機械学習エンジニアの年収相場と求人の年収帯

機械学習エンジニアの年収は、研究寄りの仕事か実装寄りの仕事か、チームや技術の方向を決める立場にいるかで変わります。

公的統計には機械学習エンジニアという区分が無く、平均を1つ見るだけでは自分の位置をつかめません。編集部が仕事の近さで選んだ厚生労働省の賃金統計の区分と、機械学習の職名で募集する Offers の正社員求人の提示年収を並べると、相場の幅と、年収を上げるために示したい経験が見えてきます。

近い統計の区分の年収換算は578.5万〜889.0万円

機械学習エンジニアの年収を、編集部が仕事の近さで選んだ公的統計の3つの区分で見ると、年収換算は約578.5万〜889.0万円に分かれます。厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」（企業規模10人以上・男女計・短時間労働者を除く一般労働者）をもとに、毎月の給与（きまって支給する現金給与額）の12か月分に年間賞与などを足した概算です。

モデルを組み込んだソフトウェアの設計と実装に近い「ソフトウェア作成者」が約578.5万円、研究開発に近い「研究者」が約802.0万円、システム全体の構成を企画する仕事に近い「システムコンサルタント・設計者」が約889.0万円でした。

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。

どの区分も勤め先の規模が大きいほど年収換算が高く、1,000人以上の企業ではシステムコンサルタント・設計者が1,000万円を超えていました。3つの区分はどれも機械学習エンジニアだけを集計した値ではありません。

厚生労働省「賃金構造基本統計調査 職種一覧と解説」では、複数の職種にまたがる人は就業時間の最も長い仕事で区分を決める決まりです。実装に多くの時間を使う人はソフトウェア作成者、新しい手法の検証が主な仕事なら研究者が比べる相手です。

区分の選び方の詳しい考え方と、年齢別の年収換算は「AIエンジニアの年収」で同じ3区分を使って扱いました。

機械学習の正社員求人の提示年収は下限・上限とも高め

題名に機械学習・AI の職名を掲げる Offers の正社員求人では、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（Offers（株式会社overflow）調べ・題名に機械学習・AI の職名を掲げ、同じ会社・同じ題名の再掲を1件にまとめた正社員求人 n=67・2022年7月〜2026年9月公開）。

67件のうち56件は提示年収の上限が1,000万円以上で、15件は1,500万円以上でした。

比較として、Offers の正社員求人（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 n=2,442・2022年3月〜2026年10月公開）では下限の中央値が530万円、上限の中央値が900万円で、機械学習の求人は下限・上限とも上回る水準です。

求人の上限は「経験と役割が合えば出せる額」で、応募者全員に提示される額とは限りません。下限の中央値600万円は、公的統計のソフトウェア作成者の1,000人以上の企業（640.9万円）に近い額です。

「AIエンジニアの年収」は AI に関わる職種名の求人を別の条件で集計しているため、記事ごとに集計の対象にした求人が違い、中央値が記事によって異なる点に注意してください。

自分の経験で届く年収帯を知る手がかりは、実際の求人の下限と上限です。Offers Jobs の機械学習の求人一覧では、会員登録なしで求人を検索でき、一覧のカードで求人ごとの年収・雇用形態・勤務地を確かめられます。

シニア・リードなどの役割を題名に掲げる求人は下限・上限とも高い

求人タイトルの役割で3つに分けると、シニア・リード・責任者などの役割を題名に掲げる求人は提示年収の下限の中央値が800万円、上限の中央値が1,300万円で、ほかの2区分を下限・上限とも上回りました。

出所: Offers（株式会社overflow）調べ・題名に機械学習・AI の職名を掲げ、同じ会社・同じ題名の再掲を1件にまとめた正社員求人 n=67・2022年7月〜2026年9月公開。

エンジニアの職名の求人とデータサイエンティストの職名の求人は、下限の中央値が同じ600万円で、上限の中央値に200万円の差がありました。

データサイエンティストの職名の求人の年収帯と、統計の知識の生かし方は「データサイエンティストの年収」で詳しく扱っています。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ります。

LLMを挙げる機械学習・AI求人は上限の中央値1,285万円

必須か歓迎の条件に LLM（大規模言語モデル）・生成AI・RAG（検索拡張生成）などの語を挙げる求人は、提示年収の下限の中央値が725万円、上限の中央値が1,285万円で、挙げない求人（600万円・1,000万円）を下限・上限とも上回りました（Offers（株式会社overflow）調べ・題名に機械学習・AI の職名を掲げ、同じ会社・同じ題名の再掲を1件にまとめた正社員求人 n=67・2022年7月〜2026年9月公開）。

ただし、シニア・リードなどの役割を題名に掲げる求人7件のうち4件が LLM などの語を挙げており、差の一部は役割の違いによる可能性があります。LLM の経験だけで年収が上がると読むより、任される役割と合わせて求人を確かめるのが妥当です。

「データサイエンティストの年収」では、データサイエンティスト・データアナリスト・機械学習エンジニア・データエンジニアの語を題名に掲げるデータ職の求人について、求人タイトル・概要・条件・開発内容のどこかに生成AIの語があるかで比べています。この節は、対象を題名に機械学習・AI の職名を掲げる求人にし、照合する欄を必須か歓迎の条件にした結果です。

自然言語処理・LLM を求める求人を対象に集計した年収帯は「自然言語処理エンジニアの年収」で扱っています。集計の対象にした求人が違うため、LLM を挙げる求人の中央値は記事によって異なります。

求人の条件に多く挙がるのは運用・Python・クラウド

67件の求人の必須・歓迎の条件に挙がった語を数えると、運用・本番・デプロイ・MLOps などの語が29件で最も多く、Python が28件、クラウド（AWS・Google Cloud・Azure など）が26件、LLM・生成AI などが24件で続きました。

出所: Offers（株式会社overflow）調べ・題名に機械学習・AI の職名を掲げ、同じ会社・同じ題名の再掲を1件にまとめた正社員求人 n=67・2022年7月〜2026年9月公開。

モデルの精度を上げる力に加えて、運用やクラウドの経験を条件に置く求人が多い点が特徴です。修士・博士や論文の実績を挙げる求人は18件で、研究寄りの仕事を任せる求人に多く見られました。

LLMの開発やリードの役割を求める求人は年収帯が高い

機械学習エンジニアの年収を左右する条件のうち、Offers の求人で年収帯の差が見えたものに、LLM などを使ったプロダクトの開発を任されているかと、チームや技術の方向を決める立場にいるかがあります。同じ経験年数でも、何を任されてきたかで応募できる求人と提示される年収帯が変わります。

LLM・生成AIを使ったプロダクトの開発を任される

LLM や生成AI を条件に挙げる機械学習の求人は、提示年収の上限の中央値が1,285万円で、挙げない求人の1,000万円を上回りました。LLM の API（外部のサービスを呼び出す仕組み）を組み込んだプロダクトの開発経験は、職務経歴書で担った範囲とあわせて示したい経験です。

チームや技術の方向を決める立場に就く

機械学習チームの立ち上げや、技術の選定と方向づけを任された経験は、入社時点の年収を左右します。Offers の求人では、シニア・リード・責任者などの役割を題名に掲げる求人の下限の中央値が800万円で、ほかの2区分の600万円を上回りました。公的統計でも、システム全体の構成を企画するシステムコンサルタント・設計者の年収換算は889.0万円で、ソフトウェア作成者の578.5万円を上回ります。

経験者の機械学習エンジニアが転職で年収を上げる進め方

経験者の機械学習エンジニアが転職で年収を上げる進め方は、担った範囲と成果を職務経歴書に数字で示す、職名の違う求人まで比べる、提示年収の下限と上限を読み分けて交渉する、の3つです。職務経歴書の書き方は「AIエンジニアの年収」で扱っているため、ここでは機械学習の求人で確かめた点に絞ります。

機械学習の経験を生かせる求人は、機械学習エンジニアの職名だけでなく、AI エンジニア、MLOps エンジニア、LLM エンジニア、データサイエンティストなどの職名でも募集されています。Offers の求人では、データサイエンティストの職名の求人の上限の中央値が1,000万円、エンジニアの職名の求人が1,200万円で、同じ経験でも職名によって提示される年収帯が違いました。

題名に機械学習・AI の職名を掲げる Offers の正社員求人では、下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,100万円で、下限と上限の間に開きがあります。今の年収が応募先の下限を下回っていないかの確認が、交渉の余地を読む手がかりです。

需要の見通しと、今後求められる技術の変化は「機械学習エンジニアの将来性｜需要と求人の変化」で整理しました。AI に関わる職種が「やめとけ」と言われる理由と求人の実態は「AIエンジニアはやめとけと言われる理由と求人の実態」で扱っています。

上限に近い額を提示されるかは、その求人が上限の額で任せたい役割を、これまでの経験で示せるかで決まります。Offers Jobs の機械学習の求人一覧で、機械学習の求人の年収帯と今の年収を比べてみてください。

Claude Code を使っているなら（Codex など MCP に対応したツールでも、設定すれば使えます）、無料のプラグイン Offers AI Harness で、同じスキルの組み合わせの求人の年収帯（下位・中央値・上位）と、年収を上げる方向のスキルをターミナルから確かめられます。プラグインの入れ方は「Claude Code プラグインの入れ方と用途別の一覧」を参考にしてください。

機械学習エンジニアの年収の要点

機械学習エンジニアに仕事が近いと編集部が選んだ公的統計の区分の年収換算は、令和7年賃金構造基本統計調査でソフトウェア作成者が約578.5万円、研究者が約802.0万円、システムコンサルタント・設計者が約889.0万円です。どれも機械学習エンジニア単独の値ではありません。

題名に機械学習・AI の職名を掲げる Offers の正社員求人では、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（Offers（株式会社overflow）調べ・題名に機械学習・AI の職名を掲げ、同じ会社・同じ題名の再掲を1件にまとめた正社員求人 n=67・2022年7月〜2026年9月公開）。条件に LLM・生成AI などの語を挙げる求人は上限の中央値が1,285万円で、シニア・リードなどの役割を題名に掲げる求人も下限・上限ともほかの区分を上回りました。

年収を上げる道には、LLM などを使ったプロダクトの開発を任されること、チームや技術の方向を決める立場に就くことがあります。まずは自分の経験に合う求人の年収帯を確かめ、今の年収との差を知るところから始めてください。