AIエンジニアの年収｜統計と求人で見る相場

AIエンジニアの年収は、どの数字を見るかで印象が大きく変わります。公的統計には AIエンジニアという職種の区分が無く、研究に近い仕事か、設計に近い仕事か、開発に近い仕事かで、比べるべき統計の区分が変わるためです。

この記事では、厚生労働省の最新の賃金構造基本統計調査から AIエンジニアの仕事に近い区分を選んで読み、年齢でどう変わるかを確かめました。あわせて、Offers に掲載された正社員求人のうち、タイトルに AIエンジニアや機械学習エンジニアなどの職種名を掲げる求人の提示年収を、IT職の求人全体と比べています。自分の年収がどこにあり、転職で何を示せば上の水準に届くかを考える材料にしてください。

統計で見るAIエンジニアの年収は578.5万〜889.0万円

AIエンジニアの年収を公的統計で見ると、厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」を編集部が年収換算した値で、編集部が仕事の近さで選んだ3区分が約578.5万〜889.0万円に分かれます（企業規模10人以上・男女計）。設計や上流を担う「システムコンサルタント・設計者」が約889.0万円、研究開発を担う「研究者」が約802.0万円、開発を担う「ソフトウェア作成者」が約578.5万円です。

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」（男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

年収換算は、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。同じ AI の仕事でも、モデルを使った機能の実装を中心に担う人と、方式の設計や研究開発まで担う人とでは、近い区分が違い、水準にも300万円を超える開きがあります。

統計でAIエンジニアに近い区分の選び方

賃金構造基本統計調査は職業の呼び名ではなく仕事の中身で職種を分けており、厚生労働省「令和8年賃金構造基本統計調査 業種別主な職種早見表」の例示にも AIエンジニアの名前は挙がっていません。早見表では、社内システムエンジニアやプログラマーが「ソフトウェア作成者」、システムアナリストやシステムコンサルタント、情報処理プロジェクトマネージャーが「システムコンサルタント・設計者」、研究員が「研究者」の例です。

自分の年収をどの区分と比べるかは、肩書きよりも日々の仕事の中身で決めると、見誤りが減ります。既存のモデルや API（外部のサービスを呼び出す仕組み）を組み込んだ機能の実装と運用が中心ならソフトウェア作成者に近く、データの集め方から推論の仕組みまでシステム全体の方式を決める時間が長いならシステムコンサルタント・設計者に近い働き方です。新しい手法の検証や論文の執筆が主な仕事なら、研究者の区分が比べる相手になります。

年齢で見るAIエンジニアに近い区分の年収換算

厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第5表」（企業規模計・男女計）を編集部が年収換算すると、30〜34歳ではシステムコンサルタント・設計者が約866.1万円、研究者が約661.1万円、ソフトウェア作成者が約559.5万円でした。40〜44歳では、それぞれ約1,189.0万円、約881.0万円、約686.3万円です。

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」（企業規模計・男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

研究者の年収換算は50〜54歳の996.2万円まで年齢とともに上がり続けますが、ソフトウェア作成者は45〜49歳の729.2万円を境に横ばいです。システムコンサルタント・設計者は30代前半で800万円台に入り、40代では1,000万円を超えていました。開発を担う区分のまま年齢を重ねても、設計や研究の区分の水準に近づくわけではない点は、キャリアを考えるうえでの前提になります。

AIエンジニアの正社員求人は上限の中央値が1,200万円

Offers に2026年9月までに公開された IT職の正社員求人（募集を終えた求人を含む累計）のうち、タイトルに AIエンジニアや機械学習エンジニアなどの職種名を掲げる求人の提示年収は、下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,200万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・n=58・2026年10月集計）。IT職の正社員求人全体は下限の中央値が540万円、上限の中央値が970万円で、AIエンジニアの求人の上限の中央値はこれより230万円高い水準です。

ここで数えた「AIエンジニアの求人」は、AIエンジニア・機械学習エンジニア・MLOpsエンジニア・LLM（大規模言語モデル）エンジニア・生成AIエンジニア・リサーチエンジニアのように、AI や機械学習のモデル・機能を作る職種名をタイトルに掲げる求人です。「AI を活用する Web エンジニア」のように AI を使う側の職種名や、データサイエンティストの求人は含めていません。

AIエンジニアの求人とIT職全体の年収帯

年収の下限と上限を記載した正社員求人で比べると、AIエンジニアの求人は上限の第1四分位（下から4分の1の位置）が1,000万円で、IT職の求人全体の800万円を200万円上回りました（Offers（株式会社overflow）調べ・AIエンジニア n=58・IT職全体 n=3,248・2026年10月集計）。上限の第3四分位（上から4分の1の位置）は、AIエンジニアの求人が1,462.5万円、IT職全体が1,200万円です。

出所: Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人のうち年収の下限と上限を記載した求人・2026年10月集計。

人材紹介会社などが他社の求人を代わりに載せる2つのアカウントの掲載を除いても、AIエンジニアの求人は下限の中央値600万円・上限の中央値1,200万円で変わらず、IT職全体（下限540万円・上限900万円）との上限の差はむしろ開きます（Offers（株式会社overflow）調べ・AIエンジニア n=55・IT職全体 n=2,418・2026年10月集計）。件数が100件に届かないため、四分位と中央値を目安として見てください。

自分の経験で届く上限の求人を確かめるには、実際の求人の下限と上限を見比べるのが早道です。Offers Jobs では、会員登録なしで正社員求人を職種や技術から探し、提示年収を確かめられます。

下限はIT職全体と60万円差で、提示年収の幅が広い

AIエンジニアの求人の下限の中央値は600万円で、IT職の正社員求人全体の540万円との差は60万円にとどまりました（Offers（株式会社overflow）調べ・AIエンジニア n=58・IT職全体 n=3,248・2026年10月集計）。上限の中央値の差が230万円あるのに比べると小さく、AIエンジニアの求人は下限から上限までの幅が広いのが特徴です。

下限の第1四分位はAIエンジニアの求人が500万円、IT職全体が450万円で、AIエンジニアと名の付く求人でも、提示額の下の端は IT職全体と大きくは変わりません。同じ求人の中で、経験や担える範囲に応じて提示額を大きく変える前提で募集されていると読むのが自然です。

AIエンジニアの求人は2026年に IT職の4.3%

人材紹介会社などのアカウントを除いた IT職の正社員求人に占める AIエンジニアの求人の割合は、2023年に公開された求人で1.0%、2024年で1.1%、2025年で2.6%、2026年（1〜9月）で4.3%でした（Offers（株式会社overflow）調べ・IT職 n=2,443・2026年10月集計）。2025年以降、AIエンジニアの職種名で募集する求人が増えています。

公開時期で分けると、AIエンジニアの求人の上限の中央値は2022〜2024年に公開された求人で1,000万円、2025年以降に公開された求人で1,200万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・2022〜2024年 n=20・2025年以降 n=38・2026年10月集計）。件数が少ないため目安ですが、求人の数が増えた時期に上限の水準も上がっています。

AIエンジニアが年収800万円以上の求人を狙う進め方

AIエンジニアが転職で年収800万円以上の求人を狙うには、担った範囲を成果とともに職務経歴書で示す、職種名の違う求人まで探す範囲を広げる、求人の年収の下限と上限を読み分ける、の3つが現実的です。公的統計では設計や研究の区分ほど年収換算が高く、Offers の正社員求人では AIエンジニアの職種名を掲げる求人の上限の中央値が IT職の求人の中央値より高い一方、同じ求人の中での下限と上限の幅も広くなっていました。

担った範囲を成果とともに職務経歴書で示す

AIエンジニアの求人は下限と上限の幅が広いため、選考で上限側の提示を引き出す材料は、使った手法の名前よりも、自分の判断でどの範囲を担ったかです。モデルの精度を上げた経験だけでなく、本番環境への組み込み、推論の速さや費用の改善、データの集め方の設計、評価の仕組みづくりまでを担ったかで、近い統計区分も設計の側へ移ります。

職務経歴書では、プロジェクトの規模（人数・期間・扱ったデータの量）、自分が決めた方式とその理由、本番で使われたかどうか、改善した指標と改善の幅を書くのが、伝わりやすい書き方です。検証で終わった取り組みも、何を確かめて何が分かったかを書けば、研究や検証を担う求人では評価の材料になります。

職種名の違う求人まで探す範囲を広げる

Offers の IT職の正社員求人で、AIエンジニア・機械学習エンジニア・MLOpsエンジニア・LLMエンジニア・リサーチエンジニアなど AI に関わる職種名を掲げる求人は、合わせて1.8%でした（Offers（株式会社overflow）調べ・n=3,298・2026年10月集計）。機械学習の経験を求める求人でも、タイトルは「機械学習エンジニア」「MLOpsエンジニア」「LLMエンジニア」「リサーチエンジニア」などさまざまなので、「AIエンジニア」の語に加えてこれらの職種名でも探すのが、候補を広げる進め方です。

職種名ごとの年収は「機械学習エンジニアの年収」で、AI の計算に使う GPU（画像処理装置）とその開発環境 CUDA（Compute Unified Device Architecture）を扱う求人は「CUDA・GPUエンジニアの年収と転職の進め方」で扱っています。分析やモデルづくりの比重が大きい人は、「データサイエンティストの年収」も比べる相手になります。

求人の年収の下限と上限を読み分ける

AIエンジニアの正社員求人は、上限の中央値が1,200万円でも、下限の中央値は600万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・n=58・2026年10月集計）。求人の年収の幅は、経験や担う範囲に応じて提示額を決めるための幅で、上限が1,000万円を超える求人に応募すれば1,000万円以上で採用されるわけではありません。

提示年収のどこで採用されるかは、選考で示した経験と、企業がその求人で求める役割がどれだけ重なるかで決まるものです。年収例やモデル年収の見方は「モデル年収の読み方」で扱っています。応募の前に、自分の経験が求人の必須条件のどこまでを満たし、歓迎条件のどこに当たるかを書き出しておくと、提示額の交渉の根拠にもなります。

経験を書き出せたら、その経験を求める求人の条件と提示年収を見比べてください。Offers Jobs では、AIエンジニアや機械学習エンジニアの正社員求人を探し、必須条件と歓迎条件、提示年収をまとめて確かめられます。

AIエンジニアの年収と求人データの要点

AIエンジニアの年収は、厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」を編集部が年収換算すると、仕事の近い区分によって約578.5万〜889.0万円に分かれます。設計や上流を担う「システムコンサルタント・設計者」が約889.0万円、「研究者」が約802.0万円、開発を担う「ソフトウェア作成者」が約578.5万円で、年齢を重ねたときの伸び方も区分によって違いました。

Offers の正社員求人（2026年9月までに公開・募集を終えた求人を含む累計）では、AIエンジニアの職種名を掲げる求人の上限の中央値が1,200万円で、IT職全体の970万円を230万円上回りました（Offers（株式会社overflow）調べ・AIエンジニア n=58・IT職全体 n=3,248）。一方で下限の中央値の差は60万円にとどまり、下限と上限の中央値の間には600万円の開きがありました。

Offers の正社員求人では、AIエンジニアの職種名を掲げる求人は IT職の求人より上限の中央値が高い一方、同じ求人の中での下限と上限の幅も広くなっていました。自分の担った範囲を数字で書き出し、職種名にこだわらずに求人を探すことが、年収を上げる転職の近道になります。