AIエンジニアの年収は低い？収入事情や年収を上げるために必要なスキル7選を解説

「AIエンジニアの年収が低いのって本当？」
「AIエンジニアとして年収を上げるためには何をしたらいい」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアは需要が多い職種ですが、実際のところの年収はどうなのか気になりますよね。

では、AIエンジニアが年収を上げていくためにはどのようなことをしたら良いのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見ればAIエンジニアの年収や、年収を上げるための方法がわかります。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアの平均年収は約575万円と一般的な年収より高い

AIエンジニアの平均年収は、約575万円です。

日本の一般企業を含めた平均年収は約420万円ですので、AIエンジニアの年収は平均よりも高いといえます。

AIエンジニアの年収が高い理由としては、以下のようなものがあげられます。

上記のような理由から、企業間でAIエンジニアの奪い合い状態になっており好待遇で迎える企業が多くあります。

AI開発の需要の高さに加えて、AIエンジニアの人手不足でAIエンジニアの年収は高くなっています。

需要急上昇中のAIエンジニアに転職を考えている方は、【DMM WEBCAMP】でプログラミング学習をするのがおすすめです。

国内最大規模プログラミングスクール【DMM WEBCAMP】は、未経験者向けのカリキュラムやライフコーチによる学習サポートなど、安心して学習が続けられる環境が整っています。

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AIエンジニアの平均年収が低いと言われる3つの理由

AIエンジニアの平均年収が低いと言われる理由は、以下の3つです。

AIエンジニアになりさえすれば、平均年収が高くなるわけではないため注意が必要です。

どのようなケースだと年収が低いと言われるのかを、それぞれ解説していきます。

1.労働時間が長いため時給換算すると低い

AIエンジニアは人手が少なく、多くの需要に対して少ないAIエンジニアで対応しています。

そのため、労働時間が他の業種に比べると長く、時給換算すると低くなってしまっているケースがあります。

AIエンジニアとして働いていて、労働時間が長くなっている場合は、時給換算で自分の時給が適性なものか判断しましょう。

年収だけで判断してしまうと、時給が低くなっていることに気づけません。

2.未経験者は年収が低い

AIエンジニアの平均年収は一般的な年収よりも高くなっていますが、未経験のAIエンジニアの初任給は300万円程度と低く設定されています。

なぜなら、これはどの職種でも言えることですが、未経験者に対しては、一般的に年収は低く設定されてるからです。

また、十分なスキルや知識を身につけていたとしても、実績の少ないAIエンジニアは即戦力と期待されないため、年収は低く設定される傾向にあります。

AIエンジニアの平均年収は高いですが、未経験者であれば年収は低く設定されることは覚えておきましょう。

3.海外と比べると日本は低い傾向にある

日本のAIエンジニアの平均年収は、海外と比較すると以下のように低い傾向にあります。

日本のAIエンジニアの平均年収が低い理由は、年功序列の風習がまだ残っているのが原因です。

年功序列のため、スキルに応じた年収を受け取ることができていません。

また、日本では、海外よりもAI技術をビジネスを結びつけられる人材が少ないのも理由のひとつです。

ただし、文部科学省がAI人材の育成に力を入れ始めたことから、今後は日本においてもAIエンジニアの年収アップが期待できます。

AIエンジニアが年収を上げるために学ぶべき知識やスキル7つ

AIエンジニアが年収を上げるために学ぶべき知識やスキルは、以下の7つです。

それぞれAIエンジニアに必要な知識やスキルなので、ひとつひとつ身につけていきましょう。

1.数学の知識

AIエンジニアは、AI開発をおこなうために、数学の知識を身につける必要があります。

なぜなら、数学の知識を身につけていないと、AIの概念やアルゴリズムについての理解ができないからです。

AIエンジニアが身につけるべき以下のスキルは、数学の知識がベースとなっています。

AI開発において、既存のライブラリを活用したレベルのものであれば、数学を理解していなくても開発ができるかもしれません。

しかし、より高度なAI開発をおこなっていくためには、数学の理解が必須になります。

新たなアルゴリズムを設計する場合も数学知識をベースにおこなうため、数学知識はAIエンジニアとして身につけたいスキルになります。

2.統計学の知識

AIエンジニアは、統計学の知識が必要になります。

なぜなら、AIで取得したデータを正しく分析するには、統計学の知識が必要になるからです。

AIエンジニアは、データ分析で以下のような業務をおこないます。

上記の業務は、すべて統計学の知識をベースにおこないます。

そのため、統計学の知識がないと、そもそもどのようなデータを集めて、どのようにデータを解析したらよいのかわからなくなってしまいます。

統計学の知識を身につけ、正しいデータ分析をおこなえるAIエンジニアをめざしましょう。

3.AI開発に必要なプログラミング言語のスキル

プログラミング言語は、種類によってAI開発に向いている向いていない言語があります。

AI開発に向いている言語は複数ありますが、最も使われている言語はPythonです。

Pythonには、以下のような特徴があります。

Pythonを使ってWebアプリを開発できるレベルになるためには、未経験者であれば300〜400時間必要になるといわれています。

より短期間で効率的に学びたい方は、プログラミングスクールを活用するのがおすすめです。

4.深層学習（ディープラーニング）のスキル

AIエンジニアは、深層学習の知識や開発スキルを身につけることで年収をあげられます。

なぜなら、AIはニューラルネットワークの層を重ねたディープニューラルネットワークを用いたものを使うのが主流だからです。

ニュートラルネットワークとは、わかりやすく説明すると、人間の脳の仕組みをコンピューター上で表現するために作られた数学モデルです。

ディープニュートラルネットワークは、以下のような身近な製品で使われている技術です。

ディープニューラルネットワークは、層を増やすことによってより難しい問題を解決することができるようになりました。

そのため、AIエンジニアには深層学習のスキルが求められており、身につけることで年収アップにつながります。

5.機械学習のスキル

AIエンジニアは、機械学習のスキルを身につけることで、データの中から新たな法則性や最適解を導き出せるようになります。

なぜなら機械学習によって、これまで手作業では扱えなかった膨大な量のデータをコンピューターに高速で学習させることができるからです。

機械学習を活用した事例は、以下のような事例があります。

上記は機械学習を活用した事例の一部で、さまざまな業界でニーズがたかまっています。

そのため、AIエンジニアが機械学習のスキルを身につけることで、さまざまな業界のニーズに応えられるため、年収アップにつながります。

6.データベース運用スキル

AIエンジニアは、データの分析や解析のスキルが求められるため、データベースのスキルが必要になります。

なぜなら、データの分析や解析には、情報を効率よく管理するためのデータベースの構築のスキルが必要になるからです。

データベースを構築することで、コンピューター上で情報の整理や蓄積を自動化できます。

これらを自動化することで、AIエンジニアは整理された情報の分析が可能です。

データベースの構築は、以下の2種類にわかれます。

それぞれのデータベース構築スキルを身につけ、運用目的にあった方式を採用できるようになりましょう。

7.マネジメントスキル

AIエンジニアは、本来の業務の他にも、以下のようなマネジメントスキルがもとめられます。

チームをまとめ、率いていくスキルを身につけることで、プロジェクトマネージャーとして活躍の場が広がり年収もアップしていきます。

プロジェクトの成否はプロジェクトマネージャーのマネジメントにかかっていると言われるほど、非常に重要なポジションです。

実務経験を積んで業務に必要なスキルを身につけたら、マネジメントスキルを身につけていきましょう。

しかし、「初心者でもスキルは身に付くのだろうか…」と不安に思う方も多いと思います。

【DMM WEBCAMP】では、初心者のために開発した独自のカリキュラムが用意されており、プログラミング未経験でも基礎から確実にプログラミングスキルを身につけることができます。

また、ライフコーチによる手厚い学習サポートで、挫折することなく学習を進めることも可能です。

一人で学習を進めていくのが不安、基礎から確実にスキルを身につけたいという方におすすめです。

AIエンジニアの年収を上げるために取得したい資格3選

AIエンジニアが年収を上げるためには、資格を取得するのも有効です。

しかし、どの資格でもよいわけでなく、AIエンジニアに関連した資格を取得しましょう。

AIエンジニアが年収を上げるために取得したい資格は、以下の3つです。

それぞれの資格について解説していきます。

1.G検定（日本ディープラーニング協会）

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が行っている資格試験です。

G検定では、ディープラーニング（深層学習）を事業に活かすための知識があるかを問われる試験です。

G検定を取得することで、AIやディープラーニングに関する知識を客観的に証明することができます。

また、DLAのロゴマークを、名刺に載せることが可能です。

AIエンジニアとして今後活躍したい人は、ぜひ取得しておきたい資格のひとつです。

2.E資格（日本ディープラーニング協会）

E資格とは、ディープラーニング（深層学習）に関する実用的な知識や能力があることを認定する資格です。

以下は、E資格の概要です。

資格を取得するにあたって、日本ディープラーニング協会の認定プログラムを受けます。

この認定プログラムで、実用的なレベルでのディープラーニングスキルを身につけることが可能です。
また、E資格に合格者のみ入れるコミュニティがあるため、人脈形成にも役立ちます。

E資格を取得することで、自分のスキルアップとともに、人とのつながりを期待できます。

3.Python3エンジニア認定データ分析試験（Pythonエンジニア育成推進協会）

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が開催する民間の資格試験です。

Pythonエンジニア育成推進協会は、Python3エンジニア認定データ分析試験と合わせて下記の2種類の資格試験を実施しています。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、数学やデータ解析ライブラリに関する知識が問われます。

AIエンジニアとして年収を上げていきたいのであれば、Python3エンジニア基礎認定試験だけでなく、Python3エンジニア認定データ分析試験の取得を目指していきましょう。

AIエンジニアが年収アップさせる3つの方法

AIエンジニアが年収をアップさせる方法としては、以下の3つになります。

それぞれどの方法を選んでも年収をアップさせることは可能なので、あなたに合った方法がどれなのかを確認しながら読み進めてみてください。

1.マネジメント職になる

開発担当のAIエンジニアからマネジメント職にキャリアアップすることで、年収を上げることができます。

AIエンジニアがマネジメント職につくためには、エンジニアの経験を積んでキャリアアップするのが一般的な方法です。

そのため、エンジニアとして現場経験を積みながら、以下を意識しながら業務に取り組んでいきましょう。

まずはできる範囲のことからやっていき、小規模なマネジメントを経験してマネジメント職を目指していきましょう。

エンジニアのマネジメントとは？意識すべきことやおすすめ本を紹介

2.スキルアップに取り組む

AIエンジニアが年収を上げるために取り組むスキルアップの方法としては、以下の3つがあげられます。

AI開発で用いられるプログラミング言語は、Pythonが主流ですが、機械学習で使われるRなどを身につけることでより開発現場での成果をあげられます。

また、AI開発ができるAIエンジニアであれば、データサイエンティストとしてデータ解析のスキルを身につけるなどで、年収をあげることが可能です。

現場経験を積みながら、開発現場でどのようなスキルを求められているのかを把握し、スキルに取り組んでいきましょう。

3.転職する

AIエンジニアは、以下の理由から転職で年収を上げることが可能です。

AIエンジニアは需要に対して供給不足のため、転職による年収を上げること可能です。

しかし、年収を上げることだけを目的に転職活動をしても成功できないのも事実です。

そのため、過去の経歴やこれからの目標などを改めて整理して転職活動をおこない、企業とのミスマッチを防ぐ必要があります。

まとめ：AIエンジニアの年収は一般的な年収よりも低くない。スキルアップでより高収入が期待できる

今回の記事では、AIエンジニアの年収が低いのかについて解説しました。

AIエンジニアは一般的な職種の年収よりも高く、スキルアップでさらなる高年収が期待できます。

以下、今回の記事のまとめになります。

AIエンジニアは、需要に対して供給不足のため、今後も高年収が期待できる職種です。

AIエンジニアは幅広いスキルが必要になるため、これからAIエンジニアを目指していきたい方は、プログラミングスクールを活用して効率よく学ぶのがおすすめです。

まずは無料カウンセリングを活用して、どのようなスキルを身につけるべきかを把握することからはじめましょう。