝えることが重要です。
これまで担当したプロジェクトの規模や役割、成果を数字で整理し、上流工程での経験や意思決定の内容を具体的に説明できるようsincereedなどの転職エージェントも利用して準備しておきましょう。
NTTデータで実現したいキャリアと自身の経験を明確に結び付けてアピールすることが、転職成功への近道となります。
sincereedでは公式Youtubeチャンネル（大企業転職チャンネル）にて、大手企業の解説や転職ノウハウなどを発信しています。
より詳しくNTTデータについて知りたい方は以下の動画をご覧ください。
