【2025年版】AIエンジニアの年収は？収入を上げるロードマップや体験談を紹介

AIエンジニアの国内における平均年収は約630万円で、経験年数やスキルレベルによってはさらに高い年収も目指せます。

アメリカの求人情報サイト「Glassdoor」では、AIエンジニアの平均年収は15万1,000ドル（約2,200万円）です。

参考：Salary:Ai Engineer in United States 2025 | Glassdoor

「なぜAIエンジニアの年収は高いのか」「どのようにすればさらに収入を伸ばせるのか」こうした疑問を持つ方も多いでしょう。

本記事では、AIエンジニアの年収をデータにもとづいて解説するとともに、高収入が期待できる生成AIエンジニアを目指すための具体的なロードマップを紹介します。また、副業・転職で年収アップした人の体験談も取り上げ、実践的なキャリア戦略を提示するのでお役立てください。

AIエンジニアの年収データ

ここでは、国内の様々な調査データをもとに、AIエンジニアの年収について解説します。

• AIエンジニアの全国平均年収（令和6年）
• AIエンジニアの年齢別年収
• AIエンジニアの経験年数別の所定内給与額
• AIエンジニアのスキルレベル別年収

AIエンジニアの全国平均年収は628.9万円！（令和6年）

まずは、AIエンジニアの全国平均年収を見ていきましょう。

厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」では、令和6年賃金構造基本統計調査の結果から算出した就業者統計データを公開しています。

このデータによると、AIエンジニアの賃金（年収）は全国で628.9万円です。

参考：AIエンジニア｜job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）

一方で、国税庁が公開している調査データでは、職業を問わない全国の平均給与は約460万円となっています。このことから、AIエンジニアの年収は平均よりも大幅に高いことがわかります。

参考：令和５年分 民間給与実態統計調査｜国税庁

なお、上記のAIエンジニア年収データは、厚生労働省編職業分類「その他の情報処理・通信技術者（ソフトウェア開発を除く）」に対応した統計情報に基づいています。

AIエンジニアの年齢別年収

職業情報提供サイトの情報によると、AIエンジニアの年齢別年収のピークは55歳～59歳で、約831万円です。

【年齢別の年収】

各年齢層における年収データは以下のようになっています。

年齢層	年収
～19歳	287.47万円
20歳～24歳	375.65万円
25歳～29歳	465.57万円
30歳～34歳	593.8万円
35歳～39歳	614.39万円
40歳～44歳	706.8万円
45歳～49歳	772.68万円
50歳～54歳	817.39万円
55歳～59歳	830.92万円
60歳～64歳	445.29万円
65歳～69歳	370.61万円
70歳～	430.39万円

AIエンジニアの経験年数別の所定内給与額

AIエンジニアの1ヶ月あたりの所定内給与額（時間外手当を除いた給与額）は、5年目以降は増加していく傾向があります。

経験年数4年までの所定内給与額は、31万円前後です。その後、5年～9年では約37万円、10年～14年では約40万円、15年以上では約48万円と上がっていきます。

AIエンジニアのスキルレベル別年収

AIエンジニアの年収は、年齢や経験年数だけでなく、スキルレベルによっても変わります。経済産業省とIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が策定したITに関する能力を評価する指標「ITSS（ITスキル標準）」における、ITスキルレベル別の年収は以下の通りです。

ITSS	賃金水準
レベル1～2	420.0万円～620.0万円
レベル3	450.0万円～700.0万円
レベル4	500.0万円～780.0万円
レベル5～	600.0万円～950.0万円

ITSSレベル1～2の段階では、AIエンジニアの年収の目安は420万円～620万円です。スキルレベルを高めていくことで、600万円～950万円へと年収アップが図れます。

ITSSの各レベルで求められる具体的なスキルは以下の通りです。

ITSS	求められること
レベル1	情報技術に携わる者に最低限必要な基礎知識を身に付けている
レベル2	上位者の指導の下に、要求された作業を担当できる
レベル3	要求された作業を全て独力で遂行できる
レベル4	プロフェッショナルとしてスキルの専門分野が確立し、独力で業務上の課題の発見と解決をリードできる
レベル5	プロフェッショナルとしてスキルの専門分野が確立し、社内において、テクノロジやメソドロジ、ビジネスを創造し、リードできる
レベル6	社内だけでなく市場においても、プロフェッショナルとして経験と実績を有している
レベル7	市場全体から見ても、先進的なサービスの開拓や市場化をリードした経験と実績を有している

AIエンジニアと他のIT職種の年収の違い

AIエンジニアに近いIT職種として、プログラマーやシステムエンジニア、ソフトウェア開発者などが挙げられます。それぞれの職種の仕事内容や平均年収は以下の通りです。

職種	平均年収	平均年収
AIエンジニア	628.9万円	・AIシステムの企画・開発 ・AI学習データの収集・整備 ・AIの精度向上
プログラマー	574.1万円	・詳細設計に基づくプログラム作成 ・作成したプログラムのテスト ・バグの修正
システムエンジニア	574.1万円	・システムの要件定義 ・Webサービスなどの設計書作成 ・リリース前のテスト
ソフトウェア開発者	574.1万円	・アプリのトレンド調査や企画 ・スマホアプリやWebアプリの開発 ・アプリのバージョンアップ対応

統計データからもわかるように、AIエンジニアは他のIT職種より高い平均年収となっています。そのため、これからIT分野で年収アップを目指すならおすすめの職種です。

特に、生成AIに特化した専門知識とスキルが求められる、生成AIエンジニアを選択することが有効なキャリア戦略となります。

生成AIエンジニアは、生成AI技術の活用に特化したエンジニアです。比較的新しい職種であるにもかかわらず、生成AIの急速な普及から市場価値が高まっています。ノーコードで扱える領域も多いため、初心者からでも目指しやすい職種といえるでしょう。

生成AIエンジニアの年収が高い理由

生成AIエンジニアの年収が高い理由を解説します。

一口に生成AIエンジニアといっても、担当する業務によって複数の仕事内容に分かれます。その中でも、年収が比較的高いのは、生成AIの開発や精度向上を担うポジションです。

たとえば、求人検索エンジンのIndeedでは、以下のような生成AIエンジニアの求人があります。

仕事内容	年収
金融機関向けの業務効率化支援。開発に加えて、チームリーダーとしてのマネジメントや関係者との調整、資料作成などを担当。	1,440万円
大手カスタマーサポート企業での自動応答AI開発。FAQやマニュアルを活用したチャットボットを構築し、プロンプト設計や精度を改善。	1,000万円～1,320万円
社内向け業務支援AIの開発。社内FAQやドキュメントをもとに、RAGやLangChainを使った対話型BOTや要約機能を開発。	1,000万円～1,200万円
自社プロダクト部門での業務効率化・新規開発。ECサイト構築の経験を活かし、生成AIを用いた業務効率化や新サービスの開発を担う。	700万円～1,200万円
生成AI・XR分野の研究開発。画像認識や自然言語処理モデルの開発、AIソリューション提案など幅広い業務を担当。	420万円～840万円

このように、年収1,000万円を超える求人も数多く見つかることが生成AIエンジニアという職種の特徴です。なぜ年収が高いのか、人材不足と高度な専門知識の必要性の観点から説明します。

1. 需要に対してAI人材が少ないから

生成AIやDX推進が加速する中、AI人材の需要は年々拡大しています。

しかし、経済産業省の資料によると、2030年にはIT人材が40万～80万人の規模で不足する懸念があると試算されています。

AIの知識・技術を有するAI人材も、このIT人材に含まれます。とりわけ需要が拡大する生成AI技術を扱える人材が少ないことが、高収入につながっている要因です。

2. 最新の専門知識が求められるから

生成AIエンジニアの年収が高い背景には、常に最新の専門知識が求められることがあります。生成AI分野は変化のスピードが速く、半年から1年の間に主要なツールや開発手法が大きく入れ替わることも珍しくありません。

たとえば、昨年まで主流だったモデルが、数か月後には新しい大規模言語モデル（LLM）に置き換わることがあります。また、RAG（検索連携型AI）やファインチューニングの方法論も次々に更新され、活用できる企業事例が増えています。

こうした変化を常に学び直し、実務に応用できるエンジニアは市場で非常に少数です。そのため、希少な人材として評価され、高い年収を提示されやすいのです。

生成AIエンジニアとして活躍するためのスキル

生成AIエンジニアとして年収を高めるには、幅広いスキルを体系的に身に付ける必要があります。特に以下の7つは、キャリア形成の上で重要な基盤となります。

• Pythonのプログラミングスキル
• プロンプトエンジニアリングのスキル
• RAGなどLLMをカスタマイズするスキル
• 生成AIアプリの開発・運用スキル
• クラウドやITインフラの運用スキル
• ビジネスに関する専門知識
• コミュニケーションスキル

Pythonのプログラミングスキル

Pythonは、生成AIアプリの開発における必須のプログラミング言語です。

生成AIのライブラリやフレームワークの多くがPythonで提供されており、効率的なデータ処理やモデル構築ができます。具体的には、外部ライブラリを活用してデータ前処理を行い、AIモデルを短期間で開発することが可能です。

Pythonを自由に扱えるプログラミングスキルを身に付けることが、生成AIエンジニアとして活躍するための土台になります。

プロンプトエンジニアリングのスキル

生成AIは、与えられたプロンプトによって出力内容が大きく変わります。そのため、的確なプロンプトを設計できるかどうかが、業務の生産性や品質を大きく左右します。

たとえば、営業資料の自動生成では、プロンプトの中に「ターゲット顧客の業種」「提案する商品名」「過去の提案実績」などの要素を盛り込むことで、より具体的で説得力のある提案資料を作成できます。カスタマーサポート業務では、「FAQ文書のどの章を参照するか」「回答の文体（丁寧語・カジュアル）」などを細かく指定することで、回答の一貫性や品質を向上できるでしょう。

プロンプトエンジニアリングのスキルを磨くことで、単に開発者としての価値を高めるだけでなく、非エンジニア部門との連携や業務改善にも貢献できるようになります。その結果、評価や報酬にもつながりやすくなるのです。

RAGなどLLMをカスタマイズするスキル

生成AIエンジニアとして年収を上げるためには、LLM（大規模言語モデル）のカスタマイズスキルが欠かせません。汎用的な生成AIでは、企業ごとの業務内容や専門用語に対応できない場面が多く、実務に適した応答を実現するにはチューニングが求められます。

こうした課題に対応するための代表的な手法が「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAGとは、社内のFAQや規程集、過去の応対履歴などを外部データベースとしてAIに参照させることで、より正確で実務に即した回答を生成できるようにする技術です。問い合わせ対応の自動化や、社内ナレッジの活用に活かされています。

さらに、LLMに企業特有の専門用語やドキュメントを学習させる「ファインチューニング」も重要な技術です。あらかじめAIに業界知識を習得させることで、回答の精度や一貫性を向上させられます。

実際にこうした高度なカスタマイズができるエンジニアは市場に少ないため、高単価案件や年収アップを目指すならぜひ身につけたいスキルです。

生成AIアプリの開発・運用スキル

生成AIエンジニアとして活躍するには、まず生成AIアプリを設計・開発するスキルが不可欠です。とくに、PythonやAPI（AI機能を外部から呼び出す仕組み）を使った開発力は、実務での基盤となります。

たとえば、社内の問い合わせに自動対応するチャットボットや、営業資料を自動生成するアプリなど、業務効率化を支援する生成AIツールは、こうした技術によって構築されます。

そして、開発スキルに加えて重要なのが運用フェーズでの改善力です。アプリの利用ログを分析し、精度や使いやすさを継続的に改善することで、ユーザー満足度や業務効果を高められます。プロンプトの微調整や、データ連携の最適化などもその一例です。

このように、開発から運用改善までを一貫して担える人材は、企業からの信頼を得やすく、高単価の案件やキャリアアップにもつながります。

クラウドやITインフラの運用スキル

生成AIエンジニアには、アプリ開発だけでなく、クラウドやITインフラに関するスキルも求められます。多くの生成AIシステムはクラウド上で動作しており、安定した運用や柔軟な拡張のためには、基盤技術の深い理解が欠かせないからです。

たとえば、Amazon Web Services（AWS）やGoogle Cloudを活用すれば、AIアプリをクラウド上で稼働させながら、利用者の増加に応じて処理性能をスケーリングできます。また、Cloud FunctionsやLambdaといったサーバーレス技術を使えば、自動化やコスト最適化も実現可能です。データ管理にはS3やBigQueryなどのサービスが活用されます。

このようなクラウドやインフラの知識があることで、開発した生成AIを「継続的に活用できる状態」に保つ力が身に付きます。単に作って終わりではなく、安定運用まで担えるエンジニアは企業からの評価が高く、年収アップやキャリアの広がりにもつながります。

ビジネスに関する専門知識

生成AIの技術に加えて、ビジネスの現場でどう活用するかを考えられる力を持っていれば、キャリアアップにつなげられます。

多くの企業が生成AIを導入する目的は、業務効率化やコスト削減、売上向上といった経営課題の解決です。そのため、単にモデルを扱えるだけでなく、生成AIで業務課題をどう解決できるか提案できる人材が重宝されます。そうした役割を担える人は、自然とマネジメント層や事業リーダーとしても評価されやすくなります。

生成AIにもビジネスにも精通することで、貴重な人材として評価されるでしょう。

コミュニケーションスキル

チーム開発やクライアントとのやり取りにおいては、円滑な意思疎通が欠かせません。生成AIエンジニアの仕事では、社内外の関係者と協力しながらプロジェクトを進める必要があります。

そのため、技術的な内容をわかりやすく説明できるコミュニケーションスキルがあると重宝されます。特に、非技術者に対してAIの仕組みやメリットを伝える機会も多いため、相手の立場に立った説明力が求められるでしょう。

生成AIエンジニアとして年収を上げるロードマップ

生成AIエンジニアとして年収を上げるためには、適切なステップでスキルや実績を高めていくことが重要です。

ここではロードマップを4つに分けて解説します。

1. 生成AIの仕組みや活用、開発について学ぶ
2. 生成AIスキルをアピールできる実績を作る
3. 転職・副業で収入を増やす
4. 上流工程へのキャリアアップを目指す

1. 生成AIの仕組みや活用、開発について学ぶ

第一歩は、生成AIの基本的な仕組みや活用方法を理解することです。

まずは、生成AIモデルの使い方やプロンプト設計などの基礎知識をはじめ、開発スキルの習得を目指しましょう。学ぶべき主な内容は以下の通りです。

学ぶこと	具体的な内容
生成AIの基礎知識	LLMの仕組みやChatGPTの原理を理解し、文章・画像生成を実際におこなう
プロンプトエンジニアリング	質問や依頼の書き方を工夫し、業務シナリオに合わせた指示設計をする
Pythonの基礎	Colabで環境構築を行い、簡単なコードを実行して文法を習得する
API活用	OpenAI APIを使って文章や画像を生成し、アプリに組み込む
開発フレームワークの活用	LangChainやLlamaIndexを使い、検索連携型チャットボットを作成する
生成AIアプリ開発	StreamlitでWebアプリを作成し、実際に動く形で公開してみる
精度改善	回答の評価基準を設定し、ログ分析やファインチューニングで改善する

これらの内容は、オンラインスクールを活用すると効率的に学習できます。「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」では最短1ヶ月の実践的なカリキュラムを通じてスキルの習得が可能です。

2.生成AIスキルをアピールできる実績を作る

学んだスキルを評価してもらうには、客観的に示せる実績を作ることが欠かせません。履歴書や面接で「勉強しました」と伝えるだけでは説得力に欠けるため、具体的なアウトプットを残すことが重要です。

最も効果的なのは、生成AIアプリを開発し、ポートフォリオとして公開することです。たとえば、業界特化型のチャットボットや、社内業務を効率化する文書要約システムなど、実際の業務に直結するテーマを選ぶと評価されやすくなるでしょう。

このように、スキルを形にして残すことで、単なる学習者から一歩進んだ実務人材として認められやすくなり、キャリアや収入にも直結していきます。

3. 転職・副業で収入を増やす

生成AIスキルを学び、実践的なアプリや成果物を作ったら、次はその実績を活かして仕事のチャンスを掴みましょう。

たとえば、転職活動では、ポートフォリオを提示することで、生成AI人材としてのスキルを具体的に伝えられます。

また、副業として案件を受けることも可能です。特に、チャットボット構築や社内文書の自動要約など、業務改善に直結するニーズが高まっており、報酬単価も比較的高い傾向にあります。

実績がある人材を求める企業やクライアントと出会うには、専門の転職サービスや副業マッチングプラットフォームを活用するのがおすすめです。仕事を通じてさらに経験を積み、収入の柱を増やしていきましょう。

4. 上流工程へのキャリアアップを目指す

生成AIの開発だけでなく、企画や設計といった上流工程や、マネジメント職などに就くことで年収アップが期待できます。

生成AIの活用戦略や導入提案ができる人材は、企業から高い評価を得ることが可能です。生成AIエンジニアとして実務経験を積みながら、上流工程へのキャリアアップを目指しましょう。

生成AIエンジニアへの転職・副業で年収アップした体験談

生成AIエンジニアとして活躍している人が、実際にどのくらい収入がアップできたか気になるという方も多いのではないでしょうか。

ここでは、生成AIエンジニアへの転職や副業で年収アップした人のリアルな体験談を紹介します。

生成AI開発案件の獲得で単価1.5倍アップ！（40代男性）

フロントエンド開発に携わっていたあるフリーランスのエンジニアの方の体験談です。AIが普及してきたことで、今後のキャリアに対して不安を感じていました。

そこで、生成AIの開発案件を自分でも受注できるようにするため、「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」で生成AIアプリ開発スキルを習得しました。ECサイトの商品レコメンドチャットボット開発案件を受注でき、従来の1.5倍の単価アップを実現しています。

生成AIスキルを活かした副業で収入25万円増を実現！（30代男性）

あるマーケティング担当者は、以前から副業に興味はあったものの、本業の忙しさを理由に一歩を踏み出せずにいました。

しかし、「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」を受講したことをきっかけに状況が一変。生成AIによる業務効率化やアプリ開発スキルを習得したことで、自ら開発した業務自動化ツールを武器に、副業案件を受注できるようになったのです。

現在では、本業と並行しながらも月25万円の副収入を得られるようになりました。

生成AIエンジニアとして年収を上げるなら「DMM 生成AI CAMP」がおすすめ

「DMM 生成AI CAMP」は、仕事に役立つ実践的な生成AIスキルを効率的に学べるオンラインスクールです。

職種や目的ごとに特化した複数のコースがあり、生成AI開発スキルは「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」または「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」で学べます。、

ここでは、生成AIエンジニアとして年収を上げたい方におすすめの「DMM 生成AI CAMP」の特長を解説します。

• 特長1. 実践的な生成AIスキルを体系的に学べる
• 特長2. 生成AIの専門家による手厚いサポートが受けられる
• 特長3. 転職・副業のためのキャリア支援が充実している
• 特長4. 受講料の最大70%が還元される

特長1. 実践的な生成AIスキルを体系的に学べる

「DMM 生成AI CAMP」のカリキュラムは、単に知識を学ぶインプット学習だけではありません。実際に生成AIアプリを開発するアウトプット学習も通じて、年収アップにつながる実践的なスキルを身に付けられます。

GitHub CopilotやCursor、RAGの活用方法など、実際の現場で役立つスキルを学ぶことが可能です。また、受講期間中に作成した生成AIアプリは、転職・副業を行う際のアピール材料として使えます。

特長2. 生成AIの専門家による手厚いサポートが受けられる

生成AIに詳しい専門家からのサポートを受けながら学習を進められるため、挫折せずに生成AIエンジニアを目指すことが可能です。

学習進捗の管理や回数無制限の質問サポート、提出課題へのフィードバックなど、充実したサポート体制のもとでスキルを身に付けられます。

特長3. 転職・副業のためのキャリア支援が充実している

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」では、転職・副業のためのキャリア支援が受けられます。

主なサポート内容は、キャリア目標の明確化や応募書類の添削、企業の特性に応じた面接対策などです。さらに、案件の紹介も行っているため、生成AIエンジニアとして短期間で年収アップを目指したい人にもおすすめです。

DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース キャリア支援の詳細はこちら。

特長4. 受講料の最大70%が還元される

「DMM 生成AI CAMP」の各コースは経済産業省リスキリング支援事業に認定されているため、最大70%の受講料補助を受けられます。コストの負担を抑えて、生成AIエンジニアとしてのスキルを身に付けることが可能です。

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」と「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」の各プランの受講料は以下の通りです。

プランの種類	面談	通常料金（税込）	補助金適用後料金（税込）
生成AIエンジニアコース4週間プラン	4回	296,000円	107,637円
生成AIエンジニアコース8週間プラン	8回	378,000円	137,455円
生成AIエンジニアコース12週間プラン	12回	446,000円	162,182円
生成AIエンジニアコース16週間プラン	16回	498,000円	181,091円

プランの種類	通常料金（税込）	補助金適用後料金（税込）
Difyマスターコース4週間プラン	278,000円	101,091円
Difyマスターコース8週間プラン	358,000円	130,182円
Difyマスターコース12週間プラン	428,000円	155,637円
Difyマスターコース16週間プラン	478,000円	173,818円

生成AIエンジニアの年収についてよくある質問

ここでは、生成AIエンジニアの年収についてよくある質問とその回答を紹介します。

未経験からでも年収アップを目指せる？

未経験からでも年収アップは十分に可能です。厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの入職前の実務経験について「特に必要ない」と回答した割合は30.3%でした。

そのため、必要なスキルを身に付ければ、未経験からでも年収アップを目指すことが可能です。

生成AIエンジニアとしての年収アップに資格は必要？

生成AIエンジニアとして働く上で、必須の資格は特にありません。スキルや実績、アウトプットの質が評価される業界のため、資格より実力が重視されます。

海外の生成AIエンジニアの年収は？

海外の生成AIエンジニアの年収は、国内よりも高い傾向があります。アメリカの求人情報サイト「Glassdoor」によると、AIエンジニアの平均年収は151,000ドル（約2,200万円）です。

参考：Salary:Ai Engineer in United States 2025 | Glassdoor

生成AIエンジニアへの転職や副業で年収アップを目指そう

生成AIの技術の進歩とともに、生成AIエンジニアの需要は今後も高まっていくと考えられます。

ただし、生成AIエンジニアへの転職や副業で年収アップを目指すためには、生成AI活用のスキルを身に付けることが不可欠です。

オンラインスクールなら、生成AIエンジニアに求められるスキルを効率よく身に付けられます。特に「DMM 生成AI CAMP 生成AIコース」なら、生成AIの専門家のサポートやキャリア支援を受けながら、生成AIの開発スキルの習得が可能です。

また、「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」では、プログラミング不要で生成AIアプリを開発するスキルが学べます。

「どんな内容が学べるか？」「プログラミング初心者でも生成AIエンジニアとしてのスキルを身に付けられるか？」など、気になるポイントがあれば無料相談がおすすめです。生成AIエンジニアとしての年収アップに詳しい専門のスタッフが、あなたの疑問に丁寧にお答えしますので、まずはお気軽にお申し込みください。