1,000万円以上も狙える！AIエンジニアの年収が高い企業や求人例、役立つスキルとは

近年、AI人材はかなりの売り手市場といわれています。経済産業省はAIの導入が進んだ場合、2025年までに34兆円の経済効果があると試算しています。それと同時に人手不足も叫ばれており、2025年には8万人以上、2030年には12万以上に上ると発表されています。
このような背景から、AIエンジニアなどのAI人材は高収入が狙える職種の一つといえます。企業でも積極的に人材の採用を行っており、企業や仕事範囲によっては1,000万円以上を提示する例も増えてきています。

本記事では、AIエンジニアの平均年収や年収の高い企業ランキング、求人例、役立つスキルなどを紹介します。

AIエンジニアとは

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用して問題解決や効率化を図る専門家であり、その中心に位置するのが「機械学習」です。機械学習は、大量のデータからパターンを学習し、予測や分類などのタスクを自動化する技術です。AIエンジニアは、機械学習モデルの設計・トレーニング・評価を行い、実際のビジネス環境に適用します。これには、Pythonなどのプログラミングスキルや、統計学・線形代数などの数学的知識が不可欠です。また、TensorFlowやPyTorchといった機械学習ライブラリを活用し、高度なアルゴリズムを実装する能力が求められます。さらに、データの前処理や特徴量エンジニアリングといったデータ処理スキルも重要な要素です。

近年、AI市場は急速に拡大しており、多くの企業がAI技術を導入しています。この背景には、業務効率化や新たな価値創出への期待があり、AIエンジニアの需要は右肩上がりです。また、政府や企業によるAI関連投資も増加しており、AIエンジニアというキャリアは経済的にも追い風を受けています。これにより、高収入やキャリアアップのチャンスが広がり、多くの人々にとって魅力的な選択肢となっています。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアが企業に存在することで、さまざまなポジティブなインパクトが生まれます。まず、業務効率化と生産性向上が挙げられます。AIエンジニアは、データ分析やモデル構築を通じて、従来人手で行われていたルーチン作業を自動化し、従業員が戦略的業務に集中できる環境を整えます。また、AIを活用することで、より正確な予測や意思決定が可能となり、競争力の向上につながります。

さらに、AIエンジニアは複雑なデータパターンを解析し、新たなビジネスチャンスを発見する役割も果たします。このような技術的サポートにより、企業は迅速かつ柔軟に市場の変化に対応できるようになります。加えて、AI技術の導入は人材不足の解消にも寄与し、企業全体の持続可能性を高める効果があります。

AIエンジニアの年収

各媒体で公表しているAIエンジニアの平均年収を紹介します。各媒体のAIエンジニアの平均年収の平均値をとると、566.3万円（2023年12月時点）となっており、日本の平均年収と比較すると高い傾向にあります。

高度なデータ解析技術を扱うAIエンジニアの給与水準が高い背景には、専門性の高さと市場の需要増加が挙げられます。データ解析や自動化技術は、デジタル化が進む現代社会において不可欠であり、企業は競争力を維持・向上させるためにこれらの技術の導入を急速に進めています。その結果、高度なデータ解析技術を扱うエンジニアの専門知識やスキルは非常に高く評価され、高報酬につながっています。また、これらの技術の普及に伴い、多くの業界で活用が進展しており、この市場拡大がAIエンジニアの需要をさらに押し上げています。

求人ボックス

求人ボックスによると、AIエンジニアの平均年収は2023年12月時点で598万円です。ボリュームが多いのは554〜646万円の水準で、全体の給与幅としては372〜1,102万円と広くなっており、勤務先や経験・求められるスキルによって大きな差があるといえるでしょう。

参考：AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）| 求人ボックス

job tag

厚生労働省が公表している「令和4年賃金構造基本統計調査」によると、AIエンジニアの平均年収は534.6万円です。

参考：AIエンジニア｜厚生労働省 職業情報提供サイト job tag

経験を積むにつれて年収も増加していくことができるでしょう。

過去には年収1億円を提示した例も

ファッション通販サイトZOZOTOWNの運営グループでは、過去にエンジニアとして最高年収1億円の求人募集をしていました。情報工学や計量経済学といった分野で博士号を取得しているなど、高学歴の人が対象ではありますが、スキルに見合った報酬を支払うと公言されていました。

参考：スタートトゥデイ、「天才」1億円で雇います　IT人材募集（日本経済新聞）

海外のAIエンジニアの平均年収は1,000万円以上、5,000万円もザラ

日本のAIエンジニアの年収は、経験、スキルセット、地域、企業の規模などによって大きく異なりますが、一般的には高水準であることが分かりました。では、海外のAIエンジニアと比較するとどうなのでしょうか。

アメリカの経済誌「Fobes」の記事によると、海外のAIエンジニアの平均年収は1,000〜1,500万円となっており、日本国内と比べて遥かに高い年収であることが分かります。

出典：Fobes「The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor」

また、アメリカの大手企業では大学で博士号を取得したばかりの人や、それほどの学歴がなく仕事の経験も数年程度の人であっても、約3,300万～5,500万円あるいはそれ以上の給与と会社の株式を手にすることができるといわれています。
参考：東洋経済ONLINE「年収5000万円もザラ､米AI人材のヤバい報酬」

これは、海外では日本に比べてAIエンジニアの需要が高いことや、エンジニアやプログラマに対する評価の違いが理由として挙げられます。
日本でもDXを推進する企業が増え、人材が不足していることからも徐々にAIエンジニアの需要は高まりつつあるものの、アメリカを筆頭に一部の国では日本よりも格段の速さでAIの研究や普及が進んでいます。
日本ではまだまだAIの普及ないしDX推進のスピードが遅れている状況で、多くの企業ではプログラマやエンジニアに対する評価や報酬が低く、優秀なエンジニアは海外に流れてしまっている傾向も強いです。

AIエンジニアの年収高い企業ランキング

海外に比べると日本はまだ年収が低い傾向にはありますが、その中でも高い年収を提示する企業は多いです。ここでは、AIエンジニアの年収が高い企業TOP20を紹介します。

順位	企業名	平均年収
1位	キーエンス	2,182万円
2位	野村総合研究所	1,232万円
3位	電通国際情報サービス	1,057万円
4位	住友重機械工業	928万円
5位	メタリアル	905万円
6位	オムロン	878万円
7位	トヨタ自動車	857万円
8位	スカラ	853万円
9位	ディー・エヌ・エー	850万円
10位	ダイキン工業	839万円
11位	京セラ	838万円
12位	大塚商会	823万円
13位	荏原製作所	820万円
14位	NEC	817万円
15位	リコー	804万円
16位	アイシン	797万円
17位	フューチャー	793万円
18位	FRONTEO	790万円
19位	楽天グループ	774万円
20位	アズビル	773万円

出典：SES初心者ナビ「AI・機械学習エンジニア企業ランキング！日本の大手企業50社を一覧で公開」

1位の株式会社キーエンスの平均年収は2,000万円を超え、圧倒的に高い年収を掲げていることが分かります。700万円後半を提示する企業も多く、年収アップを狙いたい方は上記を参考にしてみてください。

高い年収を提示するAIエンジニアの求人例

AIエンジニアの求人では、スキルをお持ちの経験者はもちろん、未経験者でも積極的に採用するケースが増えてきています。この項目では、年収アップや高年収が狙えるAIエンジニアの求人をピックアップして例として紹介します。

求人例1

データ構築支援を行う企業のAIエンジニアの求人です。国内大手企業をはじめとしたお客様に対して、データ分析基盤の上で、AI開発のアルゴリズム検討から運用環境構築までを行います。AI開発における要件定義、PoC実地検証、商用開発など、さまざまなフェーズの業務に携わることができます。

年収は600〜800万円を提示しており、フルリモートも可能です。機械学習などAI関連の研究またはクラウド環境上での開発経験や、PythonまたはC++での開発経験、英語の基礎スキルなどが必須スキルとして挙げられています。

求人例2

オンラインゲームおよび配信するプラットフォーム、IPファン向けサービスの開発・運営・分析などを行う企業の機械学習エンジニアの求人です。機械学習機能開発（主にモデル開発PoC、推論結果の提供）を担当します。技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行えたり、機械学習機能開発による事業貢献余地が大きい点などがポイントです。

年収は700万円〜1,200万円を提示しており、スキルや経験によって1,000万円以上を狙うことも可能です。機械学習モデル開発の実務経験など、ある程度のスキルや経験が必須要件となっています。

求人例3

未経験歓迎のAIエンジニアの求人です。月間1億レコードを超えるビッグデータを基に、AIシステムの開発を行います。機械学習や数理モデルなどを用いてクライアントのビジネス課題を解決していきます。やりたいと思ったことを実現しやすい環境で、自身のスキルアップがしやすいです。
年収は400万円〜800万円を提示しています。経験値を増やしながらキャリアアップや年収アップを確実に狙うことができます。

AIエンジニアとして年収アップするために役立つスキル、おすすめのスキルアップ方法

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアとして活躍するためには、技術的な専門知識だけでなく、問題解決能力やビジネス視点を持ったソフトスキルも重要です。以下では、必要なスキルを具体的に解説します。

技術力

技術力はAIエンジニアの基盤となるスキルです。高度なデータ解析技術やモデル構築を行うためには、幅広い専門知識が求められます。

プログラミングスキル (Python, C++, Javaなど)

AIエンジニアには、Python、C++、Javaなどのプログラミング言語の習熟が必須です。特にPythonは機械学習ライブラリ（TensorFlow、PyTorchなど）が豊富であり、多くのプロジェクトで使用されています。C++は高速処理が必要な場面で活用され、Javaは大規模システムとの連携に役立ちます。これらの言語を使いこなすことで、効率的かつ柔軟な開発が可能になります。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習やディープラーニングはデータからパターンを学び、自動化する技術です。AIエンジニアはこれらのアルゴリズムを理解し、適切に選択・実装する能力が求められます。例えば、分類問題にはランダムフォレストやサポートベクターマシンが適している場合があります。一方で画像認識では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がよく使用されます。

数学・統計学の知識

数学と統計学は機械学習モデルの基盤です。線形代数や微積分はモデル設計や最適化に不可欠であり、統計学はデータ分析やモデル評価に役立ちます。例えば、回帰分析や確率分布を理解することで、データの傾向や変動を正確に把握できます。

データ分析スキル

データ分析スキルは、収集した情報から洞察を得るために重要です。データの前処理や可視化を行い、有用な特徴量を抽出する能力が求められます。また、ExcelやTableauなどのツールを活用し、複雑なデータをわかりやすく提示することも重要です。

データベースに関するスキル

データベース管理システム（DBMS）の知識もAIエンジニアには欠かせません。SQLなどを使用して効率的にデータを取得・操作できることが求められます。また、大規模データにはNoSQL（MongoDBなど）が使用されることも多く、それらへの対応力も必要です。

クラウドコンピューティングの知識

クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azure）を活用することで、大規模な計算リソースやストレージを効率的に利用できます。これにより、高度なモデルのトレーニングやデプロイが可能となり、プロジェクトの柔軟性が向上します。

問題解決能力

AIエンジニアは複雑な課題に直面することが多いため、高い問題解決能力が求められます。

課題解決能力

課題解決能力とは、現状分析から根本原因を特定し、それに対する最適な解決策を導き出す力です。例えば、不十分なモデル精度が問題となった場合、その原因（データ不足、アルゴリズム選択ミスなど）を迅速に見極めて改善策を実施する必要があります。

論理的思考力

論理的思考力は複雑な問題を分解し、一貫性のある方法で解決策を構築する能力です。AIエンジニアはモデル設計時に多くの選択肢から最適な手法を選ぶため、このスキルが重要となります。また、プロジェクト全体を俯瞰しながら進行管理を行う際にも役立ちます。

その他のソフトスキル

技術力だけではなく、人間関係やビジネス視点なども成功するためには欠かせません。

コミュニケーション能力

AIエンジニアはチーム内外との連携が重要です。専門的な内容をわかりやすく説明し、関係者と共通理解を築く能力が求められます。また、クライアントとの要件定義や進捗報告などでもコミュニケーション能力が活躍します。

ビジネス・事業における知識

技術だけでなくビジネス視点も持つことで、企業価値向上につながるソリューション提案が可能になります。例えばマーケティング領域で顧客行動予測モデルを構築する際には、その業界特有の課題や目標への理解が必要です。

最新技術への関心と倫理観

最新技術への興味と学び続ける姿勢は必須です。また、高度な技術には倫理的課題も伴うため、公平性やプライバシー保護などへの配慮も欠かせません。このバランス感覚が社会的信頼につながります。

これらのスキルセットを磨くことで、高度なデータ解析技術を扱うエンジニアとして幅広い活躍が期待できます。

AIエンジニアになるには

AIエンジニアとしてのキャリアをスタートするためには、学歴、資格、実務経験が重要な要素となります。それぞれについて詳しく解説します。

学歴

AIエンジニアになるために必須の学歴はありませんが、理工学系や情報系の学部卒業が有利です。大学では線形代数や微積分などの数学的基礎や、プログラミング、データサイエンスを体系的に学ぶことができます。特に、大卒以上を応募条件とする企業も多いため、大学や専門学校で関連分野を学ぶことが推奨されます。また、大学院でさらに深い研究を行うことで、高度な知識やスキルを習得し、競争力を高めることも可能です。

資格

資格は必須ではありませんが、自身のスキルを証明する手段として役立ちます。例えば、「基本情報技術者試験」や「G検定」などは、AI技術に関する基礎知識や応用力を示すものとして広く認知されています。資格取得は就職活動時にアピールポイントとなり、転職市場でも有利に働きます。

実務経験

実務経験はAIエンジニアとしてのキャリア形成において非常に重要です。新卒でAI関連企業に就職する場合はもちろん、中途採用ではシステム開発やデータ分析の経験が求められることが多いです。実務を通じてプロジェクト管理能力やチームとの協働スキルも磨かれるため、関連職種で経験を積むことが有効です。

AIエンジニアになるためのスキルアップ方法について

AIエンジニアになるには継続的なスキルアップが欠かせません。以下では、その具体的な方法について説明します。

独学で最新のトレンドや手法、事例に学ぶ

独学は費用を抑えつつ、自分のペースで学習できる方法です。オンラインで公開されている無料教材やオープンソースプロジェクトを活用し、プログラミングや機械学習の基礎から応用まで幅広く学べます。独学では自己管理能力が重要ですが、自分の興味や目標に合わせた柔軟な学び方が可能です。

研修やトレーニングプログラムを受ける

企業内研修や専門機関のトレーニングプログラムは、実践的なスキルを短期間で習得するのに適しています。特に最新技術やツールの使用法について体系的に学べるため、現場で即戦力となるスキルを身につけることができます。

オンライン学習を行う

オンライン学習プラットフォーム（Coursera、Udemyなど）は、多様なコースから選択できる便利な方法です。機械学習やディープラーニングなど専門性の高い分野もカバーしており、動画講義や実践課題を通じて効率的にスキルアップできます。時間と場所を問わず学べる点も魅力です。

資格取得

資格取得はスキルアップとキャリア形成の両面で有益です。以下では主要な資格について説明します。

G検定

G検定（ジェネラリスト検定）はディープラーニング技術の基礎知識を証明する資格であり、事業活用視点での理解力も評価されます。この資格は初心者でも挑戦しやすく、多くの企業から認知されています。

E資格

E資格はディープラーニング技術の実装能力を証明する資格です。受験には日本ディープラーニング協会認定プログラム修了が必要であり、高度な専門性が求められます。

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)

この資格はAWS環境下で機械学習モデルを設計・構築・デプロイできる能力を証明します。クラウドコンピューティングとデータ解析スキルが重要視されます。

Professional Data Engineer

Google Cloud Platform上でデータ処理・分析・モデル構築能力を証明する資格です。データサイエンスとクラウド技術の両方に精通していることが求められます。

AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals

Azureプラットフォーム上でAI技術の基礎知識を証明する資格です。初心者向けでありながらクラウド環境への理解も深められます。

AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate

Azure環境下で高度なAIソリューション設計・実装能力を証明する資格です。この資格はエンジニアとして専門性をさらに高めたい人向けです。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python言語の基本的な使用法とプログラミングスキルを証明する試験です。初心者でも挑戦しやすく、多くの開発現場で役立つ知識となります。

AIエンジニアになった後のキャリアパス

AIエンジニアとして働いた後には、多様なキャリアパスがあります。それぞれについて詳しく解説します。

研究開発

研究開発職では、新しいアルゴリズムや技術革新に取り組みます。企業内研究所や大学との共同プロジェクトなど、高度な専門性と創造力が求められるポジションです。

エンジニアリング

エンジニアリング職では、機械学習モデルの設計・構築・運用を担当します。プロダクト開発チームと連携しながら現場で即戦力となる役割を果たします。

コンサルティング

コンサルタントとして働く場合、クライアント企業への技術導入支援や課題解決策提案が主な業務となります。ビジネス視点と技術的専門性が求められます。

マネージャー

マネージャー職ではチーム管理やプロジェクト進行管理などリーダーシップ能力が重要になります。また、ビジネス目標達成へ向けた戦略策定も担います。

実態を知りたいならまずはエージェントへ相談するのがおすすめ

さまざまな媒体がある中で、どれを選べばいいのか、自分の強みをどう活かしてどうアピールすればいいのか分からない方も多いかもしれません。まずは採用市場の実態を知り、自身のキャリアやスキルを活かして効率的に転職活動したいという方は転職エージェントの利用がおすすめです。転職エージェントは企業や求人情報に詳しいだけでなく、企業へのアピール方法などさまざまなノウハウを持っており、転職希望者のキャリアの志向性やこれまでの経験に合わせてアドバイスしたりすることができます。

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まとめ

AIエンジニアへの転職を考えるなら、技術的スキルだけでなく、コミュニケーションや問題解決力、プロジェクト管理などの非技術的スキルも重視されます。市場が拡大する中、継続的なスキルの向上と豊富な経験を積むことで、希望の年収に近づくことができるかもしれません。
ぜひこの記事を参考にしてAIエンジニアとして年収アップを目指しましょう。