【2023年最新】AIエンジニアの年収が高い背景と具体的な企業や案件とは

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AIエンジニアのフリーランス・副業案件

はじめに

AIエンジニアとして、さらに年収を上げたいと思いませんか？

AIエンジニアは、他の職業に比べて比較的年収が高い方ではありますが、企業や働き方によってその年収は異なります。

さらにスキルアップして上を目指すことも可能なので、この記事では以下についてまとめました。

• AIエンジニアの年収を左右する条件
• なぜAIエンジニアの年収は高水準なのか？
• 会社員AIエンジニアとフリーランスAIエンジニアの年収比較
• フリーランスAIエンジニアの案件紹介
• アメリカにおけるAIエンジニアの年収
• AIエンジニアが年収アップする方法
• 有名企業の業務内容と年収

AIエンジニアとして年収アップを目指している人は、ぜひ一緒に見ていきましょう。

まずは、AIエンジニアの年収を左右する条件から確認してみます。

AIエンジニアの年収を左右する3つの条件

AIエンジニアとして年収を左右する条件は３つあります。

それぞれで見てみましょう。

企業業績

AIエンジニアに限ったことではありませんが、業績がよい会社はそれに比例して年収が高い傾向にあります。

売り上げに応じてそれを社員に還元することができるので、必然的に年収は高くなります。

企業の業績や今後の展望を詳しく調べてみましょう。

企業規模

企業の規模によっても年収は変わってきます。

企業規模はベンチャー・中小企業、大手企業、外資系企業の３つに分けて見てみましょう。

ベンチャー・中小企業

駆け出し中のベンチャー企業や規模の大きくない中小企業では、大手企業などに比べるとやや年収が低い傾向にあります。

ただし、その企業が希少価値のある独自のAI技術を持っていると他に比べて売り上げも高いはずなので、それに応じて年収が高くなることもあるでしょう。

AIの技術は多岐に渡りますが、企業規模が小さい会社は特化型でその技術を極めています。

ロボット、プラットフォーム、ECサイトなどの開発で独自性を持った技術を展開することによって、企業価値が高まりそれが社員へ還元されます。

また、規模の大きくない企業だと、他に比べてより人手不足が顕著です。

転職して中途入社する場合は、自身のスキルが高いとその分高い年収で雇ってもらえる可能性もあります。

大手企業

大手企業は、ベンチャーや中小企業に比べて比較的年収は高い傾向にあります。

大手企業は業績がよく資金が潤沢にあるので、先に述べたように年収が上がりやすいです。

潤沢な資金を活かして、IT、医療、自動車など幅広い分野で事業を展開することができるので、その分大きな売り上げを得ることができます。

大企業はたくさんの事業を扱うため、効率的に業務を進める術や経験値も身に付けることができるでしょう。

転職する際には、まずは大手企業を狙ってみるといいかもしれません。

外資系企業

外資系の企業は基準が外国なので、日本の年功序列制などとは異なります。実力主義なので、能力次第でいくらでも年収アップが可能ですが、その分業務は大変で競争も激しいので、ふるい落とされないようにしましょう。

外資系企業はアメリカや中国など、海外の発展したT技術に触れることができ、スピード感を持って業務に取り組むことができます。

語学力も必須ですが、日系企業では得られない経験ができることは間違いありません。

自分のスキルセットと対応できる範囲

幅広い業務に対応できる人ほど年収はアップします。

勉強してスキルアップすると、それに比例して年収もアップしていくでしょう。

機械学習の知識があればシステム開発はできますが、それに加えて数学、アルゴリズムの知識を持っているとデータ分析まで担うことが可能です。

より多くの知識や技術を有すると、人材としての付加価値が高まり他の人に比べて高い年収を提示してもらえます。

AIエンジニアは、企業の業績や規模によって年収が左右されるので、企業選びの際によく調べてみてください。

また、スキルアップして自身の価値を高めることでさらに年収アップも見込めるので、日々の勉強を怠らないようにしましょう。

AIエンジニアの年収は企業規模や自身のスキルに左右されるとは言え、ほかの職種に比べて比較的高いと言われています。

次からは、なぜAIエンジニアの年収が高いのか理由を解説します。

AIエンジニアの年収は高水準である背景とは

AIエンジニアの年収は高いと言われていますが、なぜだと思いますか？

理由は3つあるので確認してみましょう。

難易度の高いスキルが求められるため

エンジニアのなかでもAIエンジニアは特に高度なスキルが求められます。

プログラミングに関する知識だけでなく、データ分析や活用方法、数学やアルゴリズムの知識など、幅広いスキルが必要です。AIエンジニアは豊富な知識と高度なノウハウが必要なので、その難易度の高さからその分年収も高くなっています。

まだ市場にAIエンジニアが少なく、希少性が高いため

AIが台頭してきて研究も進んではいるものの、いまだにAIエンジニアの数は少ないです。

2030年にはAIに携わる人材が12万人ほど不足すると予測されていることからも、需要はあるのに人手が少ないことが分かります。

希少性が高いとその分売り手市場になるため、企業はAIエンジニアを迎え入れるために多くの年収を提示します。

海外からの人材引き抜きが激しいため

AIエンジニアの需要が高いのは日本だけではありません。

日本のAIエンジニアは比較的年収が高いとお伝えしましたが、海外はさらに高年収です。

需要があり年収もよいとなると、なにも日本で仕事をしなくても語学力などを活かして、海外へと活躍の場を広げられます。

日本に留まってもらうためにも、企業はそれなりの年収をAIエンジニアに支払うため、年収が高くなりやすいです。

AIエンジニアの年収が他に比べて比較的高いことは分かりましたが、実際どのくらいの年収なのでしょうか？

次から確認してみましょう。

AIエンジニアのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアの平均年収とは。会社員とフリーランス両方で紹介

AIエンジニアの平均年収はどのくらいなのでしょうか？

会社員の場合とフリーランスの場合、それぞれで見てみます。

会社員の場合：AIエンジニア全体の平均年収

まずは会社員の場合の平均年収を見てみます。

求人ボックスによると、会社員のAIエンジニアの平均年収は600万円です。

SEだと平均年収は556万円なので、エンジニアの中でも比較的高年収であることが分かります。

フリーランスAIエンジニア全体の平均年収

フリーランスの場合の平均年収も見てみましょう。

エンジニアスタイル（AIエンジニアのフリーランス求人・案件（全628 件））によると、フリーランスAIエンジニアの平均は876万円です。

これは平均月単価73万円を12ヶ月分算出したものなので、概ねこのくらいの年収と捉えてください。

会社員のAIエンジニアよりも年収は高いですが、ボーナスはなく月単価も幅があり、仕事も安定はしていません。

ただし自分で価格交渉できたり、好条件の案件を選べたりすることがフリーランスのよさです。

その利点を活かすと会社員のAIエンジニアよりも高収入を望めるでしょう。

AIエンジニアとしての働き方は会社員とフリーランスがあります。

どちらにもメリットデメリットはあるので、年収だけで判断することなく自身に合った働き方を見つけられるとよいでしょう。

フリーランスAIエンジニアは、上記のとおり年収が高いですが、実際にどのような案件を担当しているのか気になりませんか？

ここからフリーランスAIエンジニアについてもう少し深掘りしていきます。

フリーランスAIエンジニアの具体的な案件

フリーランスは仕事を与えられる会社員と異なり、自分で仕事を獲得しなければなりません。

実際に案件はあるの？どのようなことをするの？と不安に思うかもしれませんが、フリーランス向けの求人はたくさんあります。

下記のサイトを参考に、いくつか例を見てみましょう。

AIエンジニアのフリーランス求人・案件（全628 件）

A社（データサイエンティスト 音声、自然言語処理モデル構築）

【業務内容】

• 会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築する
• 要件定義
• 基本設計
• 詳細設計
• 実装・構築・単体試験

【求めるスキル】

• 深層学習ベースの音声認識
• NLPプロジェクトにおける開発経験
• HuggingfaceやPytorchを利用した学習パイプラインの構築やモデルのチューニング経験

【報酬】

• 単価60万円～

B社（Python 新規AI系SaaSプロダクト開発案件）

【業務内容】

• プロダクトの開発におけるサーバーサイドの開発
• 企画・設計・実装・テスト並びに各技術選定
• UX提供のための適切なAPI設計、フロントエンドの開発
• CIツール連携による開発の効率化

【求めるスキル】

• Pythonを用いた開発経験
• PyTorchもしくはTensorflowを使用した経験
• AIモデルを搭載したサーバーの開発運用経験
• GCP、AWSまたはMicrosoft Azure上での運用経験
• 構築したネットワークの学習経験

【報酬】

• 単価70万円〜

C社（Python(機械学習・AI系) 査定プラットのフォームAIエンジニア）

【業務内容】

• 査定プラットのフォームの開発

【求めるスキル】

• 統計学、機械学習に関する知識および 3年以上の実務経験
• ビジネス課題設計からデータ分析の要件定義を一貫実施した経験
• 一般的なシステム開発経験
• 社外との要件定義など技術的打ち合わせ経験

【報酬】

• 単価100万円～

少し調べただけでもこれらの案件が出てくるので、条件やスキルを絞って検索したら自分にぴったりの案件が見つかるはずです。

フリーランスAIエンジニアに興味がある人は、時間があるときに求人サイトを覗いてみてください。

先ほど少しお話ししましたが、AIエンジニアは日本のみならず海外でも活躍しているので、そちらにも目を向けてみましょう。

ここからはアメリカを例にご紹介します。

アメリカにおけるAIエンジニアの年収はどれくらい？

以下のサイトを見てみるとアメリカにおけるAIエンジニアの平均年収は111,118ドルです。

The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor

1ドル130円とすると日本円にして約1440万円なので、日本の会社員AIエンジニアの年収（600万円）の2.4倍であることが分かります。

なぜアメリカでこんなにもAIエンジニアの年収が高いのかというと、最先端技術は海外で発表されることが多いためです。

IT先進国アメリカは日本よりもさらに高度な技術に触れる機会が多く、そのためのエンジニアに対するコストを出し惜しみしません。

高度なIT産業が密集するシリコンバレーを有するアメリカは、他国に比べて特にAIエンジニアの需要が高いようです。　

アメリカでは、学歴がなく職歴も数年程度であってもAIエンジニアとして働くことができます。

技術さえあれば、あらゆる企業から求められる人材となり得るため、アメリカにおけるAIエンジニアの価値が高まっています。

AIエンジニアの需要が高まっているとは言え、年収を上げられるかは自分次第です。

年収を上げるためにはどうしたらよいのか、次から見てみましょう。

AIエンジニアが年収を上げるために取れる方法とは

AIエンジニアとしてさらに年収アップするためには3つの方法があります。

それぞれで確認してみましょう。

アメリカをはじめ海外企業に転職する

先述したとおり、外資系企業は給与水準が高いので日本よりも年収アップが望めます。

日本でもAIの技術は進化してきましたが、アメリカなどはさらに発展した技術が集まるのでAIエンジニアとしてよりレベルアップできるでしょう。

しかしその分実力主義で、優秀な人材が世界各国から集まる中で成果を上げなければなりません。

英語を始めとする言語能力も必須なので、海外企業への転職は準備に時間がかかります。

努力した分だけ年収という形でリターンは大きく返ってくるので、挑戦してみる価値はあるでしょう。

企業内もしくは転職で役職・ポジションを上げる

海外企業への転職が難しい人もいるかと思います。

その場合は、自身の役職やポジションを上げると年収アップが見込めます。

役職やポジションを上げるには、その企業内で出世するか、別の企業に転職することで実現可能です。

人手不足なAIエンジニアの中でも、幅広い業務を担当できるとさらに希少価値が上がります。

例えばエンジニアのスキル以外にも、コミュニケーションスキルやマネジメント能力を身につけて、プロジェクトリーダーやチームマネージャーを目指してみましょう。

スキルを身につけ、扱える業務の幅が広がると年収アップが見込めます。

フリーランスとして独立をする

会社員よりもフリーランスの方が年収アップの可能性を秘めています。

フリーランスは自分で仕事を選び価格交渉ができるので、同じ業務をする会社員よりも年収が高くなることもあるようです。

AIエンジニアはパソコンがあれば仕事ができるので、企業に属さずフリーランスとして自由度の高い働き方を実現できます。

自身の実力によって大きく年収が跳ね上がることもあり、またその給与も自分で交渉ができるので、フリーランスになってみるのも一つの手でしょう。

営業力も兼ね備えている人だと収入アップを望めます。

収入を上げる方法は3つありますが、いずれも自分の価値を高めることが最低条件です。

新たな言語を覚えたり扱える業務の幅を広げたりと、勉強を怠らないようにしましょう。

ここまでAIエンジニアの年収が比較的高いことは分かってきましたが、具体的にはどの程度を望めるのでしょう？

ここからは、いくつか企業をピックアップしてお教えします。

AIエンジニアのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

AIエンジニアのフリーランス・副業案件

具体的な企業で見るAIエンジニアの年収とは

AIエンジニアの年収が高いとは言え、どの程度なのか正直気になりますよね？

いくつかの有名企業の業務内容や年収をまとめたので、ここから確認してみてください。

参考：DODA

ソニーグループ

AI開発エンジニア

【業務内容】

• AIを使ったサービスやR&D部門への開発協力
• 機械学習の適用・応用
• 各種フレームワークを利用したソフトウェアの開発
• 各種ソフトウェアプラグインの開発

【予定年収】

• 610万円～790万円

キーエンス

AIエンジニア（画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発）

【業務内容】

• AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発
• 技術選定および仕様提案
• 市場調査や仕様検討、チームリーディング

【予定年収】

• 1,000万円

トヨタ自動車

AIによる開発プロセス改革（Hils）エンジニア

【業務内容】

• AIを活用した推進開発効率化のシステム提案および実装

【予定年収】

• 546万円～861万円

東京エレクトロン

データサイエンティスト

【業務内容】

• 社内オペレーションの高効率化
• 世界最先端機械学習のソースを用いて問題への適用可否およびその効果の検討
• 技術適用検討依頼の対応

【予定年収】

• 400万円〜1,010万円

野村総合研究所

データサイエンティスト（AI/機械学習等を活用し、DX案件を担当）

【業務内容】

• ビッグデータの分析
• ビジネスプロセスの無人化やコスト削減
• アルゴリズムを開発
• サービス業、製造業および流通業でのデータ分析　

【予定年収】

• 600万円～1,200万円

日立製作所

AI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト

【業務内容】

• 顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
• 高度データ分析・解析
• AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
• PJチームのマネジメント

【予定年収】

• 410万円～700万円

DeNA

AI研究開発エンジニア（コンピュータビジョン分野）

【業務内容】

• 深層学習を中心としたコンピュータビジョンの活用
• PdMと連携した要件定義
• MLOpsエンジニアと協力しながらのサービスへの組み込み

【予定年収】

• 600万円～1,200万円

リクルート

Pythonエンジニア（データアプリケーション）

【業務内容】

• システム開発
• 開発難易度の高いアプリケーション開発
• フレームワーク・ツール等の技術選定
• リファクタリングを含む技術再選定の判断
• ベストプラクティスの発信

【予定年収】

• 544万円～1,379万円

まとめ

ここまで見てきたことをまとめます。

1. AIエンジニアの年収を左右する条件は3つある
2. AIエンジニアは会社員のみならずフリーランスでも活躍できる
3. AIエンジニアは比較的高年収だが、さらに年収アップする方法もある

あなたもAIエンジニアとしての自分の価値を高めて、さらなる年収アップを目指していきましょう。

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