AIエンジニアの年収は？役割・企業別の相場と1000万円に届く条件

AIエンジニアは年収1,000万円という話を目にする一方で、自分の昇給はわずかだったと感じたことはないでしょうか。

公的な統計を見ると、AIエンジニアの平均年収は600万円前後で、1,000万円を超える人はごく一部です。同じAIエンジニアでも、担う役割や企業タイプによって年収には数百万円の差がつくのが実情です。年収が伸びない原因は、個人の努力不足だけでなく、担う役割や働く環境にもあります。

• AIエンジニアの平均年収と、役割別・企業タイプ別の相場
• 年収1,000万円に届くAIエンジニアに共通する3つの条件
• 社内交渉・転職・フリーランスそれぞれの年収アップの方法
• 年収アップ転職で求人票やオファーを見るときの確認点

今の年収に違和感を覚えているAIエンジニアの方に、年収を上げるための具体的な判断材料をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアの年収相場はいくら？

AIエンジニアは高年収だという話を耳にする一方で、自分の給与明細と比べて違和感を覚えている方もいるでしょう。まずは公的な統計をもとに、AIエンジニアの年収がどの水準にあるのかを確かめましょう。この見出しで取り上げる内容は、次の3つです。

• 国内の平均年収は550万〜630万円の範囲で推移している
• 年収は経験年数より担う役割のレベルで決まる
• 正社員・派遣・フリーランスで収入の水準と安定性が変わる

それでは、順に見ていきましょう。

国内の平均年収は550万〜630万円程度

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。この数値は令和7年賃金構造基本統計調査をもとに、毎月の給与の12ヶ月分に年間賞与を加えて算出しています。

一方で、国税庁の「令和6年分 民間給与実態統計調査」では、民間企業で働く給与所得者全体の平均給与は478万円でした。AIエンジニアの平均年収は全体の平均を約130万円上回っており、給与所得者のなかでは高い水準にある職種です。

また、テックゴーに登録しているAI・機械学習領域のエンジニアの現年収を集計したところ、中央値は600万円でした。転職を検討している人が対象のデータですが、公的統計の609.8万円とほぼ同じ水準です。

（※）テックゴー登録者ベースの集計です。

ただし、job tagの数値は調査年によって上下します。これまでに公表された558.3万円や628.9万円といった値と合わせてみると、平均年収は550万〜630万円の範囲で推移しています。そのため、AIエンジニアの年収相場は600万円前後と捉えるのが実態に近いでしょう。

また、job tagの統計はAIエンジニアだけを集計したものではありません。ソフトウェア開発を除く、その他の情報処理・通信技術者という広い職業分類のデータをもとにしています。

平均年齢も42.2歳と高めで、研究開発から実装、運用まで幅広い立場の人が含まれている点には気をつけましょう。

求人やニュースで目にする年収1,000万円や2,000万円という数字は、この平均から大きく離れた上位層の話です。平均との距離を知ったうえで、どの条件を満たせば上位層に近づけるのかを考えていきましょう。

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

参考：令和6年分 民間給与実態統計調査（国税庁）

こちらの記事では、AIエンジニアの仕事内容やなり方を基礎から解説しています。年収の話に入る前に、この職種が担う範囲を整理しておきたい方におすすめです。

AIエンジニアとは？仕事内容・年収・なり方を解説

年齢・経験年数別の年収推移

AIエンジニアの年収は、年齢や経験年数を重ねるほど上がる傾向にあります。ただし、年数そのものより、どのレベルの役割を任されているかで年収の上限が決まる点を押さえておきましょう。

厚生労働省の委託調査をもとにjob tagが公表している、ITSS（ITスキル標準）のレベル別の年収レンジは次のとおりです。

表の年収レンジは、調査対象者のうち中間の50％が収まる範囲を示しています。レベルが上がるごとにレンジは切り上がりますが、レベル5以上でも上限は950万円にとどまります。

つまり、実装や設計を担う立場のまま経験年数を重ねても、年収1,000万円には届きにくいのが実情です。年収を伸ばすには、年数よりも任される役割の幅を広げることが近道です。どのような経験が1,000万円に結びつくのかは、後の見出しで詳しく取り上げます。

参考：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（厚生労働省）

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

雇用形態別（正社員・派遣・フリーランス）の年収差

AIエンジニアの収入は、雇用形態によって水準も安定性も変わります。job tagが公表している時間当たり賃金は、次のとおりです。

一般労働者は正社員を中心としたフルタイムで働く人、短時間労働者はパートタイムのように労働時間が短い人を指します。一般労働者の賃金には賞与や残業代が含まれるため単純な比較はできませんが、フルタイムで働く正社員のほうが収入は高く、安定しやすい傾向です。

派遣社員として働く場合、時給制で賞与のない契約も多く、年収は伸びにくい傾向があります。また、任される業務が契約の範囲にとどまりやすく、上流工程やリーダーの経験を積みにくい点も気をつけたいところです。

一方で、フリーランスのAIエンジニアは、案件次第で会社員より高い収入を得られます。公開されているフリーランス向け案件では月額単価70万〜100万円前後が中心で、年換算すると840万〜1,200万円ほどになります。ただし、この金額は売上であり、社会保険料の全額負担や経費、案件が途切れたときの空白期間を差し引いて考えなくてはなりません。

安定して年収を伸ばしたいなら、正社員として報酬水準の高い企業やポジションに移るのが現実的な選択です。

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

こちらの記事では、派遣エンジニアがやめとけと言われる理由を7つに分けて解説しています。雇用形態を変えるべきか迷っている方におすすめです。

派遣エンジニアはやめとけと言われる理由7選｜後悔しない働き方について解説

【役割別】AIエンジニアの年収レンジ

AIエンジニアとひと口にいっても、担う役割によって年収のレンジは大きく変わります。主な5つの役割について、公的データと求人市場の水準から年収の目安を整理すると、次のとおりです。

データサイエンティスト、LLM・生成AIエンジニア、AIコンサルタントの年収レンジは、テックゴーが保有する求人の想定年収の平均です。機械学習エンジニアはjob tagのスキルレベル別の値、MLOpsエンジニアは求人市場での提示額をもとにした目安を示しています。自分の業務に近い役割から、順に見ていきましょう。

（※）テックゴー保有求人ベースの集計です。

機械学習エンジニアは、データをもとに予測や分類をおこなうモデルを設計して学習させ、システムに組み込む職種です。job tagが解説しているAIエンジニアはこの機械学習エンジニアを想定しており、平均年収609.8万円がひとつの目安になります。スキルレベル別に見ると、設計や構築を担う人材の年収は420万〜950万円の範囲に分布しています。

一方で、報酬データベースに寄せられた自己申告の値では、東京で働く機械学習エンジニアの報酬総額の中央値は約800万円でした。テック企業や外資系企業で働く人の申告が多いことが、公的統計より高めに出る一因と考えられます。

同じ機械学習エンジニアでも、PoC（概念実証）でモデルを試作するだけの立場と、本番環境での運用や改善まで担う立場では、評価に大きな差が出ます。今の仕事がどちらに近いかを振り返ってみましょう。

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

こちらの記事では、機械学習エンジニアの年収相場と、エンジニアから転身して高年収を目指すルートを解説しています。いまの職種から近い領域で年収を上げたい方におすすめです。

機械学習エンジニアの年収相場｜エンジニアからの転身で年収高年収を目指すルート

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計や機械学習を使ってデータから課題の原因や打ち手を導き、事業の意思決定を支える職種です。job tagによると平均年収は611.9万円で、AIエンジニアとほぼ同じ水準です。

テックゴーが保有する求人でも、想定年収の下限の平均は624万円、上限の平均は1,130万円でした。ただし、企画立案やプロジェクト管理を担うデータサイエンティストに絞ると、スキルレベル別の年収レンジは次のように分かれます。

レベル5以上では上限が1,100万円に達し、設計や構築を担うAIエンジニアの上限950万円を上回ります。分析結果を報告して終わる立場より、施策の企画から実行の管理まで任される立場のほうが、年収は伸びやすいでしょう。

また、job tagではデータサイエンティストの有効求人倍率が8.91と高く、企業からの需要が強い職種です。

参考：職業情報提供サイト（job tag）データサイエンティスト（厚生労働省）

参考：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（厚生労働省）

こちらの記事では、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、キャリアパスを解説しています。分析と企画の側へ軸足を移すべきか検討したい方におすすめです。

データサイエンティストとは？仕事内容・年収・入口になる前職を解説

LLM・生成AIエンジニア

LLM・生成AIエンジニアは、LLM（大規模言語モデル）を業務システムやサービスに組み込み、RAG（検索拡張生成）やAIエージェントといった仕組みを開発する職種です。

新しい職種のため公的な統計はまだありませんが、テックゴーが保有するAI・機械学習（LLM）エンジニアの求人では、想定年収の下限の平均が642万円、上限の平均が1,147万円です。フリーランス案件でも、生成AI関連のスキルの有無によって月額単価に10万〜30万円ほどの差が生まれています。

ただし、APIを呼び出してチャットボットを作れるだけでは、高年収の対象にはなりません。企業が評価するのは、回答の精度を測る評価の仕組みをつくり、コストやセキュリティまで考えて本番運用に乗せた経験です。

生成AIという肩書きより、どこまで本番で動かしたかが年収を分けます。

こちらの記事では、AIエンジニアがやめとけと言われる理由を、データと適性診断を交えて解説しています。この領域で長く働けるかを見極めたい方におすすめです。

AIエンジニアがやめとけと言われる理由は？データで見る実態と適性診断

MLOpsエンジニア

MLOpsエンジニアは、機械学習モデルを本番環境に載せ、監視や再学習を自動化して安定して動かし続ける仕組みをつくる職種です。

求人市場での年収は600万〜1,000万円程度が中心で、クラウドやコンテナ技術に強い人材には1,000万円を超える提示も出ています。モデル開発とインフラの両方がわかる人材が限られていることが、年収を押し上げる要因のひとつと考えられます。

そのため、データサイエンティストや機械学習エンジニアがMLOpsまで領域を広げると、年収アップにつながりやすいでしょう。PoC止まりの経験に不安を感じている方にとっては、本番運用の実績を積める点でも狙い目の領域でしょう。

モデルを作る人から、モデルを動かし続ける人へ役割を広げることが、年収アップの近道です。

AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業の課題を整理し、AIをどの業務にどう導入するかを提案してプロジェクトを推進する職種です。

AIコンサルタント単独の公的統計はありませんが、近い職業であるITコンサルタントの平均年収はjob tagで889万円です。平均年齢は38.3歳とAIエンジニアの42.2歳より若いにもかかわらず、平均年収は約280万円高い水準にあります。

テックゴーが保有するAIコンサルタントの求人でも、想定年収は下限の平均が723万円、上限の平均が1,523万円と高い水準でした。

スキルレベル別に見ても、企画立案やプロジェクト管理を担う人材の年収は、レベル4で650万〜950万円、レベル5以上で700万〜1,100万円に達します。報酬が高いのは、技術を実装するだけでなく、経営層と話しながら投資の判断にかかわる役割を担うためです。

技術がわかり、顧客の事業課題まで踏み込めるAIエンジニアは、コンサルティング領域に移ることで年収を大きく伸ばせる可能性があります。これまでの実装経験は、提案の説得力を高める強みとして活かせるでしょう。

参考：職業情報提供サイト（job tag）ITコンサルタント（厚生労働省）

こちらの記事では、コンサルとエンジニアの年収や仕事内容、働き方、向き不向きを比較しています。コンサルティング領域への転向を具体的に検討したい方におすすめです。

コンサルとエンジニアはどっちが高年収？仕事内容や働き方、向き不向きを徹底比較

【企業タイプ別】AIエンジニアの年収相場

AIエンジニアの年収は、同じ役割やスキルでも、どの企業タイプで働くかによって大きく変わります。主な4つの企業タイプの年収の目安と報酬の特徴は、次のとおりです。

企業ごとの平均年収には、エンジニア以外の職種も含まれている点に気をつけましょう。それでは、それぞれの特徴を見ていきます。

外資系テック企業

外資系テック企業は、4つの企業タイプのなかでも報酬水準が高い傾向にあります。報酬データベースに寄せられた自己申告の値では、大手外資系IT企業の日本法人で働くソフトウェアエンジニアの報酬総額の中央値は約1,700万円で、上位層では2,600万円前後の申告もあります。東京で働くソフトウェアエンジニア全体の平均が約890万円であることと比べても、高い水準です。

年収が高い理由は、基本給と賞与に加えて、RSU（譲渡制限付き株式ユニット）と呼ばれる株式報酬が上乗せされるためです。米国本社の報酬体系が基準になることも多く、米国労働統計局によると、コンピュータ・情報研究科学者の年収の中央値は14万910ドルに達しています。

ただし、選考では、英語での面接やアルゴリズムの問題、システム設計の議論を課す企業も多くあります。株価によって報酬総額が変わることや、業績次第で人員削減がおこなわれることも踏まえておきましょう。高い報酬は、グローバル基準の成果を出し続けることへの対価です。

参考：Occupational Outlook Handbook: Computer and Information Research Scientists（U.S. Bureau of Labor Statistics）

メガベンチャー・AIスタートアップ

メガベンチャーは国内企業のなかでも報酬水準が高く、エンジニアの採用に力を入れています。有価証券報告書に記載された主な企業の平均年間給与は、次のとおりです。

平均年齢が30代と若いにもかかわらず、3社とも900万円を超えています。また、報酬データベースの自己申告の値では、メルカリの機械学習エンジニアはエントリー層でも報酬総額が約830万円で、RSUは3年かけて権利が確定する仕組みです。

一方で、AIスタートアップは資金調達の状況によって年収の幅が大きく、現金報酬を抑える代わりにストックオプションを付与する企業もあります。提示額を比べるときは、現金で受け取る年収と株式報酬を分けて確認しましょう。

参考：EDINET（LINEヤフー・サイバーエージェント・メルカリの有価証券報告書）（金融庁）

こちらの記事では、メガベンチャーのエンジニアの年収や仕事内容、転職成功のポイントを解説しています。国内の高報酬企業を候補に入れたい方におすすめです。

メガベンチャーのエンジニアは激務？年収・仕事内容・転職成功のポイントまで徹底解説

コンサルティングファーム

コンサルティングファームは、生成AIの導入支援やデータ活用の案件が増えたことで、AIエンジニアの採用を強化している企業タイプです。上場している総合コンサルティングファームのベイカレントでは、有価証券報告書によると2026年2月期の平均年間給与が約1,331万円でした。

外資系の大手ファームは有価証券報告書を公開していませんが、職位ごとに年収レンジを設け、昇格するたびに年収が上がる仕組みを採る企業が多く見られます。マネージャー以上の職位では、年収1,000万円を超える水準が目安とされています。

コンサルティングファームで評価されるのは、モデルの精度より、顧客の課題を整理してAI導入の効果を示し、プロジェクトを前に進める力です。その分、提案資料の作成や顧客との調整が業務の中心になり、繁忙期には労働時間が長くなりやすい点は理解しておきましょう。

実装経験を持ちながら顧客の前に立てるエンジニアは、コンサルティングファームで高く評価されます。

参考：EDINET（株式会社ベイカレント 有価証券報告書・2026年2月期）（金融庁）

こちらの記事では、上流工程の仕事内容や年収、求められるスキルを解説しています。実装から提案側へ役割を移したい方におすすめです。

エンジニアの上流工程とは？仕事内容、年収、メリット、求められるスキルを徹底解説

国内大手メーカー・SIer

国内大手メーカーやSIerは、安定した雇用と福利厚生に加えて、平均年収の水準も高い企業タイプです。有価証券報告書に記載された主な企業の平均年間給与は、次のとおりです。

（※）NECは2026年3月期から平均年間給与の算定方法を変更しています。

4社とも平均で1,000万円前後に達しており、とくに野村総合研究所は1,300万円を超えています。また、AI人材を確保するために、通常の給与体系とは別の処遇制度を設ける企業もあります。

NECは2019年に研究職を対象として新卒でも年収1,000万円を超える報酬を支払える制度を導入し、富士通は2020年に高度な技術人材へ年収2,500万〜3,500万円を提示できる制度を検討していると報じられました。

ただし、こうした特別な処遇を受けられるのは一部の人材に限られます。グループ会社や協力会社に所属する場合、親会社と同じ水準の年収にはなりません。同じ大手の看板でも、どの会社に所属し、どの工程を担うかで年収は大きく変わります。

参考：AI人材の獲得に超本気 NECが新人事制度を9人に適用、富士通は最大年収3500万円へ（日経クロステック）

参考：NEC、新卒に年収1000万円超 IT人材確保に危機感（日本経済新聞）

参考：EDINET（日立製作所・NEC・富士通・野村総合研究所の有価証券報告書）（金融庁）

こちらの記事では、有名SIer12社の年収を比較し、未経験から年収アップを狙うコツを解説しています。国内大手を候補に入れて企業を見比べたい方におすすめです。

有名SIer12社の年収を紹介！未経験から年収アップを狙うコツも解説

AIエンジニアが年収1000万円に届く条件

国税庁の「令和6年分 民間給与実態統計調査」によると、年収1,000万円を超える給与所得者は全体の6.2％です。AIエンジニアの平均年収が600万円前後であることを踏まえると、1,000万円はこの職種のなかでも上位層にあたります。求人やオファーの内容を見ると、この水準に届く人材の条件は次の3つにまとめられます。

• PoCで終わらせず、本番運用まで担った実績がある
• 技術責任者として案件の方針を決め、チームを動かした経験がある
• 自分の仕事が事業にもたらした効果を数字で説明できる

それでは、順に見ていきましょう。

参考：令和6年分 民間給与実態統計調査（国税庁）

本番運用まで担った実績がある

年収1,000万円に届くAIエンジニアに共通するのは、モデルを本番環境で動かし、成果が出るまで運用した実績です。調査会社のガートナーは2024年、生成AIプロジェクトの少なくとも30％が、2025年末までにPoCの後で中止されるという予測を発表しました。理由として挙げられたのは、データの品質の低さやコストの増大、ビジネス価値の不明確さといった課題です。

つまり、PoCを越えて本番化までやり切れるエンジニアは少なく、企業にとって希少な存在です。本番運用の実績として評価されやすい経験には、次のようなものがあります。

• モデルをAPIやバッチ処理として本番システムに組み込んだ
• 精度の劣化を監視し、再学習の仕組みを整えた
• 推論のコストや応答速度を改善した
• 障害や想定外の出力に対応し、運用ルールを決めた

本番で動かし続けた経験は、転職での年収交渉でも強い材料になります。PoCで終わった経験しかない方は、今の職場で運用や監視の工程に関わる機会を自分から取りにいきましょう。

参考：Gartner Predicts 30％ of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025（Gartner）

こちらの記事では、エンジニアの市場価値がどう決まるのかと、高める方法を解説しています。自分の実績が市場でどう評価されるのかを確かめたい方におすすめです。

エンジニアの市場価値はどう決まる？高める方法と将来性を徹底解説

技術責任者として案件を仕切った経験がある

2つ目の条件は、技術責任者として案件の方針を決め、チームを動かした経験です。job tagのスキルレベル別の年収を見ると、設計や構築を担うAIエンジニアは、レベル5以上でも上限が950万円です。一方で、企画立案やプロジェクト管理を担う人材では、レベル5以上の上限が1,100万円に達します。

1,000万円の壁を越えられるかどうかは、技術力の深さより、判断と責任をどこまで引き受けているかで決まります。技術責任者の経験として評価されるのは、次のような役割です。

• モデルや構成を選び、アーキテクチャの方針を決めた
• 工数や費用を見積もり、スケジュールを組んだ
• メンバーのタスクを割り振り、レビューを担当した
• 事業部門や顧客と要件をすり合わせた

肩書きがリーダーでなくても、これらを実質的に担っていれば評価の対象になります。今のポジションで任される範囲を広げるか、任せてもらえる環境へ移るかを検討しましょう。

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

参考：職業情報提供サイト（job tag）ITコンサルタント（厚生労働省）

参考：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（厚生労働省）

こちらの記事では、テックリードの仕事内容や年収、必要なスキルを解説しています。管理職ではなく技術責任者として影響範囲を広げたい方におすすめです。

テックリードとは？仕事内容・必要なスキル・年収とキャリアパスを詳しく解説

事業への貢献を数字で説明できる

3つ目の条件は、自分の仕事が事業にもたらした効果を数字で説明できることです。先ほどのガートナーの予測でも、生成AIプロジェクトが中止される理由のひとつにビジネス価値の不明確さが挙げられていました。企業が高い年収を提示するのは、AIで売上やコストをどれだけ動かしたかを示せる人材に対してです。

そのため、モデルの精度だけを伝えるのではなく、事業の指標に置き換えて説明しましょう。たとえば、次のような言い換えが考えられます。

数字をすぐに出せない場合は、導入前後の作業時間や処理件数を自分で集計するだけでも十分な材料になります。成果を事業の言葉で話せるエンジニアは、面接でも年収交渉でも高く評価されます。こうした実績の整理を1人で進めるのが難しければ、転職のプロに相談するのもひとつの方法です。

参考：Gartner Predicts 30％ of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025（Gartner）

AIエンジニアが年収を上げる方法

年収1,000万円に届く条件がわかったら、次はその条件を満たせる環境で年収を上げる方法を考えます。AIエンジニアが年収を上げる方法は、主に次の3つです。

それぞれ上がる幅もリスクも異なるため、自分の状況に合った方法を選びましょう。

今の会社で昇給・昇格を交渉する

年収を上げる最初の選択肢は、今の会社で昇給や昇格を勝ち取ることです。連合の集計によると、2026年の春季生活闘争の賃上げ率は平均5.01％で、3年連続で5％を超えました。

ただし、賃上げ分が明確にわかる組合の集計では、ベースアップにあたる賃上げ分は3.50％にとどまります。年収600万円の人なら、3.5％上がっても年収の増加は21万円ほどです。

社内での交渉を成功させるために、評価面談の前に次の準備を整えておきましょう。

• 担当した案件の成果を数字でまとめる
• 同じ役割の市場相場を調べて伝える
• 次の等級に上がる条件を上司に確認する
• 担当範囲を広げたい意思を具体的に伝える

交渉で動かしやすいのは金額そのものより、上位の役割を任されることによる昇格です。一方で、会社の給与テーブルに上限がある場合、社内の努力だけで年収1,000万円に届くのは難しいでしょう。交渉しても昇給の幅が小さいと感じたら、社外に目を向けるタイミングです。

参考：2026春季生活闘争 第7回（最終）回答集計結果（日本労働組合総連合会）

こちらの記事では、エンジニアが評価されない原因と、現状を打破する方法や環境を変える判断基準を解説しています。成果を出しても昇給に反映されないと感じている方におすすめです。

エンジニアが評価されない原因とは？現状を打破する方法や環境を変える基準

報酬水準の高い企業へ転職する

年収を大きく上げたいなら、報酬水準の高い企業への転職が有力な選択肢です。前の見出しで見たとおり、同じAIエンジニアでも、所属する企業によって平均年収には数百万円の差があります。

厚生労働省の「令和7年雇用動向調査」でも、転職して前職より賃金が増えた人は40.8％で、減った人の31.0％を上回りました。雇用期間の定めがないフルタイム同士の転職に限ると、賃金が増えた人の割合は44.5％に達しています。テックゴー経由でAI関連の求人に入社を決めた人に限ると、年収アップ額の中央値は90万円でした。

（※）テックゴー実績ベースの集計です。

ただし、転職で賃金が下がった人も約3割いるため、企業選びを誤らないようにしましょう。転職を年収アップにつなげるポイントは、次の3つです。

• 本番運用や技術責任者の経験が評価される企業を選ぶ
• 入社時の等級と年収レンジを事前に確認する
• 複数の内定を比べたうえで年収を交渉する

転職は、今の実績に見合った年収を市場で付け直してもらう機会です。年収交渉は個人では切り出しにくいため、転職エージェントに代行してもらう方法もあります。

参考：令和7年雇用動向調査結果の概況（厚生労働省）

フリーランスとして高単価案件を受ける

3つ目の方法は、フリーランスとして独立し、高単価の案件を受けることです。AI関連のフリーランス案件は月額単価70万〜100万円前後が中心で、生成AIやMLOpsの経験がある人材ほど単価は上がる傾向にあります。

2024年11月にはフリーランス・事業者間取引適正化等法が施行され、発注する企業には、取引条件の明示や、成果物を受け取ってから原則60日以内の報酬の支払いが義務づけられました。

ただし、案件の単価と会社員の年収は同じ基準では比べられません。会社員なら会社が半分を負担している社会保険料も、フリーランスになると全額が自己負担です。ほかにも、次のような負担を自分で抱えることになります。

• 国民健康保険と国民年金を自分で支払う
• 賞与や退職金がない
• 案件が途切れると収入がなくなる
• 営業や契約、確定申告を自分でこなす

単価の高さだけで判断せず、経費と社会保険料を差し引いた手取りで比べましょう。本番運用や技術責任者の実績を積んだあとであれば、フリーランスでも高い単価を安定して得やすくなります。

厚生労働省｜フリーランスとして業務を行う方・業務を委託する事業者の方等へ

日本年金機構｜厚生年金保険の保険料

こちらの記事では、エンジニアのスキルシートの書き方を見本つきで解説しています。案件獲得や選考で経歴をどう見せるか整理したい方におすすめです。

エンジニアのスキルシート完全ガイド｜書き方・見本・転職で評価されるポイントを解説

年収アップ転職で求人票・オファーを見るときの確認点

転職で年収を上げるには、求人票やオファーに書かれた金額を正しく読み解く力も欠かせません。

提示額が高く見えても、実際に受け取る金額や入社後に積める経験が期待と違えば、年収アップにはつながらないためです。求人票やオファーを受け取ったら、次の3点を確認しましょう。

• 年収レンジの上限が自分に当てはまるかを見極める
• 固定残業代や賞与の内訳を確かめる
• 本番運用まで担当できる案件かを確認する

それぞれの確認方法を見ていきます。

年収レンジの上限がどんな人に出ているか

求人票に書かれた年収レンジの金額は、応募者の誰にでも出るものではありません。テックゴーが保有するAI・機械学習（LLM）エンジニアの求人では、想定年収の下限の平均が642万円、上限の平均が1,147万円でした。同じ求人票のなかでも、下限と上限には平均505万円の開きがあります。

上限の金額は、マネージャーや技術責任者の等級で採用する場合を想定しているケースが多くあります。スカウトやニュースで目にする年収2,000万円といった提示も、上位の一部のポジションに向けた金額と考えておくのが無難です。

自分がレンジのどこに位置づけられるかは、job tagのスキルレベル別の年収と照らし合わせると判断しやすくなります。設計や構築を担うAIエンジニアなら、レベル3で450万〜700万円、レベル4で500万〜780万円がひとつの目安です。面接では、次の点を確認しておきましょう。

• 想定している等級や役職を聞く
• 上限に近い年収で採用された人の経験を聞く
• 次の等級に上がる条件と時期を確認する

提示された年収が、自分の経験ならレンジの下限と上限のどちらに近いのかを把握しておくと、交渉の土台になります。

参考：職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア（厚生労働省）

こちらの記事では、エンジニア面接の逆質問について、評価される質問とNG例を解説しています。面接で等級や年収レンジを聞き出す準備をしたい方におすすめです。

エンジニア面接の逆質問で合否が変わる？評価される質問・NG例をプロが解説

提示額に固定残業代や賞与がどれだけ含まれているか

提示額が同じでも、内訳によって実際に受け取る金額や安定性は変わります。とくに気をつけたいのが、固定残業代と賞与です。

固定残業代は、一定時間分の残業代をあらかじめ月給に含めて支払う仕組みです。厚生労働省は、固定残業代を採用する企業に対して、求人の段階で次の3点を明示するよう求めています。

• 固定残業代を除いた基本給の額を示す
• 固定残業代が何時間分でいくらかを示す
• 超過した時間の割増賃金を追加で支払うと示す

たとえば、NTTデータ先端技術は2026年4月入社の新卒の初任給を月額36万円以上としていますが、この金額には時間外手当30時間相当分が含まれています。月給だけを見て比べると、固定残業代のない企業との差を正しく比べられません。

また、賞与の比率も確認しましょう。国税庁の調査では、給与所得者の平均給与478万円のうち、平均賞与は75万円でした。業績連動の賞与が大きい企業では、会社の業績次第で年収が大きく上下します。オファーを受け取ったら、基本給と固定残業代、賞与、株式報酬を分けて書き出し、確実に受け取れる金額で比べましょう。

参考：固定残業代を賃金に含める場合は、適切な表示をお願いします。（厚生労働省・都道府県労働局・ハローワーク）

参考：新卒の採用給の引き上げについて（株式会社NTTデータ先端技術）

参考：令和6年分民間給与実態統計調査結果について（国税庁）

こちらの記事では、エンジニア転職で失敗した人の特徴と成功するための対策を解説しています。提示額だけで入社先を決めたくない方におすすめです。

エンジニア転職で失敗した人の特徴とは？よくある後悔と成功するための対策を解説

本番運用まで担当できる案件か

3つ目の確認点は、入社後に本番運用まで担当できる案件かどうかです。年収1,000万円に届く条件でも見たとおり、評価されるのはPoCで終わらずに本番で成果を出した経験です。総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、生成AIの活用方針を定めている日本企業は、2024年度の調査で49.7％でした。

裏を返せば、半数ほどの企業はまだ活用の方針すら決まっておらず、入社しても検証段階の案件ばかりという可能性があります。面接では、次のような質問で案件の実態を確認しましょう。

• 本番環境で動いているAIのサービスや機能はあるか
• モデルの監視や再学習は誰が担当しているか
• PoCから本番化まで進んだ案件はどのくらいあるか
• 学習や推論に使うデータとインフラは整っているか

答えが具体的に返ってくる企業ほど、本番運用の経験を積める環境が整っています。目先の年収だけでなく、次の転職でさらに年収を上げられる経験が得られるかどうかも判断の軸にしましょう。

参考：令和7年版 情報通信白書（総務省）

こちらの記事では、エンジニア転職で後悔する理由と防ぐ方法を、失敗事例10選とあわせて解説しています。入社後のギャップを避けたい方におすすめです。

エンジニア転職で後悔する理由と防ぐ方法｜失敗事例10選と成功の鍵を徹底解説

AIエンジニアの年収アップ転職ならテックゴー

AIエンジニアの年収は、担当した工程や役割、転職先によって異なります。年収アップを目指すなら、自分の経験が転職市場でどのように評価されるのかを把握することが大切です。

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まとめ

この記事では、AIエンジニアの年収相場や年収1,000万円を目指すための条件、年収を上げる方法について解説しました。

AIエンジニアの年収は、担当する工程や役割、企業によって大きく異なります。高年収を目指すには、モデル開発だけでなく、本番運用や技術面でのリード、事業への貢献など、より広い役割を担える経験を積むことが重要です。

現在の経験や役割に対して年収が見合っていないと感じる場合は、社内での昇格だけでなく、より高い年収レンジを設定している企業への転職も選択肢になります。求人を見る際は、年収だけでなく、担当する工程や求められる役割まで確認しましょう。

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