AIエンジニアの年収は？年代別の平均年収と1,000万円を目指す方法を解説
この記事では、AIエンジニアの平均年収や年代別の平均年収をGeekly（ギークリー）のデータに基づいて解説します。また、AIエンジニアで年収1,000万円を目指す方法や求められるスキル、AIエンジニアはやめとけと言われる理由についても解説しているのでAIエンジニアに転職を考えている方は参考にしてください。
目次
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※2024年2月時点
AIエンジニアの平均年収は610万円
Geekly（ギークリー）独自のデータ（2024年9月～2025年8月にGeekly（ギークリー）の面談に訪れた人）によると、AIエンジニアの平均年収は610万円となっています。
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460万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5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）の独自データを基に年代別の平均年収を解説していきます。
Geekly（ギークリー）独自のデータ（2024年9月～2025年8月にGeekly（ギークリー）の面談に訪れた人）によると、年代別のAIエンジニアの平均年収は上記の通りになりました。
年代ごと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525万円
20代AIエンジニアの平均年収は525万円、最高年収は1,052万円です。
20代で年収1,000万円超えの方もいるようです。
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650万円
30代AIエンジニアの平均年収は650万円、最高年収は1,300万円です。
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786万円
40代AIエンジニアの平均年収は786万円、最高年収は1,200万円です。
最高年収は1,200万円と、30代より低いですが全体的な平均年収は高い傾向になります。
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。その理由は以下の通りです。
- DX推進により需要が高まっている
- 国産AI開発が必要とされている
- 希少価値が高まっている
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る傾向にあります。
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%と年々増加傾向にあります。
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。
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。
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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
AIエンジニアは、年収1,000万円を目指せる職種です。
AIエンジニアとして年収1,000万円を目指す方法は以下の通りです。
- 専門性の高いスキルや資格を身に付ける
- マネジメント職にキャリアアップする
- 転職エージェントを活用して転職する
それぞれ解説します。
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るため、上流工程も担うことができるよう、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。
たとえば、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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高収入のAIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアで高収入を目指すために、求められるスキルは以下の通りです。
- プログラミングスキル
- 分析スキル
- 語学力
それぞれ詳しく解説します。
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・統計学の知識が必要です。
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。
また数学や統計学などの知識は、機械学習やディープラーニングへの理解をスムーズに進める上でも必要です。
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。
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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。
AIエンジニアの業務に役立つ主な資格は以下の2つです。
- G検定
- 統計検定
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。
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あり、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、この資格を習得していれば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。
【450〜800万円】AIエンジニア(アプライドアナリティクス＆インテリジェンス)
BIやデータ活用に特化したビジネスを30年手掛けてきた企業であり、膨大なデータを扱う専門性の高いノウハウを保有していることが強みです。
マルチベンダーとしての側面も持っているため、顧客それぞれに応じた総合的な提案/開発を行うことができる特徴もあり、幅広い業界業種の実績を誇ります。
現在事業立ち上げフェーズであるため、チャレンジングな環境で活躍したい方におすすめです。
【平均年収】
600万～800万円
【仕事内容・求められるスキル】
AIやアナリティクス領域に関するソリューション推進を担っていただくため、顧客へのデータ活用支援/データ分析基盤構築事業が中核でありBI領域の知見は必須です。
ディープラーニングを含む機械学習に代表されるAI技術の活用スキルや、先端技術の関する知識、データ分析をオートメーション化するためのアプローチの開拓などを行います。
ビジネスへの革新的な貢献に最新技術を用いる観点を活用し、幅広い案件に携わることができます。
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【816～928万円】AI・機械学習エンジニア（生成AIに関するサービス）
東証プライム上場の総合電機企業で電力・鉄道・産業機器・家電などの製品開発を行っている企業です。
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】
816万～928万円
【仕事内容・求められるスキル】
業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義などを行っていただきます。
詳細設計、Python、生成AIなどのスキルが求められます。
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【930～1,800万円】AI研究開発者（平均年収1242万円）
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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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、望めるキャリアパスは以下の通りです。
- データサイエンティスト
- AIコンサルタント
- プロジェクトマネージャー
それぞれどのような職種か詳しく解説します。
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、将来性が高まるといわれています。
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価値が高い職種といえます。
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になります。
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。
- ・熟練度の高いスキルが求められるため、途中で挫折してしまう
- ・AIのスペシャリスト自体が少なく、1人にかかる負担が大きくなり他の仕事に比べてハードである
- ・AI技術は進歩が早いため、常に新しい技術を学習しなければならず業務負担が大きい
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先述した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。
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「AIエンジニア」に興味を持ったら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。
年収アップのために「AIエンジニアをこれから目指したい！」もしくは「AIエンジニアとしてより高いキャリアを積みたい！」と考えている人も増えています。
「AIエンジニアとしてスキルアップしたい！」
「将来性のある会社で年収を上げたい！」
「もっとやりがいを感じて働きたい！」
などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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