AIエンジニアの年収は？1,000万円を目指す方法を解説

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AIエンジニアとは？

近年、急速な技術の発展に伴い、AIを活用できる人材の需要が高まっている傾向があります。

これからの社会で重要な役割を担う職業として注目を集める「AIエンジニア」について詳しく解説します。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は、AI（人工知能）システムをゼロから構築し、実際のビジネスやサービスで活用できるように実装するまでの一連のプロセスを担当することです。

以下4つのフェーズについて解説します。

データの収集と前処理

高い精度のAIを導入するには、大量のデータ収集が必要です。このフェーズでは、AI学習の根幹ともなるデータ収集やデータのクリーニングを行います。

AIモデルの設計・開発

このフェーズで行うのは、収集した大量のデータをもとにAIモデルを設計することです。

解決したい課題に合わせて最適な手法を選定します。選定したアルゴリズムに基づきプログラミング言語などを用いてAIモデルをプログラミングします。

モデルの学習と評価

モデルの学習は、構築したAIモデルに実際にデータを与え学習させることです。パターンや規則性を学習させて実際に使える性能かどうかの検証をします。

さらにこのフェーズでは、実際に学習済みのAIモデルにテスト用のデータを入力し、その時の精度や処理速度の評価をします。

また精度があまり良くない場合は、アルゴリズムの見直しを行ったりと地道に修正を繰り返すことが重要です。

システムへの実装・運用

完成したAIモデルを実際に業務システムに組み込みます。ＷebサービスやシステムなどにAIを統合しユーザーが利用できる形にします。

ここで実装して終わりではなく、システム稼働後も精度が落ちていないか監視し、適度にアップデートを行うことが必要です。

AIエンジニアの平均年収は600万円

Geekly（ギークリー）独自のデータ（2025年3月～2026年2月にGeekly（ギークリー）の面談に訪れた人）による、AIエンジニアの平均年収は600万円となっています。

国税庁が発表している給与所得者全体の平均年収である478万円よりも高い水準ですが、年代や保有スキルによってはさらに高額になる場合もあります。

またこの数年でAIは幅広い分野で活用されるようになり、ロボットや音声システムはもちろん、医療、製造業、小売業、教育など多様な産業でAIの導入が進んでいます。

このような点からも、高度なAI技術を扱うことができる人材の需要が増えており、年収が高い要因となっています。

参考：国税庁『令和6年分　民間給与実態統計調査』

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【年代別】AIエンジニアの平均年収

ここからはGeekly（ギークリー）独自のデータを基に年代別の平均年収について解説していきます。

20代のAIエンジニアの平均年収は449万円

20代AIエンジニアの平均年収は449万円、最高年収は800万円です。

AIエンジニアはスキルと実績が年収に大きく影響する職種であり、若年層であっても専門性の高い知識や多くの実績を積むことで年収水準が高くなることもあります。

30代のAIエンジニアの平均年収は669万円

30代AIエンジニアの平均年収は669万円、最高年収は1,000万円です。

より広範なスキルやマネジメントなどの経験も積み重ねることで年収1,000万円も実現できる可能性が高いでしょう。

高年収を実現し維持するためには、特定分野での専門性を高め強みを確立させる、関連資格を取得して技術を高めるなどの自己研鑽も効果的です。

40代のAIエンジニアの平均年収は754万円

40代AIエンジニアの平均年収は754万円、最高年収は1,200万円です。

最高年収は1,200万円と、年代を重ねると年収も高くなっていることが分かります。全体的に平均年収は高い傾向となっています。

スキルを積み重ねながら、会社内での責任範囲も広がり、全体的な高収入に広がっているようです。

マネジメントなどの役職につくとさらなる年収アップを望めます。

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AIエンジニアはやめとけと言われる理由

AIエンジニアは年収や需要が高い代わりに、場合によってはデメリットに働きかねない注意点もあります。

上記が「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由の一部ですが、全てのAIエンジニアがこれに当てはまるわけではなく、職場や共に働く同僚・上司などの環境によって変わります。

しかし基本的に求められる勉強量は多く、AI領域に参入するためにはITの基礎知識からデータ構造、数学・統計学、プログラミングや最新技術など多くの知識を習得する必要があります。

知識の習得やスキルの向上には資格取得のための勉強も効果的ですので、ぜひ参考にしてみてください。

高収入のAIエンジニアに求められるスキル

トップクラスの報酬を得るエンジニアには、単なる開発力にとどまらない総合力が求められます。

自身の市場価値を最大限に高め、キャリアを大きく飛躍させるために求められるスキルについて見ていきましょう。

プログラミングスキル

AI開発においてプログラミングスキルは必須であり、Pythonはぜひとも習得しておきたいプログラミング言語の1つです。

PythonはAI実装においてライブラリやフレームワーク、AI学習のためのデータセットなどの面で非常に人気が高く、利用者も多いプログラミング言語です。

構文もシンプルで書きやすくコード量が少ないという特徴もあります。

またC++も需要の高さに安定感があるプログラミング言語で、複雑なコーティングができるといったメリットがあり、ゲームやアプリ開発、データ分析、Webサイトにも利用されています。

その他にもAI開発において利用されるプログラミング言語はありますが、AIエンジニアとして年収を上げていくならば、PythonとC++の習得はしておくと良いでしょう。

分析スキル

AIエンジニアの業務であるデータ解析では、統計学や数学の中でも線形代数や微分積分等の知識が求められるため、AIエンジニアには数学・統計学の知識が重要です。

英語が世界の共通語・公用語であるように、AIの仕組みを理解・把握するためには数学が共通語のようなものです。

データの整合性や予想・分布が正確かどうか検証し、正確性の概念を目に見える形で数式化する際に数学や統計学の知見が役立ちます。

語学力

多くのIT知識や最新テクノロジーなどの研究成果は多くが英語によって発表されるため、語学力があるといち早く情報収集して業務に活かすことができるでしょう。

またAIエンジニアとして海外の企業とやり取りする場合、現地のスタッフと連携して業務に携わる機会もあります。

そういったケースでコミュニケーションを円滑に効率良く行うためにも、語学力は欠かせないスキルの1つです。

機械学習の知識

AI開発に使われる機械学習の基礎から応用、そしてディープラーニングの知識は重要です。

具体的には、回帰分析、分類、クラスタリングといった手法を適切に使い分けるためにも、アルゴリズムやモデルを表す数式までを深く理解しておく必要があります。

さらにAIの発展は急速に進んでいるため、最新の論文を読み解き、新たな技術を実装するスキルも習得しておくと良いでしょう。

AIエンジニアに役立つ資格

年収を上げるためには資格取得も効果的です。

資格の詳細についてひとつずつ解説します。

G検定

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格検定です。

ディープラーニングを事業に活用できる能力を有しているかどうかが問われます。

近年は多くの企業・組織が積極的にAIの検討・導入を試みており、現場ではDX理解のためのリテラシーを有している人材が求められているため、G検定があることで市場価値は上がるでしょう。

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E資格

E資格は、JDLAが認定するエンジニア向けの上位資格です。

ディープラーニングの理論を数学的に理解し、コードとして実装する高度なスキルを証明することができます。受験するには、JDLA認定プログラムを修了する必要があります。

現場の先頭に立ち開発に携わりたいエンジニアにとっては、高い専門性を証明できる資格です。

参考： 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDL）

統計検定

一般財団法人統計質保証推進協会が実施している資格で、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートの10区分が用意されています。

統計検定は主に統計に関する知識やその応用力などを評価する検定です。AIエンジニアやデータアナリストといった近年需要が高まっている職種と比例して注目されています。

特にAIエンジニアにとって必要な統計処理、データ分析の知識やスキルの証明になるため、統計検定を習得しているとデータを適切に扱える能力を有した人材であるというアピールになります。

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AIエンジニアとして年収1,000万円を目指す方法

年収1,000万円は多くのエンジニアが描く目標の一つです。

自身の市場価値を着実に高め、その目標を現実のものにするための方法を紹介します。

専門性の高いスキルや資格を身に付ける

データ分析処理や自然言語処理・画像認識といった専門性の高いスキルを身に付けることで、転職市場での市場価値も高まります。

対応できる業務を広げ、将来的に上位職に就くことができればさらなる年収アップも見込めます。

上流工程も担うことができるように技術力はもちろん、顧客折衝力や提案力なども磨きエンジニアとしての価値を高めることが重要です。

マネジメント職にキャリアアップする

PL（プロジェクトリーダー）、PM（プロジェクトマネージャー）、リーダー、ディレクターのような管理職へのキャリアアップも年収を上げる方法として効果的です。

マネジメントができる人材は、AIエンジニアに限らず重宝される傾向にあります。

転職でマネジメント経験をアピールしたい場合は、自身のスキルを定性評価しておくと良いでしょう。

例えば、自身のマネジメントによってどのくらいコスト削減ができて、どのくらい売り上げを上げられたかなど、ご自身の成果を数値化してみることもおすすめします。

転職エージェントを活用して転職する

社内での年収アップが難しければ、転職エージェントを活用して転職することもおすすめです。

年収アップを狙ってキャリアチェンジを試みたとしても、面接の場において直接交渉するのはハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。

そういった場合に活用できるのが転職エージェントの存在です。プロのキャリアアドバイザーが求職者の市場価値から適性年収を算出し、年収を上げるための効果的な方法をアドバイスしてくれます。

「転職においてどの程度まで年収交渉しても良いのか」

「現在よりも年収を上げるためにどうしたら良いのか」

といった悩みに対して、具体的なアドバイスが欲しい場合は一度相談してみることをおすすめします。

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AIエンジニアの将来性が高い理由

AIエンジニアは、今後需要が加速し、将来性が高い職種と言われています。

ひとつずつ解説します。

DX推進により需要が高まっている

AIエンジニアは、DXの推進により需要がますます高まっています。

経済産業省が発表した「DXの動向」によると、DXに関して全社的にDXに取り組んでいるとしている企業は77.8%と年々増加傾向です。

今後もデジタル技術の発展に伴う活用や、ビジネスモデルの変化によってDXは推進される傾向にあります。

それに伴い、AIも発展していくため、AIを開発・運用するAIエンジニアの需要も加速すると考えられています。

参考：『DX動向2025』独立行政法人情報処理推進機構

国産AI開発が必要とされている

日本でAIエンジニアが必要とされている要因のひとつに「国産AI開発が必要とされている」という傾向があります。

2025年9月、日本政府は自国のデータや技術をもとにした国産AIの開発を支援すると表明しました。

これは、AIシステムを強みとするアメリカや中国に依存せず、信頼性の高い国産AIを開発する必要があるためです。

このように、AI開発は国をあげての取り組みとなるため今後ますます支援が進み、AIエンジニアの将来性も広がっていくと予想されます。

希少価値が高まっている

経済産業省によると、「DXを推進する人材」について「大幅に不足している」と回答している企業は2021年から増加しています。

また、企業がDXに取り組まない理由のひとつに人材不足が大きな要因となっていることも分かっています。

エンジニアを始めとしたIT人材は、年々減少しており取り組みが遅れる原因にもなっています。

それに伴って最先端ITと呼ばれるAIに関しての知識やスキルを持つIT人材も減少していくため、今後さらに希少価値が高まっていくと予想されます。

参考：『デジタル人材の育成』経済産業省

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AIエンジニアが望めるキャリアパス

AIエンジニアからキャリアアップしたいという時に、どのようなキャリアパスが望めるのか、それぞれの職種について詳しく解説します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析モデルの構築やシステムの開発、分析、提案などを行います。

データを取り扱う専門性の高い職種で、ビックデータ分析がさらに応用されていく今後、将来性が高まる傾向です。

データサイエンティストには、Pythonなどを始めとするプログラミング言語、分析の知識などが求められます。データ解析には今後AIの活用も必要になるため、AIエンジニアの知識やスキルを活かすことができます。

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AIコンサルタント

AIコンサルタントは、ITコンサルタントのAIに特化した職種です。

ITコンサルタントは、顧客のITやDXに関する課題解決に向けたソリューション提案、サポートなどを行います。

中でもAIコンサルタントはAIに特化した課題解決が求められるため、人手不足でAIの活用が求められる現代に市場価値が高い職種といえるでしょう。

スキルにはITコンサルタントと同様に専門性の高いAIに関する知識と提案力などが求められます。

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プロジェクトマネージャー

AIエンジニアが望めるキャリアパスとして、プロジェクトマネージャー（PM）が挙げられます。

プロジェクトマネージャーは、プロジェクト全体を管理・統括する役割を持ちプロジェクト自体の責任者です。

仕事内容としてはプロジェクトの要件定義からチーム編成、マネジメント、運用などを行います。

マネジメントスキルだけでなく、責任感やコミュニケーション能力も問われる役職です。

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AIエンジニアの求人例

ここでは実際にGeekly（ギークリー）でご紹介中のAIエンジニアの求人をご紹介します。

年収別にご紹介しているので、気になる求人があれば以下のボタンから詳細を確認することが可能です。

【6000〜800万円】AIエンジニア（エネルギーシステム）

Q.ENESTホールディングス株式会社は、世界40ヵ国で活躍する太陽電池モジュールメーカー「Qcells」（Qセルズ）が運営する日本国内の電力サービスブランドです。

太陽光発電・電力供給・小売など、電力業界における様々な専門家が集い、幅広く、深い知見を有します。

【年収】

600万～800万円

【仕事内容・求められるスキル】

AI・電力市場・エネルギーインフラが交差する最先端領域において、データとアルゴリズムを活用した次世代エネルギーシステムの開発に携わっていただきます。

再生可能エネルギーの導入拡大により、電力市場はこれまで以上に複雑かつダイナミックなものとなっており、発電・蓄電・電力取引の最適化には、AIを活用した高度な意思決定システムが不可欠になっています。

そのため、大規模データまたは時系列データを用いた分析・モデル開発の経験やビジネスや業務上の課題を理解し、AI・データ技術を用いて解決策を設計・実装できる能力が必須です。

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Q.ENESTホールディングス株式会社/【フレックス／週2リモート】AIエンジニア（エネルギーシステム）/600～800万円【421674】の転職・求人情報 | IT転職エージェント-Geekly(ギークリー)

【850～1,200万円】リード機械学習エンジニア

株式会社Laboro.AIは、人工知能技術を用いたコンサルティング事業を行う、AI特化企業です。

顧客の課題改善に向けてファインチューニングや継続事前学習等のLLM学習の手法、また各種プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント等の精度向上手法を利用し、LLMやアプリを構築・提供するためのコンサルと設計・構築などを担当します。

【平均年収】

850～1,200万円

【仕事内容・求められるスキル】

LLM専属のエンジニアとして、同社のソリューションデザイナと連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。

LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。

そのため、LLMを用いたスキルや知識とPythonを用いた開発経験が必須となります。

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【930～1,800万円】AI研究開発者

株式会社野村総合研究所は、日本初の民間シンクタンクである企業とシステムインテグレーターの草分けである大手企業の合併から生まれた企業です。

創業以来、約50年にわたって蓄積した知識やノウハウ、シンクタンクとしてのリサーチ力を活かしたコンサルティングや、各分野のITソリューションを強みとしています。

プロジェクトマネージャーの約3割は20代30代前半と、裁量権を持って業務ができる点が魅力の一つです。

【平均年収】

930～1,800万円

【仕事内容・求められるスキル】

仕事内容はAIを適用可能な顧客の探索から基礎技術の研究、アプリケーション開発、引き渡しの一連のプロセスを担います。

LLMやAIモデルの研究開発、AI技術の市場ニーズの分析と調査、ビジネス向けAIソリューションの提案作成、AIシステムの実用のためのWebシステムやモバイルアプリの設計と開発、ロボットシステムへのAI技術の組み込みなどを担います。

PyTorch、TensorFlowなどのスキルが必要とされています。

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株式会社野村総合研究所/AI研究開発者（平均年収1242万円）/930～1,800万円【329108】の転職・求人情報 | IT転職エージェント-Geekly(ギークリー)

AIエンジニアについてよくある質問

AIエンジニアという職業への注目度が高まるにつれて、その実態やキャリアに関する疑問を持つ方もいるでしょう。

ここでは、AIエンジニアを目指す方からよくある質問をまとめました。

未経験からでもAIエンジニアに転職できる？

未経験からでもAIエンジニアに転職できるかどうかは、これまでの経歴やスキルによって異なります。

ITエンジニアとしての経験がある場合は、AIとの親和性があるプログラミングスキルや技術があるためプラスとして機械学習の知識を習得することで転職できる可能性が高いです。

前述で示した、求められるスキルと同様プログラミングや統計学といったスキルを身につけることもおすすめします。

自分自身のスキルや経歴を整理したうえで、どのようなスキルや知識の習得が必要か精査するといいでしょう。

AIエンジニアの仕事はプログラミングが中心の仕事？

プログラミングは重要な業務の一つですが、決してそれだけが中心の仕事ではありません。

もちろんコードを作成するプログラミングスキルは必要です。

しかし実務では、AIをビジネスやサービスで活用できるよう、企画から実装に至るまでの一連のプロセスを担当します。そのため、システムの課題抽出やデータ設計など、非常に幅広い役割を担うのが特徴です。

AIエンジニアで年収1,000万円は可能？

高度な専門スキルや難関資格を習得して実績を積むことで、AIエンジニアで年収1,000万円以上の高収入を実現できる可能性はあります。

機械学習やディープラーニングの深い理論理解に加え、最新論文のアルゴリズム実装、さらにはクラウド環境での運用といった市場価値の高いスキルを掛け合わせていくことで、自身の評価は大きく跳ね上がるでしょう。

特に、AI開発の実務経験を積み、プロジェクトのマネジメントや要件定義などの上流工程まで担えるようになると、トップクラスの報酬を得られる可能性は非常に高くなります。

「AIエンジニア」への転職は、IT業界の転職のプロに相談！

今回はAIエンジニアの年収や年収を上げる方法、必要なスキル、資格等について解説しました。現在AIエンジニアは転職市場でも希少価値があり、高い年収が見込めます。

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