AIエンジニアの年収はどのくらい？雇用形態や年代別で解説！
2024年7月1日
近年、ChatGPTをはじめとした生成AIの台頭など、AI関連のニュースがたびたび話題となっています。また、AIの業務活用や技術実証の開始などに取り組む企業も増えてきました。
このような状況下でAIエンジニアの需要も増加し、注目の職種となってきています。
実際に企業で活躍しているAIエンジニアは、どのような年収を得て、どのようなスキルセットを持っているのでしょうか？
本記事では、AIエンジニアの年収や必要なスキルに加え、生成AI時代にAIエンジニアとして活躍するための最新情報について、詳しく解説していきます。
目次
AIエンジニアの平均年収は約535万円！
プロンプトエンジニアを目指すためのプロセスは、一見するとハードルが高いように感じるかもしれません。しかし、着実にステップを踏んでいけば、未経験からでも目標に近づくことは十分に可能です。
まずは、具体的なプロセスを理解するところから始めましょう。
ゼロからスタートする方も、本章のロードマップを参考に、プロンプトエンジニアへの第一歩を踏み出してみてください。
結論から述べると、AIエンジニアの平均年収は約535万円です。
AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を開発・実装する専門職のことを指します。
厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は534.6万円です。これは、国税庁が発表している「令和４年賃金構造基本統計調査」に基づき算出されています。
AIエンジニアの平均年収535万円は、令和4年度における日本の給与取得者の平均年収である458万円と比較しても80万円近く高い数値です。この結果から、AIエンジニアは日本の給与所得者全体の平均年収より高い年収に期待できる職種といえるでしょう。
なお、AIエンジニアは、会社に所属して勤務するエンジニアと、独立して複数のクライアントと契約をおこなうフリーランスのAIエンジニアに大別できます。
以下の章では、それぞれの年収についても見ていきましょう。
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイト jobtag
参考：令和4年分民間給与実態統計調査結果について｜国税庁
会社員（正社員）AIエンジニアの平均年収は約598万円
「求人ボックス 給料ナビ」によると、会社員AIエンジニアの平均年収は、約598万円です。月給に換算すると、約50万円の給料を受け取っていることとなります。
ボーナスも含めた年収をもとに換算した値のため、実際の月給は、これより少し低くなることが予想できるでしょう。
なお、初任給は22万円／月とされています。派遣社員の平均時給は2,248円、パート・アルバイトの平均時給は1,300円です。
年収のボリュームゾーンは458万〜547万円となっており、平均年収以下の待遇で働いているAIエンジニアも多くいることがわかります。
なお、全体の給与幅は369万〜1081万円とかなり幅広いです。経験やスキル、勤務先などの要素でも年収に大きく差が出ることがうかがえます。そのため、技術の進歩に合わせて自身のスキルを磨きつつ、待遇のよい業種で勤務することが、AIエンジニアとして年収を上げてくために重要といえるでしょう。
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
フリーランスAIエンジニアの平均年収は約901万円
フリーランススタートによると、AIエンジニアの平均月額案件単価は75.1万円であり、年収に換算すると901.2万円となります。
案件単価の中央値も75万円と平均単価との差はなく、安定して案件を獲得できた場合は、901万円相当の年収を得られると考えてよいでしょう。
これは、AIエンジニア全体の平均年収536万円と比較しても365万円ほど高く、また日本の給与取得者の平均年収458万円と比較すると、その差は実に2倍ちかくにもなります。
また、案件によっては月額案件単価は202万円にものぼり、AIエンジニアにとってフリーランスという働き方が、いかに稼げるのかをうかがえる結果となっています。
ただし、フリーランスの場合、会社員（正社員）以上に、スキルや経験によって年収に差が出やすいこと、スキルが十分でないと案件が獲得できない可能性があることは考慮すべき点です。
参考：AIエンジニア(人工知能)のフリーランス求人・案件一覧｜フリーランススタート
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイト job tag
参考：令和4年分民間給与実態統計調査結果について｜国税庁
【年代別】AIエンジニアの平均年収
次に、AIエンジニアの年代別平均年収について見ていきましょう。
一般的に、VSOP論といい、20代ではVitality（活動性）、30代ではSpeciality（専門性）、40代以降ではOriginalityとPersonality（個性）で仕事をするといわれています。
つまり、20代では、AIエンジニアといえど技術力が年収の差別化につながらないこともあります。それを踏まえた上で、各年代の平均年収を見ていきましょう。
なお、各年代の平均年収は、先述の厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」を参考にしています。
【20代】AIエンジニアの平均年収は約363万円
20代前半（20歳～24歳）のAIエンジニアの平均年収は322.14万円、20代後半（25歳～29歳）のAIエンジニアの平均年収は403.29万円です。
これらをもとに20代全体のAIエンジニアの平均年収を算出すると、約363万円となります。
20代は、まだまだ経験も浅いために、待遇面ではAIエンジニアの平均年収535万円より劣る結果となりました。ただし、国税庁の調査によると、日本の20代前半（20歳～24歳）の平均年収が273万円、20代後半（25歳～29歳）の平均年収が389万円であるため、AIエンジニアという業種は、同世代と比べると非常に高い年収であることがわかります。
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイト job tag
参考：令和4年分民間給与実態統計調査結果について｜国税庁
【30代】AIエンジニアの平均年収は513万円
jobtagによると、30代前半（30歳～34歳）のAIエンジニアの平均年収は480.57万円、30代後半（35歳～39歳）のAIエンジニアの平均年収は545.3万円です。
これらをもとに、30代全体のAIエンジニアの平均年収は約513万円と算出できます。
30代前半で日本の平均（458万円）を超え、30代後半でAIエンジニア全体の平均（535万円）を超えることになり、すでに非常に高い水準となっている点は特筆すべき点です。
20代のエンジニアと比較しても平均年収が150万円ほど伸びており、これは培った経験や専門性が大きく評価され、年収につながっているといえるでしょう。
国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」を見ても、日本の30代前半（30歳～34歳）の平均年収が425万円（男性485万円、女性338万円）、30代後半（35歳～39歳）の平均年収が462万円（男性549万円、女性333万円）であるため、30代のAIエンジニアは、同年代の平均より50万円以上年収が高くなることがわかります。
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイト job tag
参考：令和4年分民間給与実態統計調査結果について｜国税庁
【40代】AIエンジニアの平均年収は約647万円
jobtagによると、40代前半（40歳～44歳）のAIエンジニアの平均年収は649.22万円、40代後半（45歳～49歳）のAIエンジニアの平均年収は644.47万円です。これらをもとに算出すると、40代全体のAIエンジニアの平均年収は約647万円ととなります。
40代では、専門性に加え、マネジメントや要件定義など、AIエンジニアとして上流工程などの幅広い領域で活躍していることが、年収の大幅な上昇につながっているのでしょう。なお、最も年収が高くなるのは50代後半（55歳～59歳）であり、その額は約732万円にものぼります。
国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」で見る日本の40代前半（40歳～44歳）の平均年収491万円（男性602万円、女性335万円）、40代後半（45歳～49歳）の平均年収521万円（男性643万円、女性346万円）と比較しても、AIエンジニアの年収は随分と高いことがわかるでしょう。
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイト job tag
参考：令和4年分民間給与実態統計調査結果について｜国税庁
AIエンジニアとして年収を上げる方法
AIエンジニアは、日本の平均年収と比較して、年収が大きく上回る業種であることが分かりました。では、AIエンジニアとして一層年収を上げていくためにはどのような方法があるのでしょうか。
- 方法1．スキル・経験を積み上げ市場価値を上げる
- 方法2．資格を取得する
- 方法3．外資系企業に転職する
- 方法4．フリーランスに転向する
上記4つの方法について、詳しく解説していきます。
方法1．スキル・経験を積み上げ市場価値を上げる
AIエンジニアとして年収を上げる最も基本的な方法は、スキルと経験を積み上げ、市場価値を高めることです。
スキルアップを図り、さまざまな案件に参画して実績を積んでいくことで、市場価値の向上に期待できます。
AIエンジニアには、機械学習や自然言語処理、画像認識、データ分析構築など多岐にわたる分野があります。特定分野のスキルをしっかりと磨くことで、スペシャリストAIエンジニアとしての需要が増加していくでしょう。
また、1つの分野を極めたあとは、スキルや業務の幅を広げていくことで、さらに市場価値を向上させられます。とくに、要件定義やプロジェクトマネジメントなどの上流工程に携われるようになれば、大幅な年収アップも見込めるはずです。
要件定義や基本・詳細設計、開発・テスト、運用・保守と、上流工程から下流工程に至るまで一連の流れを経験し、幅広く対応できる経験やスキルを持ち合わせていれば、AIエンジニアとしての価値はより向上するでしょう。
詳しくは後述しますが、データサイエンスやコンサルティング、マネジメントスキルなども習得しておくことでも、AIエンジニアとしての希少性が増し、年収アップにつながりやすいです。
方法2．資格を取得する
AIエンジニアとしてのキャリアアップや、フリーランスとして案件を獲得するためには、資格を取得しスキルをアピールすることも重要です。
資格を取得することで、自身のスキルセットを客観的に証明できるようになります。
企業によっては、資格手当が設けられており、資格の取得が直接的に年収アップにつながるケースもあるでしょう。
AIエンジニアにおすすめの資格は以下のとおりです。
| G検定 | G検定は、日本ディープラーニング協会が提供する検定試験です。ディープラーニングの基礎知識を有し、事業活用できる知識・スキルを持っていることを証明できます。 |
| E資格 | G検定同様、日本ディープラーニング協会運営の民間資格です。日本唯一の機械学習に関する検定であり、ディープラーニングの理論を理解し、機械学習の実装スキルを身につけていることを証明できます。 |
| AI実装検定 | ディープラーニングに関する実装能力と知識を証明できる資格です。「B級」「A級」「S級」の3段階が設けられており、AIに興味のある人が受けるレベルからビジネスで活用できるレベルまで幅広く知識を証明できます。 |
| 統計検定 | 統計の知識や活用する力を証明する試験です。AIエンジニアとしてデータ分析に携わる際に、統計検定での知識を活用できます。 |
| データサイエンティスト検定™ | データサイエンスに関する知識と能力を証明できる試験です。AIエンジニアとしてデータサイエンスに関するスキルも習得していれば、さらに活躍の場が広がり、年収アップにもつながります。 |
| 画像処理エンジニア検定 | 画像処理分野の開発や設計に関するスキルや知識を証明できます。AIを活用した画像生成ツールなども台頭してきており、それらの開発や改善に大いに役立つ知識を学べます。 |
| Professional Data Engineer認定資格 | データ処理システムや機械学習モデルの構築、データ収集、分析など、ビジネスに活用できる能力を証明する資格です。データサイエンス分野の資格であり、業務の幅が広がります。 |
| 認定AI・IoTコンサルタント | AI×IoTに特化したコンサルタント資格です。DX化の需要が増している現在において、こDXコンサルタントとして活躍するために必要なスキルや知識を証明できます。 |
自身の目的とスキルレベルに合わせ、最適な資格の取得を目指しましょう。
方法3．外資系企業に転職する
国内企業と比較し、外資系企業のほうが年収水準が高くなる傾向があります。
とくに、技術職ではその傾向が顕著です。
実際、求人ボックスで外資系企業のAIエンジニア求人を見てみても、年収1000万円前後の求人が多く見られます。
また、外資系企業の場合、福利厚生に関しても手厚いところが多く、年収以上の付加価値も大きくなる傾向があります。ただし、外資系企業は国内企業以上にスキル・成果を厳しく見られる傾向にあり、価値を生み出し続けなければ雇用の継続が難しくなる可能性も高まる点には留意しておきましょう。
なお、海外では日本以上にAIエンジニアの需要が高くなっており、オファーされる金額も、日本より水準がだいぶ高いです。
たとえば、アメリカの求人情報サイトであるGlasdoorによると、機械学習エンジニア（AIエンジニア）の給与範囲は、2024年4月22日時点で197,000ドル～275,000ドル／年で、1ドル155円とすると約3050万円～約4260万円にもなります。※2024年6月6日時点の為替レートより
平均総支払額（年収）は231,000 ドルとされており、これは日本円にすると約3610万円ほどで、日本人の平均年収と比較すると7倍ちかい数字です。※2024年6月6日時点の為替レートより
語学力とスキルに十分な自信があるなら、海外の企業に挑戦することで、更なる年収アップが望めるでしょう。
参考：AIエンジニア 外資｜求人ボックス
参考：Total Salary Range for Glassdoor Machine Learning Engineer｜Glassdoor
方法4．フリーランスに転向する
フリーランスに転向することも、AIエンジニアとしての年収を上げるために有効な手段です。
先述したとおり、会社員AIエンジニアの平均年収が598万円なのに対し、フリーランスエンジニアの平均年収は900万円ほどで、約300万円もの差があります。
基本的にフリーランスエンジニアは、企業を介さず案件を獲得するため、報酬のすべてを自身で受け取れます。また、案件単価に満足いかない場合は、報酬額を交渉することも可能です。さらに、自身の判断で引き受ける仕事を選べるため、高単価案件のみを受け、効率よく稼いでいくこともできます。
一方で、会社員以上にスキルや実績によって報酬が変わることや案件獲得から報酬交渉に至るまですべて自身でおこなわなければならないため、営業力も必要となることは覚悟しきましょう。また、経費精算や確定申告など、報酬が発生しない事務的な業務も発生することも、留意しておくべき点といえます。
フリーランスに転向する場合は、高単価案件を扱うフリーランスエージェントを活用し、安定して案件獲得ができるようにサポートしてもらうのもおすすめです。
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）｜求人ボックス
参考：AIエンジニア(人工知能)のフリーランス求人・案件一覧｜フリーランススタート
高年収AIエンジニアの持つスキル
高年収のAIエンジニアは、具体的にどのようなスキルを持っているのでしょうか。
基本的には、1つのスキルに特化するより、複数のスキルを身につけた方が市場価値が高まりやすい傾向にあります。
そこで、本章では、高年収のAIエンジニアが身につけておくべきスキルをご紹介します。
- スキル1．デジタルリテラシー
- スキル2．プログラミングスキル
- スキル3．機械学習・ディープラーニングの知識
- スキル4．データベースの運用スキル
- スキル5．統計学・分析に関する数学スキル
- スキル6．AIプラットフォームの知識
- スキル7．英語力
- スキル8．コミュニケーションスキル
1つずつ確認していきましょう。
スキル1．デジタルリテラシー
デジタルリテラシーは、AIエンジニアとして基礎的かつ重要なスキルです。
そもそもデジタルリテラシーとは、、基本的なコンピュータ操作から、ソフトウェアツールの利用、データ管理などのデジタル技術を、適切に理解した上で活用していく能力を指します。そして、年収の高いAIエンジニアは、総じて高いデジタルリテラシーを身につけています。
具体的には、「ITソフトウェア領域」「数理・データサイエンス領域」「AI・ディープラーニング領域」の3つの領域において専門性を磨いていくことが重要です。
近年では、さまざまなAIを用いた技術やサービスがリリースされているため、高年収のAIエンジニアは、これらの新しい技術やツールを迅速に学び、ビジネスに適用する能力を身につけておく必要があるでしょう。
スキル2．プログラミングスキル
AIエンジニアは、時にデータを駆使して一からAIモデルの構築をおこなう必要があり、その際にはプログラミングスキルが必要不可欠です。
主にPythonやC++、R言語など、AI開発によく使用されるプログラミング言語の習得が求められます。
とくにPythonは、JupyterNotebookといったコード実行用の環境や、TensorflowやPyTorchといったAIに特化したフレームワークが数多く用意されており、数多くの現場で利用されています。そのため、AIエンジニアとしては必須のスキルといっても過言ではありません。
併せて、ミドルウェアやOSに関する知識も習得しているとよいでしょう。
スキル3．機械学習・ディープラーニングの知識
機械学習とディープラーニングの知識は、AIエンジニアにとって必須のスキルです。
機械学習はコンピューターに学習をさせることにより、人間と同様の認識・判断をおこなわせる人工知能の手法を指します。一方のディープラーニングは、その機械学習の一部であり、ニューラルネットワークを多層化することで、データをより深く、段階的に学習する手法です。
これらは、AIエンジニアに限らず、AI関連のプロジェクトに関わる人材ならば、必須で身につけておかなければならない知識・スキルといえます。
AIエンジニアとして、基本的な機械学習アルゴリズムや、ディープラーニングのフレームワークへの理解、実践スキルは習得しておく必要があるでしょう。
スキル4．データベースの運用スキル
AIエンジニアとして活躍しいていくためには、データベースの運用スキルも必要不可欠です。
AIのモデル構築に利用されるデータは、データベースやDWH（データウェアハウス）に保存されていることが多く、SQLやNoSQLデータベースの操作に精通していないと、データをうまく取り出せません。
また、データを加工するためのデータ抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを効率的に実行する必要もあります。
データベースの設計・開発・運用・チューニングといったスキルを持つことで、AIエンジニアとしての価値が高まるでしょう。
スキル5．統計学・分析に関する数学スキル
統計学や分析に関する数学スキルは、AIエンジニアの基盤を支える重要な要素です。さまざまなAIモデルの構築が、数学を基礎としています。
また、AIモデルの精度を評価し、結果の信頼性を高める点においても、確率や統計学といった数学の知識が必要です。
具体的には、AIに大量のデータを素早く計算させるために線形代数が、AIの精度を高めるためには微分積分が、大量のデータから傾向・性質を分析するために確率統計が使用されています。
また、パターン認識・評価指標・予測手法・確率モデル・確率分布といった統計学の基礎知識も欠かせません。
数学スキルは、機械学習・ディープラーニングへの理解をスムーズにするためにも役立ちます。
スキル6．AIプラットフォームの知識
現代において、AIエンジニアは、オンプレミスから大規模なシステムを構築するのではなく、AIプラットフォーム上でシステムを構築することが多いです。
そのため、AIエンジニアとして、AIプラットフォームの知識も欠かせません。
代表的なAIプラットフォームは、以下のとおりです。
主要なAIプラットフォームに関する知識を習得しておくことで、業務に活用でき、業務の幅も広がります。
スキル7．英語力
IT知識や最新テクノロジーに関する研究結果の多くは英語で発表されるため、ITエンジニアなら英語力は身につけておきたいスキルです。
とくに、現状AIの研究・開発が盛んなのは海外であり、その情報をスムーズかつ正確に収集する上で、英語力はマストなスキルといえるでしょう。
昨今はオフショア開発も大変多いため、海外のエンジニアとコミュニケーションを取る機会も少なくありません。その際に、高い英語力を身につけていれば、齟齬もなく、スムーズにやり取りできます。実際、求人要件に語学力を挙げる企業も多いです。
スキル8．コミュニケーションスキル
AIエンジニアは、顧客やチームと共にAIの開発を進めることが多いです。
したがって、AIエンジニアがチームやクライアントと効果的に連携するためには、コミュニケーションスキルも求められます。
開発に関わるメンバーはもちろん、クライアントなどステークホルダーと適切にコミュニケーションをとれるAIエンジニアは、高く評価されるでしょう。
とくに、AIの技術は顧客には伝わりにくい数学的な要素も多いため、技術的な内容を分かりやすく説明し、プロジェクトの進行状況や成果を明確に伝える能力は、ほかのエンジニアとの差別化にもつながります。
AIエンジニアの年収は今後上がる？将来性は？
昨今、AIはさまざまな分野で導入されており、今後もその需要はますます増加していくことが考えられるでしょう。
海外では、教育現場においてもAI人材の育成が進んでいます。また、少子高齢化が進む日本では、IT人材の不足が常に叫ばれており、AIエンジニアも例外ではありません。
AIエンジニアに求められるスキルは高く、また、常に更新される情報・知識に追いついていく必要があります。
先述したように、海外においてはすでにAIエンジニアの平均年収は高くなっており、日本よりも海外に目を向けるAIエンジニアが増えることも、想像に難くありません。
そのような背景から、AIエンジニアの需要に対して供給が少ない状況が続くことが予想できます。流出を防ぐために、高いレベルのAIエンジニアは高い報酬を用意してでも獲得したいという企業が増えることも考えられるでしょう。
そのため、AIエンジニアの将来性は高く、需要に伴って今後の年収も上がることにも期待できるといえます。
まとめ
AIエンジニアの年収は、現時点でも日本の平均年収と比較して高い水準にあり、今後も上昇していくことが予想されます。
AIエンジニアとして年収を上げていくためには、英語やコミュニケーション能力、プロジェクトマネジメント能力、ChatGPTなどの最新情報を入手し適切にビジネスへ適用するリテラシーといった複数のスキルが必要です。当然、機械学習やディープラーニングなどのAIエンジニアのコアとなるスキルも常に磨き続けていく必要があります。
高い専門性とヒューマンスキルを身につければ、フリーランスとして高年収を狙うことも可能です。
AIエンジニアとして年収を上げていくために、研磨を怠らないようにしましょう
フリーランスエンジニア専門のエージェント
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