AI技術が社会のあらゆる場面で活用されるようになり、AIエンジニアへの注目度は高まる一方です。AIエンジニアの年収や、収入アップの方法を知りたい方もいるでしょう。

本記事では、厚生労働省のデータに基づくAIエンジニアの平均年収を紹介し、国内の高年収事例や海外との比較、フリーランスや派遣といった雇用形態別の単価相場まで、ケース別に詳しく解説します。フリーランスへの転身や副業、スキルアップといった具体的な年収アップの方法も紹介するので、AIエンジニアとしてのキャリアアップを検討している方は最後までご覧ください。

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AIエンジニアの平均年収（会社員）は約558万円

厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの年収は全国平均で558.3万円です。

この数字は、ITエンジニアの中でも比較的高めの水準となっています。高水準の理由としてAIが多様な産業で利用されており、それに伴ってAI技術に精通したエンジニアの需要も増加しているためです。

また、国税庁が公開している「令和5年分 民間給与実態統計調査」によれば、2023年における国内全体の平均年収は460万円とのことです。この点から見ても、AIエンジニアは高収入な職種といえます。

なお、558.3万円という数字は、あくまでひとつの指標にすぎません。AIエンジニアとしてのスキルや経験、さらには勤務先の規模やエリアによっても変動する可能性があります。

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【ケース別】AIエンジニアの年収における特徴と傾向

ここからは、AIエンジニアの海外での年収水準から、日本国内での高収入を目指す方法、さらにはマネジメント職としての収入に至るまで、多角的な視点でAIエンジニアの年収について以下の3つの視点でご紹介します。

国内でも1,000万円以上の高収入を目指せる

近年では、日本国内の企業でもAIに特化したエンジニアを重視する場合もあり、給与は上昇傾向にあります。

経済産業省の資料では、優れたAIエンジニアを確保するために、新卒に対して1,000万円以上の年収を提案する企業事例が紹介されています。AIの専門知識をもつ新卒者を対象に、特別な採用枠を開設している企業もあり、初年度の年収が約600〜1,000万円に達することも可能となっています。

出典：経済産業省「我が国におけるIT人材の動向」

特別な採用枠を開設している企業の例は以下のとおりです。

AI分野での人材競争は年々激化しており、AIエンジニアは高収入が狙える職業として評価されています。

海外なら年収2,000万円以上の求人もある

上述したように、国内においてAIエンジニアの収入は比較的高いといえますが、海外と比較してみると、その給与水準は取り立てて高いというわけではありません。

アメリカの求人情報サイト「Glasdoor」の調査によると、2025年4月10日時点のアメリカ地域におけるAIエンジニアの平均給与は年間約13.5万ドル、日本円にして約2,000万円とのことです。ボーナスなどの追加賃金も加味すると2,500万円を超え、さらに数年の経験を積めば3,000万～4,000万円といった額にのぼる可能性もあります。

同じく「Glasdoor」の調査によると、2025年4月10日時点のイギリスのAIエンジニアの平均給与は年間約5.3万ポンド、日本円にして約1,000万円となっており、日本よりも高収入の傾向にあります。

また、中国やカナダなども日本より高収入の傾向にあり、世界的にAIエンジニアの需要が増している状況がうかがえます。

責任のあるリーダーポジションの年収は高い

AI開発のフィールドにおいても、チームリーダーやプロジェクトマネージャーといったマネジメントの役割を果たす人材が不足しています。AIプロジェクトを効率的に運営するためには、AI技術やプロジェクト全体の進行管理だけでなく、人間関係のスキルや組織運営能力といった多角的なスキルセットが要求されます。

それゆえ管理職やリーダーのポジションに就いた人々は、会社から高く評価され、給与が高くなる傾向があります。特に大企業では、20代から30代でも高額な給与水準が期待できます。

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【雇用形態別】AIエンジニアの年収相場（時給・平均単価）

ここからは、フリーランス・派遣・アルバイトといった雇用形態ごとに、AIエンジニアの年収がどの程度変動するのかを解説します。

• フリーランスAIエンジニア
• 派遣社員AIエンジニア
• アルバイトAIエンジニア

フリーランスAIエンジニア

FLEXYに登録されている案件によると、フリーランスとして活動するAIエンジニアの平均の月額単価は約100万円です。この数字をもとにすると、月額50万円から100万円程度の報酬でプロジェクトを受けるのが一般的だと考えられます。

ただし、収入は仕事内容や稼働日数によって異なります。また、個々のスキルセットや過去の実績も収入を決める大きな要素です。特に、高度な専門知識とマネジメントスキルを兼ね備えたエンジニアは、月額150万円以上の報酬も狙えるかもしれません。フリーランスとしての年収は、実力次第で大きな収入差が出るのが特徴です。

もし、フリーランスAIエンジニアとして高単価な案件を効率よく獲得したいのであれば、FLEXY（フレキシー）をぜひご活用ください。専任のコーディネーターが、あなたに寄り添い案件の紹介から単価交渉、契約の支援といったサポートを行います。仕事に集中できる環境を手に入れたい方は、ぜひご登録ください。

派遣社員AIエンジニア

AIエンジニアには派遣の仕事も多く、平均時給は1,898円となっています。平均時給をもとにすると、時給の相場は一般的に1,500〜2,500円ほどでしょう。通常のITエンジニアよりもやや高めの水準であり、必然的に求められるスキルセットも高度なものになります。

派遣エンジニアは、正社員やフリーランスと比べて年収は低めですが、その代わりに柔軟な働き方が可能です。また、短期間で多くの企業での経験が積めるという利点もあります。スキル要件もフリーランスより手頃なので、「AIエンジニアとしてスキルを高めたいが、正社員やフリーランスへの移行が難しい」という場合におすすめです。

派遣という働き方は雇用が不安定であり、責任の重い仕事を任されることも少なくなります。長期的なキャリアを考えるならば、経験を積んだあとに正社員へ転職するのが理想的です。

出典：求人ボックス　給料ナビ「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）」

アルバイトAIエンジニア

割合としては少ないですが、AIエンジニアをアルバイト採用するケースもあります。AI人材は獲得競争が激化しているため、AI技術に興味をもつ学生をパートタイムやインターンで採用し、将来的な人材確保を目指すという動きも拡大しています。派遣社員の平均時給が1,898円であることを考えると、アルバイトの時給は同程度か、やや安い1,200円程度が相場です。

AIエンジニアとして年収を上げる方法

ここからは、AIエンジニアが年収を高めるための具体的な方法について解説します。

フリーランスのAIエンジニアとして高単価案件を獲得する

フリーランスへの移行は、AIエンジニアとして年収を増やす有効な手段のひとつです。フリーランスならば、自分で仕事を選び、価格を交渉する自由があるため、同じタスクをこなす会社員と比べても高い年収が期待できます。AIエンジニアは、パソコンさえあればどこでも働けるため、フリーランスとしての柔軟な働き方が可能です。

フリーランスとしては収入に大きなバラつきがありますが、人脈や営業スキルがあれば、フリーランスとして独立する選択肢を検討する価値は十分にあります。スキルと実績、交渉力次第で、高単価な案件を継続的に受注できる可能性もあります。新しいプログラミング言語を学ぶ、業務範囲を拡大するなど、常にスキルアップを目指すのが大切です。

フリーランスのAIエンジニアになるなら、たった60秒でできるFLEXYへの登録がおすすめです。専任のコーディネーターがご希望に沿った案件をご提案しますので、ぜひお気軽にご相談ください。

海外の企業（外資系のIT企業）に転職する

海外、特にアメリカの企業で働くことは、AIエンジニアにとって収入を増やす有力な選択肢です。外資系企業は一般的に高い給与を提供しています。

たとえば、中国通信機器最大手のファーウェイは、人工知能を専攻していた博士号を持つ新卒者を最大約3,000万円で採用すると報道されました。また、OpenAIは年間86万5,000ドル（1億2400万円）の報酬をAI研究者に支払っているとの情報もあり、日本国内と比べて高額な報酬を得られる機会が多くなっています。

その反面、世界中から集まるトップクラスのエリートエンジニアと競り合う必要があります。高いレベルのAIスキルだけでなく、語学力も必須です。国内企業への転職よりも挑戦が多く、スキルアップの努力としっかりとした事前準備が必要となります。

会社の業務と並行して副業に取り組む

会社の業務を続けながら年収を上げたいのであれば、AIエンジニアの副業に取り組むといいでしょう。稼働日数が週に1,2日であったり、土日メインで関わったりできる案件もあるので、本業を継続したい方におすすめです。

AIエンジニアとして副業に取り組む場合収入アップが狙えるだけでなく、新たなスキル習得によるキャリアアップも期待できます。本業で異なる部分に従事している場合でも、副業でAI技術に触れることで、将来的なキャリアチェンジにつながります。

ただし、会社の業務と並行して副業案件を獲得するのは至難の業です。自身の力のみで案件獲得を目指すのは効率的とはいえません。限られた時間を有効活用したいのであれば、AIエンジニアの副業案件を多く抱えるFLEXY（フレキシー）をぜひご活用ください。専門のコーディネーターがベストな案件を紹介いたします。

スキル・実績・資格などを揃えてポートフォリオを強化する

AIエンジニアとしての年収を上げるには、スキル、実績、資格を揃え、ポートフォリオを充実させることが重要です。自身の能力を効果的にアピールできるようになるため、高額案件の獲得につながるからです。

ポートフォリオは、採用担当者やクライアントに対して、自分がどのような技術を持ち、どのような成果を上げてきたかを具体的に示すものです。AIエンジニアは即戦力が求められる場合も多く、明確なスキルセットや成果物が評価のポイントになります。

保有しているスキル・実績・資格を整理するとともに、プロジェクトで開発した成果をGitHubやブログなどで公開し技術力を視覚的に示しましょう。

AIエンジニアとしての年収を上げるには、スキルアップと並行して、自身の能力を効果的にアピールすることが重要です。ポートフォリオを充実させ、採用担当者やクライアントに自身の価値をアピールしてください。

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高収入のAIエンジニアを目指す上で求められるスキル

ここからは、AIエンジニアが高収入を目指すために必要なスキルを解説します。

プログラミングスキル

AIエンジニアが年収を高めるためには、プログラミングスキルが不可欠です。主要なプログラミング言語としては、Python/C言語/C++/Java/JavaScriptなどが挙げられます。さらにPythonでよく使われる以下のフレームワークの知識も重要です。

加えて、ソースコード管理やMySQL/Git/Apache/Spark/Docker/Hadoopなどのミドルウェアに関する知識、Linux/Windows/Mac OSなどのOS知識、AWS/Azure/Google Cloud Platform（GCP）などのIaaSに関する知識も、システム開発において有用です。これらの多様なスキルと経験があれば、AIエンジニアとしての希少価値が高まり、より高い年収が期待できます。

数理・データサイエンスの知見

AIエンジニアにとって数理とデータサイエンスの知見は不可欠です。微分積分はAIモデルの精度を高める「調整作業」に役立ちます。例えば、モデルが間違った答えを出した時に、どこを修正すれば良いかを計算する際に活用可能です。線形代数はデータを効率的に整理・処理するためのツールで、複雑なデータをシンプルに扱う基盤となります。

さらに、ビジネス現場では「必要なデータは何か？」「どう分析すれば目的に届くか？」を逆算する思考力が重要です。例えばECサイトなら「ユーザーの購買履歴からリピート率を上げる施策」を導くために、適切なデータの選び方と分析手法の組み立てが求められます。これらのスキルはAI開発だけでなく、課題解決能力そのものを高めます。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習は「データからルールを自動学習する技術」です。ディープラーニングはその進化版で、画像認識なら「目や鼻の配置」を自動的に見分けて人物を特定します。自動運転車が標識を認識するのもこの技術の応用例です。

重要なのは適材適所です。活用場面に合った手法が使い分けられるように知見を重ねておく必要があります。実際の開発ではPythonライブラリを使って実装し、医療分野なら「X線画像から病気の兆候を検出」するなど、現場に即した応用力が問われます。

専門性の高い知見は、研究者を頼るのも手ではあるものの、スムーズにプロジェクトを進めるには最低限の知識は持ち合わせておくといいでしょう。

コミュニケーションスキル

AIエンジニアが年収を向上させるためには、コミュニケーション能力も非常に重要です。AIエンジニアは、ほかのエンジニアと頻繁に連携を取る必要があるため、業務を円滑に進めるためのコミュニケーションが求められます。

加えて、開発や分析に関する提案をする場合もあるため、論理的思考力はもちろん、説明力やプレゼン力の向上も重要です。同業者だけでなく、AIに詳しくないクライアントに対しても、専門知識を分かりやすく説明できる能力が求められます。

高度な英語力

英語力はITエンジニア全般にとって重要ですが、とりわけAIエンジニアには、英語で発表される最新の研究情報を理解できるだけの英語力が必要です。また、AIエンジニアは国際的なプロジェクトで働くことも多く、外国人スタッフと円滑にコミュニケーションを取る能力も求められます。このような理由から、採用時に英語力を重視する企業は少なくありません。

ITリテラシー

高収入を目指すAIエンジニアには、単なるPC操作能力を超えた高度なITリテラシーが不可欠です。OS、ネットワーク、データベースに関する基礎知識は当然として、クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）の利用経験、Gitを用いたバージョン管理スキルも求められます。大規模なデータセットの扱いや、複数人での効率的な開発・モデル共有に必須だからです。

開発環境の構築、ライブラリの依存関係解決、API連携、コンテナ技術（Docker等）の理解は、スムーズな開発プロセスと再現性の確保、本番環境へのデプロイに直結します。情報セキュリティに関する深い理解と実践も、機密性の高いデータを扱う上で絶対条件です。

AI・データの利活用における法律知識

AI開発とデータ利活用においては、技術力だけでなく、関連法規への深い理解が重要です。個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などのデータプライバシー規制、学習データや生成物に関する著作権・知的財産権は、日常業務で直接関わる可能性が高く、遵守すべき基本事項です。データ収集の適法性、利用目的の明確化、匿名化・仮名化処理の適切性、十分なセキュリティ対策の実施などが具体的に求められます。

AIモデルの判断根拠を示す説明責任や、モデルのバイアスがもたらす差別問題への配慮も、法規制やガイドラインで要求される場面が増えています。法的リスクを事前に理解し、設計段階から対策を講じられる能力は、高収入エンジニアに求められる重要な資質です。

未経験からでもAIエンジニアは目指せるが道のりは険しいのが現実

結論、未経験からでもAIエンジニアを目指すのは可能です。ただし、求められる知識や経験のハードルが高いため、その道は険しいといえます。

求められるのは単なるプログラミングスキルに留まらず、機械学習の深い理解、高度な数学・統計学の知識、そして論理的思考力です。年収700万円超え、新卒で1000万円クラスの採用情報が見られるものの、大学院で専門分野を修めた人材レベルである場合が多く、研究経験が重視されています。

たとえ20年以上の開発経験を持つベテランエンジニアであっても、AI特有の専門性がなければ転職は困難です。未経験者がこの分野で活躍するには、相応の覚悟と学習、アカデミックなレベルでの知識習得が求められます。

フリーランスエンジニアの現実を見る

AIエンジニアはやめとけ？目指す上での注意点を解説

AIエンジニアリングは、ディープラーニングなどの複雑な機械学習アルゴリズムを扱うため、技術的には非常に高いレベルが求められます。初心者がこのフィールドに参入するには、プログラミングからデータ構造、ITの基礎知識、さらには法的規制に至るまで、多くの知識とスキルが必要です。高い需要と給与が魅力的に見えるかもしれませんが、これらの要因で挫折する可能性も高いです。

AIエンジニアの仕事は、一般的にはほかの業種よりもハードとされています。AIの専門家は少なく、一人ひとりの負担が大きくなるのに加え、日々進化する最新のAI技術を学び、それを業務に適用しなければなりません。このような状況が、AIエンジニアの業務負荷を高くしています。

AIエンジニアは今後オワコンになる？需要の動向と将来性を解説

AIエンジニアの需要は、DX推進や生成AIの急速な普及を背景に世界的に急拡大しており、「オワコン」になるという懸念は現時点では考えにくい状況です。経済産業省のデータでも、2020年時点のAIエンジニアの需要数が3.8万人であるのに対して、2030年には24万人に増加すると予測されています。

多くの企業が業務効率化や新たなサービス創出のためにAI導入を進めており、AI技術の開発・実装を担うAIエンジニアの求人数も増加傾向にあります。AIは今後も社会や産業の基盤技術としてさらに深く浸透していくと予測され、AIエンジニアが活躍する場面はますます多様化・高度化していくでしょう。

AIエンジニアになるには相当の努力が必要だが高年収は十分に見込める

AIエンジニアの年収は多様であり、その高さはスキルセットや経験、働く場所、そして職位によって大きく変動します。平均年収は約558万円と高めですが、海外で働く場合やマネジメント職に就く場合は、年収が大幅に上がる可能性もあるでしょう。フリーランスや派遣、アルバイトといった雇用形態によっても収入は異なり、特にフリーランスはスキルと実績によっては高収入が期待できます。

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