データ入力
別名:キーパンチャー、データエントリー係員、データ入力オペレーター、データ入力作業員
文字や数値といったデータを、キーボードやテンキー等を用いてコンピュータに入力したり、入力内容の検査・確認作業を行う。
サマリー
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率(パート含む常用)」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)
計算年収の目安 = きまって支給する現金給与額(月額) × 12 + 年間賞与その他特別給与額。いずれも統計の平均値からrokudakaが計算。
数字で見るデータ入力
- 年収の目安は429万円で、全職種の平均(546万円)より117万円低い水準です(参考値・「事務用機器操作員」全体の数値)。
- 年齢別では、20~24歳の297万円から、最も高い45~49歳の512万円まで、約1.7倍になります(「事務用機器操作員」全体の数値)。
- 女性の年収は男性の73%で、全職種(72%)と同じくらいです(「事務用機器操作員」全体の数値)。
- 有効求人倍率は0.33倍で、職業全体(1.12倍)より低く、仕事を探す人の多い側にあります(「事務用機器操作員」全体の数値)。
- 就業者数は2010年から+62%で、働く人全体(−3%)より伸びています。
- 働く人のうち女性は83%で、働く人全体(45%)より多くなっています。
- スキルが近い職業のうち、年収の目安がこの職業より高いのは、一般事務(+113万円、くらべる)です。転職のしやすさや、転職後の年収を示すものではありません。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率(パート含む常用)」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ) / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女,年齢(5歳階級),職業(小分類)別就業者数(15歳以上就業者)」
計算全職種の平均は、統計に全職種の合計がないため、「不詳」を除く144職種の年収の目安(月額×12+年間賞与、2025年)を労働者数で重み付けしてrokudakaが計算(男女別も同じ方法)。差が3%未満は「ほぼ同じ」。年齢別は推計労働者数1,000人以上の年齢階級だけで比べた。職業全体の有効求人倍率は統計の「職業計」(2025年平均)。差が0.1未満は「同じくらい」。働く人全体は国勢調査の「総数」(2020年)。増減率・女性の割合の差が5ポイント未満は「同じくらい」。年齢構成は、60歳以上・30歳未満の割合が全体より10ポイント以上多いときに記載。近い職業は下の「スキルが近い職業」と同じ計算で、年収の目安がこの職業より高く、賃金の統計の区分が違うもの。
どんな仕事か
文字や数値といったデータを、キーボードやテンキー等を用いてコンピュータに入力したり、入力内容の検査・確認作業を行う。
データ入力の対象には、契約申込書、請求書、アンケート個票、調査データ、統計データ、財務データなど様々なものがある。ルールにしたがってデータをコンピュータに直接入力する場合もあれば、データ入力用のマクロ等プログラムを組み複雑なデータを一気に処理する場合もあり、求められるスキルには幅がある。
仕事は入力作業と検査に分けられ、経験の浅い者が入力作業を、熟練者が入力データの検査・確認を行うことが多い。
最近ではスキャナーでの文字読み取りや写真など画像を伴うデータ入力も増えている。この場合、誤認識や色合い等の入力後の確認作業が重要となる。
よく使う道具・機材・情報技術
2019年度時点の情報job tagの解説はこの年度から更新されていません。現在とは異なる場合があります。
キーボード、テンキー、パソコン、スキャナー、マクロ等プログラム
主なタスク
job tagの就業者調査で重要度が高いとされたもの。実施率は、そのタスクを行っていると答えた人の割合です。
| タスク | 実施率 |
|---|---|
| キーボードを操作し、文字や数値などのデータをコンピュータに入力する。 | 100% |
| 他のスタッフが入力したデータが間違っていないか、確認する(クロスチェック)。 | 75% |
| データを要求された通りの形式にとりまとめ、指定の場所に保存する。 | 91% |
| OCR(光学式文字読取装置)でデータを読み取り、結果を確認する。 | 35% |
| 新しく担当する案件の内容や納期、分担を確認する。 | 71% |
| データ入力のための専用端末を操作する。 | 75% |
| 書類を分別する。 | 75% |
出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」タスク(2022年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)
計算重要度の高い順に最大8件を表示。
労働条件の特徴
主な勤務先は情報サービス会社である。契約社員やパート・アルバイト、派遣会社からの派遣就業や業務請負など、勤務形態が多様なことも特徴となっている。また、クラウドワークなど在宅での業務請負も増えている。
資格や経験は問われないため、就業者の年齢層は幅広い。またフルタイムの就業時間が求められないことも多いため、子育て世代など女性の就業者も多い。
忙しさの状況(繁閑)によって業務量が変動し、特に月次の締めや年度末など、入力データが大量に発生する時期には労働時間が長くなる傾向がある。仕事中は、パソコンに向き合っての座り作業となる。
賃金は就業形態によって異なるが、パートやアルバイト等で時給制の場合は労働時間に応じて収入も変動する。
働く環境の特徴
job tag の就業者調査で、この職業の人が答えた「仕事の性質」です。全職業の平均と比べて、特に高い項目と低い項目を並べています。
全職業の平均より高い
全職業の平均より低い:対面での議論、立ち作業、電話での会話
勤務のスケジュール:規則的 65%、不規則 29%、季節的 6%
出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」仕事の性質(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)
計算「仕事の性質」は回答の平均(値はおおむね1〜5の範囲)で、棒の縦線はjob tagの全職業(518職業)の平均。平均との差が0.3以上の項目を、差の大きい順に高いもの最大6つ・低いもの最大3つ。勤務のスケジュールは回答者の割合。
一般的な就業形態
この職業の一般的な就業形態として、job tag の就業者調査で選ばれた割合です。複数回答のため、合計は100%を超えます。回答した人の数が少ない職業もあるため、目安として見てください。
禄高(給与)
より広い職種の数値統計に「データ入力」だけの区分がないため、「事務用機器操作員」全体の数値を表示しています。
この年収は、会社などに雇われて働く人の給与です。事業主(開業している人など)の収入は含まず、会社の役員も原則として含みません。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査で使用されている主な用語の説明」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」
計算割合は国勢調査の従業上の地位別の就業者数からrokudakaが計算。
参考値標準誤差率 5.71%(統計の全職種の中央値は2.04%)
この区分は、調査の対象になった人が少ないか、性質の違う職業がまとめられているため、統計上のぶれが大きくなっています (標準誤差率が5%を超える区分を参考値としています)。 誤差率から見ると、年収の目安も上下11%程度の幅があるものとして見るのが安全です。年による変動も大きくなりやすい区分です。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 標準誤差率 誤差率表4「職種(小分類)別所定内給与額及び所定内給与額の標準誤差率(役職者を含む)」
計算誤差率は所定内給与額(残業代・賞与を除く月額、男女計)に対する統計の公表値。中央値は全職種の誤差率からrokudakaが計算。「上下11%程度」は標準誤差率の2倍を目安にrokudakaが計算。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」
計算順位は、統計の全144職種(「不詳」を除く)を年収の目安で並べてrokudakaが計算。
年収の推移
| 2023年 | 2024年 | 2025年 |
|---|---|---|
| 342万円 | 356万円 | 429万円 |
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023〜2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」
計算各年の年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。企業規模10人以上、男女計。
年による変動が大きいこの区分は年によって数字が大きく動いています。調査の対象になる人が年ごとに入れ替わるため、 人数の少ない区分や、性質の違う職業を含む区分ほどぶれやすくなります。1年分の数字ではなく、幅で見てください。
年齢別の年収
白抜きの点と破線は、推計労働者数が1,000人未満の区分です。 人数が少なく平均がぶれやすいため、参考値として見てください。 薄い棒(右の目盛り)は、賃金の統計の推計労働者数です。企業規模10人以上の会社などに雇われて働く人の数で、自営業の人や小さな会社で働く人を含まないため、下の「年齢別の就業者数」(国勢調査)とは対象が違います。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」
計算年齢階級ごとの年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)と推計労働者数。企業規模10人以上、男女計。
男女別
| 男 | 511万円 |
|---|---|
| 女 | 375万円 |
女性の年収は男性の73%です。年齢構成や勤続年数の違いも含んだ差です。
企業規模別
| 1,000人以上 | 411万円 |
|---|---|
| 100〜999人 | 480万円 |
| 10〜99人 | 373万円 |
企業規模による差は最大107万円です。
出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」
計算男女別は企業規模10人以上の計、企業規模別は男女計。いずれも年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。
需要と将来性
より広い職種の数値求人倍率は「事務用機器操作員」全体の数値です。
2025年の有効求人倍率は0.33倍です。求人の数が仕事を探している人の数より少なく、求職者どうしの競争がある状態です。2023年からの推移を見ると、大きくは変わっていません。
有効求人倍率の推移
ハローワークを通じた求人・求職の数から計算した値で、民間の求人サイトの求人は含みません(パートタイムを含む常用)。
出典厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率(パート含む常用)」(2023〜2025年)
計算各年の値は統計表の年平均(暦年)をそのまま表示。
就業者数の推移
2020年の就業者数は155,710人です(うち女性83%)。2010年と比べると+62%増えています。
国勢調査は5年ごとの調査です。会社員だけでなく、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。 そのため、給与の統計(企業規模10人以上の会社などで働く人)とは対象が違います。
出典総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)
計算調査票の一部を抽出して集計した推計値(10人単位)。増減率は2010年と2020年の値からrokudakaが計算。
年齢別の就業者数(2020年)
5歳ごとの年齢層では、45~49歳がいちばん多くなっています(70歳以上はまとめているため除く)。30歳未満は14%で、働く人全体(15%)と同じくらいです。60歳以上は11%で、働く人全体(24%)より少なくなっています。
国勢調査の就業者数で、雇われて働く人のほか、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。70歳以上はまとめています。
出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女,年齢(5歳階級),職業(小分類)別就業者数(15歳以上就業者)」 / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)
計算年齢(5歳階級)の就業者数を、賃金の統計の年齢階級に合わせて「〜19歳」から「70歳〜」にまとめた。割合は5歳階級の合計に対する割合でrokudakaが計算。働く人全体は国勢調査の「総数」で、差が5ポイント未満は「同じくらい」。
働き方の内訳(2020年)
| 雇われて働く人(正社員・派遣・パートなど) | 94% | 145,710人 |
|---|---|---|
| 会社などの役員 | 2% | 2,560人 |
| 事業主(人を雇っている) | 1%未満 | 90人 |
| 事業主(一人で)(開業・フリーランスなど) | 3% | 3,920人 |
| 家族従業者・内職など | 2% | 2,340人 |
| 不詳 | 1% | 1,100人 |
出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女,従業上の地位,職業(小分類)別就業者数(15歳以上)」
計算割合は従業上の地位別の就業者数を総数で割ってrokudakaが計算。「家族従業者・内職など」は家族従業者と家庭内職者の合計。
必要なスキル・知識
全職業の平均と比べて特に求められるスキルは、プログラミング、外国語で書く、外国語を聞くです。 知識では事務処理、通信技術、農業・畜産業が特徴的です。
スキル(全職業の平均との差が大きい8項目)
知識(全職業の平均との差が大きい8項目)
水準はスキルが0〜7程度、知識が0〜5程度で、数字が大きいほどその仕事で高いレベルが求められることを表します。
出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)
計算「全職業の平均」は、job tagで数値のある全職業(最大518職業)の単純平均をrokudakaが計算。表示する8項目は、この職業の値と全職業の平均との差が大きい順。
なり方・学び方
入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされない。パソコンなどコンピュータ操作に慣れ、キー入力の速度が速く正確であれば入職できる。ビジネスキーボード、キータッチ2000などキー入力の速さや正確さを証明する検定が役立つ場合もある。
データ入力を専門に行う情報サービス会社に入職後、機械操作やキータッチの訓練を一定期間受け、入力の作業から始めるケースが多い。ある程度の経験を積んだ後に、入力だけでなく検査まで担当するようになる。
データを直接入力する場合、大量のデータを素早く入力するため手元を見ないでも打ち込めること(ブラインドタッチ)が求められる。プログラムによる一括処理を行う場合、プログラミングのスキルが求められる。また、入力するデータは、数字、アルファベット、カナ、漢字があり、手書きのものもあり読みやすいものばかりではないが常に正確さが求められるため、誤入力しない注意深さが求められる。
関連する資格
資格の詳細ページでは、受験資格・受験料などを試験の実施団体などの公式情報をもとに、出典と確認日つきでまとめています。講座の情報は準備中です。
関連団体
スキルが近い職業
スキル・知識の傾向が似ている職業です。必要なスキルの重なりが大きいほど、転職のときに経験を活かしやすいと考えられます。
- ピッキング作業員年収の目安 354万円データ入力とくらべる →
- 一般事務年収の目安 541万円データ入力とくらべる →
- 倉庫作業員年収の目安 407万円データ入力とくらべる →
- 新聞配達員年収の目安 407万円データ入力とくらべる →
- 調理補助年収の目安 379万円データ入力とくらべる →
出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「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」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)
計算スキル39項目・知識33項目の水準を、job tagの全職業の中での位置(標準化した値)に直し、職業ごとの全体の高さの差を除いてから傾向の近さ(コサイン類似度)をrokudakaが計算。このサイトに掲載している職業の中から近い順に5件。
出典と注意
- 職業情報提供サイト(job tag)「仕事内容、タスク、スキル・知識、関連資格」数値系 ver.7.00・解説系 ver.7.01
- 賃金構造基本統計調査「一般労働者 職種 第1表・第5表(e-Stat)」2025年(推移は2023〜2025年)
- 国勢調査「職業(小分類)別就業者数(e-Stat)」2020年(推移は2010〜2020年)
- 職業安定業務統計(一般職業紹介状況)「長期時系列表_21_職業別労働市場関係指標(実数)(令和4年4月~)(e-Stat)」2023〜2025年
使っている統計について
- 賃金構造基本統計調査(e-Stat)
- 厚生労働省が毎年行う基幹統計(統計法で特に重要と定められた統計)です。 事業所が、働いている人ごとの給与を記入する調査で、職種・年齢・企業規模などの区分ごとの給与がわかる国の代表的な賃金統計です。 このサイトの数値の範囲は一般労働者(短時間労働者を除く)、企業規模10人以上です。
- 職業安定業務統計(一般職業紹介状況)(e-Stat)
- 厚生労働省が、全国のハローワークで受け付けた求人と求職の数を集計した業務統計です。 民間の求人サイトや人材紹介会社の求人は含みません。
- 国勢調査(e-Stat)
- 「国勢調査は、日本に住んでいるすべての人及び世帯を対象とする国の最も重要な統計調査で、国内の人口や世帯の実態を明らかにするため、5年ごとに行われます。」 (総務省統計局「令和2年国勢調査に関するQ&A」問1-1) 職業別の就業者数は、調査票の一部を抽出して集計した推計値です(抽出詳細集計)。 範囲は15歳以上の就業者(雇用者のほか、自営業主・家族従業者などを含む)です。
- 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)(ダウンロードページ)
- 厚生労働省の職業情報サイトです。スキル・知識・タスクの数値は、独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)がその職業に就いている人へのアンケートで集めたものです。
データの対応関係
- 賃金:「事務用機器操作員」の数値(より広い職種)
- 求人倍率:「事務用機器操作員」の数値(より広い職種)
- 就業者数:「データ・エントリー装置操作員」の数値
- 年収は、パソコン操作員なども含む「事務用機器操作員」の数値です。
数字の見方
- 年収の目安:きまって支給する現金給与額 × 12 + 年間賞与その他特別給与額(いずれも平均。一般労働者、企業規模10人以上)。平均値なので、一部の高い人に引っ張られて実感より高く出ることがあります。
- 給与の対象は労働基準法第9条の労働者(雇われて働く人)。事業主は含まず、役員も原則含まない。パート・アルバイトなどの短時間労働者は含みません。
- 月々の給与は、調査した年の6月分の給与です。基本給のほか残業代・通勤手当・家族手当などを含み、税金・社会保険料を差し引く前の額です。
- 賞与は、調査した年の前年1年間(原則1月〜12月)に支払われた額です。
- 用語の定義は厚生労働省の用語の説明と調査の概要によります。
数字の計算方法や読み方は「統計の読み方」にまとめています。
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』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)、『職業情報データベース 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10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成
年収の目安は429万円です (月々の給与29.9万円 × 12か月 + 賞与など70万円)。統計の全144職種の中で110番目に高い水準です。
平均年齢は43.4歳、平均勤続年数は11.7年です。年齢別では45~49歳が最も高く、512万円です。