ショートQ&Aコーナー
- Q：AIエンジニアとは？
A：AI（人工知能）技術を活用し・設計・運用・開発などをする技術者のこと。 - Q：AIエンジニアの年収は？
A：全国平均で628.9万円。 - Q：AIエンジニアの年収が高い理由は？
A：高い専門性が求められたり人材不足だったりなど。 - Q：AIエンジニアの働き方は？
A：主に正社員・アルバイト・派遣や契約社員・フリーランス・経営層の5つ。 - Q：AIエンジニアになるためには？
A：必要な知識やスキルを身に付けて実践経験を積むことが必要。 - Q：AIエンジニアのキャリアパスは？
A：リードAIエンジニアやスペシャリストなどさまざま。 - Q：AIエンジニアとして年収を上げるコツはある？
A：専門分野を深掘りしたり資格を取得したりなど。
AI技術が急速に発展する現代社会において「AIエンジニア」という職業に注目が集まっています。
最先端技術を扱い、社会に大きなインパクトを与える可能性を秘めたAIエンジニア。
「実際にはどのような仕事なのか？」「年収はどれくらいなのか？」といった疑問を持つ方も多いでしょう。
この記事では、AIエンジニアの気になる年収事情から、キャリアパスや年収を上げるコツまで解説します。
それでは、AIエンジニアの概要から簡単にチェックしていきましょう。
目次
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用し・設計・運用・開発などをする技術者のことです。
現代では、画像認識や音声認識、自然言語処理や需要予測など、さまざまな分野でAIの活用が不可欠となっており、その開発と実装を担うAIエンジニアの役割は非常に重要です。
AIエンジニアは、単にプログラムを書くだけでなく、データを分析し、最適なAIモデルを構築・評価・改善する一連のプロセスを担当します。
AIエンジニアの全国平均年収
AIエンジニアの年収は、全国平均で628.9万円※とされています。
AIエンジニアの年収は比較的高い水準にありますが、個々の年収は、これまでの経験年数や習得している技術レベル、所属する企業の規模や業界、そして地域などによって大きく異なります。
一般的に、経験豊富なシニアエンジニアや特定の専門分野で高いスキルを持つ人材は、年収が1,000万円を超えることも珍しくありません。
※参考：job tag｜厚生労働省
AIエンジニアの年収が高い理由4選
なぜAIエンジニアの年収は高い水準にあるのでしょうか。
その背景には、複合的な要因が存在します。
AIエンジニアの年収が高い理由
- 高度な専門性とスキルが求められるため
- 需要に対して供給（人材）が追いついていないため
- AI技術がビジネスに与えるインパクトが大きいため
- 技術の進化が速く常に学び続ける必要があるため
それぞれ順番にみていきましょう。
理由1：高度な専門性とスキルが求められるため
AIエンジニアの年収が高い理由の1つ目は、高度な専門性とスキルが求められるためです。
AIエンジニアには、多岐にわたる高度な専門知識とスキルが不可欠です。
AIを開発するには、プログラミングスキル（特にPython）はもちろん、数学（線形代数・微分積分）、統計学といった基礎知識が土台となります。
さらに、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムに関する深い理解と、それを実装する技術力も求められます。
例えば、自動運転技術を開発するには、画像認識技術だけでなく、膨大な走行データを処理する能力や、リアルタイムで判断を下すアルゴリズムの知識が必要です。
これらのスキルセットを持つ人材は希少価値が高くなります。
この専門性の高さが、AIエンジニアの高い市場価値と年収に直結しています。
理由2：需要に対して供給（人材）が追いついていないため
AIエンジニアの年収が高い理由の2つ目は、需要に対して供給（人材）が追いついていないためです。
DX（デジタルトランスフォーメーション）の流れを受け、あらゆる業界の企業がAI技術の導入を競って進めています。
これにより、AI開発を担えるエンジニアの需要は爆発的に増加しました。
しかし、高度なスキルを持つAIエンジニアの育成には時間がかかり、需要と供給の間に大きなギャップが生まれています。
多くの企業が、高い報酬を提示してでも優秀なAIエンジニアを獲得しようと競争している状況です。
この深刻な人材不足が、AIエンジニアの年収を押し上げる大きな要因となっています。
理由3：AI技術がビジネスに与えるインパクトが大きいため
AIエンジニアの年収が高い理由の3つ目は、AI技術がビジネスに与えるインパクトが大きいためです。
AI技術は、単なるコスト削減や業務効率化に留まらず、新たなビジネスモデルの創出や、これまで不可能だったサービスの実現を可能にします。
AIを活用することで、企業はデータに基づいた的確な経営判断を下し、市場での優位性を築けるのです。
例えば、ECサイトにおけるレコメンド機能は売上を向上させ、金融業界での不正検知システムは損失を防ぎます。
AIエンジニアは、このようなビジネス価値に直結するシステムを開発するため、その貢献度が高く評価されます。
ビジネスへの大きなインパクトが、AIエンジニアの高い報酬として還元されるのです。
理由4：技術の進化が速く常に学び続ける必要があるため
AIエンジニアの年収が高い理由4つ目は、技術の進化が速く常に学び続ける必要があるためです。
AIの世界では、毎年のように新しい論文が発表され、革新的なアルゴリズムや開発ツールが登場します。
昨日までの常識が今日には古くなることも珍しくありません。
そのため、AIエンジニアには、常にアンテナを張り最新技術を積極的に学習・習得し続ける姿勢が求められます。
数年前に主流だった技術が、今ではより高性能な新しい技術に置き換わっているケースは多々あります。
この変化に対応できる柔軟性と学習意欲を持つ人材は、非常に価値が高いといえるでしょう。
この継続的な学習努力と、変化に対応できる能力が、AIエンジニアの高い評価と年収につながっています。
AIエンジニアの主な5つの働き方のメリット・デメリット
AIエンジニアは、多様な働き方を選べる点も魅力です。
ここでは、AIエンジニアの主な5つの働き方について、それぞれのメリット・デメリットを簡単に解説します。
| 働き方 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 正社員 | ・生活の安定性が高い ・計画的にスキルアップできる |
・働き方の自由度が低い |
| アルバイト | ・採用のハードルが低い ・学業や他の仕事と両立しやすい |
・給与水準が低い ・担当業務が限定的 ・雇用が不安定である |
| 派遣・契約社員 | ・さまざまな企業やプロジェクトを経験できる ・専門性によっては正社員以上の収入も狙える |
・雇用が不安定である |
| フリーランス | ・自由度が高い ・専門性によっては大きな収入を得られる |
・収入が不安定である ・案件の獲得から経理まですべて自己責任となる |
| 経営層 | ・自身のビジョンを実現できる ・経済的・社会的に大きなリターンを得られる可能性がある |
・リスクが高く責任が重い ・経営知識やリーダーシップなども必要となる |
自身のキャリアプランやライフスタイルに合わせて、ベストな働き方を検討しましょう。
働き方1：正社員
正社員は、安定した環境でAIエンジニアとしての長期的なキャリアを築きたい方に適しています。
毎月決まった給与と賞与、充実した福利厚生が得られるため、生活の安定性が高いのが大きなメリットです。
また、企業内での研修や大規模プロジェクトへの参加を通じて、計画的にスキルアップを図れます。
大手企業や研究機関で、腰を据えてAIの研究開発に取り組みたい場合、正社員という選択が有力です。
一方、企業の指示に従う必要があり、働き方の自由度が低い点はデメリットといえるでしょう。
安定性を重視し、一つの組織で深く貢献したいなら、正社員がおすすめです。
働き方2：アルバイト
アルバイトは、AIエンジニアとして実務経験を積み始めたい学生や未経験者にとっての入り口となり得ます。
正社員に比べて採用のハードルが低く、AI関連の業務に触れる機会を得やすいのがメリットです。
学業や他の仕事と両立しながら、AIの現場を体験できます。
AIベンチャーでデータ入力や簡単なテスト業務のアルバイトをしながら、最新技術に触れ、社員から学ぶといった働き方が考えられます。
ただし、給与水準は低く、担当業務も限定的で、雇用が不安定な点はデメリットです。
本格的なキャリアの前に、まずAIの世界を覗いてみたい場合に適した選択肢でしょう。
働き方3：派遣・契約社員
派遣・契約社員は、AIエンジニアとして多様な環境でスキルを試したい、または期間を決めて働きたい方に向いています。
さまざまな企業やプロジェクトを経験できるため、短期間で幅広いスキルや知識を身につけやすいでしょう。
また、自身のスキルに基づいて時給や契約条件が決まるため、専門性が高ければ正社員以上の収入を得ることもあります。
特定のプロジェクトに派遣社員として参加し、プロジェクト完了後は別の企業の案件に移るといった働き方が可能です。
デメリットは、契約期間があり雇用の安定性に欠ける点です。
柔軟な働き方で経験値を高めたい場合に、派遣・契約社員は有効な選択肢です。
働き方4：フリーランス
フリーランスは、AIエンジニアとして高いスキルを持ち、自由な働き方と高収入を目指す方に最適な選択肢です。
自身のスキルを武器に、企業と直接契約を結び、プロジェクト単位で仕事を行います。
時間や場所に縛られず、自分の裁量で仕事を進められる自由度の高さが大きな魅力です。
高い専門性があれば、正社員を大きく上回る報酬を得ることも可能です。
フリーランスであれば、自宅やコワーキングスペースで、複数の企業のAI開発案件を並行して手がけるといった働き方ができます。
ただし、収入が不安定であり、案件獲得から経理まで全て自己責任で行う必要があります。
実力と自己管理能力に自信があるなら、フリーランスは大きな可能性に満ちた働き方です。
働き方5：経営層
経営層は、AI技術を核とした事業を自ら創出し、社会にインパクトを与えたいという情熱を持つ人に適した道です。
経営層は、AI技術を用いて新たなサービスや製品を開発し、会社を設立・経営する立場です。
自身のビジョンを実現できる、最もダイナミックな働き方といえます。
成功すれば、経済的にも社会的にも大きなリターンを得られるでしょう。
AIスタートアップを起業し、CEOやCTOとして会社を率いるケースがこれにあたります。しかし、事業が成功する保証はなく、非常に高いリスクと責任を伴います。
そして、経営知識やリーダーシップも不可欠です。
起業家精神と強い意志を持つ人にとっては、経営層が究極のキャリアパスの一つとなるでしょう。
AIエンジニアになるための3つのステップ
AIエンジニアへの道は険しいですが、正しいステップを踏めば未経験からでも到達可能です。
ここでは、そのための3つのステップを簡単に解説します。
AIエンジニアになるためのステップ
- AIエンジニアに必要な知識・スキルを身に付ける
- ポートフォリオを作成し実践経験を積む
- 求人情報を探し応募する
順番にチェックしましょう。
ステップ1：AIエンジニアに必要な知識・スキルを身に付ける
AIエンジニアになるための第一歩は、基礎となる知識とスキルを徹底的に学ぶことです。
AI開発は、数学（線形代数・統計学）、プログラミング（Python）、機械学習理論といった幅広い知識の上に成り立っています。
これらの土台がなければ、応用的な開発はできません。
オンライン学習サイトや専門書を活用して独学する、あるいは体系的に学べるプログラミングスクールに通うといった方法があります。
まずはPythonの基礎をマスターし、次に数学と統計学を学び、そして機械学習の主要なアルゴリズムを理解していくのが効率的でしょう。
また、フレームワークやデータベース、クラウドプラットフォームなどの知識・スキルも必要です。
学ぶべきことは多いですが、焦らず着実に基礎を固めることが、AIエンジニアへの道を切り拓きます。
ステップ2：ポートフォリオを作成し実践経験を積む
続いて、学んだ知識を実際に使いこなし、AIエンジニアとしてのスキルを証明するためにポートフォリオを作成します。
ポートフォリオは、あなたの「名刺代わり」となるものです。
企業が採用時に重視するのは、単なる知識量ではなく「実際に何ができるか」です。
自身でAIモデルを開発した経験は、学習意欲と実践能力を示す強力な証拠となります。
主に、次のような活動が考えられるでしょう。
- Kaggleなどのデータ分析コンペに参加する
- 公開されているデータセットを使って画像認識や自然言語処理のモデルを構築する
GitHubなどでコードを公開し、開発プロセスをブログにまとめるのも効果的です。
手を動かし、形に残る成果物を作ることが、実践経験となり、自信にもつながります。
ステップ3：求人情報を探し応募する
準備が整ったら、積極的に求人情報を探し、AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせましょう。
どれだけ学習しても、実務経験に勝るものはありません。
最初は未経験者歓迎の求人や、ポテンシャルを重視してくれる企業を中心に探すのが現実的です。
ポートフォリオを武器に、自身の強みや熱意をアピールしましょう。
転職サイトや企業の採用ページ、転職エージェントなどを活用します。
特にAI分野に強いエージェントは、非公開求人やキャリア相談といった面で役立ちます。
面接では、ポートフォリオについて具体的に説明し、学習過程で工夫した点や困難を乗り越えた経験を話せると良いでしょう。
諦めずに挑戦し続けることで、AIエンジニアへの扉は開かれます。
AIエンジニアのキャリアパス例4選
AIエンジニアとして経験を積んだ先には、多様なキャリアパスが広がっています。
ここでは、AIエンジニアのキャリアパスの例を4つ紹介します。
AIエンジニアのキャリアパス例
- リードAIエンジニア
- スペシャリスト
- AIコンサルタント
- CTO（最高技術責任者）
自分の興味や適性に合った道を選び、さらなる成長を目指しましょう。
キャリアパス例1：リードAIエンジニア
リードAIエンジニアは、技術的な側面からAI開発チームを率いるリーダーです。
プロジェクトが大規模化・複雑化する中で、技術的な方向性を定め、メンバーを導く役割が重要になります。
高い技術力はもちろん、設計能力や課題解決能力、そしてチームをまとめるコミュニケーション能力が求められるでしょう。
新しいAIサービスの開発において、最適な技術スタックを選定し、開発のロードマップを引き、メンバーの技術的な課題解決をサポートします。
時には自らもコーディングを行い、チームの生産性を最大化します。
技術を追求しつつ、チームで大きな成果を出したい人にとって魅力的なキャリアです。
キャリアパス例2：スペシャリスト
スペシャリストは、特定のAI技術分野において誰にも負けない専門性を追求する道です。
AI技術は非常に広範であり、一つの分野を極めるだけでも多大な努力が必要です。
特定の分野で深い知識と経験を持つエンジニアは、企業にとってかけがえのない存在となります。
例えば、自然言語処理のスペシャリストとして、最新のLLM（大規模言語モデル）の研究動向を追い、自社サービスへの応用方法を研究・開発します。
また、学会での発表や論文執筆を行うこともあるでしょう。
一つの技術を深く掘り下げ、その道の第一人者を目指したい人に向いています。
キャリアパス例3：AIコンサルタント
AIコンサルタントは、AI技術の知識を活かして企業のビジネス課題を解決する専門家です。
多くの企業がAI導入に関心を持っているものの「どのように活用すればよいか分からない」という悩みを抱えているケースが多いです。
AIコンサルタントは、企業の現状を分析し、最適なAI活用法を提案、導入までを支援します。
技術力に加え、ビジネス理解力やコミュニケーション能力が重要です。
例えば、製造業のクライアントに対し、工場の生産ラインにAI画像認識を導入して検品プロセスを自動化する提案を行い、その導入プロジェクトをマネジメントします。
AIコンサルタントは、技術とビジネスの橋渡し役として活躍したい人におすすめのキャリアです。
キャリアパス例4：CTO（最高技術責任者）
CTOは、企業の技術戦略全体を統括し、経営視点から技術をリードする最高責任者です。
企業が持続的に成長するためには、将来を見据えた技術戦略と投資が不可欠です。
CTOは、最新技術の動向を把握し、自社のビジネス目標達成のためにどのような技術を用いるべきかを決定し、エンジニア組織を率いてそれを実行します。
AI技術を自社のコアコンピタンスと位置づけ、研究開発への投資計画を策定し、優秀なエンジニアを採用・育成するための組織作りを行うのも重要です。
そして、経営会議で技術的なビジョンを説明し、経営陣の意思決定をサポートします。
技術力と経営力を兼ね備え、企業全体の成長を牽引したい人の究極の目標の一つです。
AIエンジニアとして年収をアップさせるための5つのコツ
AIエンジニアとしてキャリアを築き、さらに高い年収を得るためには、意識的な努力と戦略が必要です。
ここでは、年収アップにつながる5つの具体的なコツを紹介します。
AIエンジニアの年収アップのコツ
- 専門分野を深掘り・拡大する
- 最新技術・トレンドを常にキャッチアップする
- 実績を積みポートフォリオを充実させる
- 資格取得でスキルを証明する
- より条件のよい企業への転職・交渉を行う
それぞれチェックしてみましょう。
コツ1：専門分野を深掘り・拡大する
自身の強みとなる専門分野を確立し、その価値を高めることが、AIエンジニアとしての年収アップの基本です。
「何でもできる」よりも「この分野なら任せられる」というスペシャリティを持つAIエンジニアは、市場価値が高くなるでしょう。
特定のAI技術や、特定の業界に関する深い知識を掛け合わせることで、代替の効かない人材を目指せます。
金融業界向けのAI与信モデル開発に特化する、画像認識技術を深めつつ、自然言語処理の知識も習得してマルチモーダルAIに対応できるようにするなど、戦略的にスキルを磨きましょう。
自身の市場価値を高めるための専門性を意識的に構築することが重要です。
コツ2：最新技術・トレンドを常にキャッチアップする
AIエンジニアとして年収をアップさせるためには、最新技術やトレンドを常にキャッチアップする姿勢が欠かせません。
進化の速いAI業界では、継続的な学習が自身の価値を維持・向上させる鍵です。
AI技術は日進月歩であり、数年前の知識だけではすぐに陳腐化してしまいます。
最新の技術トレンドを常に追いかけ、新しい手法やツールを積極的に学び、実務に採り入れる姿勢が評価されます。
次のように、常にインプットを怠らないようにしましょう。
- 最新の論文をチェックする
- 技術カンファレンスや勉強会に積極的に参加する
- オンラインコースで新しいスキルを習得する
また、GitHubなどでアウトプットすることも効果的です。
学び続ける姿勢こそが、AIエンジニアとしての成長と年収アップを支えます。
コツ3：実績を積みポートフォリオを充実させる
AIエンジニアとして年収をアップさせるために、実績を積みポートフォリオを充実させることも重要です。
具体的な「成果」や「実績」は、年収交渉や転職において非常に強力な武器となります。
企業は、あなたのスキルが自社のビジネスにどれだけ貢献できるかを知りたいと考えています。
関わったプロジェクトでどのような成果を出したのか、開発したAIモデルがどのような効果をもたらしたのかを、具体的に示せるようにすることが重要です。
次のように、定量的な成果をポートフォリオにまとめましょう。
- 開発した需要予測モデルにより、在庫ロスを15%削減した。
- 画像認識システムを導入し、検品精度を99.5%まで向上させた。
常に自身の仕事の成果を意識し、それを記録・発信することが年収アップにつながります。
コツ4：資格取得でスキルを証明する
AIエンジニアとして年収アップを狙うには、資格取得でスキルを証明するのもよいでしょう。
AI関連の資格は、自身のスキルレベルを客観的に証明し、信頼性を高める手段となります。
特に転職市場においては、自身のスキルをアピールするうえで、資格が有効な指標となる場合が少なくありません。
また、資格取得の過程で体系的な知識を再確認できるというメリットもあります。
具体的には、G検定やE資格、Python3エンジニア認定基礎試験などが挙げられます。
資格は万能ではありませんが、スキルを補完し、アピール材料を増やすうえで有効です。
コツ5：より条件のよい企業への転職・交渉を行う
AIエンジニアとして年収をアップさせるためには、より条件のよい企業への転職や交渉をすることも必要でしょう。
自身の市場価値を正しく把握し、それを評価してくれる環境を求めることも重要です。
現在の職場で正当な評価や報酬が得られていないと感じる場合、よりよい条件を提示してくれる企業への転職は、年収を大幅にアップさせる効果的な手段です。
また、転職せずとも、自身の成果や市場価値を根拠に、現職で年収交渉を行うことも考えられるでしょう。
自身のスキルセットや経験が、他の企業でどれくらいの年収で評価されているかを調査し、転職エージェントなどを活用して具体的な求人を探します。
そして、自信を持って自身の価値をアピールしましょう。
自身の価値を信じ、それを積極的にアピールし、行動することが高年収への道を開きます。
AIエンジニアは高年収を目指せる魅力的な職業
AIエンジニアは、高い将来性と高年収が期待できる職業です。
高度な専門性が求められる一方で、その需要は非常に高く、年収水準も高い傾向にあります。
また、多様な働き方やキャリアパスがあり、自身の志向に合わせて成長の道筋を選べるのもポイントです。
年収をアップさせるコツを押さえ、市場価値の高いAIエンジニアを目指しましょう。
なお、AI活用の第一相談所を担う「クラベルAI」では、AIの活用を考えている方と専門家とのマッチングサービスを展開しています。
AI活用ができる方も募集しているので、気になる方はお気軽にお問い合わせください。
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