画像処理エンジニアの年収｜統計と求人で見る相場

画像処理エンジニアの求人の提示年収は、画像処理を何に使う仕事なのかによって違いが見られます。

Offers の画像処理の求人では、AI・機械学習のプロダクトを作る求人と、検査装置や映像機器に組み込む求人とで、提示される年収帯に開きがありました。

公的統計には画像処理エンジニア単独の区分がありません。

画像処理の仕事を担う正社員求人の提示年収

Offers の正社員求人のうち、画像処理の仕事を担う求人15件では、提示年収の下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,100万円でした。

他社の求人をまとめて載せる2アカウントを除く正社員求人（2,442件）の下限の中央値530万円・上限の中央値900万円と比べると、下限で70万円、上限で200万円高い水準です。15件のうち10件が上限を1,000万円以上に置いています。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・他社の求人をまとめて載せる2アカウントを除いた、年収の下限と上限を記載した正社員求人（画像処理 n=15・2023年12月〜2026年4月公開／職種を限らない n=2,442・2022年3月〜2026年10月公開）。

下限は「その求人で採用する人に最低限出す額」、上限は「経験やスキルが求人の期待を上回るときに出せる額」です。いまの年収が下限と上限のどこに入るかが、転職で年収が上がる余地の目安です。

求人の職名で分かれる3つの型と年収帯

画像処理の求人15件を職名と必須・歓迎のスキルで分けると、AI・機械学習・データ系、自動運転・ロボティクス・組み込み、外観検査・映像・医療機器の3つの型になり、上限の中央値は1,200万円・1,100万円・800万円と分かれます。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・年収の下限と上限を記載した正社員求人 n=15・2023年12月〜2026年4月公開。

AI・機械学習・データ系は、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどの職名の求人で、7件のうち6件が画像処理か OpenCV と並べて機械学習も必須・歓迎に挙げています。自動運転・ロボティクス・組み込みは、車両やロボットの認識機能を開発する求人です。

外観検査・映像・医療機器は、題名に画像検査・映像伝送・医療機器などを掲げる求人です。この15件では、上限の中央値は3つの型の中で最も低い800万円でした。

機械学習・AI を題名に掲げる求人の年収帯は「機械学習エンジニアの年収」で扱っています。記事ごとに集計の対象にした求人が違うため、中央値は記事によって異なることがある点にご注意ください。

画像処理の求人は Offers Jobs の画像処理の一覧にまとまっています。求人一覧は会員登録なしで検索でき、カードに年収・雇用形態・勤務地が表示される形です。

画像処理の求人を Offers Jobs で見る

求人が必須・歓迎に挙げるスキル

画像処理の求人15件が必須・歓迎に挙げるスキルから言語・ライブラリ・クラウドなどを一部抜き出すと、Python が11件、機械学習が7件、C++ が6件、C# が5件、OpenCV と AWS（Amazon Web Services）が4件ずつでした。

機械学習は AI・機械学習・データ系の求人に、C++ と C# は自動運転・組み込みと外観検査・映像の求人に多く挙がり、Python はどの型の求人にも見られました。OpenCV だけを書いた職務経歴書よりも、どの言語で、どの環境（クラウドか機器か）に画像処理を載せたかまで書いたほうが、求人の必須条件と照らし合わせやすい職務経歴書になります。

公的統計で近い2区分の年収換算

厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」で画像処理エンジニアに近い区分の年収換算は、ソフトウェア作成者が578.5万円（平均年齢37.1歳）、電気・電子・電気通信技術者（通信ネットワーク技術者を除く）が703.9万円（平均年齢42.1歳）です。

年収換算は、きまって支給する現金給与額の12か月分に年間賞与その他特別給与額を足した値で、Offers Magazine 編集部が算出しました。対象は企業規模10人以上・男女計・産業計の一般労働者です。

出所：厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第1表」（2026年3月公表・男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

2区分を参照する理由

賃金構造基本統計調査には画像処理エンジニアという区分が無いため、厚生労働省「賃金構造基本統計調査 職種一覧と解説」で仕事が重なる区分を選びました。

ソフトウェア作成者は、含まれる職種の例に「ＣＧプログラマー」「テクニカルスペシャリスト」「プログラマー」「社内システムエンジニア」を挙げる区分で、画像処理のソフトウェアを設計・実装する仕事が重なります。機器に載せる画像処理でも、ソフトウェアやアルゴリズムの開発はこちらに近い仕事です。

電気・電子・電気通信技術者（通信ネットワーク技術者を除く）は、代表例に「情報機器開発技術者」「半導体製品製造技術者」を挙げる区分で、画像処理の回路や、カメラ・検査装置そのものの設計まで担う仕事が重なります。

企業規模別の年収換算

ソフトウェア作成者・電気・電子・電気通信技術者のどちらも、企業規模1,000人以上が最も高く、10〜99人との差はソフトウェア作成者で122.7万円、電気・電子・電気通信技術者で152.1万円です。

企業規模ごとの年収換算の表は、同じ2区分を使った「組み込みエンジニアの年収」に載せています。統計の値は実際に支払われた額の平均で、求人が示す年収の下限・上限とは性質の違う値です。

年齢別の年収換算

年齢別に見ると、電気・電子・電気通信技術者は30代後半で719.3万円、40代前半で825.5万円に上がり、ソフトウェア作成者は40代後半の729.2万円が最も高い値です。

出所：厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第5表」（2026年3月公表・企業規模計・男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

自分の年齢の行と、いまの年収を比べてみてください。統計の値を下回っていて、前の章の求人の下限の中央値（600万円）にも届いていないなら、転職で年収が上がる余地は大きいと考えられます。

画像処理エンジニアの求人で見る仕事の型と求められる経験

Offers の画像処理の求人15件では、画像処理を何に使う仕事かという型ごとに、上限の中央値に違いが見られました。どの言語と環境で実装するか、作ったものを製品やサービスで動かすところまで担うかは、求人が必須・歓迎に挙げる経験として確かめる点です。

画像処理を何に使う仕事か

画像処理の求人15件の上限の中央値は、AI・機械学習・データ系の1,200万円から外観検査・映像・医療機器の800万円まで、仕事の型によって違いがありました。

この15件では、プロダクトの中心機能として認識モデルを作る求人と、検査装置の判定ロジックを作る求人とで、提示年収の上限の中央値に開きがありました。いまの仕事がどの型に近いかを先に確かめると、比べる求人を絞れます。

求人が挙げる実装の言語と環境

画像処理の求人15件では、Python を挙げる求人が11件、C++ を挙げる求人が6件でした。

Python は機械学習のモデル開発に、C++ はリアルタイム処理や機器の上で動かす実装に使われることが多い言語です。15件のうち5件は Python と C++ の両方を挙げていて、両方の実装経験があると応募できる求人の幅が広がります。

製品やサービスで動かした経験

AI・機械学習・データ系の求人には、AWS などのクラウドを必須・歓迎に挙げるものがありました。研究や検証にとどまらず、モデルをサービスに載せて運用した経験は、職務経歴書で具体的に書ける強みになります。

画像処理エンジニア検定の位置づけ

公益財団法人 画像情報教育振興協会（CG-ARTS）の「画像処理エンジニア検定」は、工業分野・医用・リモートセンシング・ロボットビジョンなどの開発を行うための知識を測る検定です。

ベーシックは画像処理の基礎的な理解とプログラミングなどに知識を利用する能力を、エキスパートは専門的な理解とソフトウェアやハードウェア、システムの開発に知識を応用する能力を測ります。実務で使ってきた手法の知識を、体系立てて確かめ直す手段として使えます。

年収を上げる進め方と、求人との比べ方

画像処理エンジニアが年収を上げるには、いまの仕事を3つの型のどこに置くかを決め、その型の求人の下限・上限と自分の年収を比べたうえで、職務経歴書に成果を数字で書くことが近道です。

職務経歴書に書く経験

画像処理の経験は、扱った画像の種類（カメラ画像・医用画像・衛星画像など）、使った手法（古典的な画像処理か深層学習か）、成果（認識精度・処理速度・誤検出率の改善）、動かした環境（クラウド・エッジ機器）を組にして書くのが基本です。

「OpenCV を使った開発経験」だけでは、求人の必須条件とどこが合うのかが読み手に伝わりません。どの型の求人に出すかに合わせて、書く順番を入れ替えます。

求人票の読み方

求人票で見るのは、年収の下限・上限と、必須・歓迎のスキルに Python・C++・機械学習・クラウドのどれが挙がっているかの2点です。挙がっているスキルの組み合わせは、その求人がどの型に該当するかを見分ける手がかりにもなります。

必須条件のうち満たしているものと足りないものを書き出しておくと、応募先選びと年収交渉の両方に使える材料です。

関連する職種の年収

AI・機械学習系の求人の年収は「AIエンジニアの年収」、機器側の開発と近い職種の年収は「組み込みエンジニアの年収」で、同じく公的統計と求人の年収帯から整理した記事です。スタートアップへ転職するときの年収の決まり方は「スタートアップの年収交渉」にまとめています。

画像処理を必須・歓迎に挙げる求人の年収帯は、Offers Jobs の画像処理の一覧から確かめられます。

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