AIエンジニアの年収はいくらなのか、自分の年齢や経験ならどのくらいが相場なのかを知りたい方も多いでしょう。
厚生労働省のjob tagによると、平均年収は609.8万円です。求人統計でも約599万円で、全体の目安は600万円前後といえます。
ただし、年収は年齢、スキルレベル、役職、企業規模、働き方によって大きく変わります。年収1,000万円は平均的な水準ではなく、上位の専門職や管理職の水準です。
公的統計と厚生労働省の調査をもとに、年齢別、スキルレベル別、雇用形態別の年収と、年収を上げる6つの方法を解説します。
AIエンジニアの平均年収
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの平均年収は609.8万円です（令和7年の賃金構造基本統計調査をもとにした値。参考③）。ただし、この数値は統計上の職業分類をもとにしており、AIエンジニアだけを集計したものではありません。job tagでは平均年齢が42.2歳なので、若手の年収を示す数字でもありません。
国税庁の「民間給与実態統計調査」（令和7年分）では、1年を通じて勤務した給与所得者の平均給与は487万円、正社員（正職員）は559万円です（参考④）。統計の取り方が違うので単純には比べられませんが、AIエンジニアは正社員の平均を上回る水準といえます。
求人の数字も見ておきましょう。求人ボックス 給料ナビでは、AIエンジニアの平均年収は約599万円です（2026年10月の掲載求人から算出。参考②）。正社員の給与の幅は381万〜1,235万円で、最も多いのは381万〜488万円の層でした。この平均は集計した求人の給与水準の中央値で、実際に支払われた額ではありません。
公的統計は働いている人の実績、求人統計は企業が示す条件を表します。性質の違う2つの数字がどちらも600万円前後なので、全体の目安は600万円前後と考えてよいでしょう。一方で、求人で最も多いのは400万円台までの層なので、誰もが600万円から始まるわけではありません。
年収が高めになる背景には、専門性の高さと人材の不足があります。プログラミングに加え、機械学習、統計や線形代数などの数学、クラウドまで幅広い知識が求められるためです。厚生労働省の調査報告書（令和6年3月）では、IT・デジタル人材を雇用する120社のうち63.3%が、人材は量も質も足りていないと答えました（参考①）。
参考：
①IT・デジタル人材の職種別・ITスキルレベル別の賃金相場（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事業 調査報告書）
https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf
②AIエンジニアの仕事の平均年収・時給・給料（求人統計データ）
https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/AIエンジニアの年収・時給
③AIエンジニア－職業詳細：厚生労働省 職業情報提供サイト
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325
④民間給与実態統計調査（国税庁：令和7年分）
https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan/gaiyou/2025.htm
スキルレベル・役職別の年収
年収は、年齢だけでなくスキルと役割でも変わります。前述の厚生労働省の調査で、AIシステムエンジニアやデータサイエンティストを含む「設計・構築」の職種の正社員を見ると、ITスキルレベルが上がるほど年収も上がっていました。
| ITスキルレベル | 下位4分の1の値 | 中央値 | 上位4分の1の値 |
|---|---|---|---|
| レベル1〜2 | 420万円 | 500万円 | 620万円 |
| レベル3 | 450万円 | 550万円 | 700万円 |
| レベル4 | 500万円 | 635万円 | 780万円 |
| レベル5以上 | 600万円 | 700万円 | 950万円 |
レベル1〜2は、実務未経験者や新入社員から、上位者の指導を受けて作業を担当する人までの層で、中央値は500万円です。AIの仕事に置き換えると、データの前処理や既存モデルの運用など、範囲の決まった作業を担当する段階にあたります。
レベル3は、求められた作業をすべて独力でこなせる層で、中央値は550万円です。モデルの開発から評価までを任され、自分の専門分野を固めていく段階です。この表の上位4分の1の値は700万円なので、同じレベルでも勤務先や担当業務で差が開きます。
レベル4は、業務上の課題の発見と解決を自らリードする層、レベル5以上は社内でビジネスや技術を創造してリードする層以上を指します。中央値は635万円と700万円で、上位4分の1では780万円と950万円に届きます。回答者の平均年齢は約52歳で、若手を中心にした調査ではない点に注意してください。
役職でも差が出ます。同じ「設計・構築」の中央値は、担当者が500万円、主任・係長クラスが650万円、課長クラスが670万円、部長クラス以上が800万円でした。データサイエンティストやAIプランナーなどを含む「企画立案・プロジェクト管理」では、担当者が600万円、部長クラス以上が1,000万円と、さらに高くなります。
年収1,000万円は平均的な水準ではなく、上位の専門職や管理職の水準です。「企画立案・プロジェクト管理」のレベル5以上でも中央値は900万円で、上位4分の1の値が1,100万円でした。
年齢・経験年数別の年収
job tagの年齢別の年収を見ると、55〜59歳までは年齢とともに上がり、60歳を過ぎると下がります。経験年数ごとの公的な年収統計は見当たらないため、ここでは年齢別の値を使います。経験者も未経験者も含めた平均なので、自分の年齢の数字をそのまま相場と考えないようにしましょう。
20代AIエンジニアの年収
job tagでは、20〜24歳が388.3万円、25〜29歳が452.7万円です。全体の平均より150万円以上低く、この年代は年収よりも経験の中身で差がつく時期といえます。
新卒で高い年収を提示する企業もありますが、全員に当てはまる水準ではありません。大学や大学院での研究実績を条件にした採用枠もあるので、応募する前に募集要項で対象者と条件を確かめましょう。
年収を早く上げるには、実力を示せる材料を持つことが近道です。GitHubで公開した成果物は、採用担当者が中身を確かめられます。Kaggleに取り組むなら、順位そのものより、その経験を業務の成果にどうつなげられるかを説明できるようにしましょう。
30代AIエンジニアの年収
job tagでは、30〜34歳が548.9万円、35〜39歳が604.1万円です。全体の平均に近づく年代で、担当できる範囲が広がるほど年収も伸びやすくなります。
この年代は、技術を深める道と、プロジェクトやチームを率いる道に分かれ始めます。前の章で見たとおり、調査では役職が上がるほど中央値が上がっているので、技術に加えて、進行管理や関係者との調整の経験も積んでおくと選択肢が増えます。
転職で年収を上げる人が出てくるのも、この年代の特徴です。厚生労働省の調査では、5年以内にIT・デジタル職種へ転職した人の約56%で賃金が上がりました。ただし、約20%は下がっているので、複数の企業の条件を比べてから判断しましょう。
40代以上AIエンジニアの年収
job tagでは、40〜44歳が680.5万円、45〜49歳が702.2万円、50〜54歳が724.5万円、55〜59歳が777.8万円です。60〜64歳は529.8万円に下がります。
40代以降は、キャリアの方向によって年収の差が開きます。技術の専門家としてAIアーキテクトなどを目指す道と、AIプロダクトマネージャーやデータ部門の責任者としてマネジメントを担う道があります。部長クラス以上の中央値が800万〜1,000万円という調査結果は、この年代の目安になります。
この年代でも転職で賃金を上げている人はいます。前述の調査では、40〜54歳でも賃金が上がった人がほぼ60%でした。40〜59歳では、賃金が上がった人ほどITスキルレベルが高い傾向もあり、回答者の数は多くないものの、新しい技術を学び続ける意味を示しています。
スキル・専門分野別の年収比較
公的統計は、機械学習や生成AIといった専門分野ごとの年収を公表していません。各社の記事に金額の幅が載っていることもありますが、出典が示されていないものが多いため、ここでは金額を書かず、分野ごとの仕事と評価されやすいスキルを紹介します。求人の条件を比べるときの見方として使ってください。
機械学習エンジニアの年収
機械学習エンジニアは、データを使ってモデルを設計・学習・評価し、実運用まで担当する職種です。製造業の品質管理、金融の不正検知、ECや広告の推薦のように、モデルの精度が事業の成果に直結する分野ほど、成果を説明しやすく、評価につなげやすくなります。
評価されやすいのは、Pythonでのモデル実装（scikit-learn、XGBoost、LightGBMなど）、特徴量エンジニアリング、MLflowなどによる実験管理、Kubeflowやクラウドの機械学習サービスを使った運用（MLOps）の経験です。ツールの名前だけでなく、どんな成果を出したかまで語れると強みになります。
深層学習（ディープラーニング）専門の年収
深層学習の専門家は、ニューラルネットワークの設計・学習・最適化に特化したエンジニアです。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で深い専門性を持つ人が該当します。
研究開発に近い仕事では、PyTorchやTensorFlowを使った実装力に加え、論文を読んで実装し、独自の改善を提案できる力が問われます。大学院での研究実績を求める求人もあるので、応募条件を先に確かめましょう。
GPUを効率よく使う工夫や分散学習の知識も、学習の規模が大きい現場で役立ちます。大規模言語モデル（LLM）の追加学習（ファインチューニング）の経験は、次に紹介する生成AIの分野でも活かせます。
生成AI専門エンジニアの年収
生成AIエンジニアは、LLMをAPIやオープンソースのモデルで使ってアプリケーションを作るエンジニアや、LLMそのものの開発や調整を担うエンジニアを指します。生成AIの導入を進める企業が増え、新しい職種として求人でも見かけるようになりました。
仕事の中心は、社内文書を検索して回答させるRAG（検索拡張生成）の構築や、複数の処理を自動で進めるエージェントの開発です。LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークのほか、回答の精度の評価やセキュリティ対策まで担当できると、任される範囲が広がります。
※生成AIエンジニアに特化した公的な年収統計はありません。年収は求人の条件で確かめ、1社の数字だけで判断しないようにしましょう。
生成AIの技術は変化が速く、特定のツールの経験だけでは価値が長続きしないおそれがあります。モデルやツールが変わっても通用する、評価の設計やシステム全体を組み立てる力を一緒に磨いておきましょう。
企業規模・職種・海外との年収比較
企業規模別の年収
求人ボックス 給料ナビが賃金構造基本統計調査を加工した値では、10〜99人の企業が492万円、100〜999人が529万円、1,000人以上が610万円です。規模が大きいほど賞与も多く、年間で60.2万円、95.6万円、133.1万円でした。この値は「システム・エンジニア」の統計で、AIエンジニアだけの値ではありません。
近い職種との比較
前述の厚生労働省の調査で、ITスキルレベル別の中央値を比べると、ソフトウェア開発スペシャリストはレベル3が550万円、レベル4が600万円、レベル5以上が670万円です。プロジェクトマネージャはそれぞれ775万円、800万円、900万円で、同じレベルでも企画やプロジェクト管理を担う職種のほうが高くなっています。開発だけでなく、上流の工程に関わることが年収を左右するとわかります。
海外との比較
米国労働統計局によると、コンピュータ・情報研究者の年間賃金の中央値は140,300ドルです（2025年5月）。AIエンジニアだけの統計ではなく、研究職の値です。日本より高い水準ですが、為替、物価、社会保障の制度が違うので、金額だけでは比べられません。
参考：
米国の賃金（米国労働統計局：Computer and Information Research Scientists）
https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/computer-and-information-research-scientists.htm
雇用形態別の年収（正社員・フリーランス・副業）
正社員AIエンジニアの年収
正社員は、安定した給与に加えて社会保険や各種手当を受けられます。前述のとおり、公的統計と求人統計の平均はともに600万円前後で、スキルレベルや役職が上がると700万円以上の水準も見えてきます。
収入以外の利点は、実務の経験を積みやすいことです。規模の大きなデータやチームでの開発に触れられ、研修やカンファレンスへの参加を支援する企業もあります。経験の浅いうちは、年収の差よりも、どんな経験を積めるかで勤務先を選ぶと、後の年収につながります。
フリーランスAIエンジニアの年収
フリーランスの目安には、案件サイトの集計があります。フリーランスボードの集計では、AIエンジニア案件の平均月額単価は87.3万円でした（2024年2月〜2026年7月の掲載案件17,851件）。12か月続けば売上で約1,048万円ですが、掲載された単価であり、実際の契約額とは異なる場合があります。
ただし、売上と年収は同じではありません。経費、税金、国民健康保険や国民年金を自分で負担し、案件が途切れた期間の収入はありません。正社員の年収と単純に比べず、手元に残る額で考えましょう。実績がないと案件を得にくいので、会社員として経験を積んでから独立すると進めやすくなります。
副業AIエンジニアの収入
副業の形は、業務委託の案件、個人開発、技術記事や動画での発信などさまざまです。前述の厚生労働省の調査では、IT・デジタル人材2,000人のうち、兼業・副業をしている人は8.1%でした。収入は稼働時間と案件で大きく変わるので、まず自分が使える時間から考えましょう。
始める前に、勤務先の就業規則で副業が認められているかを確かめます。会社員で給与を1か所から受けている場合、給与以外の所得の合計が20万円を超えると、原則として確定申告が必要です（国税庁 タックスアンサー No.1900）。20万円以下でも住民税の申告は別に必要な場合があるので、お住まいの市区町村に確かめてください。
参考：
副業の所得と確定申告（国税庁：No.1900 給与所得者で確定申告が必要な人）
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1900.htm
AIエンジニア案件の平均単価（INSTANTROOM：フリーランスボードの集計）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000141.000116595.html
AIエンジニアの年収を上げる方法
年収を上げる方法は、次の6つです。1つだけより、今の立場に合うものを組み合わせると効果が出やすくなります。
需要の高いスキルを身につける
LLMを使った開発、RAGの設計、MLOpsは、生成AIの導入や運用に欠かせない分野です。独学で終わらせず、業務や個人開発で実際に動くものを作り、成果を説明できるようにしましょう。前述の調査でも、ITスキルレベルが上がるほど年収の中央値が上がっています。
転職で年収の水準を変える
社内の昇給だけでは、上がり方に限りがあります。厚生労働省の調査（令和8年、常用労働者100人以上の企業）では、賃金の改定率は1人平均で4.4%、情報通信業も4.4%でした。一方、雇用動向調査（令和7年）では、転職した人のうち前職より賃金が増えた人が40.8%、減った人が31.0%です。転職すれば必ず上がるわけではないので、複数の企業の条件を比べ、担当業務まで確かめて判断しましょう。
実力を示す資格を取る
資格は、スキルを客観的に示す材料になります。クラウドの分野ではAWS Certified Machine Learning Engineer – AssociateやGoogle CloudのProfessional Machine Learning Engineer、AI全般ではG検定とE資格、統計検定があります。AWSの機械学習の専門資格（Machine Learning – Specialty）は2026年3月31日で受験が終わったので、これから取るなら後継の資格を選びましょう。資格だけで年収は上がらないので、実務や成果物と組み合わせて示します。
英語力を伸ばす
英語で書かれた論文や公式の資料を読めると、新しい技術を早く取り入れられます。英語で技術の議論ができれば、外資系企業や海外との案件にも応募でき、選べる求人の幅が広がります。
発信と成果物で存在を知ってもらう
技術記事の執筆、勉強会での登壇、オープンソースへの貢献は、自分の実力を社外に示す手段です。公開された実績は、転職の面接や副業の案件を探すときの材料になります。無理のない頻度で続けましょう。
上流の工程とビジネスに関わる
前述のとおり、企画やプロジェクト管理を担う職種は、同じスキルレベルでも年収の中央値が高くなっています。モデルの精度だけでなく、それがどんな事業の成果を生むのかを説明し、要件定義や導入の企画に関わりましょう。AIプロダクトマネージャーなどへ移る道も開けます。
参考：
賃金の改定率（厚生労働省：令和8年賃金引上げ等の実態に関する調査）
https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/chingin/jittai/26/dl/09.pdf
転職入職者の賃金変動（厚生労働省：令和7年雇用動向調査）
https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/doukou/26-2/dl/siryo.pdf
AWS Certified Machine Learning – Specialty（AWS）
https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-specialty/
Professional Machine Learning Engineer（Google Cloud）
https://cloud.google.com/learn/certification/machine-learning-engineer
求人票の年収を見るときの注意点
求人票の金額は、次の4点を確かめてから比べましょう。
・固定残業代が含まれていないか。含まれる場合は、何時間分かを見ます。
・賞与が含まれた額か、月給の12か月分か。業績連動の賞与は、変動することがあります。
・年収の幅の上限は、誰が受け取れる額か。提示されるのは下限に近いこともあるので、自分の想定額を面接で確かめます。
・ストックオプションや手当を年収に含めていないか。現金で受け取れる額と分けて考えます。
また、求人票の金額は税金や社会保険料を引く前の額です。手取りは家族構成や住む地域でも変わるので、転職の前に自分の条件で計算しておくと安心です。
よくある質問
AIエンジニアは年収1,000万円に届きますか？
届く人はいますが、上位の層です。前述の調査では、部長クラス以上や企画立案を担う高いスキルレベルの層で、ようやく中央値や上位4分の1の値が1,000万円前後になります。高度な専門性、マネジメント、外資系企業などへの転職のいずれかを組み合わせて目指しましょう。
未経験から転職すると年収はいくらになりますか？
公的統計に、未経験の転職者だけの年収はありません。平均より低い額から始まり、転職の直後は前職より下がる場合もあると考えておきましょう。前述の調査でも、実務未経験者を含むレベル1〜2の中央値は500万円で、全体の平均を下回っています。
フリーランスになれば年収は上がりますか？
売上は増える場合がありますが、経費、税金、社会保険料を自分で負担し、案件が途切れる不安もあります。独立を考えるなら、売上ではなく手元に残る額で比べ、複数の案件元を確保してから動きましょう。
まとめ
AIエンジニアの平均年収は、job tagで609.8万円、求人ボックス 給料ナビで約599万円で、全体の目安は600万円前後です。統計の取り方は違いますが、国税庁の調査による正社員の平均559万円を上回る水準といえます。
年収は年齢だけでなく、スキルと役割でも変わります。厚生労働省の調査では、設計・構築の職種の中央値がレベル1〜2の500万円からレベル5以上の700万円まで上がり、部長クラス以上では800万円でした。年齢別では20〜24歳の388.3万円から、55〜59歳の777.8万円まで上がります。年収1,000万円は上位の専門職や管理職の水準です。
年収を上げる方法は、需要の高いスキルの習得、転職、資格、英語力、発信と成果物、上流の工程への参加の6つです。転職で賃金が増えた人は全産業で40.8%、減った人は31.0%なので、複数の企業の条件を比べて判断しましょう。
フリーランスの平均単価は掲載案件で月87.3万円ですが、売上と年収は別物です。まず今の自分のスキルレベルと役割を確かめ、次に伸ばす力を1つ決めるところから始めましょう。
