AIエンジニアの年収や給料はどのくらい？収入アップの方法や役立つスキルを解説
近年、AI技術がめざましく進歩し、さまざまな領域での活用が期待されています。一方で、AI人材の育成方法は確立されておらず、2030年にはAI人材が最大で12.4万人不足するという試算もあります。
そのような状況下で、新たにAIエンジニアを目指す方や、よりよい条件を求めて転職を考えるAIエンジニアもいるでしょう。この記事では、AIエンジニアの年収や収入アップの方法、役立つスキルについて紹介します。
ぜひ、AIエンジニアとしてキャリア形成をする際の参考にしてください。
目次
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AI技術を活用した課題解決のために設計や開発、実装を行うエンジニアを指します。クライアントや社内の依頼に応じて開発計画を立て、機械学習を進めながら診断・判定結果の検証を行います。
システムの納品をもってプロジェクトが完了する場合もあれば、効果検証や分析といった運用に携わることもあり、業務領域が広い職種です。
データ収集と前処理
AIを開発する際は、AIに大量のデータを読み込ませ、学習させる工程が発生します。そのため、データの作成や収集が不可欠です。AIエンジニアは、AIに読み込ませる前のデータ作成や収集も行います。
また、不要なデータを読み込ませてしまうと学習の精度が下がる恐れがあるため、データのクレンジング作業も事前に行います。人の手で実施することもありますが、コストが高くなるため、自動化ツールを使って効率化を図ることが一般的です。
モデル設計と訓練
AIは読み込んだデータから人が見つけられないような法則や関係性を見つけていきます。モデルとは、入力されたデータをAI内で処理し結果として出力するまでの、処理の部分を指します。
モデルを作成する段階ではプログラミングが不可欠です。入力するデータや出力させたい結果に応じてモデルは変更する必要があるため、都度設計を行います。その後は、AI学習用のマシンやスーパーコンピューターを使用して判定の精度を高めていきます。
モデル評価と改良
AIの学習が一通り完了したらモデルの評価をします。指標となるのは、正解率やエラー率などです。評価基準をクリアした場合は、検証用のデータをAIに読み込ませ、その結果を検証していきます。
検証の際は、AIエンジニアだけでなく別分野の専門家が入ることもあります。この検証作業を繰り返して想定どおりに動作するようになったらシステムは完成です。
モデルデプロイと監視
システムが完成した段階で納品されます。しかし、AIエンジニアの仕事はここで終わりではありません。運用中に読み込んだデータや結果を分析し、その結果をもとに改善点を見つけていく必要があります。
AIエンジニアの平均年収
厚生労働省の発表によると、AIエンジニアの年収は全国平均で5,583,000円です。2023年度の全国平均年収は4,600,000円となっているため、AIエンジニアの年収は高いといえるでしょう。
AIエンジニアはスキルによって年収が大きく変わる傾向があります。ITSS（ITスキル標準）別の年収は以下のとおりです。
- ITSSレベル1〜2：4,200,000～6,200,000円
- ITSSレベル3：4,500,000～7,000,000円
- ITSSレベル4：5,000,000～7,800,000円
- ITSSレベル5以上：6,000,000～9,500,000円
もちろん、雇用形態や地域によっても年収は変化します。詳細をみていきましょう。
正社員の場合
正社員の場合、AIエンジニアの平均年収は5,070,000円です。AIエンジニアは給料の幅が広く、就職する企業によっても年収は大きく変わります。
基本的には、企業規模が大きいほど年収は高い傾向にあります。しかし、大手企業だから年収が高いとは限らず、ITベンチャーや中小企業でも年収が高い場合があるでしょう。
アルバイトやパートの場合
アルバイト・パートのAIエンジニアは、平均時給1,187円です。
正社員や派遣社員と比べると低い傾向があります。
派遣社員の場合
派遣社員の場合、平均時給は1,898円です。
アルバイト・パートと同じく正社員と比べると低い傾向があります。
地域別・仕事の条件別のAIエンジニアの給料
地域別に見ると、東京都が最も高く平均年収6,190,000円です。続いて神奈川県が平均年収4,920,000円、埼玉県が平均年収4,680,000円となっており、首都圏を中心に年収が高くなっています。
また、英語や中国語を話せるAIエンジニアは年収が高い傾向にあります。エンジニアとしての技術力はもちろん、外国語の習得も年収アップにつながるでしょう。
AIエンジニアが年収を上げる方法
AIエンジニアのなかには、年収アップを目的としているという方もいるでしょう。どうすれば、AIエンジニアとして年収を上げることができるのでしょうか。
特定の資格がなくても就労可能なAIエンジニアですが、経験や技術力によって年収は大きく変化します。そのため、資格を取得してスキルを高め、実力を証明することが重要です。
特に外国語を話せるAIエンジニアは年収が高い傾向にあります。必要なスキルを身に付け、より高年収な企業への転職も有効な手段の一つです。
また、厚生労働省の発表によればフリーランスの割合は24.3％で、収入アップを目的にフリーランスとなるAIエンジニアもいます。とはいえ、フリーランスへの転向には慎重な判断が求められます。
そのような方にも、高還元SES企業がおすすめです。そのなかでも、テクニケーションは正社員とフリーランスそれぞれの利点を兼ね備えた働き方が可能です。
自由に自身が案件を選択できる案件選択制を採用しており、得意分野をはじめ将来性のある分野へ挑戦も可能としスキルやキャリアアップできる環境が整っています。
また、単価給与連動制を導入することで、エンジニアがスキルと経験に基づいた市場価値に見合った報酬を得ることが可能です。
安定した職場で高還元な働き方をしたい方は、ぜひ一度テクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
高年収のAIエンジニアに必要なスキル
AIエンジニアで高年収を目指す場合は、複数のスキルが必要です。もちろんエンジニアとしてのスキルも必要不可欠ですが、それ以外のスキルを身につけることで周囲との差別化を図ることができるでしょう。
具体的には以下のスキルがAIエンジニアには必要とされています。
- プログラミングスキル
- 統計や分析などの数学スキル
- 英語力
- コミュニケーションスキル
詳細をみていきましょう。
プログラミングスキル
AIエンジニアは未経験であっても目指せる職種ではありますが、最低限のプログラミングスキルは必要です。特に、機械学習の領域ではPythonが標準言語となっているため、Pythonの理解と活用が求められます。
ほかにも、データ解析に必要なR言語や汎用プログラミング言語のC++、Javaを理解しておく必要があります。
統計や分析などの数学スキル
AIに必須な機械学習やディープラーニングを理解するためには、基礎的な数学スキルが必要です。特に、統計学や確率論は身につけておく必要があります。
また、AIエンジニアは膨大な量のデータを扱うため、データ解析の際に用いられるSQLへの理解も求められるでしょう。
英語力
一定程度の英語力も求められます。基本的にソースコードは英語で記述されるため、英語力があればソースコードを正しく理解し記述することができるでしょう。
また、プロジェクト内で海外のエンジニアと一緒になったとしても、英語力があればスムーズにコミュニケーションを取ることができます。その他にも、論文の翻訳を待たずに読むことができるなど、進化のめざましいAI業界で新しい情報を取得することが可能です。
一般的にビジネスレベルとされるTOEIC700点以上を目標とするとよいかもしれません。
コミュニケーションスキル
AIエンジニアというと、一人で作業している姿を想像するかもしれません。しかし、AIプロジェクトの進行には多くのステークホルダーとコミュニケーションを取る必要があります。
また、AIプロジェクトを通じて解決すべき課題の理解も必須とされるため、事前のヒアリングも重要です。一般的なビジネススキルとしてのコミュニケーションスキルは必須といえるでしょう。
AIエンジニアとして、スキル向上を図りつつ働きたい方におすすめしたいのが、高還元SES企業です。高還元SESとは、エンジニアの単価に対する還元率が高いSES企業をいいます。
私たちテクニケーションは、フリーランスのような自由な働き方をしながら、正社員のような育成支援が受けられる高還元SES企業です。
高収入が得られる仕組みとして、単価給与連動制を導入しています。単価に応じて実力に見合った収入を得ることができます。実力に見合った収入を得られるということは、高いモチベーションの維持ができ、質の高いサービスを提供することにつながります。
また、会社間の単価も開示しているため、報酬に悩むことなく業務を全うすることが可能です。
さらに、案件選択制の採用により、自分のキャリアに合ったプロジェクトを遂行することもできます。
「AIエンジニアに転向したい」「転職したいがスキルがなくて不安」という方は、ぜひ一度テクニケーションのカジュアル面談にてご相談ください。
AIエンジニアが年収アップのために持っておくとよい資格
AIエンジニアになるために特別な資格は必要ありません。しかし、実力や経験の裏付けとして資格取得を目指すと、オファーや給料に反映される可能性があります。
ここでは、一般的に推奨される以下3つの資格に絞って紹介します。
- G検定
- 統計検定
- AI実装検定
紹介する資格以外にも、実務に役立つ資格や検定はあります。仕事の内容や会社からの要請に応じて検討しましょう。
G検定
一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催し、正式名称はジェネラリスト検定です。AIやディープラーニングを体系的に学び、ビジネスに活用していくことを目的としています。
エンジニア向けのE検定と比較すると、やや一般向けの内容です。受験要件の指定もないため、AIエンジニアとしてキャリア形成をするなら、まずはG検定の取得を目指すとよいでしょう。
G検定の受験はチケット制です。チケットの有効期限は1年間ですが、有効期限内であれば都合のよい日程で受験できるため、働きながらでも資格取得を目指しやすいかもしれません。
また、CDLEと呼ばれる、G検定の合格者のみが集まるコミュニティが存在します。業界未経験の方や社外の方とコミュニケーションを取りたい方は活用するとよいでしょう。
統計検定
統計知識や技能を測る検定で、日本統計学会が主催しています。AIエンジニアやデータサイエンティストからも注目を集めているほか、企業戦略や市場調査にも応用できるためビジネススキル向上を図る方も注目する資格です。
統計検定は、統計検定・統計調査士・データサイエンスと3つの検定があり、それぞれ取得できる資格は以下のとおりです。
- 統計検定（1〜4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
統計検定の2〜4級は統計の基礎を学ぶことができる一方で、就職や転職活動で有利になるのは統計検定（1級・準1級）や統計調査士・専門統計士、データサイエンス（基礎・発展・エキスパート）です。
AIエンジニアは機械学習やデータ分析も行うため、統計学の知識は就職や転職で有利に働く可能性があります。
また、資格手当の制度がある企業であれば年収に直結するほか、制度のない会社でもスキルを客観的に提示できるため給料交渉でも有利になるでしょう。
また、統計検定1級を除いて、試験はCBT方式で実施されています。全国各地で受験可能なうえ、都合のよい日時で受験可能なため、働きながらでも資格取得が目指せます。
AI実装検定
得できます。AIエンジニアとしての実務経験がない方でも受験が可能で、合格者は「ディープラーニング実装師」と呼ばれます。
AI実装検定は、B級・A級・S級の3段階に分かれており、AIに関する知識が少ない方でも段階を踏んで取得可能です。B級がG検定と同等程度、A級がE資格（日本ディープラーニング協会主催）と同程度、S級は現時点でAIに関する最難関資格となっています。
取得する級によって出題内容や配点が異なるものの、すべての級において合格基準は70%以上です。
AIエンジニアを目指す、もしくはAIエンジニアとして年収アップを目指す方は、AI実装検定のS級を目標にするとよいかもしれません。
エンジニアとして年収を上げたいならSES企業で経験とスキルを上げる道も
AIエンジニアは、経験が浅く必要な資格を取得していなくても就労できる職種です。また、現在進行形で発展している技術のため、今後も需要の拡大が見込まれています。
常に情報収集や自己研鑽をし、高いスキルを保ち続けなくてはAIエンジニアを続けていくのは難しいでしょう。しかし、働きながら資格取得をし、スキルアップを続けることで年収アップを目指せる点は魅力的かもしれません。
テクニケーションでは、正社員SESと同等の育成支援を受けつつ、案件選択制でフリーランスに近い自由な働き方を叶えることができます。
また、単価給与連動制を採用しており、スキルアップや成果が報酬につながりやすい仕組みです。SESが作ったSES企業だからこそ、エンジニア特有の悩みや不安に寄り添います。
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