AIエンジニアになるには必要な資格・スキル・学歴と、未経験からのステップ
平均年収
610万円
レンジ 407〜1,066万円
最高年収の目安
1,066万円
上位10% 914万円
5年後の予想年収
663万円推定
2031年
10年後の予想年収
722万円推定
621〜838万円
将来性
48/100
★★☆☆☆ ふつう
AI代替リスク
71%
高い
求人需要
ふつう
有効求人倍率 1.45倍
AIエンジニアになるには(未経験からの方法)
就くには(job tag)
この仕事に就くためには、特に学歴や資格は必要とされず、現状では求められる要件や水準も明確でないが、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める。大学学部卒の割合がそれに続き、高専卒も若干いる。新卒者を採用する場合は、大学での研究実績、国際学会での発表、また、AI(人工知能)関連の各種コンペティションでの入賞等が評価される。
研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などに採用される。システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多い。
機械学習やディープラーニングの専門家は日本全国で1万人を超えると考えられ(AI開発会社の数、関連学会の会員数、関連コミュニティの参加者数から推定)、実績のあるAIエンジニアの中途採用、優秀な大学院生・大学生の新卒採用は争奪戦となっている。データサイエンティストなど隣接する分野から転身してくる人もいる。
転職する場合は、同業他社でAIエンジニアになるというケースもあるが、大学や研究機関に移るケースも多い。
ディープラーニングやその他の機械学習の手法に精通していること、この分野でメジャーなプログラミング言語であるPython(パイソン)などを使いこなせること、データ分析の技術やツールが十分に使えること等が求められる。また、その上に、例えば、画像処理、自然言語処理、音声処理などの技術に精通していることや、医学、農学などの特定の分野における専門知識が求められることもある。
新しい分野であり、人材の育成方法はまだ確立していないが、大学で学んだ専門知識、個人のポテンシャルや閃きが新しい発明に繋がることも多く、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しない。
進歩が速い分野であり、常に情報収集が必要で、論文を読んだり、また、自ら書いたりすることが多い。
研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などに採用される。システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多い。
機械学習やディープラーニングの専門家は日本全国で1万人を超えると考えられ(AI開発会社の数、関連学会の会員数、関連コミュニティの参加者数から推定)、実績のあるAIエンジニアの中途採用、優秀な大学院生・大学生の新卒採用は争奪戦となっている。データサイエンティストなど隣接する分野から転身してくる人もいる。
転職する場合は、同業他社でAIエンジニアになるというケースもあるが、大学や研究機関に移るケースも多い。
ディープラーニングやその他の機械学習の手法に精通していること、この分野でメジャーなプログラミング言語であるPython(パイソン)などを使いこなせること、データ分析の技術やツールが十分に使えること等が求められる。また、その上に、例えば、画像処理、自然言語処理、音声処理などの技術に精通していることや、医学、農学などの特定の分野における専門知識が求められることもある。
新しい分野であり、人材の育成方法はまだ確立していないが、大学で学んだ専門知識、個人のポテンシャルや閃きが新しい発明に繋がることも多く、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しない。
進歩が速い分野であり、常に情報収集が必要で、論文を読んだり、また、自ら書いたりすることが多い。
AIエンジニアに必要なスキル・資格
必要スキル
job tag のスキルのレベル(就業者の調査)。
必要な知識
仕事の中身(よく行う活動)
コンピュータを用いて作業を行う情報やデータを分析する情報やデータを処理する仕事に関連する知識を更新し、活用する情報の整理と検知を行う情報を取得する目標と戦略を策定する創造的に考える
必要資格
関連する資格はありません(資格が無くても就ける職業です)。
学歴(働いている人の割合)
入職前の訓練期間
入職前の実務経験
なる難しさ:★★★★☆ やや難しい(学歴・訓練期間・実務経験・資格から)
AIエンジニアのキャリアルートと年収アップ方法
解説は準備中です。
年収・就業者数・労働時間・年齢・有効求人倍率は、厚生労働省の職業情報提供サイト(job tag)に載っている公的統計(賃金構造基本統計調査・国勢調査・職業安定業務統計)の全国の値で、その職業が属する職業分類の統計です。将来予想年収・将来性スコア・AI代替リスクは仕事ずかんの予測モデルによる推定値で、保証するものではありません。 掲載内容の訂正のご依頼は、お問い合わせの「掲載内容の訂正の依頼」からご連絡ください。 データの見かた
出典:令和7年賃金構造基本統計調査「その他の情報処理・通信技術者」、2025年度 職業安定業務統計(職業中分類「10 情報処理・通信技術者」)(e-Stat、2026/11/01取得。統計の分類は job tag「職業分類対応表」による)、職業情報データベース(JILPT)・直近更新 2019。将来予想・スコア・年収レンジは仕事ずかんの推定。