機械学習エンジニアの年収って？年収アップに必要なスキルや転職方法も解説！

IT業界の方で、機械学習エンジニアへの転職やキャリアチェンジを考えている方も多いのではないでしょうか。機械学習エンジニアは、将来が期待されるAI分野で必要とされる人材です。Machine Learningの頭文字をとってMLエンジニアとも呼ばれます。

機械学習エンジニアの年収・給料事情

機械学習エンジニアの海外と日本における平均年収などを紹介します。キャリアチェンジを図るうえで、新しい仕事の年収相場や給料事情を知っておくことは非常に重要です。

海外の機械学習エンジニアの平均年収

海外、特にアメリカは機械学習において世界最先端の技術を誇っている国であり、エンジニアの給与が日本よりも高いということがたびたび話題になります。そのように優遇されているアメリカのIT技術者の中でも、機械学習エンジニア（Machine Learning Engineer）の年収はさらに高い傾向にあります。アメリカの求人サイト「Glassdoor」によると機械学習エンジニアの「平均年収はおよそ1400万円」、売り手市場による給与相場の高騰に拍車がかかっています。

機械学習エンジニアとしてより高い報酬を得るためには、活躍のフィールドとして海外を視野に入れてもよいでしょう。

日本の機械学習エンジニアの平均年収

次に、日本国内での平均年収を紹介します。求人情報サイト「indeed」に掲載のデータによると機械学習エンジニアの「平均年収は626万円」で、一般的なエンジニアの539万円よりも87万円高くなっています。このようにして見ると、機械学習エンジニアはエンジニアの中でも高年収の部類に入ると言えるでしょう。

とはいえ、こちらはあくまで収入の目安でありAI開発の求人需要が伸びているなかトヨタ自動車やソニー、NECなど大手企業でAI人材の給与を優遇する動きもあります。また、これから転職を考えている方は、より具体的な個別企業の求人に興味があるかもしれません。以下では企業別の年収例と給料相場を紹介します。

機械学習エンジニアの企業別平均年収

※上記は2026年時点の情報です

企業が募集する求人情報を確認すると、日本の機械学習エンジニアは一般的に500～1000万円程度が給料相場となっています。年収にかなり幅があるのは、機械学習エンジニアは技術職であり、過去の知識や経験が非常に重視されるからです。高度なスキルを持った人材であれば、ヘッドハンティングの対象となり、最初から「2000万円越えの年収」を期待することも夢ではありません。

機械学習エンジニアの年収アップに必要なスキル・経験

機械学習エンジニアは、しっかりと経験を積みスキルを伸ばすことで技術を収入にかえることができる職種です。また、他のエンジニア同様、経営やマネジメント層になることで年収アップの機会があります。ここでは、機械学習エンジニアの年収をアップさせるために必要なスキルや経験を紹介します。

専門分野での経験

機械学習エンジニアのなかでもプレイヤーとして年収アップを狙うのなら、スキルを高める努力をすることは必須です。その際に、重要なのは将来価値が高まりそうな分野や専門性や希少性が高いスキルを持っている人ほど、エンジニアとしての価値が高まるという点です。自然言語処理、画像処理、音声処理など分析目的によって専門領域を手に入れたり、広告、金融、製造業など業務知識を得ることで、その分野に強いというブランディングを行うことはフリーランスとして独立する際にも役立ちます。

マネジメントスキル

エンジニアは一般的に技術職だと思われがちですが、ある程度の知識や経験を積んだ人の活躍の場は現場だけではなくなります。機械学習エンジニアの場合は、AI開発の技術選定や要件定義などに取り組むことも多く、開発方針の策定や課題に適した技術を選択する能力を磨くことで、そのようなマネジメントを行う人材となれるでしょう。つまり、現場でエンジニアとして働くよりも開発チームの責任者として働く方法です。チームをまとめる立場になることで、これまでとは違う視点から仕事に携わっていく能力が求められます。それぞれのエンジニアをまとめ上げるにはそれなりの苦労が伴いますが、やりがいが増すことや年収がアップしやすいことはメリットです。

海外論文を中心に最新技術をキャッチアップする力

機械学習やAIの分野は、日本が最先端の技術を誇るわけではなく、アメリカや中国が中心となって世界をリードしています。しかも、先端技術の分野における進化のスピードは非常に速いので、海外で新しい技術が発表されたときにすぐに内容を理解しなければ、置いて行かれてしまいます。

英語力を身に着ける

前述したとおり、機械学習やAIの分野はアメリカなど海外のほうが進んでいる状況です。最新の情報やドキュメントを理解するためにも、英語力は身に着けておいたほうがよいでしょう。最新情報をしっかりと理解できる最先端のAIエンジニアとなることが、年収アップにもつながってきます。

機械学習エンジニアが年収アップのためにおさえておくべきポイント

機械学習エンジニアが年収アップを目指すには、スキルや経験のほかにもおさえておきたいポイントがあります。ここでは２つの点について見ていきましょう。

ジョブ型雇用の企業をチェックする

ジョブ型雇用とは、企業が定義した職務内容に基づいて必要な人材を採用する制度です。職務内容はあらかじめ職務記述書（ジョブディスクリプション）に明記され、採用されるにはその職務に基づいたスキルが求められます。

ジョブ型雇用の企業の場合、年功序列の企業よりも高水準の年収になりやすいでしょう。スキルさえ見合えば、年収アップも難しくはありません。ジョブ型雇用をしている企業は数多くはありませんので、まずはどういった企業があるかチェックするところから始めるとよいでしょう。

フリーランスとしての独立も選択肢に

機械学習エンジニアとしての年収アップを目指すのであれば、フリーランスとしての独立も選択肢として検討してみるのもおすすめです。フリーランスになると、案件ごとに報酬を得ることができます。スキルさえあれば正社員よりも高い年収を得ることも難しくはありません。特に機械学習エンジニアは人手不足のため、フリーランスでの案件も多数存在している状況です。多様な実務経験を積むこともできるので、フリーランスとしての活動を通して年収アップやスキルアップも実現しやすくなるでしょう。

フリーランス機械学習エンジニアの案件動向や特徴

フリーランス機械学習エンジニアの案件動向や特徴を解説します。 生成AIやDXの進展により、フリーランス機械学習エンジニアの市場ニーズは増加傾向にあります。具体的には、以下のような案件が中心です。

案件単価は「月60万〜120万円」が目安であり、スキルによっては月150万円以上の高単価案件も見られます。

働き方としては副業やフリーランス案件があり、リモート対応が可能な案件も多くあります。 一方で、未経験からの参入は容易ではありません。ポートフォリオの作成や小規模案件で実績を積むことが重要です。加えて、Pythonやクラウド環境の知識が求められる傾向にあります。 機械学習エンジニアの年収を高めたい場合、フリーランスという選択肢も有効です。

弊社の展開する「BIGDATA NAVI」は、AIや機械学習・データ分析に強みを持つフリーランスエージェントです。登録料は無料で、担当コンサルタントからの案件紹介やサポートをさせていただきます。機械学習エンジニアとしての独立を考えた際は、ぜひご利用ください！

そもそも機械学習エンジニアとは

機械学習エンジニア（MLエンジニア）は、AI技術を利用したシステムやアプリケーションを開発するエンジニアです。機械学習のワークフローを理解し、AIの特性を活かした設計・開発を行える技術者はまだまだ少なく、希少価値の高い職業として人気があります。機械学習モデルの作成や評価・調整には統計や数学の知識が必要となり、AIに与えるデータを扱うためデータベースやクラウド、セキュリティなど開発に関するスキルも求められます。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアの仕事内容は、企業によっても異なってきますが、おおよそ以下のような内容が業務の中心となります。

企業によってはチャットボットの開発、音声認識エンジンの開発などに携わることもあります。また、モデルの設計部分から機械学習エンジニアが関わるということもあります。機械学習の最新情報を取り入れていくといったことも作業においては求められますので、進化する技術についていく努力も必要となってきます。

データサイエンティストやデータエンジニアとの違い

機械学習エンジニアと関連する職業として「データサイエンティスト」と「データエンジニア」が挙げられます。データサイエンティストは人工知能プロジェクトに欠かせない存在で、主な仕事はデータを分析し予測モデルを構築することです。機械学習エンジニアと協力しながら、プロジェクトに取り組んでいきます。

一方、データエンジニアは主にデータ基盤の設計・構築・運用に携わる仕事です。顧客データやソーシャルデータなどを収集し活用するためのデータアーキテクチャの設計やパフォーマンス向上などの役割が期待されています。そのなかでも、とくに機械学習システムの保守・運用を担当する役割はMLOpsと呼ばれ分業が進んでいます。

機械学習エンジニアに転職する方法

機械学習エンジニアになるには、「新卒採用」と「中途採用」の2つのパターンがあります。ここでは、中途採用で転職する場合をメインに解説します。どちらのパターンでも、統計や数学、ITのスキルが必要です。未経験者の場合は、まずはITエンジニアになることを目指しましょう。

中途採用の場合は実務経験が必要

キャリアアップの主な方法として挙げられるのが、中途採用から機械学習エンジニアになる方法です。人手不足のためポテンシャル枠で採用を行う企業もありますが、機械学習エンジニアは即戦力を必要としている企業が多いので、中途採用の場合は、機械学習やAIに関する実務経験が必須だと考えていたほうがよいです。

そのため、ITエンジニアが機械学習エンジニアへの転職を行う際は、書類選考や面接などの選考を突破できる材料を揃える必要があります。書籍などから独学で学びkaggleなどのアウトプットに取り組むでもよいですし、AIエンジニアに教えてもらえるプログラミングスクールなどで勉強を重ねてから、転職活動に取り組むなどです。

また、サーバーサイドの開発やインフラ・データベースなどで大規模な分散処理などを経験したエンジニアであれば、分析基盤などの構築・運用を行うデータエンジニアを目指すことも有効です。

経歴やスキル次第ではポテンシャル枠での転職も可

機械学習エンジニアとして採用してもらう可能性を少しでも高めたい場合は、情報科学系の大学・大学院で専門知識を学びなおすという方法もあります。また、大学や大学院で機械学習を学んだ経験がある若手であれば、現在の職業に関係なくポテンシャル採用によって機械学習エンジニアとして働く活路を見いだせることがあります。ただし、ポテンシャル採用の場合、即戦力とみなされるケースは少ないので、最初のうちは給与が低く抑えられる可能性が高いことは覚えておきましょう。

未経験の場合は、まずITエンジニアとして就職を目指すことも

これまでまったくIT業界と縁もゆかりもない場合に、いきなり機械学習エンジニアとして働くのは不可能ではありませんがかなり難しいです。そのため、業界未経験で機械学習エンジニアを目指す場合、まずはITエンジニアとして働くことをおすすめします。ITエンジニアとしてスキルを磨きながらAIの知識を学び、機械学習エンジニアとしてキャリアアップを図るというスキームです。ただし、このスキームを達成するためには、かなりの努力が必要になることはいうまでもありません。機械学習や数学などの勉強とともにITスキルの学習についても第一歩を踏み出してみるとよいでしょう。

機械学習エンジニアの需要や将来性

機械学習エンジニアの市場動向と将来性について解説します。 需要拡大の背景や今後のキャリアの方向性もあわせて整理します。

まず、将来的に日本ではIT人材不足が深刻化すると予測されています。具体的には以下の通りです。

この背景には、AI市場の拡大や企業のAI導入の進展があります。また、DX推進による業務の自動化やデータ活用ニーズの高まりも影響しています。

機械学習エンジニアの市場動向と需要

機械学習エンジニアの市場動向を解説します。 AI市場は国内外で拡大しており、企業のAI導入も進んでいます。こうした流れの中で、機械学習エンジニアの需要はさらに高まっています。 企業での主な活用例としては以下が挙げられます。

このように、データ活用の重要性が高まる中で、機械学習エンジニアの活躍領域は今後さらに拡大していくと考えられます。

機械学習エンジニアの将来性は高い？

「機械学習エンジニアの将来性は高い」といえます。AI市場の拡大や企業の導入の進展により、活用領域は今後も広がっていくと考えられます。また、2030年に向けたIT人材不足では特にAI・先端IT人材の不足が深刻であり、需要の高まりが続く見込みです。 さらに、DX推進による業務の自動化やデータ活用の重要性の高まりも、機械学習エンジニアの活躍領域を広げています。

今後はモデル開発だけでなく、ビジネス理解や運用までを含めたスキルが求められるようになるでしょう。 特にMLOpsと呼ばれる仕組みでは、機械学習モデルの開発から運用までを効率化し、継続的に改善していく考え方が重要とされています。

機械学習エンジニアの年収に関するよくある質問【FAQ】

機械学習エンジニアの年収について、よくある質問をまとめました。転職や資格、将来性など、気になるポイントを解説します。

Q1. 機械学習エンジニアの年収は転職によってどのように変化しますか？

例えば、自社開発企業から外資系企業やメガベンチャーへ転職した場合、同じスキルでも年収が大きく上がることがあります。また、未経験から実務経験者になることで年収レンジが大きく変化する点も特徴です。さらに、クラウドやAI関連のスキルを持つ人材は需要が高く、転職によって年収アップにつながりやすい傾向にあります。

Q2. ML(機械学習)とAI(人工知能)の違いは何ですか？

Deep Learning（DL、深層学習）はMLの一分野であり、多層構造のモデルを用いて大量のデータから特徴を学習する手法です。このように、AIは広い概念であり、その中に機械学習や深層学習といった技術が含まれています。

Q3. 機械学習エンジニア年収アップに繋がる資格はありますか？

G検定やE資格は、一般財団法人日本ディープラーニング協会が実施しているAI関連資格です。PythonはAIやデータ分析で広く使われており、理解を深めるうえで役立ちます。さらに、AWSなどのクラウド資格を取得することで、実務で求められるスキルの証明にもつながります。

Q4. 機械学習エンジニアは年収1,000万円を目指せる？

上位クラスを目指すためには、以下のような条件が求められます。

これらの条件を満たすことで、市場価値が高まり、年収1,000万円に到達できる可能性が高まります。

AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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