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AIエンジニアは現在、最も需要が高く、また最も給与が高い職業の一つとされています。しかし、その年収はどのように決まるのでしょうか？また、年収をアップさせるにはどうすればいいのでしょうか？

 

今回の記事ではAIエンジニアの年収について詳しく解説します。AIエンジニアを目指している方や、AIエンジニアの年収について知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

 

AIエンジニアの平均年収

AIエンジニアの平均年収は、経験やスキル、雇用形態によって大きく変わりますが、平均年収は、2023年現在で約598万円です。ITエンジニアの平均年収が約496万円であることを考えると、AIエンジニアは比較的年収が高い職種と言えます。

 

正社員、フリーランス、派遣社員の場合で異なりますので、詳しく見ていきましょう。

 

正社員の場合

正社員の平均年収は596万円となっています。（引用元：求人ボックス給与ナビ）

 

正社員として働くAIエンジニアの年収は、企業の規模や業界、そして個々のスキルや経験によります。

 

しかし、一般的には、AIの専門知識を持つエンジニアは他のITエンジニアよりも高い給与を得る傾向にあります。

 

フリーランスの場合

フリーランスのAIエンジニアの平均年収は、約900万円ほどです。（引用元：フリーランススタート）

 

平均月収は30〜90万が相場となっており、スキル感によって差が出ているのが現状ですが、経験やスキルが豊富なフリーランスは、年収2,000万円を超えることも珍しくありません。

 

派遣社員の場合

派遣社員のAIエンジニアの平均時給は、約2,292円です。月収に換算すると、約45万円になりますので、年収にして約540万円となります。（引用元：求人ボックス給与ナビ）

 

一般的には正社員に比べて低めですが、専門性の高さにより正社員より高収入を得ることもあります。

 

AIエンジニアの案件例

次に、AIエンジニアの案件・単価例を紹介します。AIエンジニアの案件は多岐にわたり、それぞれの案件の単価もまた様々です。専門性や経験が評価され、高い単価を得ることもあります。

 

案件例①

単価	〜900,000円／月
契約形態	業務委託（フリーランス）
職種・ポジション	バックエンドエンジニア
リモートワーク	フルリモート
業務内容	■業務内容： 工場で稼働する機械からデータを産業用PCなどのエッジデバイス上で稼働する加工技能AIのプロダクト開発を行います。産業用機械からのデータの取得や、機械への司令、取得したデータの学習・推論など複雑性の高いAPI、バッチジョブの開発を行っています。 そこで、稼働中の機能の改修や調整、バグFIX、障害対応などを中心に、ビジネスサイドと連携しながらお客様別の機能開発、運用をご担当いただきます。 一部、アルゴリズムエンジニアと連携を取りながら、製品環境のデータや発生する現象の確認なども行います。 ・技術スタック ・言語・フレームワーク - バック：Python3 (FastAPI) - フロント：TypeScript (React) - インフラ：Terraform, Ansible - エッジ：Rust

 

案件例②

単価	〜900,000円／月
契約形態	業務委託（フリーランス）
職種・ポジション	バックエンドエンジニア
リモートワーク	フルリモート
業務内容	■業務内容： 工場で稼働する機械からデータを産業用PCなどのエッジデバイス上で稼働する加工技能AIのプロダクト開発を行います。産業用機械からのデータの取得や、機械への司令、取得したデータの学習・推論など複雑性の高いAPI、バッチジョブの開発を行っています。 ・技術スタック ・言語・フレームワーク - バック：Python3 (FastAPI) - フロント：TypeScript (React) - インフラ：Terraform, Ansible - エッジ：Rust ・インフラ - Google Cloud Platform - RaspberryPi (Buster) - PostgreSQL ・開発ツール - 認証：Auth0 - その他：Github, Figma, Storybook, Sentry

 

案件例③

単価	〜1,000,000円／月
契約形態	業務委託（フリーランス）
職種・ポジション	フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア
リモートワーク	フルリモート
業務内容	■業務内容： ・コンピュータビジョンおよびDeep Learning技術を用いたシステムの開発 【業務詳細】 ・画像から剛体の形状をデータ化するために必要なカメラ、センサ、技術などの調査 ・画像から剛体の形状をデータ化する技術の実装及び精度改善 ・検証用データの撮影環境の作成 ・既存の三次元復元技術の精度検証

 

なぜAIエンジニアは年収が高い？

AIエンジニアが高年収を得る理由は、その専門性と市場価値の高さにあります。AI技術は今後のビジネスや社会に大きな影響を及ぼすとされ、その技術を操るエンジニアが重宝されているといえるでしょう。

 

また、AIエンジニアを会社で位置から育成するには、時間と費用がかかります。そのため、AIエンジニアは希少性が高く年収も高くなると言えます。

 

今後、機械学習や自然言語処理、画像認識などのAI技術はさらに発展し社会から必要とされることが予想されます。社会の需要の高低は年収の高低にかなり影響するので、今後AIエンジニアを目指す方は社会動向はチェックしておく必要があるでしょう。

 

AIエンジニアが年収を上げる方法

 

AIエンジニアが年収を上げるためには、スキルアップ、実務経験の積み重ね、フリーランスへの転身などが有効です。

 

それぞれの方法について詳しく解説していきます。

 

スキルアップをする

AIエンジニアの年収は、スキルや経験、企業規模などによって大きく異なります。一般的に、スキルや経験が豊富なほど、年収は高くなります。

 

さらに、PythonやJavaなどの主要言語に加え、今後ニーズが高まりそうな新言語を習得することが重要と言えます。

 

また、自己学習だけではまかなえない場合は、セミナーや勉強会に参加してみて知識の幅を広げたり新しいトレンドをキャッチすることも重要です。AI技術領域は日々進化しているので、継続的な情報のキャッチアップとスキルアップは必須と言えます。

 

実務経験を積む

与えられた仕事をこなすだけでなく、成果を出すことを意識しましょう。成果を出すことで、実務経験としてのスキルアップや評価アップにつながり、結果的に年収のアップにつながります。

 

実務経験を積むには、自分のスキルや興味に合った企業やプロジェクトを選ぶことが大切です。自分のスキルや興味に合った企業やプロジェクトを選ぶことで、より効率的に実務経験を積むことができます。

 

また、AIエンジニアとして駆け出しでなかなかプロジェクトに参画できないときは、AIエンジニアのインターンシップに参加するのも一つの手です。多くの企業がAIやデータサイエンスに関連するインターンシップを提供しており、そこで実務経験を積むことができます。

 

フリーランスになる

一般的にフリーランスの単価は、正社員と比較して高い傾向があります。また、フリーランスとして独立することで、自分のスキルや経験に見合った報酬を獲得することができます。

 

より多くのプロジェクトに関与することで、経験を積むことができますので、スキルを磨き、市場価値を上げることが可能です。

 

ただし、フリーランスは収入が不安定になったり、自己管理が必要、自己負担で保険や退職金などを準備する必要があるなど、リスクを理解した上で検討しましょう。

 

まとめ

今回の記事では、AIエンジニアの年収を解析しました。AIエンジニアの平均年収や年齢別年収、企業年収ランキング、AIエンジニアが年収を上げる方法についても解説しましたがいかがだったでしょうか？

 

AIエンジニアは、人工知能（AI）の開発や運用に携わるエンジニアです。近年、AI技術の需要が高まっていることを受けて、AIエンジニアの年収も上昇傾向にあります。

 

記事を読むことで、AIエンジニアの年収に関する情報を理解し、年収アップを目指すための方法への礎になれば幸いです。