AIや機械学習の活用が進む中で、注目を集めている職業のひとつが「AIエンジニア」です。 その専門性の高さから「年収が高い」「将来性がある」と言われていますが、実際にはどのくらいの収入が見込めるのでしょうか？
この記事では、AIエンジニアの平均年収を国内・海外・スキル別に詳しく紹介します。さらに、未経験から目指す方法や、収入を上げていくためのキャリア戦略、向いている人の特徴などもあわせて解説。
AIエンジニアを本気で目指すなら、「戦略」と「適性」を知ることが第一歩です。この記事を参考に、自分に合ったキャリア設計のヒントを見つけてみてください。
AIエンジニアとは？役割と活躍分野をわかりやすく解説
AIエンジニアとは、人工知能（AI：Artificial Intelligence）を活用・開発するエンジニアのことです。AI技術を用いて、ビジネスや社会課題の解決、業務の効率化・自動化を実現するのが主な役割です。
AIとは、「人間のように学習し、判断し、パターンを見つけて自律的に動作するコンピュータシステム」のことを指します。近年では、以下のような分野で広く活用されています。
- チャットボットなどの自然言語処理・対話システム
- 映像認識・画像処理によるセキュリティや製品検査
- 医療診断支援や金融市場分析など、専門職の業務サポート
- 需要予測、レコメンド、カスタマーサービスの自動化
AIエンジニアは、こうした技術を実現するために、大量のデータを活用してAIモデルを設計・構築・運用します。 具体的には、機械学習や深層学習のアルゴリズムを用いたモデル開発、学習用データの前処理、評価・改善などを行います。
AIエンジニアの主な分野
AIエンジニアの仕事は、以下のように大きく2つの領域に分けられることが多いです。
- AI開発（プログラミング・モデリング）分野
機械学習アルゴリズムやAIモデルの設計・実装・検証など、技術的な開発を担当します。PythonやTensorFlow、PyTorchなどのフレームワークを使うことが一般的です。 - データアナリティクス・活用分野
AIが処理した結果を分析し、ビジネスにどう活かすかを設計・運用する役割です。ビジネス視点での洞察や意思決定支援が求められます。
実際の業務では、この2つの領域が密接に関わっており、「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」「MLOpsエンジニア」などの職種に分かれることもあります。
AIエンジニアの年収
AIエンジニアの全国平均年収は628.9万円で、東京都平均は774.3万円です。
参照：厚生労働省 職業情報提供サイトjob tag「AIエンジニア」
またIT人材白書によると、AI・人工知能エンジニアを含む先端IT従事者の年収分布は、600万円～700万円未満が最も多く「13.8％」となっています。
IT人材白書とは、情報処理推進機構(IPA)が実施している調査のデータをまとめたものです。
こちらによると、AI・人工知能エンジニアを含む「先端IT従事者※」の年収分布は以下の通りです。
※先端IT従事者：IT業務としてデータサイエンス、AI・人工知能、IoT、デジタルビジネス/X-Tech、アジャイル開発/DevOps、AR/VR、ブロックチェーン、自動運転/MaaS、5Gを選択した回答者
- 100万円未満・・・1.2％
- 100万円～200万円未満・・・1.0％
- 200万円～300万円未満・・・2.8％
- 300万円～400万円未満・・・6.2％
- 400万円～500万円未満・・・8.6％
- 500万円～600万円未満・・・9.4％
- 600万円～700万円未満・・・13.8％
- 700万円～800万円未満・・・10.8％
- 800万円～900万円未満・・・10.8％
- 900万円～1,000万円未満・・・9.0％
- 1,000万円～1,500万円未満・・・15.2％
- 1,500万円～2,000万円未満・・・1.8％
- 2,000万円以上 ・・・2.2％
引用：独立行政法人情報処理推進機構（2022年）「IT人材白書2020（P206）」
日本と海外でAIエンジニアの待遇はどう違う？
AIエンジニアの需要は世界中で高まっていますが、日本と海外では待遇に大きな差があるのが現状です。とくに、年収・裁量・キャリアパスの面で違いが顕著です。
年収の差
アメリカをはじめとした海外のテック企業では、AIエンジニアの平均年収が1,000万円を超えることも珍しくありません。GoogleやMetaなどの大手では、トップ人材に数千万円〜1億円規模の報酬が提示されることもあります。
一方、日本国内では、AIエンジニアの平均年収は600万円〜800万円程度とされており、まだ海外と比べて高待遇とは言いにくい水準です。ただし、近年は大手企業やスタートアップでも待遇改善が進んでおり、優秀な人材には高額オファーが出るケースも増えています。
働き方と裁量の違い
海外、とくに米国や欧州では、AIエンジニアに自由な裁量やリモートワーク環境が整備されていることが多く、研究と実務の両立がしやすい傾向があります。プロジェクトごとに責任を持って進める文化もあり、やりがいを感じやすい環境です。
日本では、企業文化や意思決定のスピードなどにより、エンジニアの裁量が限定的な場合もあります。ただし、近年はグローバル人材の確保に向け、柔軟な働き方やキャリア設計を取り入れる企業も増えています。
AIエンジニアの年収が高い理由とは？
AIエンジニアの年収が高い背景には、専門性の高さと人材の希少性があります。ここでは、主な理由を2つに分けて解説します。
幅広いスキルが求められる職種であるため
AIエンジニアは、単にPythonなどのプログラミング言語やデータベース操作といったITスキルだけでなく、機械学習やディープラーニングに関する知識が前提スキルとなります。加えて、以下のようなスキル領域も必要とされます。
- 英語（主に論文やドキュメントの読解）
- 数学・統計学（微分積分・線形代数・確率論など）
- データ分析・アナリティクス技術
- AI活用分野に関する応用知識（画像認識、自然言語処理、音声認識 など）
このように、高度かつ多岐にわたるスキルが必要なため、十分な知識と実力を持った人材は非常に貴重です。その結果、年収も自然と高く設定される傾向にあります。
実務経験が重視される職種であるため
AIエンジニアの求人では、実務経験を重視する傾向が強く、即戦力となる人材が求められています。AIのモデル設計や検証、運用には実践的なスキルが不可欠なため、経験豊富な人材ほど年収が高くなる傾向にあります。
たとえ新卒や未経験から目指す場合でも、以下のような基礎スキルの習得は必須です。
- 機械学習・ディープラーニングの理論理解
- データ前処理や特徴量設計などの分析スキル
- Pythonなどを使ったAIモデルの実装能力
- AIの活用が進む領域（例：言語処理・画像処理）の基礎理解
- 数学・統計の基礎知識（微積分、線形代数、確率論 など）
このように、AIエンジニアは「高い技術力と実践力」が求められる専門職であるため、他のIT職種に比べて年収が高くなるケースが多いのです。
AIエンジニアになるための教育機関
AIエンジニアになりたい場合は、以下の教育機関がおすすめです。
- 大学や大学院で情報科学を専攻する
- AIの専門学校で学ぶ
情報科学科で学べること
情報科学科では以下の内容が学べます。
- プログラミング言語
- データベース
- データサイエンス
- 統計学
- AI、ビッグデータIoTなどの最新技術
AIの専門学校で学べること
AIの専門学校では以下の内容が学べます。
- クラウド技術・・・クラウドサービスを利用したサーバやインフラ環境の構築
- IoT・・・センサー、アクチュエータ、ハードウェアのプログラミング
- AIプログラミング・・・データ前処理、機械学習
- 問題解決スキル・・・クリティカルシンキング、ロジカルシンキング、ディベート
情報系以外の学生がAIエンジニアになるためのステップ
情報系以外の学生がAIエンジニアになるためのステップは、以下の通りです。
- エンジニアとして実務経験を積む
- AI関連の学習をする
- 転職活動をする
エンジニアとして実務経験を積む
情報系以外の学生が、いきなりAIエンジニアへ就職するのはハードルが高いです。
まずは、エンジニアとして実務経験を積むとよいでしょう。
代表的な選択肢としては、以下のような種類があります。
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- インフラエンジニア
- データベースエンジニア
どのエンジニアに就職するかは、ご自身の適性も考えて判断するとよいでしょう。
それぞれのエンジニアに適した人材は、以下の通りです。
- ロジックを組むのが好き・・・サーバーサイドエンジニア
- 綺麗で便利な見た目を作るのが好き・・・フロントエンドエンジニア
- 縁の下の力持ちになりたい・・・インフラエンジニア
- データ解析が好き・・・データベースエンジニア
AI関連の学習をする
AIエンジニアになるには、以下の知識が必要です。
エンジニアとして実務経験を積みながら、以下の内容を学習していきましょう。
- AI開発に向いたプログラミング言語（Python、R、C++など）
- データベース（PostgreSQL、Oracle、MySQLなど）
- 機械学習やディープラーニング
- 数学や統計
- データ解析
また、学習手段としては以下のような選択肢があります。
- 書籍
- プログラミングスクール
- 教材販売プラットフォーム
無料で利用できる学習サービスもありますので、まずはそちらから取り組んでみてください。
AIエンジニアの転職活動をする
学習をして基礎的な知識やスキルが身に付いたら、求人サイトに登録して転職活動をされてみてください。
その際、エンジニアとしての実務経験を証明するポートフォリオもあると有利に働きます。
ご自身の実力を確実にアピールできるよう、面接練習もしておきましょう。
場数を踏むと徐々に慣れてくるため、自然な雰囲気で面接官と接することができるようになります。
面接では実力だけではなく企業や仕事内容との相性も考慮されますので、採用されなくても落ち込む必要はありません。
改善を重ねながら、着実に採用へと近づいていきましょう。
まとめ
AIエンジニアの平均年収は以下の通りです。
- 全国平均年収・・・628.9万円
- 東京都平均年収・・・774.3万円
AIエンジニアの年収が高い理由は以下の通りです。
- 幅広いスキルの習得が必要
- 実務経験が必要
情報系以外の学生がAIエンジニアになるためのステップは、以下の通りです。
- エンジニアとして実務経験を積む
- AI関連の学習をする
- 転職活動をする
AIエンジニアを目指されている方は、ぜひ参考にされてみてください。
