AIエンジニアの
年収ランキング2026【AI・ML職種別】
AIエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニアなど、 AI・ML職種の平均年収と給与レンジを比較しています。 転職市場のデータをもとに、年収を上げるための方法も解説します。
概要｜AI・ML職種の年収ランキングTOP10
平均年収の1位はAIレッドチームエンジニアの1000万円、 AIエンジニアは780万円 （9位）です。 一般ITエンジニアの平均550万円との差は+230万円です。職種名から各職種の詳細ガイドをご覧いただけます。
企業ごとの年収は、有価証券報告書の平均年間給与の順に掲載したAIエンジニアの年収が高い企業ランキング（31社）をご覧ください。
| 順位 | 職種 | 平均年収 | 年収レンジ |
|---|---|---|---|
| 1 | AIレッドチームエンジニア | 1000万円 | 800〜2,200万円（フロンティアAIラボは米国基準で$300K超） |
| 2 | AIリサーチャー | 950万円 | 600〜2,000万円 |
| 3 | エージェントAIエンジニア | 950万円 | 700〜2,000万円（米国はGlassdoor平均$191,434、Staff/Principalクラスは$350K〜500K） |
| 4 | フォワードデプロイドエンジニア | 950万円 | 800〜2,000万円（外資AI企業は米国基準で高レンジ） |
| 5 | AI評価エンジニア | 880万円 | 700〜1,700万円 |
| 6 | 生成AIエンジニア | 850万円 | 600〜1,800万円 |
| 7 | コンテキストエンジニア | 850万円 | 700〜1,600万円 |
| 8 | MLエンジニア（機械学習エンジニア） | 820万円 | 550〜1,500万円 |
| 9 | AIエンジニア | 780万円 | 500〜1,500万円 |
| 10 | NLPエンジニア | 770万円 | 500〜1,500万円 |
| 11 | コンピュータビジョンエンジニア | 760万円 | 500〜1,400万円 |
| 12 | MLOpsエンジニア | 750万円 | 500〜1,200万円 |
| 13 | データエンジニア | 740万円 | 500〜1,300万円 |
| 14 | データサイエンティスト | 720万円 | 450〜1,300万円 |
| 15 | 領域特化データサイエンティスト | 720万円 | 450〜1,300万円 |
| 16 | プロンプトエンジニア | 650万円 | 450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動） |
| 17 | データアナリスト | 550万円 | 350〜800万円 |
一般ITエンジニア平均
550万円
AI職種平均年収
780万円
職種別 年収ランキング
平均年収の高い順に掲載しています。各職種の特徴と需要の傾向もあわせてご確認ください。
Agentic AI Engineer
経験年数別 年収テーブル
各職種の経験年数ごとのモデル年収です。転職の時期を検討する際の参考としてご活用ください。
| 職種 | 1〜3年目 | 3〜5年目 | 5〜8年目 | 8年目〜 |
|---|---|---|---|---|
01AIレッドチームエンジニア | 800〜2,200万円（フロンティアAIラボは米国基準で$300K超） | 800〜2,200万円（フロンティアAIラボは米国基準で$300K超） | 800〜2,200万円（フロンティアAIラボは米国基準で$300K超） | 800〜2,200万円（フロンティアAIラボは米国基準で$300K超） |
02AIリサーチャー | 500〜800万円 | 800〜1,300万円 | 1,200〜1,700万円 | 1,500〜2,000万円 |
03エージェントAIエンジニア | 700〜2,000万円（米国はGlassdoor平均$191,434、Staff/Principalクラスは$350K〜500K） | 700〜2,000万円（米国はGlassdoor平均$191,434、Staff/Principalクラスは$350K〜500K） | 700〜2,000万円（米国はGlassdoor平均$191,434、Staff/Principalクラスは$350K〜500K） | 700〜2,000万円（米国はGlassdoor平均$191,434、Staff/Principalクラスは$350K〜500K） |
04フォワードデプロイドエンジニア | 800〜2,000万円（外資AI企業は米国基準で高レンジ） | 800〜2,000万円（外資AI企業は米国基準で高レンジ） | 800〜2,000万円（外資AI企業は米国基準で高レンジ） | 800〜2,000万円（外資AI企業は米国基準で高レンジ） |
05AI評価エンジニア | 700〜1,700万円 | 700〜1,700万円 | 700〜1,700万円 | 700〜1,700万円 |
生成AIエンジニア | 500〜700万円 | 700〜1,100万円 | 1,000〜1,500万円 | 1,300〜1,800万円 |
コンテキストエンジニア | 700〜1,600万円 | 700〜1,600万円 | 700〜1,600万円 | 700〜1,600万円 |
MLエンジニア（機械学習エンジニア） | 450〜650万円 | 650〜1,000万円 | 900〜1,300万円 | 1,200〜2,000万円 |
AIエンジニア | 400〜600万円 | 600〜900万円 | 800〜1,200万円 | 1,200〜2,000万円 |
NLPエンジニア | 400〜600万円 | 600〜1,000万円 | 900〜1,300万円 | 1,200〜1,500万円 |
コンピュータビジョンエンジニア | 400〜600万円 | 600〜950万円 | 850〜1,200万円 | 1,100〜1,400万円 |
MLOpsエンジニア | 450〜600万円 | 600〜900万円 | 800〜1,100万円 | 1,000〜1,400万円 |
データエンジニア | 450〜650万円 | 650〜1,000万円 | 900〜1,300万円 | 1,100〜1,300万円 |
データサイエンティスト | 400〜550万円 | 550〜850万円 | 800〜1,100万円 | 1,000〜1,500万円 |
領域特化データサイエンティスト | 450〜1,300万円 | 450〜1,300万円 | 450〜1,300万円 | 450〜1,300万円 |
プロンプトエンジニア | 450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動） | 450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動） | 450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動） | 450〜1,200万円（職務範囲により大きく変動） |
データアナリスト | 350〜450万円 | 450〜650万円 | 600〜800万円 | 700〜1,000万円 |
※ 上記は国内求人データの中央値をもとにした参考値です。企業・地域・個人スキルにより異なります。
年収を上げるための6つの方法
AI・ML職種での年収アップに有効な取り組みをまとめています。
技術スタックのアップグレード
PythonにLLM/RAGの実装経験を加えると、評価される求人の幅が広がります。LangChain・OpenAI APIの実務経験は特に高く評価されます。
Kaggleや論文実装でポートフォリオを作る
Kaggleのメダルや著名な論文の実装をGitHubで公開していると、書類選考で有利に働きます。客観的な実績は年収交渉の材料にもなります。
スタートアップ→大手のステップアップ転職
AIスタートアップで実務経験を積んでから大手・外資に転職し、年収レンジを上げる方法もあります。実務の幅が広がる3〜5年目が転職しやすい時期です。
クラウド認定資格で実力を示す
AWS・Google CloudのML系認定資格は、クラウド上でMLを扱えることの客観的な証明として、書類選考の評価材料になります。
ビズリーチのスカウトを活用する
年収600万円以上の方は、ビズリーチに登録して企業・ヘッドハンターからのスカウトを受ける方法が有効です。提示年収が市場相場より高い場合も多くあります。
外資系・グローバル企業を検討する
GAFAMの日本法人やグローバルAIスタートアップは、国内大手より高い年収レンジを提示するケースがあります。英語での業務遂行力が前提となることが多い点にご注意ください。
高年収転職に強いエージェント
年収アップの実績が高い転職エージェントを選定しています。登録は無料です。
ウィルオブテック
IT専門・2名体制サポート
キャリアアドバイザーとリクルーティングアドバイザーの2名体制で手厚く支援しています。年収1,000万円超のAI案件を多数保有しており、公式サイトでは「97%の方が長期的に活躍」と掲載されています（https://willof.jp/techcareer/・2026年10月14日確認）。
ビズリーチ
ハイクラス・スカウト型
年収600万円以上のハイクラス向けスカウト型転職サイトです。年収1,000万円以上の求人が5割以上（公式・2026年1月末時点）を占め、AI/ML領域の高年収ポジションのスカウトも受けられます。
Geekly
IT・Web・ゲーム業界特化
IT業界に特化した転職エージェントです。AIエンジニアやデータサイエンティストなどAI関連職種の求人も扱い、IT業界専任のコンサルタントが支援します。
よくある質問
Q.AI・ML職種の平均年収が高い理由は？
需要に対して供給が大きく不足しているためです。経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年3月公表、https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf）では、AI需要の伸びが平均的で生産性上昇を考慮した場合、2030年のAI人材の需給ギャップは約12.4万人と試算されており、希少性が高い年収につながっています。特にLLM・生成AI関連のスキルは2024年以降に急速に求められるようになった新しい分野で、経験者が極めて少ない状態です。
Q.未経験からAI職種に転職した場合の年収は？
未経験からのポテンシャル採用では400〜500万円が相場です。ただし、Kaggleのメダル実績やGitHubのポートフォリオ、個人プロジェクトの質によっては500〜600万円からスタートできるケースもあります。JAICやマイナビITエージェントが未経験転職の支援に強みを持っています。
Q.年収1,000万円を超えるにはどうすればよいですか？
経験5〜8年以上でシニアポジションに就くか、マネジメント経験を積む方法が一般的です。MLエンジニア・AIエンジニアでは、経験5年以上で900万円を超える水準が現実的です。また、外資系企業やスタートアップのリードポジションでは、経験3〜5年でも1,000万円を超えるオファーが出ることがあります。
Q.データアナリストとMLエンジニアの年収差が大きい理由は？
MLエンジニアは、ソフトウェアエンジニアリングと機械学習の両方のスキルを持つ人材の希少性が年収に反映されています。一方、データアナリストはビジネス側の需要は安定していますが、AI領域での希少性はMLエンジニア・AIエンジニアより低いため、年収レンジが低くなります。
Q.転職エージェントを使うと年収交渉はできますか？
可能です。エージェントは企業の採用予算を把握しており、求職者の代わりに年収交渉を行います。平均年収アップ額を公式に公表している会社は限られます（例：テックゴーは平均144万円・2026年3月の内定承諾者実績）。公表値は集計時期・対象者の条件を確認したうえで参考にしてください。
転職エージェントへの無料相談
AI・ML職種で年収アップを目指す場合は、IT特化エージェントへの登録が有効です。
複数のエージェントに登録し、条件を比較することをおすすめします。