AIエンジニアの全体的な平均年収は？収入を上げる方法もあわせて解説

高度な技術と知識、運用能力が求められることから、自ずと高い年収になる傾向にあります。

AIエンジニア不足によるもの

AIエンジニア不足が平均年収の高さに拍車をかけています。

専門的な学術論文の読解力を必要とするAIエンジニアは、ITエンジニアよりも求められる要件が高いため、圧倒的に不足しているのが現状です。その反面、AI技術の進化は日々更新されていく、という需要と供給の差は埋めがたいものになっています。

実務経験を問われるため

AIエンジニアは実力主義の面が強く、一定以上の知識を備えキャリアを積んでいる人材には惜しみなく報酬が支払われます。逆に、知識や運用方法を把握していても、現場で活躍した実績がなければそれなりの対価であるとも言えます。

年齢を重ねるにつれ平均年収が高くなる要因は、実務経験によるものが大きいでしょう。

給与見直しが進んでいるため

日本では優秀な人材を確保するため、AIエンジニアの給与見直しが進んでいます。日本人のAIエンジニアであっても、実績があれば海外の企業から引き抜かれることがあり、国籍を問わず実力があれば高額な報酬を提示するでしょう。

日本では規模が大きい企業を中心として、海外の大手企業に対抗するための給与見直しが図られているため、オークションのようにAIエンジニアの年収が高騰していくと考えられています。

AIエンジニアの年収を上げる4つの方法

AIエンジニアは、需要の高まりによってさらに価値が増す傾向にあります。さらに、AIエンジニアは年収を上げるポテンシャルが多くあり、自身の頑張りが給与に反映されやすい職種と言えるでしょう。

ここでは、AIエンジニアの年収を上げる4つの方法を紹介します。

1：AIエンジニアのスペシャリストを目指す

AIエンジニアとしての本分を突き詰めることで年収アップが見込めます。

実力主義が強いエンジニアの世界では、成果を出せばそれに見合う報酬が用意されます。企業から求められている以上の仕事を遂行できれば、自然と年収も上がっていくでしょう。

2：プロジェクトを推進できる力を身につける

AIエンジニアとして、AI分析・開発などのプロジェクトを完遂する能力が求められます。

企業によってはチーム内でAIエンジニアが1人という場合もあります。1人で作業する際もモチベーションを保ち、チーム全体を前に進める推進力があると良い評価をされやすくなるでしょう。

3：ニーズが高まりそうな言語を習得する

現在、AIエンジニアにニーズがある言語は「Pyton」と「Java」と言われています。しかし、技術の発展に伴って、これまで度外視されていた言語や、新しく開発された言語に対応する可能性も否定できません。

ニーズを予測し、積極的に習得することで高年収が狙えるでしょう。

4：海外への転職も視野に入れる

年収アップを期待するのであれば、海外への転職も視野に入れましょう。

海外の企業は日本企業よりもAIエンジニアに価値を置いているため、給与水準が全体的に高く設定されています。海外挑戦のハードルは高いですが、その国の公用語を習得するなどしてチャンスを掴みましょう。

AIエンジニアを目指すための方法

AIエンジニアを目指す場合、特定の学歴や資格は必要ありませんが、高度な知識とスキルが求められます。

AI開発に欠かせないプログラミング言語の習得やIoTに関する知識などを、理系大学や専門学校で身につけるといいでしょう。ここでは、AIエンジニアを目指す方法を紹介します。

コーディングスキルを身につける

AIエンジニアを目指すのであれば、コーティングスキルの習得が欠かせません。コーティングとはWebデザインをブラウザで表示するためにソースコードを記述する作業で、HTMLやCSS、JavaScriptなどの言語を用います。

特にAIエンジニアの業務において、システム運用の改善は重要とされており、他ツールと組み合わせたりシステムモデルの追加設計を行ったりします。

機械学習やデータ解析の知識を身につける

AIエンジニアの仕事において、機械学習やデータ解析の知識を身につけておくことが肝要です。高度なAIの技術能力には、専門的なデータ解析やエンジニアが認めるデータ分析に関するスキルが求められます。

また、人工知能の学習がメインとなる機械学習では 、未来型のシステムモデルに変換させる技術が必須です。特に機械学習のディープラーニングは、データ解析の基礎をしっかりと把握する必要があるでしょう。

携わりたい分野を決める

AIエンジニアの業務は、大別すると機械学習エンジニアとデータサイエンティストの2つに分けられます。

機械学習エンジニアは、コンピューターに対しアルゴリズムを用いて必要なデータを学習させたり、情報解析のためにプログラムを組み込んだりします。データサイエンティストは、プロジェクトの改善に役立つデータを抽出して、改善案を提示する業務を行います。

携わりたい分野に沿った知識やスキルを身につけることが重要です。

AIエンジニアを目指すときに注意したいこと

AIエンジニアは需要があり高収入を得やすい職種ですが、自身が思い描いているステージに辿り着けない難しさも併せ持っています。

また、無事にAIエンジニアになれたとしても収入が下がる恐れもあるため、いくつかのポイントを押さえる必要があるでしょう。

ここでは、AIエンジニアを目指すときに注意したいことを紹介します。

モチベーションを維持できるようにする

AIエンジニアに求められる知識は、一朝一夕で獲得できるものではありません。特に独学の場合はモチベーションの維持が難しいため、学習環境を整えたり飽きない工夫を意識するといいでしょう。

転職先の業務内容を事前に確認する

AIエンジニアとして転職を検討している場合は、転職先の業務内容を確認することを心がけましょう。

AIエンジニアの求人の中には、実際にAIを活用していない求人や業務に関連が薄い求人なども存在するのが現状です。ミスマッチを避けるためにも、具体的な業務内容を事前に確認することが重要です。

未経験で転職した直後は年収が下がる可能性がある

未経験からAIエンジニアへ転職する場合、人によって年収が下がる可能性があります。

AIエンジニアの求人は、即戦力となる経験者を対象にしているケースが多いです。未経験でも募集を行っている企業もありますが、育成枠として入社するため、年収は低めに設定されています。

個人のスキルや知識によって多少の差は生じますが、AIエンジニアは実務経験が重視されるため、年収ダウンの可能性を念頭に置いておきましょう。

AIエンジニアの年収を把握しておこう

AIエンジニアは、スキルや実務経験によって高い収入を狙える職種です。さらに情勢次第ではが増え、市場価値が高まることも期待されています。

自身の年収に満足がいかないのであれば、AIエンジニアとしてキャリアをスタートさせるのも1つの選択肢です。この記事を参考にAIエンジニアの平均年収を把握し、自身のキャリアプランに活用しましょう。