職種別ガイド需要: 高い

AI評価エンジニア

AI Evals Engineer

テストハーネスの設計、正解データセット（ゴールデンデータ）の定義、LLM-as-a-judgeパイプラインの構築、本番テレメトリの計測を担い、AIシステムの品質を定量的に保証するエンジニアです。

年収レンジ

700〜1,700万円

平均年収

880万円

AI評価エンジニアの年収の実態と年収を上げる方法

AI評価エンジニア（AI Evals Engineer）は、テストハーネスの設計・正解データセット（ゴールデンデータ）の定義・LLM-as-a-judgeパイプラインの構築・本番テレメトリの計測を担う職種です。生成AIの本番運用が広がる中で、出力が確率的なAIの品質を定量保証する役割として需要が生まれています。専任の求人はまだ多くなく、確立した平均額はありませんが、希少性から日本ではおおむね700〜1,700万円のレンジが目安です（平均額は断定せず、レンジのみを示しています）。

AI評価エンジニアの年収の目安（経験年数別）

経験年数	役割の目安	年収の目安
1-2年目	MLエンジニア/QAエンジニア	450〜750万円
3-5年目	AI評価エンジニア	750〜1,400万円
6年目〜	評価/品質リード	1,400万円〜

※経験年数・担当領域・企業規模により変動します。上記は求人動向をもとにした目安です。

主要企業の平均年収（有価証券報告書の公式値）

企業	全社平均年収
キーエンス	2039万円	年収詳細 →
野村総合研究所(NRI)	1322万円	年収詳細 →
ソニー	1155万円	年収詳細 →
NTT(日本電信電話)	1056万円	年収詳細 →
KDDI	1018万円	年収詳細 →
トヨタ自動車	983万円	年収詳細 →

※各社の有価証券報告書にもとづく「全社平均年収」です（職種・経験により実額は変動します）。AI評価エンジニアを含むAI/エンジニア職の企業別年収は各社ページでご確認いただけます。

▶ AIエンジニアの年収が高い企業ランキング【有価証券報告書25社】では、年収の高い順に一覧でご確認いただけます。

実際の企業の年収を確認する（有価証券報告書の公式データ）

AI採用企業の年収一覧を見る AIエンジニア年収ランキング年収レンジ別（500万・700万・900万）に必要なスキル

年収を上げるためのポイント

◆テストハーネスとゴールデンデータを一から設計・運用できる人材は、品質保証の要として高く評価されます
◆LLM-as-a-judgeの判定を人手評価と一致させるノウハウは希少であり、単価に直結します
◆本番テレメトリまでつなげ、品質を継続的に測定できる基盤を構築できると、上限の年収を目指せます

※年収レンジは求人媒体等の調査にもとづく目安であり、経験・スキル・企業により変動します。企業別の実額は有価証券報告書の開示値でご確認ください。

必須・推奨スキル一覧

スキル	レベル	概要
評価設計（Evals）	必須	テストハーネス・指標・合否基準を設計し、AI品質を定量化する力
データセット構築	必須	正解データ（ゴールデンデータセット）の定義とラベリング設計
LLM-as-a-judge	必須	LLMを評価者に使う判定パイプラインの構築とバイアス制御
本番テレメトリ	推奨	本番のトレース・失敗事例を計測し評価に還流する可観測性の実装
Python	必須	評価パイプライン・自動化の実装言語
統計・実験計画	推奨	A/B・有意差・回帰検知など評価の信頼性を担保する素養

キャリアパス・タイムライン

1-2年目

MLエンジニア/QAエンジニア

450〜750万円

モデルやソフトウェアの評価・テストの基礎を積む

3-5年目

AI評価エンジニア

750〜1,400万円

テストハーネスとLLM-as-a-judge、本番テレメトリを一体で設計・運用

6年目〜

評価/品質リード

1,400万円〜

組織横断の評価基盤とゴールデンデータのガバナンスを統括