機械学習エンジニアの年収についての詳細3つ|年収向上に関する取り組みとは

最終更新日:2026年8月6日

機械学習エンジニアとは?

機械学習エンジニアの仕事内容を示すイメージ

機械学習エンジニアは、機械学習の実装や開発に関係している仕事を担当しています。AIエンジニアと言われることもあります。

AI技術にはディープラーニングと言われる発展した機械学習がありますが、機械学習エンジニアはディープラーニングの実装を担当することも多いです。

機械学習を利用した手法は、色々な業界で活用されています。機械学習エンジニアとして活躍するフィールドは、複数あります。

機械学習エンジニアの年収についての詳細3つ

機械学習エンジニアの年収データを示すイメージ

機械学習エンジニアを目指す場合、年収が気になるという人も多いでしょう。ここからは、機械学習エンジニアの年収について知っておきたいことを紹介していきます。

機械学習エンジニアになるか悩んでいる場合は、年収についても知っておくことがおすすめです。他の分野のエンジニアと比較して就職先として魅力的かどうか考えてみることもいいでしょう。

年収についての詳細1:国内の全体的な平均年収

国内で機械学習エンジニアとして活躍している人の年収は、平均で約630万円前後です。他のエンジニアの平均年収が540万円程度のため、機械学習エンジニアは業界の中でも高い給料水準と言えます。

さらにAI技術の発展に力を入れている企業によっては、平均年収よりも高い年収で働く機械学習エンジニアがいる場合があります。

年収に注目して企業を選んでみてもいいでしょう。

海外の全体的な平均年収

海外で機械学習エンジニアとして働く場合は、日本よりも高い年収が提示されることが多いです。特にアメリカでは、機械学習エンジニアの平均年収が1,400万円と見積もられています。

そのためより高い年収を希望する機械学習エンジニアは、アメリカで働くことを検討してもいいでしょう。アメリカでは、機械学習エンジニアの売り手市場が続いています。

外資系企業で就職できるようにスキルアップを目指すこともおすすめです。

年収についての詳細2:有名企業別の平均年収

ここからは、有名企業別の平均年収を紹介していきます。なお機械学習エンジニアは過去の知識や経験が年収に関係するため、平均年収よりも高い年収を受け取っている可能性もあります。

優秀な人材さえあればヘッドハンティングの対象となり、よりよい条件で働くことも夢ではありません。

NECの場合

NECは、新卒でも優秀な人材には1,000万円以上の年収が提示されます。実はNECでは、過去に優秀なエンジニアがチームを連れて新会社を設立したことがありました。

そのためNECでは、優秀なエンジニアの賃金水準の見直しをする動きが加速したと考えられます。また国内の優秀な人材を獲得するために、機械学習エンジニアによりよい条件を提示する可能性があるでしょう。

サイバーエージェントの場合

サイバーエージェントは、研究職の最低年収が450万円です。すでに機械学習エンジニアとして経験や実績がある場合は、エキスパート認定され年収720万円が提示される可能性もあります。

サイバーエージェントでは、能力別給与体系が採用されています。能力別に独自の基準評価があるので、過去に実績がない場合もさらに高い年収を獲得できる可能性もあるでしょう。

Oracleの場合

Oracleの場合は、2018年に優秀なAIエンジニアのために600万ドルの報酬を用意したと報じられました。600万ドルは、日本円で約6億円です。

Oracleはデータベースソフトウェアで有名な会社で、世界的なシェアがあります。Oracleには1985年設立された日本オラクルがあり、日本オラクルの年収も平均で1,069万円と高めです。

入社時に年収交渉ができるとも言われています。

Googleの場合

Googleで働く機械学習エンジニアの年収は、約1,990万円です。Googleはアメリカを代表する企業で、早くからAI研究所を立ち上げています。

GoogleのAI研究所では、約400人が働いています。Googleでは、AI研究所の人材費に約152億円を投じています。

世界的なAI人材不足も続いているため、今後もGoogleは機械学習エンジニアに高い年収を提示する可能性もあるでしょう。

HUAWEIの場合

HUAWEIは、博士号を持つ新卒者に、最大で年収約3,000万円を提示しています。HUAWEIの社員の平均年は約1,170万円と言われているため、新人エンジニアに対しての待遇としてはかなり良いです。

実際にHUAWEIでは、AI分野に秀でた学生を約3,000万円で採用しています。HUAWEIは自社内で半導体やスマートフォンOSの開発を急いでいて、機械学習エンジニアの待遇も良くなると考えられています。

年収についての詳細3:年代別の平均年収

機械学習エンジニアの年収は、年代によって異なります。ただし企業によっては給料体系を能力主義と定めている場合もあり、年齢に関係なく高い年収を獲得している若手社員もいます。

また機械学習エンジニアの過去の実績や経験、知識を評価する企業も多いです。またフリーランスとしてよりよい条件で働いている人も少なくありません。

年代 平均年収の目安 特徴 おすすめのアクション
20代前半 339万円〜 スキル習得期。未経験転職も多い 情報科学の学習・スクールで基礎固め
20代後半 445万円〜 実務経験を積み始め年収上昇 GitHub公開・個人プロジェクトでアピール
30代前半 533万円〜 実績・経験が評価される時期 能力給採用の企業への転職を検討
30代後半 573万円〜 専門領域の確立が年収に直結 マネジメントか専門性かのキャリア選択
40代前半 621万円〜 経験値が最も高く転職も有利 外資系・フリーランスも視野に入れる
40代後半〜50代前半 651〜666万円(ピーク) キャリアのピーク時期 後進育成・管理職でさらなる年収向上も

20代の場合

20代の場合は、20代前半の平均年収が339万円、20代後半が445万円です。海外と比較すれば、機械学習エンジニアの年収は低いと言われることがあります。

20代でもっと高い年収を目指す場合は、早くから海外も視野に活躍することがおすすめです。20代は未経験から機械学習エンジニアを目指す人も多いでしょう。

情報科学系の大学を出たり、スクールで勉強したりしてまず就職することを目指しましょう。

30代の場合

30代の場合は、前半の平均年収が533万、後半の平均年収が573万円程度です。30代で未経験でも機械学習エンジニアに就職することは不可能ではないため、プログラミングスクールで学習をスタートさせることもおすすめです。

さらに以前の仕事でエンジニアとして経験を積んでいた場合は、機械学習エンジニアに転職してよりよい状況で就職することもできます。

40代の場合

40代の場合は前半の平均年収は621万円、後半が651万円です。40代歓迎の機械学習エンジニアの仕事もあるため、今よりも条件のいい会社を選ぶこともおすすめです。

さらに機械学習エンジニアは50代前半の666万が、平均年収のピークだと考えられます。40代の間にキャリアを積んでおくことがおすすめです。

またどの年代でも女性よりも男性の方が、平均年収が高い傾向にあります。

機械学習エンジニアへの年収向上に関する取り組み4つ

機械学習エンジニアの年収向上への取り組みを示すイメージ

ここからは、機械学習エンジニアの年収向上に関する取り組みを紹介していきます。国内では、AIを活用した事業を行うために機械学習エンジニアの確保の必要性が叫ばれています。

年収向上に関する取り組みを行っている企業を探して、よりよい条件で働けないか模索してみるといいでしょう。

年収向上に関する取り組み1:賃金水準の見直し

国内では、研究者を対象に賃金水準の見直しが進められています。新卒であっても機械学習エンジニアの知識がある場合は、高い年収が約束されている会社も出てきています。

さらに大企業に就職した場合も、カーブアウトという親会社と関係を保ちつつ独立する方式を取って新会社で働いている人もいます。

気になる企業がある場合は、賃金水準を詳しく調べてみることがおすすめです。

年収向上に関する取り組み2:能力給を優先している企業がある

機械学習エンジニアを採用している企業の中には、日本では珍しく能力給を優先している企業も少なくありません。能力がある人は、新卒で1,000万円以上獲得することも可能でしょう。

日本では機械学習エンジニアの年収が諸外国と比較して低く、優秀な人材はアメリカや中国に流れています。そのため、危機感を持って能力給を制定し給料体系を大幅に見直そうという動きが活発化しています。

年収向上に関する取り組み3:アメリカの水準に合わせた研究者の報酬

国内には、アメリカの水準に合わせた研究者の報酬を提供している企業もあります。エキスパートの中でも特に秀でた才能を持つ研究者には、1億円以上の報酬を出すと会見で明言した企業もあります。

アメリカの水準に合わせた報酬を出す企業が増えれば、国内の優秀な人材が日本企業に就職することを前向きに考えるきっかけになるでしょう。

日本企業の報酬に対する考え方も、変わりつつあります。

年収向上に関する取り組み4:ジョブ型の給与体系を採用している企業がある

年収向上に関する取り組みの4つ目として、ジョブ型の給与体系を採用している企業が増えつつあります。ジョブ型人事制度とは、待遇を仕事の内容や役割などで決めることです。

年功型の給与体系も残しつつ、少しずつジョブ型の給与体系に移行していっている企業もあります。入社してすぐに高い年収を獲得したい場合は、ジョブ型の給与体系を採用している企業を選ぶことがおすすめです。

機械学習エンジニアに必要なスキル4つ

機械学習エンジニアに必要なスキルを示すイメージ

ここからは、機械学習エンジニアに必要なスキルを紹介していきます。これから機械学習エンジニアを目指す場合は、自分に足りないスキルを補えるように努めていくといいでしょう。

機械学習エンジニアは、即戦力として採用されることが多いです。未経験でも、現場ですぐに活用できるようにスキルを事前に磨いておくことがおすすめです。

機械学習エンジニアに必要なスキル1:統計や数学の知識

機械学習エンジニアを目指す場合は、統計や数学の知識が必要です。微分積分学や線形代数学など学生時代に学習したことが理解できているか確認しておくといいでしょう。

そして、パターン認識、予測の評価手法や統計の基礎は、頭に入れておくことをおすすめします。OJTでは教えてもらえない可能性が高いため、苦手な人は自分から学習を積極的に進めていくといいでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキル2:データベースやクラウドを扱う能力

データベースやクラウドを扱うことが出来る知識は、必須です。もともと一般的なシステム開発やデータベースを使ったエンジニアの仕事をしていた人は、機械学習エンジニアに転職することはハードルが低いでしょう。

またAWS、GCPなどのクラウドを利用する機会も多いため、クラウドの操作に慣れておくことがおすすめです。

常に最新の知識を身に着けておくといいでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキル3:セキュリティ開発に関するスキル

セキュリティ開発に関するスキルは、稼働中の不正アクセスを阻止するために必要です。機械学習エンジニアであっても、データベースへのアクセス権限の管理やパフォーマンスの監視についての知識や技能は身に着けておくといいでしょう。

機械学習エンジニアは、専門性の高い能力が求められます。セキュリティ開発に関する最新の話題は常にチェックしておくといいでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキル4:語学力

機械学習エンジニアは、英語を理解しておく方がいいです。機械学習は、基本的に最新情報が英語で書かれていることが多いです。

そのため、英語が分かれば最新情報をチェックすることができるでしょう。さらに英語力があれば、海外の企業で活躍することも夢ではありません。

英語のレベルは、まずはTOEIC600点以上を目指すことがおすすめです。機械学習に関する専門用語も覚えておくといいでしょう。

機械学習エンジニアを目指す方法とは?

機械学習エンジニアを目指す方法を示すイメージ

機械学習エンジニアを目指す方法は、新卒と中途採用の場合で異なります。ここからは、それぞれに目指す方法を紹介していきます。

これから機械学習エンジニアへの就職や転職を目指す場合は参考にしてみてください。未経験からでも、機械学習エンジニアに就職している人もいるので目指してみるといいでしょう。

新卒の場合

新卒の場合は、大学や大学院で情報科学を学ぶことがおすすめです。コンピュータサイエンスのベースになる知識やデータサイエンスに関するスキルを学習していきましょう。

修士や博士号を取得した後で、就活をスタートさせると採用される確率が上がるでしょう。さらにポテンシャル採用を明言している企業を選び就活することがおすすめです。

中途採用の場合

中途採用の場合は、スキルの整理をしてから就職活動を始めることがおすすめです。AIや機械学習の実務経験がある人は、転職活動でアピールしてみるといいでしょう。

未経験の場合は自分が今まで行ってきた仕事でマスターしたスキルを書き出して整理していきます。アピールできそうな内容は、転職活動でアピールしていきましょう。

さらに中途採用を積極的に行っている会社を探すことがおすすめです。

機械学習エンジニアの年収を把握しておこう

機械学習エンジニアの年収を把握してキャリアを考えるイメージ

機械学習エンジニアの年収を把握しておけば、機械学習エンジニアとしてよりよい環境で働くことができるでしょう。未経験から転職することもできるため、スキルを身に付けて機械学習エンジニアを目指してみることがおすすめです。

よくある質問

Q. 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは何ですか?
A. 機械学習エンジニアはAIモデルを実装・開発し本番環境へ組み込む「エンジニアリング」が中心です。一方データサイエンティストはデータ分析・仮説検証・モデル設計の「分析」が中心です。実務では両方の役割を担うケースも多く、境界は曖昧ですが、機械学習エンジニアはプログラミングスキル(Python/TensorFlow/PyTorchなど)が特に重要で、データサイエンティストは統計・ビジネス理解が重視されます。
Q. 機械学習エンジニアになるために最初に学ぶべきプログラミング言語は何ですか?
A. Pythonが最もおすすめです。機械学習ライブラリ(TensorFlow・PyTorch・scikit-learn)のほとんどがPythonで使えるため、業界標準となっています。Pythonを習得した後にRや数学(線形代数・確率統計)の知識を補強し、Kaggleなどのコンペに参加して実践経験を積む学習ロードマップが一般的です。SQLやクラウド(AWS/GCP)の基礎知識も並行して習得すると転職で有利です。
Q. フリーランスの機械学習エンジニアの年収はどのくらいですか?
A. フリーランスの機械学習エンジニアの月額単価は70〜120万円が相場(2026年推定)で、年収換算で800〜1,400万円程度です。実務経験が3年以上あり、ディープラーニング・LLM(大規模言語モデル)・MLOps(機械学習の運用)などの専門スキルを持つ場合は月額150万円超の案件も珍しくありません。正社員に比べて社会保険を自己負担するため実質手取りを比較する必要があります。
Q. 文系・未経験から機械学習エンジニアになれますか?
A. なれますが、数学的基礎(線形代数・確率統計・微分積分)は必須のため、文系出身者には一定の学習期間が必要です。まずPythonの基礎とscikit-learnによる機械学習の基礎を学び、個人プロジェクト(Kaggle等)で実績を作ることが近道です。IT企業のデータ分析職やバックエンドエンジニアとしてキャリアをスタートしてから、社内異動や転職で機械学習領域に移行するルートが現実的です。

まとめ

  • 機械学習エンジニアの国内平均年収は約630万円で、一般的なエンジニア(540万円)より高水準。海外(特にアメリカ)では1,400万円以上の平均年収となっている
  • NEC・サイバーエージェント・Google・HUAWEIなど有名企業は能力給・ジョブ型報酬体系を採用しており、新卒や20代でも1,000万円超えが狙える環境が整いつつある
  • 年代別ピークは50代前半(666万円)だが、能力主義の企業では年齢に関係なく高年収を得られるケースも多い
  • 必要なスキルは統計・数学の知識、データベース・クラウド(AWS/GCP)、セキュリティ、英語力の4つ。Pythonを軸に実践経験を積むことが重要
  • フリーランスに転向すると月額70〜150万円の案件もあり、正社員より大幅な年収アップを狙える。LLMやMLOpsなどの最新スキルが特に高単価につながる

▼ アクロビジョンについて

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