AIエンジニアの仕事内容・年収・なり方
出典確認日：2026-10-30／公開日：2026-10-30／分野：研究・技術
AI（人工知能）の様々な分野での活用に関して研究開発を行う。
年収の目安は、2025年賃金構造基本統計調査の対応分類「その他の情報処理・通信技術者」による平均年収換算で609.8万円です。
収入データの読み方
- 平均年収換算
- 609.8万円
- 月の現金給与額
- 415.8千円
- 年間賞与・特別給与
- 1108.0千円
- 平均年齢
- 42.2歳
統計分類は「その他の情報処理・通信技術者」です。全国・男女計・企業規模計（10人以上）・一般労働者（短時間労働者以外）の集計で、集計された人の推計は214,820人です。
計算方法と統計の対象
計算方法は「(2025年6月のきまって支給する現金給与額 × 12 ＋ 年間賞与その他特別給与額) × 1000」です。
対応する職種分類の平均年収換算です。分類に複数の職業が含まれる場合は、その合算の平均です。
2025年6月の給与×12と、原則2024年1〜12月の賞与等を組み合わせた換算値です。
税・社会保険料控除前の給与額です（手取り額とは異なります）。初任給や求人の提示額とは別の統計です。
雇われて働く人の給与統計です。対象は企業規模10人以上の一般労働者で、独立開業者の事業所得は含みません。
資格保有者全体の所得とは異なります。税理士は公認会計士と同じ分類、弁護士は法務従事者の分類に対応します。
仕事内容
AI（人工知能）の様々な分野での活用に関して研究開発を行う。
ディープラーニング（深層学習）などの手法により、AIによる処理を実現するエンジニアである。ビッグデータを分析するデータサイエンティストをAIエンジニアに含める場合もあるが、ここでは狭義のAIエンジニアである、機械学習のエンジニアを解説する。
現在、AIの応用は、顔認証、疾病の画像診断、自動車の自動運転、カスタマーセンターの相談支援、異常や障害の検知等々、様々な分野で研究開発が進んでいる。
仕事を進行に沿ってみていくと、まずチームで開発目標を設定し、どのような開発を行うか計画を策定する。受託して開発する会社では、クライアントから要件を聞き、提供されるデータを確認してから開発設計を行う。開発に入ると最適な実現方法を検討し、AIを実行するマシンの性能が低い場合は、処理性能も考慮に入れながらＡＩを実装する。平行して、教師データ（結果が分っている既存のデータ）を投入しAIに学習させる仕組みを検討し、教師データの管理方法、加工方法を設計する。設計やプログラムはクラウドに上げてチームで共有することが多い。
効率の良い学習のためにデータを管理する画面やツールを準備し、膨大な教師データを投入し、診断、判定等の精度を上げていく。この学習には何日もかかることがあるため、AI学習用の専用のマシンやスーパーコンピューター（高度な演算処理を高速に行うことができる）などが使われる。スーパーコンピューターはリモートで利用されることが多い。
AIの学習の進み具合をみるため、正解率が目標に達したり、エラー率が十分に下がったところで学習は完了となる。AIに検証用のテストデータを投入し、どのような診断、判定になるか、様々な分野の専門家とエンジニアで検証する。この検証を経て、出来上がったシステムを納入する。システムが実際に運営されるようになるが、運用段階のデータからもAIを成長させていく。
関連技術が急激に発展しているため、常にWeb上で公開されている関連論文を調べて読んだり、大学、研究機関の研究者と意見交換し、関連する最新情報は押さえておくことが必要である。
◇ よく使う道具、機材、情報技術等
スーパーコンピューター、クラウドストレッジ、統合開発環境（ＩＤＥ: Integrated Development Environment）、プログラミング言語（Python、C言語、JAVA、等）、生成AI（コードを仮作成し人間が手直しする等）、GoogleGoogleスプレッドシート、パソコン
就くには
この仕事に就くためには、特に学歴や資格は必要とされず、現状では求められる要件や水準も明確でないが、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める。大学学部卒の割合がそれに続き、高専卒も若干いる。新卒者を採用する場合は、大学での研究実績、国際学会での発表、また、AI（人工知能）関連の各種コンペティションでの入賞等が評価される。
研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などに採用される。システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多い。
機械学習やディープラーニングの専門家は日本全国で1万人を超えると考えられ（AI開発会社の数、関連学会の会員数、関連コミュニティの参加者数から推定）、実績のあるAIエンジニアの中途採用、優秀な大学院生・大学生の新卒採用は争奪戦となっている。データサイエンティストなど隣接する分野から転身してくる人もいる。
転職する場合は、同業他社でAIエンジニアになるというケースもあるが、大学や研究機関に移るケースも多い。
ディープラーニングやその他の機械学習の手法に精通していること、この分野でメジャーなプログラミング言語であるPython（パイソン）などを使いこなせること、データ分析の技術やツールが十分に使えること等が求められる。また、その上に、例えば、画像処理、自然言語処理、音声処理などの技術に精通していることや、医学、農学などの特定の分野における専門知識が求められることもある。
新しい分野であり、人材の育成方法はまだ確立していないが、大学で学んだ専門知識、個人のポテンシャルや閃きが新しい発明に繋がることも多く、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しない。
進歩が速い分野であり、常に情報収集が必要で、論文を読んだり、また、自ら書いたりすることが多い。
労働条件の特徴
AI（人工知能）開発のベンチャー企業、研究所、IT企業、大手メーカーなどに勤務するため、職場は都市部に集中している。AI開発のベンチャー企業はスタートアップ支援をしている自治体に多い。大学との共同研究等の関係もあり、大学のあるところに多い傾向もある。海外に開発拠点がある場合は海外勤務もある。ベトナムなど日本以外の国で一部の開発を行うオフショア開発も行われている。
人材不足の状態であり、雇用形態や契約形態は正社員が多いが、個人事業主、フリーランスもいる。新しい仕事であり、年齢は20歳代、30歳代が多い。就業者は現状では男性が多い。
勤務はフレックスタイム制やリモートでの勤務も多い。リモート勤務の場合、開発の打合せ等にはオンライン・ミーティングが活用される。
AI（人工知能）は個人の開発目標や方法を明確にしにくく、成果に基づく報酬と馴染まないことも多く、給料は正社員の場合は通常の月給制が多い。一方、フリーランスや個人事業主の場合は準委任契約になり、人月単価により報酬が決まる。AIエンジニアに限定した高い賃金体系となっている会社もある。
生成AIによりコードの下書きをすることも広がっており、AIに適切に指示を出す「プロンプト・エンジニアリング」が話題になるなど、AIエンジニアに関連する話題は多い。
AIの様々な分野での応用が広がる今日、AIエンジニアの需要は極めて高い。しかしながら、今日、急速に拡大するAI開発において、著作権等の法律問題、またAI開発の危険性や倫理も話題になっており、このような動きが今後、AI開発に影響し、AIエンジニアの働き方が変わる可能性もある。
企業例・働く場の例（公式確認済み）
次の組織は、公式ページでAIエンジニアに関わる職種や採用の案内を確認した例です。最新の募集状況は各公式ページに載っています。
- 国際航業株式会社（AI開発のIT系技術者）
研究から商品化まで各段階のプロジェクトで課題を発見し技術的解決を提供。画像・点群・位置情報・音声・言語等の計測データを扱い、先端技術の調査も行う。
公式ページ：先端技術業務（技術職） AI開発のIT系技術者（募集要項57）｜国際航業（確認日 2026-10-29）
manapick編集部による確認のポイント
AIエンジニアは、AI（人工知能）の様々な分野での活用に関して研究開発を行う仕事で、ディープラーニング（深層学習）などの手法により、AIによる処理を実現する機械学習のエンジニアです。仕事の進め方としては、まずチームで開発目標を設定し、計画を策定します。受託開発の会社では、クライアントから要件を聞き、提供されるデータを確認してから開発設計を行います。開発では最適な実現方法を検討し、教師データ（結果が分かっている既存のデータ）を投入してAIに学習させる仕組みや、教師データの管理・加工方法を設計します。学習には何日もかかることがあるため、専用マシンやスーパーコンピューターが使われます。正解率が目標に達するなどして学習が完了したら、検証用のテストデータを投入し、様々な分野の専門家とエンジニアで検証を行って、出来上がったシステムを納入します。
この仕事に就くために、特に学歴や資格は必要とされず、求められる要件や水準も明確ではありません。ただし、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の修士号か博士号の取得者が多くを占め、大学学部卒がそれに続き、高専卒も若干います。新卒採用では、大学での研究実績、国際学会での発表、AI関連コンペティションでの入賞などが評価されます。採用先は研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などで、システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多いとされています。求められるのは、機械学習の手法への精通、主要なプログラミング言語であるPythonを使いこなせること、データ分析の技術やツールが使えることです。
勤務先はAI開発のベンチャー企業、研究所、IT企業、大手メーカーなどで、職場は都市部に集中しています。海外に開発拠点がある場合は海外勤務もあり、日本以外の国で一部の開発を行うオフショア開発も行われています。雇用形態は正社員が多いものの、個人事業主やフリーランスもいます。就業者は20歳代、30歳代が多く、現状では男性が多いとされています。勤務はフレックスタイム制やリモート勤務も多く、リモートの場合は打合せにオンラインミーティングが活用されます。給料は正社員では通常の月給制が多く、フリーランスなどでは準委任契約となり人月単価で報酬が決まります。
公的統計の分類「その他の情報処理・通信技術者」では、月間の現金給与額415.8千円に12を掛けた額と年間賞与等1,108.0千円を合計した年収換算額が609.8万円、平均年齢が42.2歳となっています。
実際の働く場のイメージをつかむ手がかりとして、公式採用情報で確認できる例に国際航業株式会社があります。同社ではAI開発のIT系技術者として、研究から商品化まで各段階のプロジェクトで課題を発見し技術的解決を提供する業務が紹介されており、画像・点群・位置情報・音声・言語などの計測データを扱い、先端技術の調査も行うとされています。
仕事の特徴を整理すると、開発目標の設定から学習、検証、納入、運用段階での改善まで一連の流れに関わる点が挙げられます。進歩が速い分野であるため、論文を読むなど常に情報収集を続けることが求められる仕事です。
よくある確認
AIエンジニアの年収はどのくらいですか
2025年賃金構造基本統計調査でAIエンジニアに対応する分類「その他の情報処理・通信技術者」の平均年収換算は609.8万円です。対応する職種分類の平均年収換算です。分類に複数の職業が含まれる場合は、その合算の平均です。
AIエンジニアはどんな仕事ですか
AI（人工知能）の様々な分野での活用に関して研究開発を行う。
AIエンジニアになるにはどうすればよいですか
この仕事に就くためには、特に学歴や資格は必要とされず、現状では求められる要件や水準も明確でないが、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める。大学学部卒の割合がそれに続き、高専卒も若干いる。新卒者を採用する場合は、大学での研究実績、国際学会での発表、また、AI（人工知能）関連の各種コンペティションでの入賞等が評価される。
AIエンジニアに必要な資格はありますか
この職業の解説では、入職に必須の資格は示されていません。学歴や資格の要否は、このページの「就くには」と公式情報で確認してください。
AIエンジニアの平均年齢はどのくらいですか
2025年賃金構造基本統計調査でAIエンジニアに対応する分類「その他の情報処理・通信技術者」の平均年齢は42.2歳です。
示されている年収は中央値ですか
いいえ。本サイトの金額は「(2025年6月のきまって支給する現金給与額 × 12 ＋ 年間賞与その他特別給与額) × 1000」で計算した平均年収換算であり、年収の中央値ではありません。平均は高収入層の影響を受けるため、典型的な一人分の収入と一致するとは限りません。
学びにつなぐ
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出典
仕事内容・就くには・労働条件・関連資格の本文は、職業情報提供サイト（job tag）解説系ダウンロードデータ ver.7.01（独立行政法人労働政策研究・研修機構）に基づきます。 収入は2025年賃金構造基本統計調査の対応分類による平均年収換算です。