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AIエンジニアの仕事内容と年収｜機械学習のモデルを作り、サービスに組み込む技術者

別名：機械学習エンジニア

AIエンジニアは、機械学習や生成AIの技術を使ってモデルを開発し、製品や業務システムに組み込んで動かし続ける仕事です。job tag の統計では平均年収609.8万円、有効求人倍率1.96倍、求人賃金は月額32.7万円。ただしこれらはIT運用なども含む区分の値で、AIエンジニアだけの数字ではありません。

• 平均年収609.8万円残業代・賞与を含む
• 有効求人倍率1.96倍
• 求人賃金（月額）32.7万円令和7年度
• 平均年齢42.2歳
• 就業者数20.7万人令和2年国勢調査
• 月間労働時間160時間

AIエンジニアとデータサイエンティストはどう違いますか

データサイエンティストが、データを分析して事業の判断材料をつくることに重心を置くのに対し、AIエンジニアは、モデルを実際に動くシステムとして作り上げることに重心を置きます。

たとえば需要予測なら、どの手法で予測するかを検討するところまでは両者が重なります。そこから予測結果を毎日自動で出し、ほかのシステムに渡す仕組みを作るのは、AIエンジニアの受け持ちになりやすい部分です。

ただし、会社によって役割の切り分けは大きく違います。求人票の職種名だけで判断せず、仕事内容の欄で分析と開発のどちらが中心かを確かめてください。

職種名の呼び方も会社ごとに違い、「機械学習エンジニア」「MLエンジニア」「AI開発エンジニア」などの名前で募集されることもあります。探すときは職種名を広めに見て、仕事内容で絞り込むと見落としを減らせます。

モデルを作ったあと、AIエンジニアは何をしますか

開発は、学習に使うデータを集めて整えるところから始まります。答えとなるラベルを付ける作業（アノテーション）や、偏りのないデータをそろえる作業に、想像以上に時間がかかることも少なくありません。

学習と評価を繰り返して精度を確かめたら、モデルをAPIなどの形でサービスに組み込みます。公開後も、入力されるデータの傾向が変わって精度が落ちていないかを監視し、必要に応じて学習をやり直します。この運用の仕組みづくりはMLOpsと呼ばれます。

近年は、大規模言語モデルを自社でゼロから作るのではなく、外部のモデルを業務に合わせて組み込む仕事も増えています。社内文書を検索して回答させる仕組みや、回答の品質を評価する仕組みづくりがその例です。

日々の業務では、実験の結果を記録して比較し、どの条件で精度が上がったかをチームに共有します。業務の担当者と、どの程度の精度なら実際に使えるのかをすり合わせることも大切な仕事です。

求人倍率1.96倍、平均年収609.8万円はどこまで参考になりますか

job tag の平均年収、就業者数20.7万人、有効求人倍率1.96倍は、AIエンジニアを含むより広い統計区分の値です。AIエンジニアだけの年収や採用の状況を表しているわけではありません。

有効求人倍率はハローワークの求人から計算されますが、AIエンジニアの採用は企業の採用サイトや民間の転職サービスを通じたものが多いと考えられます。倍率は参考程度にとどめるのが安全です。

実際の収入は、研究寄りの仕事か開発寄りの仕事か、業界、経験年数で大きく変わります。求人賃金の月額32.7万円も含め、応募先ごとの提示額と仕事内容をあわせて比べてください。

求人票では、扱うデータの種類（画像、文章、数値など）、使える計算環境、研究と開発の比重、チームの人数を確かめると、提示額の背景が見えてきます。

プログラマーやSEからAIエンジニアに移るには？

開発の経験がある人は、Pythonと機械学習のライブラリを使えるようにすることが最初の一歩になります。あわせて、線形代数や確率・統計の基礎を学んでおくと、モデルの挙動を理解しやすくなります。

現職でAIの機能を組み込む案件に手を挙げたり、既存システムのデータを使って小さな予測モデルを試したりすると、職務経歴として説明できる実績になります。システムに組み込んで運用した経験は、分析だけの経験より開発側の求人で評価されやすい傾向があります。

知識の証明としては、日本ディープラーニング協会のG検定やE資格、統計検定があります。資格より、作ったものと工夫した点を説明できることのほうが、選考では伝わりやすいでしょう。

応募書類では、扱ったデータの規模、使った手法、精度や処理時間をどう改善したかを、具体的に書くと伝わりやすくなります。社外秘で詳細を書けない場合は、課題と工夫の内容を一般化して説明しましょう。

AIエンジニアに向いている人と、つまずきやすい点

モデルの精度は、試してみるまで分からないことが多くあります。うまくいかない実験が続いても、原因を一つずつ切り分けて検証を続けられる人に向いています。

新しい手法や道具が次々に出てくる分野です。論文や技術文書を読んで、自分の仕事に使えるかを判断する習慣が、力を保つうえで欠かせません。

つまずきやすいのは、精度だけに目が向き、業務で使われる場面を見落とすことです。処理の速さ、費用、結果の説明のしやすさ、誤った判定が出たときの影響まで考えて設計できると、現場で信頼されます。

個人情報や著作物を含むデータを扱う場面も多いため、データの使い方に関する社内の決まりや法令を確かめながら進める慎重さも求められます。技術だけでなく、使ってよいデータかどうかを判断できることが、仕事を任される前提になりつつあります。

関連する資格

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AIエンジニアの仕事の傾向

• 研究的3.76
• 現実的3.48
• 芸術的3.00
• 社会的2.97
• 企業的2.94
• 慣習的2.82

職業情報データベース（job tag）の職業興味の数値。5点満点。

AIエンジニアに近い仕事

職業データの傾向がAIエンジニアに近い順に並べています。求人が見つからないときは、この範囲まで広げると選択肢が増えます。

• データサイエンティスト分析で判断材料をつくる。仕事の重なりが大きい
• プログラマー実装力を土台にAI分野へ移る人もいる
• 情報工学研究者機械学習の手法そのものを研究する
• システムエンジニア（Webサービス開発）自社サービスにAI機能を組み込む場面で接点
• 自動運転開発エンジニア（自動車）画像認識などAI技術の応用先のひとつ
• 産業用ロボット開発技術者ロボットの認識・制御にAIを使う

よくある質問

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最終更新：2026-10-13