AIエンジニアの年収は2000万超え？AIエンジニアになるには

AI技術の活用が急速に発展していく中、注目が集まっている「AIエンジニア」。

高度な技術を扱う希少性の高い仕事で「高収入」というイメージがあるため、AIエンジニアになった場合にどの程度の年収が期待できるか気になっている方も多いはずです。

そこでこの記事では、AIエンジニアの平均年収について「2000万超え」の噂は本当か詳しく解説します。

AIエンジニアとは具体的にどんな仕事か、AIエンジニアになるにはどれくらい勉強時間が必要かなど、気になる疑問にお答えしているので、ぜひご参考ください。

AIエンジニアの平均年収

厚生労働省が運営する職業情報提供サイト（job tag）によると、AIエンジニアの平均年収（令和6年）は約628万円です。（参考1）：厚生労働省-AIエンジニア – 職業詳細 | 職業情報提供サイト（job tag）

キャリア初期からエキスパートまで含まれる全国平均のため幅は広いですが、「高収入」のイメージ通り日本の平均年収と比較して高い水準です。

経験やスキルによって差がありますが、高度なスキルを持つ専門職や管理職は1,000万円を超える例も少なくありません。

ITSSレベル（経済産業省が策定したIT人材の職務能力を7段階で評価する指標）ごとの年収例は、以下の通りです。

▼スキルレベル別の年収例

（参考2）：厚生労働省-「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について

AIエンジニアの年収が高い主な理由として、次の要因が挙げられます。

AIエンジニアになるための専門知識は習得難易度が高く、数年で身につくものではないため、優秀な人材は不足しがちです。

一方で、金融、製造、IT、医療などあらゆる業界でAI技術の導入が進んでおり、AIエンジニアの存在が企業の利益や成長に直結するため、需要は高まっています。

AIエンジニアの年収が高い理由については、こちらの記事もご参考ください。

⇒AIエンジニアはやめとけ？未経験は無理&オワコンと言われる理由

新卒・20代の平均年収

AIエンジニアの新卒・20代の平均年収は、約300万円～400万円です。

経験年数やスキルの違いが年収に反映されやすい職種であるため、未経験の新卒では他の職種よりも多少高い程度の収入となるのが一般的です。

ただし、高度なスキル・知識を持つ場合、大手企業では600万円超えのケースもあります。

新卒から高収入を狙うためには、学生のうちに実務経験（インターン等）や専門知識（機械学習、Python等）を習得しておくと有利です。

フリーランスの平均年収

AIエンジニアがフリーランスになった場合の年収は、正社員を大きく上回る可能性があります。

経験年数やスキルによって年収の幅はありますが、平均年収約900万円～1,000万円超えも珍しくありません。

専門性が高い分、他のIT職種よりも平均単価が高く、高度な専門的知識や実務経験があれば、月150万円以上の高単価案件も狙えます。

ただしフリーランスで高収入を得るには、AI開発経験3年以上は最低条件と考えたほうが良いでしょう。

AIエンジニアで年収が高い企業ランキング

AIエンジニアの年収が高い企業をランキング形式で紹介します。

（参考3）：Geekly-AI企業ランキング日本【2026年最新】｜売上高・年収上位の優良企業

AIエンジニアの年収が高い国内企業は、キーエンス、野村総合研究所（NRI）、電通総研などが上位を占め、平均年収1,000万円～2,000万円の企業が並びます。

上位企業を見ると、製造業やデータ分析の分野がAI人材に対して厚遇している印象です。

近年は、AIスタートアップ企業も高収入帯となる傾向があり、Appier GroupやPKSHA Technologyなどが注目されています。

海外なら年収1000万〜2000万円も可能？

海外のAIエンジニアの年収は、日本を大幅に上回ることが多く、年収1000万～2000万円を超えるケースも少なくありません。

▼海外のAIエンジニアの年収相場

（参考4）：ヒューマンリソシア-世界のITエンジニア給与、上昇トレンドが鮮明に、日本はUSドル換算で31位とG7最下位

海外のAIエンジニアの年収と比較すると、日本を上回る国は数多くあり、語学に自信がある人は挑戦してみる価値があります。

AIエンジニアの年収が高めな傾向のアメリカでも、シリコンバレーなどのテックハブでは、約2,000万円～数千万円規模の年収も期待できるため、さらなる収入アップの狙い目です。

ただし、良い求人を勝ち取るためには、世界中から集まる優秀なライバルたちとの競争が待っています。

AIエンジニアの年収を上げるポイント

ここで、AIエンジニアの年収を上げるポイントをいくつか紹介します。

①新たなスキルを習得する

AIエンジニアの収入アップに最も直結するのは、スキルの強化です。

AIエンジニアとして必要とされるのは、一般的なプログラミング知識だけでは十分でなく、データ分析ツールを駆使できるスキル、モデルの開発や運用スキルなど多岐に渡ります。

▼収入アップに直結するテクニカルスキル

さらに、金融、医療、製造業など各専門分野の知識も所持していると、高収入に繋がる可能性が上がります。

②ビジネスセンスを磨く

AIエンジニアとして年収を上げるためには、高度な技術力に加え、ビジネスに貢献できるスキルを習得することも重要です。

ビジネスセンスを磨くことで、上場IT企業やAIスタートアップ企業など、AI活用が事業のメインとなる企業へ移る選択肢も増えます。

収入アップに直結するビジネススキルは、以下の通りです。

▼収入アップに直結するビジネススキル

AIエンジニアは、顧客や自社の課題をヒアリングして、どのようにAIを活用して解決するかを形にする必要があります。

自分個人だけではなく、プロジェクト全体の進捗状況を管理し、互いにコミュニケーションを取り合うことが、仕事を円滑に進めるのに不可欠です。

また、最新のAI情報は英語で発信されるため、英語の技術論文やニュースなど最新の情報を収集できる能力も重宝されます。

③フリーランスに転身する

フリーランスAIエンジニアの平均年収は、プロジェクトの規模や業界にも左右されますが、正社員の年収よりも高い場合が多いです。

ある程度実務経験を積んだ後、フリーランスへ転身することで収入アップが期待できます。

会社という枠に捕らわれずに働くスタイルも、人によってはメリットになるでしょう。

④海外転職にチャレンジする

AIエンジニアの需要は、国内に留まらず海外でも非常に高く、給与水準も高い傾向です。

アメリカではAIエンジニアの年収が2,000万円程のケースも珍しくなく、特に生成AI専門職は5,000万円を超えるケースもあります。

ヨーロッパ（特にイギリス・ドイツ・スイス）、カナダ、アジアでもAIエンジニアの需要は急速に高まっており、高額な報酬を提示されることも珍しくありません。

AIエンジニアが海外転職するには、以下の方法があります。

海外転職では、ビジネスレベル以上の英語力が求められることがほとんどですが、日系企業の場合はハードルが下がる傾向があるのが利点です。

いずれの言語でも、確かなスキルとコミュニケーション能力が重視される傾向があります。

AIエンジニアは副業でも稼げる？

AIエンジニアの副業は、スキルレベルや実務経験にもよりますが、高単価で稼ぐことが可能です。

副業の時給相場は、実務経験1年未満で時給2,000円～3,000円、経験者であれば4,000円～6,000円程度とされています。

AI人材の需要は高く、今後も副業案件は増加する見込みです。

AIエンジニアの副業で高単価が狙える案件として、以下の業務が挙げられます。

いずれも高度な知識や実務経験が問われる業務ですが、専門性を活かして高収入が期待できます。

また、AIエンジニアの副業は、収入以外にも以下のメリットが期待できます。

副業から転職やフリーランスにつながるきっかけにもなることも多いので、本業とのバランスを取りながら無理のない範囲で始めてみるのもいいでしょう。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、AIの開発や育成に特化した専門職です。

具体的に、AIエンジニアが何をするかと言うと、AIモデルの設計、開発、学習、実装、運用を一貫して行います。

一般的なITエンジニアが画面や機能の「実装」に注力するのに対し、AIエンジニアはモデルの「精度」の向上を目的としているところが大きな相違点です。

AIエンジニアは、AI技術を開発・応用する専門家として、IT業界のみならず幅広い業界で活躍の場を広げています。

▼AIエンジニアが活躍する主な場所

AIの急速な普及に伴って、AIエンジニア需要は今後ますます高まる傾向があり、将来性が期待できる仕事です。

AIエンジニアの仕事内容や種類

AIエンジニアにはどんな仕事があるかというと、大きく分けて「AI開発・実装」「学習」「分析」の3つの段階に分かれます。

AIエンジニアのメイン業務とも言えるAI開発・実装では、機械学習やディープラーニングといった手法を用いてAIアルゴリズムを設計し、実装のためのコーディングも担当。

AI実装後は、AIに膨大なデータを読み込ませて精度を向上させていく「学習」のステップに移行します。

AIの学習が完了した後は、AIが抽出したパターンやルールを基にデータを分析し、最適化させていく作業です。

AIエンジニアの中でも、役割や業務領域によって種類が細分化されることがあります。

▼AIエンジニアの代表的な職種

また、AIエンジニアの中には「データサイエンティスト」という職種があり、どちらもデータを活用する仕事のため混同されることがあります。

データサイエンティストとAIエンジニアの違いは、前者が「データ分析によるビジネス課題の解決」を主目的としている一方、後者は「AIモデルの設計・開発・実装」に特化している点です。

データサイエンティストのほうが、分析レポートや戦略提案など、よりビジネス視点が高くなります。

AIエンジニアになるには？基本の勉強ロードマップ

AIエンジニアになるには、機械学習やアルゴリズムの知識、データベースの運用スキルなど幅広いスキルを身につけておく必要があります。

AIエンジニアになるための基本の勉強ロードマップを以下に整理します。

▼AIエンジニアになるためのロードマップ

高い専門的知識が求められるため、効率的に学習していくことが成功の秘訣です。

AIエンジニアの知識を習得するには、以下の勉強法から自分に合う手法を選択しましょう。

いずれもメリット・デメリットはあるので、しっかりと見極めてから学習をスタートさせることが目標達成への近道です。

スクール学習を検討している方は、こちらのランキング記事も参考にしてみてください。

⇒生成AIスクールおすすめランキング15選！どこが安いか比較

必要な勉強時間はどれくらい？

AIエンジニアになるために必要な勉強時間は、未経験者の場合、最低でも300～500時間、専門的なレベルを目指すなら1,000時間以上が目安です。

未経験から学習する場合、まずはG検定やE資格の取得を目指すと体系的に学習しやすいのでおすすめです。

最短で実務レベルを目指すなら、スクールや認定講座の活用も検討してみましょう。

AIエンジニアは独学でもなれる？

結論から言うと、AIエンジニアは独学でもなれます。

参考書、動画教材、オンライン講座などの学習教材が充実しているため、未経験からでも実務レベルのスキルを習得することは可能です。

ただし、学習範囲は高度で多岐に渡るため、数学や統計学などある程度の基礎知識がないと容易ではありません。

また、理解できない課題にぶつかっても質問できる相手がいない環境であれば、挫折のリスクは高まります。

独学でAIエンジニアを目指すなら、最初は簡単なモデルを作るところから始め、少しずつ難易度を上げていくのが成功への近道です。

AIエンジニアに必要な資格・スキル

AIエンジニアに必要なスキルは、以下の通りです。

技術的スキルだけではなく、プロジェクトを円滑に進めていくためにビジネススキルも重要になってきます。

また、基本的にAIエンジニアに資格は必須ではありませんが、以下の資格を取得しておくと実力を証明する上で役立ちます。

▼おすすめの資格

これらの資格を持っておくと、就職や転職などで有利になる可能性があります。

AIエンジニアは覚えることが多いので、一つずつ着実に習得していくことが大切です。

▼参考にしたページ一覧

（参考1）：厚生労働省-AIエンジニア – 職業詳細 | 職業情報提供サイト（job tag）
（参考2）：厚生労働省-「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について
（参考3）：Geekly-AI企業ランキング日本【2026年最新】｜売上高・年収上位の優良企業
（参考4）：ヒューマンリソシア-世界のITエンジニア給与、上昇トレンドが鮮明に、日本はUSドル換算で31位とG7最下位