AIエンジニアの年収は?年収を上げる方法とキャリアアップに役立つ資格を紹介
「AIエンジニア平均年収はどのくらい?」AIを活用する企業の増加に伴い、AIエンジニアの需要は年々高まっています。本記事では今よりも年収を上げたいと考えている方に、AIエンジニアの平均年収や年収を上げる方法を分かりやすく解説します。
目次
AIエンジニアの平均年収
AIエンジニアの平均年収は510万円
Geekly(ギークリー)独自のデータによると、AIエンジニアの平均年収は510万円となっています。
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458万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4年分 民間給与実態統計調査』)
【年代別】AIエンジニアの平均年収
20代の平均年収は486万円
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。
20代AIエンジニアの平均年収は486万円、最高年収は721万円です。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代の平均年収は549万円
30代AIエンジニアの平均年収は549万円、最高年収は970万円であり、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。
IT人材1万人のデータから適性年収が分かる「IT人材 年収診断」を利用してみる
IT人材の平均年収を把握して、自身の年収の立ち位置を把握したあとは、自身の現年収がスキル・能力に対して見合ったものなのか、「適性年収」を調べてみましょう。
適正年収とは自分の市場価値に見合った年収を指し、自分の年齢や職種、経験年数といったスキルが大きく影響するものであり、年収診断を使って調べることができます。
Geekly(ギークリー)の「IT年収診断」では同年代・同職種と比較した年収の現在地が分かるだけでなく、同年代・同職種の転職時の年収アップ予想額までわかります。
年収約120万円アップ!年収診断の利用から約2週間以内に転職成功した方の例
- ご年齢:30代
- ご経歴:プロジェクトマネージャー⇒アプリエンジニア
- 勤務地:西日本⇒東京へ転職
- 転職期間:2週間以内に転職成功
Aさんは、スピード転職に成功、かつ年収を約120万円アップすることに成功しています。
もともとアプリエンジニアとしてのご経験もお持ちで、年収診断を行った結果、同職種・同年代のボリュームゾーンより年収が下回っていることから年収を上げたいとお考えになり、転職で年収アップを成功させました。また、開発に携わりたいという希望も転職により叶えることができました。
【あわせて読みたい】転職で年収アップに成功した事例はこちら⇓
「IT人材年収診断」ご利用の流れ
「IT人材年収診断」は4つのステップで完結!
STEP1:以下のボタンから年収診断のページへ
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STEP2:年収診断のページから氏名と連絡先を入力してスタート
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STEP3:プロフィールと簡単な職務経歴を入力して診断
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STEP4:ご自身の年収の現在地を把握
診断後は、年収が上がる求人や、ご希望に沿った求人のご紹介、IT職種を熟知したキャリアアドバイザーに転職の相談をすることもできます。
是非一度、ご自身の年収の現在から年収アップ予想額を見てみてください。
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AIエンジニアとして年収を上げる方法
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年収交渉する
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
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。
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を2つ紹介するので、まだ取得されていない場合はぜひ参考にしてみてください。
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
【450〜800万円】AIエンジニア
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】
450万~800万円
【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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【600〜900万円】AIエンジニア
バッテリー制御技術を扱うベンチャー企業で、リチウムイオンバッテリーの次世代バッテリーマネジメントシステム(BMS)及びバッテリー関連モジュールの開発・製造・販売、同モジュールを用いた電池システム等の開発・製造・販売、モビリティ関連コンサルティングを行います。
国内大手企業からの出資・業務提携が進められるなか、世界最大級の電気自動車マーケットである中国市場でのサービス展開も推進中です。
【平均年収】
600万~900万円
【仕事内容・求められるスキル】
リチウムイオン電池の劣化予測に関する研究開発やデータ分析業務を担当していただきます。
劣化予測に係るデータ分析手法の提案や分析、分析結果に基づく対策を提案するスキルや、データ分析に係るシステム開発スキルもあるとなお良いでしょう。
顧客ニーズに合わせたリチウムイオン電池製品の開発・製造・販売や、蓄電池の再使用の商業化にも力を入れているため、蓄電池分野にご興味や知見がある方におすすめです。
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【750〜1,250万円】AIエンジニア
高い成長を続けるEPM(経営管理ソフトウェア)、BIマーケットにおいて、大手企業への導入実績を誇り事業拡大を続ける企業です。
メディアへの掲載実績や週刊東洋経済「すごいベンチャー100 2022」への選出も成し遂げています。
市場規模拡大を続ける領域において発展を続ける企業であり、多様なキャリアパスを実現できます。
【平均年収】
750万~1,250万円
【仕事内容・求められるスキル】
仕事内容は既存アーキテクチャの課題調査や改善方針の立案、仕組みづくりや開発プロセスへの組み込み、アプリケーション共通基盤の設計・実装等です。
スクラムとDDD(ドメイン駆動設計)を採用した開発体制や、クライアントの声を反映したプロダクトづくりを重視する環境であるため、高いヒアリング力や共有する力が求められます。
コミュニケーションスキルや提案力を発揮できる方が活躍しやすい環境です。
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AIエンジニアはやめとけと言われる理由とは
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。
【あわせて読みたい】未経験からAIエンジニアを目指す方法⇓
AIエンジニアの将来性は高い
AI技術は医療や金融、製造業など様々な分野で新しいハードやその他テクノロジーに活用されており、AIエンジニアの需要も高まっています。
この需要は一時的なものではなく、今後更に拡大していくことが見込まれるためAIエンジニアの将来性は高いでしょう。
日本政府も「Society 5.0」という未来社会構想を打ち出し、AIの有効活用やAI人材育成に注力しています。
またDX推進の動きに伴いAIエンジニアの市場価値は高くなっており、求人市場でも高い給与や良好な労働条件が提示される傾向にあるため、転職先としておすすめの職種です。
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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。
IT・Web・ゲーム業界の転職に強い転職エージェントのGeekly(ギークリー)では、AIに関わる職種や企業の情報を多数保有しています。
AIエンジニアの仕事に興味がある方、経験やスキルレベルに応じた年収の変動が気になる方、キャリアアップを考える方は、ぜひ一度お気軽にご相談ください。
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