AIエンジニア転職ガイド｜年収相場と求められるスキル体系
近年、AIエンジニアの需要は飛躍的に高まっており、その年収水準や必要スキルも注目を集めています。経済産業省の調査によれば、2030年には国内で最大約12.4万人のAI人材が不足するとも予測されました。
本記事では、政府統計など信頼性の高いデータに基づき、AIエンジニアの年収相場と求められるスキル構成について解説します。
エンジニアやPM、デザイナーなどIT業界で自由な働き方を志向する方々に向け、専門的な情報を分かりやすくまとめました。
AIエンジニアの年収相場と動向
まずはAIエンジニアの給与水準について、政府や公的機関のデータを中心に見ていきます。
年収は経験年数やスキルレベル、勤務先の企業規模や業種によって大きく変動しますが、ここでは平均値や分布、年代別・スキル別の傾向を紹介します。
平均年収と全体平均との比較
厚生労働省「令和5年 賃金構造基本統計調査」に基づく職業情報によれば、AIエンジニアの平均年収は約558.3万円となっています。
これは日本の平均的な給与水準を大きく上回ります。日本の全職種平均年収が約458万円とされており、AIエンジニアは約100万円以上高い水準にあることがわかります。
このようにAIエンジニアは高年収傾向の職種であり、経験やスキル次第でさらなる高収入も期待できる領域です。
地域別の年収傾向
また、地域別に見ると都市部ほど給与水準が高い傾向があります。求人データによると、東京都内のAIエンジニア平均年収は約619万円に達し、地方との差が顕著です。
一方、地方では400万円未満の県もあり、同じAIエンジニアでも勤務地により大きな開きがあります。このため、転職に際しては勤務地や企業規模も考慮に入れる必要があります。
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）
年代別の年収傾向
AIエンジニアの年収は、一般的なITエンジニア職種と同様に年代とともに上昇する傾向があります。
厚労省の賃金統計における「システムコンサルタント・設計者」のデータでは、20代前半で平均約302万円、30代後半で506万円、40代後半になると727万円程度まで着実に上昇しています。
実務経験を積み専門性を高めるほど年収が上がる典型的な例と言えるでしょう。
同様に、AIエンジニアとして経験5～10年を超えるミドル層以上になれば年収600万円台は十分に射程圏内となり、マネジメント経験や高度な専門スキルを持つ人材は1000万円を超える年収も狙えると報告されています。
ただしAI分野では、新しい技術トレンドに精通している若手が高年収を得るケースもあります。
AI技術は日進月歩であり、年齢や経験年数と必ずしも比例しない部分がある点も特徴的です。
たとえば最新の機械学習モデル開発で突出した実績を持つ30代エンジニアが、伝統的なIT部門の50代より高収入となるケースも見られます。
実力と成果が正当に評価されやすい領域であることを念頭に置きましょう。
参考：令和６年賃金構造基本統計調査
スキルレベル・職種別による年収差
AIエンジニアの中でも、スキルレベルや担当職種によって給与レンジには差があります。
IPA（情報処理推進機構）のITスキル標準（ITSS）になぞらえた調査結果によれば、初級レベル（ITSSレベル1～2）のAIエンジニアでは年収420万～620万円程度がボリュームゾーンですが、中級（レベル3）になると450万～700万円、上級（レベル4）では500万～780万円にレンジが広がります。
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）
さらに高度専門家クラス（レベル5相当以上）になると年収の中央値帯は600万～950万円に達し、一部では1000万円を超える提示も現実的です。
このように、スキルの深化・高度化に応じて報酬も大きく向上する構造になっています。
また、AI分野の職種には大きく分けて「AI研究者（リサーチャー）」「AI開発者（エンジニア）」「AIビジネス企画担当」などが存在し、それぞれ求められる役割が異なります。
経済産業省の調査でも、これら高度人材すべてにおいて不足が指摘されており専門性の高い知識・技術力が必要とされています。
一般に、研究開発職はアカデミックな知見や数学的能力が重視され、ビジネス企画職は業界知識やプロジェクト推進力が重視される傾向があります。
企業によっては「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「AIコンサルタント」など細かな職種区分がありますが、いずれも高度IT人材として平均以上の報酬水準となっています。。
AIエンジニアに求められるスキル構成
次に、AIエンジニアとして活躍するために必要なスキルセットについて解説します。AIプロジェクトでは高度な技術力に加え、ビジネス理解や問題解決能力も重要です。
ここでは技術面の専門スキルとビジネス面・ソフトスキルの両側面から、政府や関連機関の資料をもとに求められる能力を整理します。
AI開発の専門スキル（テクニカルスキル）
AIエンジニアにはまず何よりAIシステムを開発・運用するための専門技術が求められます。その中心となるのが以下のスキル領域です。
| スキル領域 |
具体内容 |
必要レベル |
学習のしやすさ |
実務頻度 |
| プログラミング言語 |
Python（必須）、C++、Javaなど |
中級 |
★★ |
高 |
| 機械学習・深層学習の知識 |
各種機械学習手法・ディープラーニングモデルの理解と活用 |
中級〜上級 |
★★★ |
高 |
| AI開発フレームワークの活用 |
TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどのフレームワーク活用 |
中級 |
★★ |
高 |
| データ処理・分析基盤スキル |
データ前処理、特徴量エンジニアリング、SQL、ビッグデータ処理 |
中級 |
★★ |
高 |
| クラウド・インフラの知識 |
AWS、GCP、Azureなどクラウド基盤／LinuxやDockerの操作 |
中級 |
★★★ |
中 |
| 統計・数学的知識 |
線形代数、確率統計、微分積分など、モデル理解の基礎となる知識 |
中級 |
★★★ |
中 |
| 英語力・情報収集スキル |
英語ドキュメントや論文読解、Stack OverflowやGitHubの活用 |
初級〜中級 |
★★ |
中 |
こうした技術スキルについて、情報処理推進機構（IPA）はDX推進スキル標準（DSS）などを通じ明確化を進めています。特に生成AIの台頭を受け、IPAはDX人材に必要なスキル標準に生成AI関連項目を追加するなどのアップデートも行っています。
つまり、AIエンジニアは従来のソフトウェア開発技術に加え、AI特有の最新技術をキャッチアップし続ける力が必要とされています。
業務ドメイン知識と問題設定力
AIエンジニアは単にモデルを作るだけでなく、現実の課題をAIで解決するためのビジネス理解も求められます。経済産業省も報告書で、DX/AI人材には「問いを立てる力（問題設定力）や仮説を立て検証する力、さらに評価し選択する力が重要」と指摘しています。具体的には、以下のような能力が挙げられます。
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ドメイン知識：AIを適用する業界や分野（製造、医療、金融、農業など）の専門知識があると、課題設定やデータの解釈に強みとなります。例えば医療AIであれば医学知識、農業AIなら農学の知見があるエンジニアは重宝されます。
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課題発見・定義能力：ビジネス上の問題やニーズを見極め、「どのプロセスをAI化すべきか」「どういったデータでどんな予測を行うべきか」を適切に定義する力です。この力があることで、闇雲に高度なモデルを作るのではなく本質的な解決策にフォーカスできます。
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コミュニケーション力：AI技術者といえども、チーム開発やステークホルダーとの調整は避けられません。非技術者にAIの仕組みや結果を説明したり、経営層にプロジェクトの価値を提案したりするためのコミュニケーション能力も重要です。総務省・経産省策定の「AI事業者ガイドライン」でも、AI開発者はAI利用者や提供者との適切な情報共有を図るべきとされています。
AIエンジニアはこうしたビジネス側面のスキルを備えることで、単なる技術者に留まらずプロジェクトをリードできる人材として評価されます。実際、AIエンジニアからプロジェクトマネージャーやAIコンサルタント的な役割へキャリアを広げるケースも多く見られます。
継続的な学習と最新動向への対応
AI技術の世界は非常に変化が速く、継続的な学習と自己研鑽が不可欠です。新しい論文やフレームワークが次々に登場するため、AIエンジニアは常に最新情報をキャッチアップし、自らのスキルセットをアップデートし続ける必要があります。
特にディープラーニングのような先端分野では、トップカンファレンスの論文や最新コードを読む習慣が重要です。
また、日々登場する新ライブラリ（近年では生成AI関連のライブラリなど）を試し、コミュニティで知見を共有することも求められます。
そのためには英語力も実質的な必須スキルです。最新の研究論文やドキュメントは英語で公開されることが多く、英語の技術情報にアクセスできるか否かが情報収集力に直結します。
IPA主催の情報処理技術者試験や各種資格でも、AI分野では英語文献を読み解く力やデータサイエンスの基礎力を問う傾向が強まっています。
政府もこうした人材育成を支援する施策を進めています。例えば経済産業省とIPAはデジタルスキル標準（DSS）を策定し、個人の学習指針を提示しています。
また、社会人のリスキリング（学び直し）支援策として、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの認定制度を文部科学省が進めるなど、AI人材の裾野拡大とスキルアップ推進が国家的課題となっています。
AIエンジニアを志す方は、ぜひ積極的に学習の機会を活用し最新スキルを身につけていきましょう。
転職を成功させるためのステップと戦略
AIエンジニアへの転職やキャリアアップを成功させるには、入念な準備と戦略が欠かせません。以下のステップに沿って計画的に動きましょう。
スキルの棚卸しと自己分析
まず自分の持っているスキルセットを洗い出し、AI分野で通用する強みを確認します。プログラミング経験、統計・数学の知識、プロジェクトマネジメント能力などをリストアップし、不足しているスキルがあれば明確にしましょう。
同時に「なぜAI領域にキャリアを移したいのか」「将来どんなAIプロダクトを作りたいのか」といった軸も言語化し、キャリア目標をはっきりさせます。
実績の整理とポートフォリオ準備
転職市場では具体的な成果物や実績が重要なアピール材料です。過去に携わったプロジェクトで、AIやデータ分析に関連するものがあれば詳しくまとめましょう。
機械学習モデルを開発した経験や、データ分析から業務改善につなげた事例、Kaggleなどデータコンペでの入賞歴などがあれば強力です。
GitHubにコードを公開したり技術ブログに知見を発信したりして、ポートフォリオとして提示できる形にしておくと効果的です。
転職先企業の選定ポイント
次に応募先（転職先）選びの戦略を練ります。ひと口にAI関連企業と言っても、事業領域やAI活用の成熟度は様々です。
自分のやりたい領域のプロジェクトがあるか、研究開発に注力しているか、実サービスに組み込んでいるか、エンジニアの裁量や開発文化などを調べ、興味とスキルにマッチした企業を絞り込みましょう。
スタートアップか大企業か、専門部署があるか、リモートワーク可否、といった点も判断材料です。業界動向や企業の技術ブログをチェックし、志望動機につなげられるポイントを探すことも大切です。
AIエンジニアの転職支援における「Offers」の強み
AIエンジニアとして理想のキャリアを実現するには、求人探しの段階から自分に合ったサポートを得ることも大切です。「Offers（オファーズ）」はエンジニア・デザイナーに特化した転職支援プラットフォームで、キャリアアップや自由な働き方を目指すIT人材に最適なサービスです。その主な強みを見てみましょう。
企業からのスカウト機能で効率的に機会を獲得
プロフィールを登録しておくだけで、興味を持った企業から直接オファー（スカウト）が届く仕組みがあります。忙しい現職中でも待つだけでチャンスが舞い込み、思わぬ優良求人に巡り合える可能性もあります。
副業案件が豊富で柔軟なキャリア形成が可能
Offersでは正社員前提の求人だけでなく、業務委託や副業の案件も多数掲載されています。現職を続けながら週末や夜間に副業でAIプロジェクトに参画してスキルを磨き、そこからステップアップして本格的に転職する「副業転職」にも対応しています。自分のペースでキャリアの幅を広げられる点も魅力です。
エンジニア特化による高いマッチング精度
エンジニア・クリエイター専門のサービスのため、技術領域や働き方の希望に合った求人を見つけやすい点も魅力です。企業側もIT人材の採用に積極的なため、マッチングの精度が高く、AIエンジニアならではのキャリア相談もしやすいでしょう。
「オファーズAI」でマッチング精度をさらに向上
AIエンジニアとして転職やキャリアアップを目指す方にとって、マッチング精度の高い求人サービスを活用することは極めて重要です。株式会社Overflowが提供するダイレクトリクルーティングサービス「Offers（オファーズ）」は、この課題を解決するために「オファーズAI」を新たに導入しました。
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これまで求人プラットフォームにおいては、スキルや職歴のみを基準としたマッチングによるミスマッチが頻発していましたが、「オファーズAI」の登場により、企業は効率的かつ精度の高い採用活動を実現できます。一方、求職者も自身の希望するキャリアパスや働き方により適合した求人と出会えるため、双方の満足度が大幅に向上します。
さらに「オファーズAI」は、企業と求職者の相互フィードバックを通じて継続的に学習し、使えば使うほどマッチング精度が向上する設計となっています。
AIエンジニアとして理想のキャリアを叶えるために、ぜひ「Offers（オファーズ）」を活用してみませんか？詳しくは以下の公式サイトからご確認ください。
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AIエンジニアの転職でよくあるQ&A
最後に、AIエンジニアへの転職希望者からよく寄せられる質問とその回答を5つご紹介します。
Q: 未経験からAIエンジニアに転職できますか？
A: 可能です。ただし相応の準備は必要となります。まずはPythonなどのプログラミングや機械学習の基礎を独学で習得し、小規模でもよいのでデータ分析やモデル開発の経験を積んでおきましょう。着実に準備をすればチャンスを掴めます。
Q: AIエンジニアの需要と将来性は今後どうなりますか？
A: 需要は今後も拡大すると考えられます。国内外でAI人材が不足しており、新しい技術が登場してもそれを現場に実装できる人材へのニーズは高止まりです。
Q: 転職するにはどんなスキルや経験が必要ですか？
A: 機械学習関連のプログラミングスキル（Pythonなど）は必須と言えます。加えて、統計・数学の基礎知識やデータ前処理・可視化スキルも求められます。実務経験では、機械学習モデルの開発プロジェクトやデータ分析の経験があると有利です。加えて、業界知識やチームでのコミュニケーション能力も求められます。未経験でも、Kaggleへの挑戦やOSSへの貢献経験があればアピール材料になるでしょう。
Q: AIエンジニアへの転職で年収アップは望めますか？
A: 多くの場合で年収アップが期待できます。AI人材は需要超過のため、企業は優秀な人材に高待遇を提示する傾向があります。実際、AIエンジニアの年収レンジは他のIT職種より高く、経験を積むことで年収800～1000万円以上も狙えると言われます。転職により前職比で年収100万円以上アップとなるケースも珍しくありません。
Q: 副業やフリーランスでAIエンジニアとして働けますか？
A: リモートワークとの相性も良く、AIエンジニアは副業やフリーランスでも活躍しやすい職種です。Offersのようなエンジニア特化型のサービスを利用すれば、副業案件を探したり企業からスカウトを受けたりできるため、柔軟な働き方を模索する上で強い味方となるでしょう。
高年収・高度スキル時代のAIエンジニアへ
AIエンジニアへの転職は、高い専門性ゆえに挑戦的ではありますが、その分だけ見返りも大きいフィールドです。平均年収は500万円台後半と全体平均を大きく上回り、経験を積めば1000万円超えも狙えるなど、待遇面の魅力は明らかです。
一方で、その報酬に見合ったスキル習得と努力が求められる点も忘れてはなりません。Pythonや機械学習の技術力はもちろん、ドメイン知識や課題設定力、そして継続的に学び続ける姿勢が不可欠です。
政府やIPAのレポートにもあるように、AI人材は今後ますます不足が深刻化し、各企業で争奪戦となるでしょう。
これは裏を返せば、優秀なAIエンジニアにはそれだけ多くのチャンスと選択肢が用意されているということです。専門性を武器にキャリアアップを目指す絶好の機会とも言えるでしょう。公的機関が提示するデータや指針を参考にしつつ、自身のスキルを磨いてぜひ理想のキャリアを実現してください。
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