AIエンジニアの年収は628.9万円｜年代・企業・フリーランス【2026年】

本メディアはRaiseTech（PISTEC株式会社）が運営しています。

「AIエンジニアの年収って、実際のところどのくらいなのでしょうか」
「未経験から目指して、本当に年収は上がるのでしょうか」

この記事は、そんな疑問を持って「AIエンジニア 年収」と検索したあなたのために書きました。

結論から言うと、AIエンジニアの平均年収は628.9万円です。ITエンジニア全体の平均469万円と比べて、およそ160万円高い水準にあります。ただしこれは全年代・全経験年数をならした平均で、未経験の1年目からこの額になるわけではありません。

この記事では、厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」などの一次データをもとに、平均年収の中身、年収が高い理由、年代と企業タイプによる違い、フリーランスの単価、そして年収を上げる具体的な要素を順に解説します。

RaiseTech（レイズテック）はAIエンジニアを育成するオンラインスクールとして、累計2,500名を超える受講生を受け入れ、未経験からのエンジニア転職を支援してきました。その現場で見てきたリアルな情報をもとにお伝えします。

AIエンジニアの平均年収は628.9万円｜IT職種全体より約160万円高い

AIエンジニアの平均年収は628.9万円です。厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「job tag（じょぶたぐ）」の「AIエンジニア」に掲載されている値で、国が整備している職業データベースの数字です。求人サイトごとの独自集計と違い、基準として使いやすい数字だと考えてください。

比較のために、関連する数字を並べます。

区分	年収の水準	出典
AIエンジニア（正社員）	628.9万円	厚生労働省 job tag「AIエンジニア」
ITエンジニア全体	469万円	doda 平均年収ランキング2025
AIエンジニア（フリーランス）	948万円（月単価79万円×12ヶ月）	レバテックフリーランス公開データ

ITエンジニア全体の平均が469万円ですから、AIエンジニアはそこから約160万円上に位置します。同じIT職種の中でも、報酬水準が高いグループに入る職種だと言えます。

ただし628.9万円という数字は、そのまま自分の年収予測に使える数字ではありません。読み方として、次の3点を押さえてください。

• 全年代・全経験年数をならした平均である：入社1年目の人と、10年目のリードエンジニアが同じ母集団に入っています。未経験からの1年目がこの額になるという意味ではありません
• 「AIエンジニア」という職業名の範囲が広い：機械学習モデルを研究開発する人も、既存のAIを業務システムに組み込む人も、同じ名前で呼ばれます。担当する仕事の中身によって水準は変わります
• 企業のタイプによる差が大きい：同じスキルでも、事業会社の内製チームと受託開発では提示額が変わります。この違いは後半のH2で扱います

もう1点、平均年収という指標そのものの性質にも触れておきます。平均は一部の高年収層に引き上げられるため、実際に最も人数が多い層は平均値より下に来るのが一般的です。628.9万円を「多くのAIエンジニアが受け取っている額」と読むのではなく、「この職業のレンジの中心付近」と読むほうが実態に近くなります。求人票の提示レンジが平均より低く見えても、それが異常というわけではありません。

つまり628.9万円は「AIエンジニアという職業が、どのくらいの水準にある職業なのか」を測るための基準値です。自分の年収を見積もるときは、ここから年代・経験・企業タイプで補正していく必要があります。

→ そもそもAIエンジニアがどんな仕事をするのかは、AIエンジニアとは？完全ガイドで整理しています。

なぜAIエンジニアの年収は高いのか｜3つの構造的な理由

AIエンジニアの年収が高いのは、スキルが特別に難しいからではなく、需要と供給のバランスが崩れているからです。理由は3つあります。

• 人材が構造的に足りていない：経済産業省の「IT人材需給に関する調査」では、AI人材は2030年に最大12.4万人不足すると試算されています。採用側は経験者だけでは枠を埋められず、報酬を上げて確保するか、育成して増やすかの二択になっています
• 需要の伸びが速い：「AIエンジニア」というキーワードの月間検索数は6,600件、前年比で+124%です（Googleキーワードプランナー・2026年7月）。検索数は求人数そのものではありませんが、企業と個人の双方でこの職種への関心が急に高まっていることを示しています
• 成果が金額として説明しやすい：問い合わせ対応の自動化、社内文書の検索、需要予測の精度改善。AIエンジニアの仕事は「何時間削減できたか」「何%改善したか」で語れるものが多く、投資対効果を説明しやすい領域です。効果が説明できる職種は、報酬でも優遇されます

逆に言えば、この3つは「今後も高いままか」を判断する材料でもあります。人材不足が解消され、AI活用が当たり前の業務になれば、水準は落ち着いていきます。ただしその局面では、AIを使えること自体ではなく、何を作るかを設計し、AIに正しく指示し、出力をレビューして品質を担保する力が評価軸として残ります。言語やツールを覚えることはスタートラインで、価値が出るのはその先です。

→ この職種が今後どうなるかは AIエンジニアの将来性 で詳しく扱っています。

年代・経験年数で年収はどう動くか｜評価される軸が入れ替わる

AIエンジニアの年収は、年齢そのものではなく「何を任せられるか」で動きます。628.9万円という平均に対して、自分がどのあたりに位置するかは、経験年数ごとに評価される軸を見ると整理できます。

段階	主に評価される軸	平均628.9万円に対する位置
1〜2年目 （未経験スタート直後）	指示された範囲を、期日内に動く形で作れるか	平均を下回るのが通常。ITエンジニア全体の平均469万円のほうが近い
3〜4年目	要件のあいまいな部分を自分で詰め、一機能を任せられるか	平均前後に近づく段階。ここで領域を選べたかどうかが差になる
5年目以降	何を作るかを決め、技術選定とレビューで品質を担保できるか	平均を上回る層。マネジメントか専門特化かで道が分かれる

未経験から入る方が知っておくべきなのは、1年目の年収は平均より低いところから始まるのが普通だという点です。628.9万円を初年度の目標にすると、提示額とのギャップに驚くことになります。実際の求人票の提示レンジを見て、自分の判断材料にしてください。

一方で、伸び方は他の職種より速い傾向があります。理由は上のH2で見たとおり、人材不足と需要の伸びが同時に起きているからです。1年目の額そのものより、3年目までにどこまで任される範囲を広げられるかのほうが、生涯の年収には効いてきます。

年代別の戦い方については、20代はポテンシャルと学習量、30代以降は前職の業務知識との接続が軸になります。同じ未経験でも、評価される材料が年代で変わるためです。

→ 30代からの現実的な進め方は 30代未経験からAIエンジニアに転職できる？ にまとめています。

→ 未経験スタートの全体像は未経験からAIエンジニアになれる？で解説しています。

企業タイプ別｜同じAIエンジニアでも年収レンジが変わる4分類

年収に最も効くのは、スキルよりも「どのタイプの企業に入るか」です。同じことができる人でも、企業の収益構造によって提示額は変わります。主に4つのタイプに分かれます。

企業タイプ	仕事の中身	年収の傾向	未経験の入りやすさ
事業会社の内製チーム	自社サービスにAIを組み込み、継続的に改善する	高め。成果が自社の売上に直結するため還元されやすい	中。即戦力採用が中心だが、育成枠を持つ企業も増えている
AI専業・スタートアップ	AIそのものが商品。開発の裁量が大きい	幅が広い。ストックオプションなど現金以外の条件が付くこともある	中。少人数のため「今すぐ動ける人」を求めやすい
SIer・受託開発	クライアント企業のAI案件を設計・開発する	平均前後。案件単価と給与の関係が構造的に決まっている	高。研修とOJTの体制があり、未経験の入口になりやすい
コンサル・研究開発	戦略立案や、モデルそのものの研究開発	高め。ただし学位や専門性の要求水準も高い	低。新卒・専門職採用が中心

未経験から目指す場合、最初の1社としてはSIer・受託開発が入口になりやすく、そこで実務経験を積んでから事業会社へ移るという流れが現実的です。1社目の年収より、2社目に移れるだけの実務経験が積めるかどうかを基準に選ぶほうが、3年後の年収は高くなります。

企業を見るときのチェックポイントは次の4つです。

• AI業務の比率：入社1年目でAIに関わる業務が何割あるか。求人票にAIと書いてあっても、実態は既存システムの保守というケースがあります
• データの有無：学習に使えるデータを自社で持っているか。データが無い会社では、AIエンジニアの仕事が始まりません
• 評価制度：技術職として専門性で評価される制度があるか。管理職にならないと上がらない設計だと、専門特化の道が閉じます
• 直近の未経験採用の実績：直近1年で未経験入社が何名いて、今どうしているか。面談で聞ける具体的な質問です

→ 求人の見分け方と選考の進め方は AIエンジニアへの転職完全ガイド で扱っています。

フリーランスAIエンジニアの単価｜月79万円・年収換算948万円の実際

フリーランスのAIエンジニアの平均月単価は79万円、12ヶ月で換算すると948万円です（レバテックフリーランスの公開データ）。正社員の平均628.9万円と比べると、額面では約320万円の差になります。

ただし、この948万円をそのまま「正社員より320万円得」と読むのは正確ではありません。差し引いて考える必要があるものが4つあります。

• 社会保険料と税の負担が変わる：厚生年金・健康保険の会社負担分がなくなり、国民年金・国民健康保険を自分で払います
• 稼働できない期間がある：契約と契約の間が空けば、その月の収入はゼロです。948万円は12ヶ月フル稼働した場合の計算値です
• 営業・事務の時間が発生する：案件探し、契約、請求、確定申告。開発以外の時間が毎月一定量かかります
• 福利厚生と退職金がない：有給、住宅補助、退職金といった正社員側の見えない給与が付きません

そのうえで重要なのは、フリーランスの単価は実務経験を前提に決まるという点です。月79万円という単価は、案件をひとりで進められる人に対して付く額です。未経験からいきなりフリーランスとして参画するルートは、現実的ではありません。

単価を決めている要素も、正社員の年収とほぼ同じ構造です。実務でどこまで任せられるか、どの領域を扱えるか、そして業務ドメインを理解しているか。この3つが揃うほど単価は上がります。逆に、扱える範囲が「渡された仕様のとおりにモデルを動かす」までで止まっていると、経験年数が伸びても単価は動きにくくなります。

順番としては、まず正社員として実務経験を積み、案件を任される状態になってから独立を検討する。この順序を踏むほうが、結果的に単価は高くなります。フリーランスは「年収を上げる手段」ではなく、実力が付いた後に選べる働き方の選択肢と捉えるのが正確です。

年収を上げる5つの要素｜何をすると上がるのか

AIエンジニアの年収は、勤続年数ではなく「任せられる範囲」で上がります。年収に効く要素を、影響の大きい順に5つ挙げます。

• ① 伸びている領域を選ぶ：同じ努力量でも、需要が伸びている領域にいるかどうかで結果が変わります。現在は生成AI・LLM（大規模言語モデル）を業務システムに組み込む領域に案件が集中しています
• ② 作れる範囲を広げる：モデルを動かせるだけでなく、データを集める仕組み、動かし続ける運用、コストの管理まで自分で見られると、任せられる範囲が一段広がります。ここが平均を超えるかどうかの分かれ目です
• ③ 業務ドメインを持つ：製造、金融、医療、小売。特定業界の業務を理解している人は、AIの前段にある「そもそも何を解くべきか」を決められます。前職の経験がそのまま資産になる要素です
• ④ 成果を数字で語れるようにする：「対応時間を40%削減した」「精度を8ポイント改善した」と説明できるかどうかで、転職時の提示額は変わります。日々の仕事で数字を記録しておく習慣が効きます
• ⑤ 転職のタイミングを見る：社内の昇給より、転職による水準の見直しのほうが上げ幅は大きくなりがちです。ただし1社目で実務経験が十分に積めていないうちに動くと逆効果になります

逆に、年収に直結しにくいものもはっきりしています。資格の取得数、学習した教材の数、勉強時間の総量。これらは入口での信頼材料にはなりますが、それ自体が報酬になるわけではありません。評価されるのは、あくまで任せられる範囲がどこまで広がったかです。

→ 資格の実務価値については AIエンジニアにおすすめの資格 で整理しています。

→ 学習の進め方はAIエンジニアになるには？未経験からの完全ロードマップで5ステップに分けて解説しています。

未経験からAIエンジニアを目指すなら

年収を上げる要素を並べていくと、結局は「作れる範囲をどこまで広げられるか」に行き着きます。ところが、その出発点である「実務レベルのものを自分で作れる状態」まで独学で辿り着ける人は多くありません。エラーで数日止まる、ポートフォリオの題材が決まらない、今進んでいる方向が正しいのか判断できない。多くの未経験者が、この3つの壁で離脱します。

RaiseTech（レイズテック）のAIエンジニア育成コースは、その壁を越えるために作られたオンラインスクールです。

• 現役AIエンジニアの講師に、受講期間中は質問無制限
• 生成AI・LLM開発を含む、実務直結のカリキュラム
• ポートフォリオ作成から転職・案件獲得まで、修了後も無期限サポート
• 専門実践教育訓練給付金の対象。条件を満たせば受講料の最大80%が給付

未経験からエンジニアになった受講生の実績

「本当に未経験からなれるのか」は、実際になった人を見るのが一番早いです。いずれもAWS・Javaコースの卒業生ですが、「未経験から学び、ポートフォリオを作り、転職する」という道筋はAIエンジニアでも同じです。

事例①：完全未経験から半年でWebエンジニアへ｜年収250万円→600万円

プログラミング完全未経験からJavaコースを受講し、受講開始から半年でWebエンジニアとして転職。年収は250万円から600万円へと2倍以上になり、フルリモート・残業ゼロの働き方を実現しました。

特筆すべきは「半年」というスピードです。特別な才能があったわけではなく、講義に毎週出席し、分からないことをその週のうちに質問で解消する、という当たり前のことを止めずに続けた結果でした。

▶ 赤松さんのインタビューを読む

事例②：30代後半・未経験からクラウドインフラエンジニアへ｜初年度から年収600万円

30代後半、AWS未経験からAWSコースを受講。キャリアチェンジ後の最初の職場で年収600万円に到達し、フルリモートで働いています。

「30代後半では遅い」という不安を持つ方は多いですが、この事例はそれを覆しています。前職までの社会人経験は、エンジニアになってからもプロジェクトの進め方や顧客とのやり取りで強みになります。年齢は壁ではなく、むしろ武器になり得ます。

▶ 石川さんのインタビューを読む

事例③：AWSを武器に差別化｜本業＋副業で年収800万円・フルリモート

AWSコースで学んだスキルを武器に、フルリモート勤務のエンジニアとして転職。本業と副業を合わせて年収800万円を達成しました。

ポイントは「差別化」です。エンジニアの数は多くても、クラウドやAIといった需要の高い領域を扱える人は限られます。学ぶ領域を選ぶことが、そのまま市場価値の差になる。AIエンジニアを目指す方にとっても、まさに同じ構造が当てはまります。

▶ まつもとさんのインタビューを読む

まとめ｜AIエンジニアの年収は「どこで、何を任されるか」で決まる

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. AIエンジニアの平均年収は628.9万円、ITエンジニア全体より約160万円高い。ただし全年代の平均値なので、未経験1年目はここより低いところから始まります。
2. 年収に最も効くのは企業タイプと、任せられる範囲の広さ。1社目は年収より、実務経験を積める環境かどうかで選ぶほうが3年後の水準は上がります。
3. フリーランスの月単価79万円は、実務経験を前提とした額。年収換算948万円から社会保険・税・稼働の空白を差し引いて考える必要があります。

年収の数字が見えると、必要な準備も具体的になります。次に決めるのは「どの入口から入るか」です。未経験からの現実的なルートは未経験からAIエンジニアになれる？で整理しています。