AIエンジニアの年収は？要因や年収アップのためにできることも解説

AIに高い注目が集まる今、AIエンジニアを目指す人も増えています。

しかし、AIエンジニアの年収は一体どれくらいなのでしょうか。

そこで本記事では、AIエンジニアの年収事情について詳しく解説します。

AIエンジニアの年収は経験や持っているスキル、担当する業務など様々な要因によって変わるものの、年収アップのためにできることはいくつかあることも事実です。

年収アップのために具体的に磨くべきスキルも紹介するため、できることから取り組んでいきましょう。

AIエンジニアの年収事情

AIエンジニアの年収は、一律で同じ程度というわけではなく、どの企業で働くか、どのような仕事内容なのかなど、働く条件によって年収が異なります。

以下では一例を示しますので、まずはおおよその参考にしてみてください。

平均年収

「求人ボックス給料ナビ」によるとAIエンジニアの平均年収は496万円となっています。

AIエンジニアは専門性の高いスキルが必要なことや、需要が高まっていることから、IT業界の年収の中でも、比較的高い水準といえるでしょう。

参考：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）」

海外との比較

続いて、海外との比較です。

引用：Forbes「The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor」

Forbesによると、海外のAIエンジニアの平均年収は約1,500～1,800万円です。（Facebook、NVIDIA、Adobe、Microsoft、Uber、Accentureの6社）

日本国内と比べると、はるかに高い年収になっていることが分かります。

「海外での勤務も視野に入れている」「グローバルに働いて高い年収を得たい」という人は、チャレンジしてみる価値は十分にあるといえます。

参考：Forbes「The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor」

年収に影響を与える要因

AIエンジニアの年収に影響を与えているのは、主に以下の7点です。

• 経験
• 持っているスキル
• 勤務先
• 地域
• プロジェクトの規模
• 担当業務
• 役職

特に、経験や持っているスキルは他の条件とは切り離せない部分もあり、影響が大きいといえます。

なぜなら、持っているスキルのレベルが高ければ、高単価の案件にも参画しやすい などの理由があるからです。

上記の要因の中には、人によっては勤務先や地域などどうしても変えられない点もありますが、自分の動き方次第では年収アップも夢ではありません。

上記の中から、まずは実行できそうなことを見つけることから始めてみましょう。

AIエンジニアが年収を上げるためにできること

前述のとおり、年収を上げるためには人によってすぐには取りかかれないこともありますが、まずはできることを積み重ねていくことが大切です。

以下では具体的な「できること」を紹介します。

より高いレベルでスキルを身に付ける

AIエンジニアは、専門的な技術や知識が重視される職種です。

そのため、まずはAIエンジニアとしての実務経験を増やし、スキルを磨いていくことが収入アップの鍵となります。

特定の案件だけに固執せず、様々な案件を経験して、クライアントからの多様な要望に応えられるようにスキルを磨いておくことが大切です。

最初はつまずいてしまうこともありますが、自己研鑽を怠らず、少しずつでもワンランク上のレベルの業務に携われるようにアプローチしてみましょう。

専門資格を取得する

AIエンジニアは、働く上で資格が必須というわけではありません。

しかし、以下の5つの理由から取得しておいたほうが良いといえます。

• 効率的にスキルを習得できる
• スキルの高さを証明できる
• 市場価値が高まる
• キャリアの選択肢が広がる
• 年収アップ・キャリアアップにつながる

資格を取ることは自分の自信につながったり、勉強を重ねることで忍耐力がつくなどメリットがたくさんあります。

なお、AIエンジニアが具体的に取得しておきたい資格については以下の記事で紹介していますので、気になる方はぜひご一読ください。

勉強会や交流会に参加する

AIの分野はもちろん、IT関係の勉強会や交流会に参加するのも有効な手段の1つです。

定期的に勉強会や交流会に参加して、新しい情報を手に入れたり、リアルな声を聞くことでスキルアップにもつながります。

また、他のエンジニアと関わりをもつことで、仕事や学習へのモチベーションが維持できる点もメリットです。

同じ資格取得を目指している人とのつながりができれば、互いに不明点を教え合うといったこともできるでしょう。

経験を積む

資格取得など学習することも大切ですが、やはり実務経験も欠かすことはできません。

経験が多ければ、対応できる案件も増え、クライアントやチームメンバーとの連携の仕方も分かるようになり、スムーズに業務に取り組めるようになるでしょう。

豊富な知識があることは決して良くないことではありませんが、その知識を実際に活かせることができると信頼度は高くなります。

勤務時間外でも自己研鑽をしながら、仕事では経験を積んでいくというサイクルを繰り返すことで、自身の持つスキルが磨かれます。

キャリアアップを目指す

キャリアアップをすると、当然ながら高いスキルを必要とする案件やマネジメントをする立場に立つことになります。

それらの仕事を担当すると、責任は重くなるものの、その分収入は高くなります。

今の仕事に慣れて、収入アップを目指したいと考えるのであれば、思い切ってキャリアアップを目指すというのも1つの手です。

自分から上司にキャリアアップを打診することに勇気がいるかもしれませんが、転職せずに年収をアップさせたいのであればおすすめの方法です。

高い給与を得られる企業へ転職する

今の会社でどうしても年収を上げられない場合は、転職を考えるのも1つの手段です。

ただし、いきなり転職をするのではなく、まずはここまで紹介した方法に取り組んでみましょう。

なぜなら、転職したものの、実際には年収が下がってしまったり、希望する年収を得られるまでにかえって時間がかかってしまう可能性もあるからです。

転職を考えるのであれば、特に事前にスキルを磨き、経験を積んでおくことが大切です。

AIエンジニアが年収を上げるために磨くべき知識・技術

年収を上げるためには、何よりも高いレベルのスキルを身に付けておくことが大切です。

ここからは、AIエンジニアが年収を上げるために磨くべき知識や技術をご紹介します。

プログラミングスキル

プログラミングスキルはAIエンジニアとして基礎的なスキルの1つです。

中でもPythonは、AI開発で最も使われる言語の1つなので、必ず習得しておきましょう。

また、Pythonだけではなく、RやJava、C++など、複数の言語を学んでおくと仕事の幅も広がるためおすすめです。

フレームワークやライブラリの知識

フレームワークやライブラリは、複雑で数学的な計算やアルゴリズムの実装を簡略化し、実務における開発速度を大幅に向上できるものです。

そのため、フレームワークやライブラリを使うことで、高度な開発を効率的に行うことが可能になります。

フレームワークやライブラリに関する知識が豊富なほど、業務効率のアップも望めるため、積極的に学ぶことをおすすめします。

データベースの知識

AIエンジニアには、プログラミングスキルだけではなく、データベースに関する知識も求められます。

なぜなら、AI開発には、大量のデータが必要になり、管理・活用するためにはデータベースの知識が欠かせないためです。

データベースのパフォーマンス最適化、セキュリティ対策、バックアップといった運用面の知識も併せて持っておくと重宝されるでしょう。

数学的知識

数学的知識はAIや機械学習の理論を理解するうえで欠かせない分野です。

例えば、微分、確率統計、線形代数といった知識です。

データの傾向の把握、アルゴリズムの性能の評価、設計や最適化など、数学的知識を駆使して業務にあたります。

実際、AIの開発現場では、独自のツールでデータを準備したり、効率的に学習が行えるデータセットなどを活用します。

それぞれの診断の判定の内容を確認しながら、微調整をして精度を高めていくのです。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習とは、データからパターンを出し、それをもとに予測や分類を行う技術のことです。

そして、ディープラーニングとは機械学習の1つで、ニュートラルネットワークや画像認識などに使われるものを指します。

機械学習やディープラーニングはAIエンジニアとして核となる知識です。

仕組みを理解することに加えて、実際にフレームワークなどを使って実装の経験を積んでおくことが大切です。

データ処理・分析のスキル

AIモデルのシステムの性能は、質の高いデータと適切な処理が大きく影響するため、これらのスキルが欠かせません。

また、プログラミングを使った分析やライブラリの活用も求められます。

加えて、分析結果を分かりやすく報告し、設計に反映する力も必要になるため、

データ処理と分析のスキルを高めることが大切です。

具体的には、SQLやデータ処理ツールの使用経験を積み重ねるとよいでしょう。

クラウドサービスの知識

近年では、クラウドサービスを利用する企業が増えています。

その中で、AWSやAzureなど、クラウド上での開発経験やデプロイ経験があると、対応できる案件が増え、評価が上がる可能性があります。

コミュニケーションスキル

プロジェクトのスムーズな進行には、コミュニケーションが不可欠です。

AI開発はチームで行われることが一般的です。

クライアントとのやり取りやチームメンバーとの連携など、様々な場面でコミュニケーション力が試されます。

ずば抜けたコミュニケーション能力が求められるわけではありません。

しかし、業務が円滑に進められ、プロジェクトメンバーが気持ちよく働ける程度のコミュニケーション能力は身に付けておきましょう。

論文のリサーチ力

AIの分野では、次々に多くの新しい論文や研究資料などが発表されます。

新しいアルゴリズムやフレームワークなども登場するため、実務に応用できるスキルも求められます。

最新の情報をいち早く取り入れ、業務に活かせるエンジニアであれば、市場価値も高まるでしょう。

問題解決力

システムの開発にはトラブルがつきものであり、中でもAI分野は前例が少ない問題が起こることも少なくありません。

そんな時、求められるのは柔軟に対応して問題を解決する力です。

豊富な知識や経験も大切ですが、一つひとつ問題点がないか、冷静に判断して対応する能力も必要です。

プロジェクトの管理能力

キャリアアップすると、プロジェクトを管理する立場に立つ機会が増えます。

その際、プロジェクト全体を俯瞰して計画的に進行させたり、チームメンバーが適切に業務にあたれるような管理スキルが求められます。

自分の業務をこなしていればいいわけではないため、全体に目をいきわたらせるための余裕も求められるでしょう。

また、何か大きな問題が起こったときに、管理者として落ち着いて対応する精神力も必要です。

まとめ

高い専門性を持っていることや需要が高まっていることから、AIエンジニアの年収は高めの傾向にあります。

ただし、様々な要因が関係しているため、人によって金額は異なります。

年収を上げたいエンジニアは、できることを積み重ねていくことが大切です。

本記事で紹介したような方法を試したり、知識や技術を磨いて、年収アップを目指しましょう。

弊社ESESでは「単価評価制度」と「高還元率」を導入しています。

「単価評価制度」はクライアントからの単価をもとに、エンジニアの報酬や賞与などが決まる仕組みです。

「高還元率」はエンジニアに還元される報酬の割合を表した数字で、弊社では77％を実現しています。

これらの精度があることで、透明性が高く、市場価値に合った給与を得やすくなるため、納得した年収で働くことが可能です。

スキルアップのサポートもしているため、スキルを磨きながら年収アップを目指しましょう。

ESESに興味をお持ちの方はぜひ以下のページより詳細をご確認ください。