AIエンジニアの年収はいくら？年齢・経験別の相場と1,000万円の条件

AIエンジニアの年収は高いと聞くけれど、実際はいくらなのか。どうすれば上げられるのか。

AIエンジニアの平均年収は609.8万円で、会社員全体の平均より約130万円高い水準です。ただ同じAIエンジニアでも、25〜29歳は452.7万円、40〜44歳は680.5万円と、年齢だけで200万円以上の開きがあります。

この記事では、年齢と経験年数ごとの年収の相場、年収1,000万円の求人が求める経験、年収を上げる方法を、公的な統計と企業の求人の数字で説明します。

監修三宅 悠介株式会社Pacific Meta 共同創業者 CAIO

AIエンジニアの平均年収は609.8万円、ほかのエンジニアの職種との比較

AIエンジニアの609.8万円は、IT系のエンジニアの職種の中では真ん中のあたりです。

職種	年収
システムエンジニア(基盤システム)	889万円
データサイエンティスト	611.9万円
AIエンジニア	609.8万円
プログラマー	578.5万円
システムエンジニア(受託開発)	578.5万円

どれも厚生労働省のjob tagの値で、元は同じ賃金構造基本統計調査です。基盤システムのシステムエンジニアが最も高く、プログラマーとは300万円以上の開きがあります。

会社員全体の平均給与は478万円で、AIエンジニアはこれより約130万円高い水準です。609.8万円には、データの分析や開発の仕事の人も入っています。

ただし609.8万円は、AIに力を入れる会社の求人の中では下限に近い額です。企業の採用ページで確かめたAIエンジニアの求人のうち、年額の幅がある8件では、5件が下限を609.8万円より上に置いていました。平均より高い額のスカウトでも、求人の幅の中では真ん中より下のことがあります。

年齢と経験年数で見るAIエンジニアの年収

年齢では30〜34歳、経験年数では5〜9年の時期に、年収が大きく上がります。

年齢別の年収は30〜34歳で548.9万円

job tagの年齢別の年収は、25〜29歳で452.7万円、30〜34歳で548.9万円です。

年齢	年収
20〜24歳	388.3万円
25〜29歳	452.7万円
30〜34歳	548.9万円
35〜39歳	604.1万円
40〜44歳	680.5万円
45〜49歳	702.2万円
50〜54歳	724.5万円
55〜59歳	777.8万円

25〜29歳から30〜34歳への上がり幅は約96万円で、年齢の区切りの中で最も大きく上がります。

経験年数別の年収は5〜9年で約554万円

AIエンジニアを含む情報処理の仕事の年収は、経験0年の約422万円から、15年以上の約648万円まで上がります。

経験年数	年収
0年	約422万円
1〜4年	約485万円
5〜9年	約554万円
10〜14年	約606万円
15年以上	約648万円

1〜4年から5〜9年への上がり幅は約69万円で、経験年数の区切りの中で最も大きく上がります。値は所定内給与額の12か月分と年間賞与を足したもので、残業代を含みません。

経験年数で見ると、上がり幅は5〜9年が最も大きく、10年以降は小さくなります。経験を重ねるのを待つだけでは上がり方がゆるやかになるため、上がり幅の大きい時期にどの役割と経験を積むかが、その後の年収に関わります。次の章で、年収を上げる方法を調査と求人の数字から見ます。

AIエンジニアが年収1,000万円に届く条件

年額の幅がある求人8件のうち6件は、上限を1,000万円以上に置いていました。給与が1,000万円を超える人は給与所得者全体の約6.2%で、届く人は多くありません。上限の高い求人で多かった必須要件は機械学習やLLMを作って評価した経験で、求人の多くはリードやマネジメントの経験にも触れていました。

条件1｜機械学習やLLMを自分で作って評価した経験

企業の採用ページで確かめた求人のうち、上限を1,000万円以上に置いた6件では、4件が機械学習かLLMの実装と評価の経験を必須にしていました。

必須要件の中身	6件のうち
機械学習かLLMの実装、評価	4件
アプリやWebの開発の年数	1件
データ分析のプログラミング	1件

上限が1,000万円未満の2件は、アプリやWebの開発の年数と、生成AIの本番の導入を必須にしていました。上限の高い求人に応募するときは、LLMを使った経験に加えて、モデルを評価して改善した経験を、職務経歴書に件数と結果で書いておきます。

条件2｜リードやマネジメントの経験

読めた求人10件のうち7件は、必須か歓迎の要件でリードやマネジメントの経験に触れていました。

チームの技術の判断を任された経験や、後輩のレビューを受け持った経験は、職務経歴書に件数と期間で書いておくと、求人の要件と照らしやすくなります。

AIエンジニアが年収を上げる方法

年収を上げる方法は、企画立案やプロジェクト管理の役割に移ることと、転職して年収を交渉することの2つです。

方法1｜企画立案やプロジェクト管理の役割に移る

厚生労働省のIT人材の調査では、同じITスキルレベルでも、企画立案・プロジェクト管理の職種の年収の中央値が、設計・構築の職種より165万〜200万円高く出ています。ITスキルレベルは、回答した人が今の仕事に求められるレベルを選んだものです。

ITスキルレベル	設計・構築	企画立案・プロジェクト管理
レベル3	550万円	750万円
レベル4	635万円	800万円
レベル5以上	700万円	900万円

設計・構築のままレベルを1つ上げたときの差は50万〜85万円で、区分を移るときの差より小さく出ています。企画立案・プロジェクト管理にはAIプランナーやプロジェクトマネージャが、設計・構築にはAIシステムエンジニアが入ります。

AIプロダクトマネージャーの求人でも、年額の幅がある6件の幅の中央(上限と下限の真ん中)の中央値は約1,065万円で、AIエンジニアの求人8件の約960万円を上回り、8件ともプログラミングの経験を必須にしていませんでした。

同じ技術を深めるより、何を作るかを決める役割に移る方が、年収の上がり幅は大きく出ています。AIエンジニアなら、社内の業務にAIエージェントをどう入れるかを決め、事業の側と合意する仕事がこれに近いものです。

方法2｜転職して年収を交渉する

5年以内にIT・デジタルの職種へ転職した人のうち、約56%は賃金が上がっていました。

ITスキルレベル	賃金が上がった人
1〜2	39%
3	48%
4	56%
5以上	71%

ITスキルレベルが低いうちの転職では賃金が上がりにくく、レベル4以上になってから上がる人が増えます。

転職のときに賃金を交渉した人は62%が上がり、交渉しなかった人は52%でした。交渉したから上がったとまでは言えませんが、交渉した人の方が上がった割合は大きく出ています。交渉の材料には、求人の等級と、同じレベルの年収の中央値が使えます。

求人票でAIエンジニアの年収を読むときの注意

企業の採用ページで確かめた求人のうち、年額の幅がある8件では、下限は504万〜900万円、上限は850万〜1,500万円でした。

12件は、AI、機械学習、LLM、生成AIのエンジニアの求人で、企業が自社の採用ページに年収を載せていたものです。年収を載せていない求人は数えていないため、AIに力を入れる会社に寄った集計です。

12件中8件は、年収に固定残業代を含む

求人12件のうち8件は、年収に固定残業代を含めていました。

含む時間は20〜49時間分です。同じ800万円でも、固定残業を含むかどうかで、基本の給与は変わります。求人票を比べるときは、固定残業の時間と、超えた分の残業代の払い方も見ます。

幅のどこで提示されるかは、等級を面接で確かめる

年収の幅のどこで提示されるかは、求人票だけでは分かりません。

12件のうち1件は、等級ごとに年収を分けて載せ、最も下の等級は550万円まで、最も上の等級は1,500万〜3,000万円としていました。ほかの求人は、幅だけを示しています。

面接では、どの等級で採るつもりか、固定残業の時間、賞与の決まり方の3つを確かめると、提示額を求人どうしで比べられます。

Frontier TalentでAIエンジニアの求人を比べる4つの使い方

求人の幅を自分のレベルと比べるには、レベルと役割が企業に伝わる経歴にしておくことが前提になります。

使い方1｜職務経歴書を取り込み、レベルが伝わる書き方に直す

履歴書や職務経歴書をアップロードすると、AIが読み取って経歴の欄に書き入れます。

書き入れた内容は自分で直せます。作ったモデルの名前だけでなく、設計を自分で決めたか、何件の案件で技術の判断を任されたか、その結果の数字を書き足すと、レベルが企業に伝わります。

厚生労働省の調査でも、企業が中途採用でITスキルレベルを知る手がかりで最も多いのは、履歴書に書かれたプロジェクトの情報でした。

使い方2｜希望の年収と、移りたい役割を書く

推薦は、スキルと経験に加えて、希望の条件と志向まで照らし合わせます。

希望の年収に加えて、「AIシステムの設計・構築から、AIの企画立案やプロジェクト管理へ移りたい」のように、移りたい役割を書きます。同じレベルでも職種の区分で年収の中央値が変わるため、役割の希望は提示額に関わります。

雇用だけでなく業務委託の働き方を選ぶと、業務委託の求人も示されます。

使い方3｜推薦しない企業と、伏せる社名を決める

現在の勤務先には推薦せず、ほかに推薦を望まない企業もプロフィールで指定できます。

現在の勤務先の社名を伏せると、企業には社名の代わりに会社の領域と規模が示されます。氏名は、本人が「話を聞く」と答えるまで企業に伝えません。

今の会社に知られずに、自分のレベルでどのくらいの提示が来るかを確かめられます。

使い方4｜等級や固定残業の確かめ方をAIアシスタントに聞く

選考の進め方や手続きの質問には、AIアシスタントが昼夜を問わずその場で答えます。

面接の前に、等級、固定残業の時間、賞与の決まり方のどれを確かめるかを整理しておくと、提示額を求人どうしで比べやすくなります。

転職を考えている人からは手数料を取らず、登録から入社まで無料です。

経歴を入れて求人を見る

AIエンジニアの年収のよくある質問(FAQ)

求人票の年収に残業代は入っていますか

企業の採用ページで確かめたAIエンジニアの求人12件では、8件が年収に20〜49時間分の固定残業代を含めていました。

求人票の「固定残業」「みなし残業」の欄で時間を確かめ、超えた分の払い方は面接で聞きます。

年収の交渉はしてもよいですか

厚生労働省のIT人材の調査では、転職のときに賃金を交渉した人の62%は賃金が上がり、交渉しなかった人は52%でした。

交渉するときは、求人の等級と、同じレベルの年収の中央値を材料にします。

求人票の年収と、実際に提示される額は同じですか

求人票の年収は、採用する側が出せる額の幅です。企業の採用ページの求人12件のうち1件は、等級ごとに年収を分けて載せていました。

提示額は幅の中のどこかで決まるため、面接で、どの等級で採るつもりかを聞いておきます。

Webエンジニアから移るとき、どの求人に応募できますか

求人12件のうち2件は、AIでなくアプリやWebの開発の年数を要件に挙げ、生成AIの本番の導入とあわせて必須にしていました。この2件は、どちらも上限が1,000万円未満です。

上限を1,000万円以上に置いた6件では、4件が機械学習かLLMの実装と評価の経験を必須にしていました。Webの開発の経験から移るときは、LLMを使った機能を本番に出した経験を作ってから、上限の高い求人に応募する順になります。

AIエンジニアの年収のまとめ

AIエンジニアの平均年収は609.8万円ですが、AIに力を入れる会社の求人では下限に近い額です。年収は経験5〜9年までに大きく上がり、同じITスキルレベルでも、企画立案やプロジェクト管理の役割に移ると、レベルを1つ上げるより大きく上がります。

上限が1,000万円以上の求人は、機械学習やLLMを作って評価した経験を求めるものが多くあります。転職で賃金が上がる人はITスキルレベルが上がるほど多く、提示額を比べるときは、固定残業代と等級を確かめます。

まずは自分の年齢と経験年数を表に当てはめ、届いているスカウトや求人の額が相場のどこにあるかを確かめてみてください。

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