職種の求人市場
AIエンジニアの年収、自分は高い？低い？ 同じ年齢・ソフトウェア開発経験の人の平均年収と比べる
自分の年収を、同じ年齢・経験年数のソフトウェア作成者の平均と比べ、差額と高低を言えるか確かめます。公表されている609.8万円がAIエンジニアだけの平均ではない理由と、1000万・2000万円を上限に含む当サイト掲載求人の割合も分かります。
公開 2026年10月7日 · 集計 2026年10月7日 · PREVIO 編集部
この記事で分かること
- ・公表されている609.8万円はAIエンジニアだけの平均ではない。実装が主ならソフトウェア作成者の統計を使う
- ・同じ年齢・経験年数の平均と比べ、隣の経験年数の平均と人数も見て、高い・低いを言えるか判断する
- ・当サイト掲載求人は現在の額面年収を下限と比べ、1000万・2000万円は上限として分けて読む
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AIエンジニアの年収609.8万円より上か下かだけでは、高い・低いは決まりません。運用・保守などを含む区分の平均で、年齢や経験年数も混ざるためです。主な仕事が実装なら「ソフトウェア作成者」、研究なら「研究者」を選び、同じ年齢・経験年数と比べます。31歳・開発4年・統計と比べる年収544万円の架空例は、判定に使う平均より12.8〜43.0万円高い結果です。
AIエンジニアの609.8万円は、誰の平均か
厚生労働省の職業情報提供サイトjob tagにある609.8万円は、令和7年賃金構造基本統計調査の「その他の情報処理・通信技術者」の平均です。残業代などを含む6月分の月額を12倍し、前年の賞与を足した年収概算で、平均年齢は42.2歳です。「AIエンジニア - 職業詳細」と「職業分類対応表」（R8.3）で確認できます。（2026年10月7日確認）
この区分には、システムの運用・保守、サーバー管理、セキュリティ、通信設備の技術者も入ります。肩書ではなく、仕事内容と責任の程度から重要な職種を選び、決めにくい場合は労働時間の長い方にします。「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 調査の説明 2 調査の概要」と「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 調査の説明 6 役職及び職種解説」に沿うと、次のように選べます。（2026年10月7日確認）
| 主な仕事 | この記事で使う区分 |
|---|---|
| モデルやAIをソフトウェアに組み込むため、仕様を決め、設計し、プログラムを書く | ソフトウェア作成者 |
| 研究機関、大学、企業の研究所などで、新しい理論の発見や技術上の革新を目標に研究する | 研究者 |
研究と実装の両方をしている人も、この順で主な仕事を決めます。経験年数は、その区分の仕事に就いた通算年数です。システム全体の設計やプロジェクト管理が主なら「システムコンサルタント・設計者」に当たりえますが、この記事の比較対象にはしません。
管理職という肩書があっても、仕事内容と責任の程度から実装か研究が重要なら、その仕事内容で選びます。決めにくければ労働時間で判断します。人や予算の管理が主なら、この記事の平均には当てません。
例は高松の医療向けソフトウェア会社で働く31歳です。画像認識モデルの開発とAPIへの組み込みを4年担当し、役職はありません。実装が主なので「ソフトウェア作成者」を選びます。
609.8万円には時間に応じて変わる残業代も入りますが、後で使う年齢×経験年数の表はそれを除くため、直接比べません。
統計と比べる月額と年収を、給与明細から作る
例の人の源泉徴収票の「支払金額」は542万円です。給与明細と前年の支給額は次のとおりです。
| 支給項目 | 金額 |
|---|---|
| 6月の基本給 | 31万円 |
| 6月の職務手当 | 3万円 |
| 6月の通勤手当 | 1万円 |
| 6月の固定残業代 | 4万円 |
| 6月の固定分を超えた残業代 | 1万円 |
| 前年の固定分を超えた残業代 | 10万円 |
| 前年の賞与 | 76万円 |
公的統計の「所定内給与額」は、時間に応じて変わる残業代などを除いた毎月の給与です。ただし、毎月一定額の固定残業代は含みます。この記事では以後「統計と比べる月額」と呼びます。調査が6月分の給与を調べているため、自分の6月分を使います。「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 調査の説明 2 調査の概要」による扱いは次のとおりです。（2026年10月7日確認）
- 基本給、固定残業代、職務・住宅・家族・交替・シフト手当など毎月決まって支給される手当は入れる
- 時間に応じて変わる時間外・深夜・休日労働の手当、宿日直手当、臨時の交替手当は除く
- 6月分の給与として支給された通勤手当は、3か月分までなら月額へ入れる。3か月を超えるまとめ払いは月額に入れず、前年1年間の支給分を賞与側へ入れる
したがって、例の人は31万円＋3万円＋1万円＋4万円で、統計と比べる月額が39万円です。固定分を超えた残業代1万円は除きます。統計と比べる年収は、月額の12か月分に前年の賞与を足します。
39万円 × 12か月 ＋ 76万円 ＝ 544万円
例では、源泉徴収票の542万円に非課税の通勤手当12万円を足し、変動する残業代10万円を除くため、統計と比べる年収は544万円です。
年俸制は、賞与分を分けて決めているなら、毎月分を12倍し、前年の賞与分を足します。賞与と分けずに年俸を決めているなら、年俸の12分の1を月額にして、年俸内の賞与は0円とします。年俸外の業績賞与があれば賞与へ足します。この扱いは「賃金構造基本統計調査(全国) Q&A」のA3-7、固定残業代はA3-9、通勤手当はA3-10に基づきます。（2026年10月7日確認）
株式報酬は調査説明から扱いを決められないため、計算には入れません。
実装4年の31歳は、年齢も経験年数も同じ人の平均と比べる
主に使うのは「ソフトウェア作成者」の表です。対象は、常用労働者10人以上の企業で働く一般労働者で、正社員以外も含みます。
表の値は「年収の概算（6月分の月額／前年の賞与）」で、単位は万円です。年収は6月分の月額を12倍して前年の賞与を足した平均で、中央値ではありません。「人数十分」は推計約1,000人以上、「人数不足」は約1,000人未満、—は該当者がいない欄です。原値は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 10 職種（小分類）、年齢階級、経験年数階級別所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額（産業計）」です。（2026年10月7日確認）
| 年齢 | 経験0年 | 経験1〜4年 | 経験5〜9年 |
|---|---|---|---|
| 20〜24歳 | 309.7（25.61／2.37） 人数十分 | 366.5（25.67／58.46） 人数十分 | 441.7（31.93／58.55） 人数十分 |
| 25〜29歳 | 386.6（31.74／5.7） 人数十分 | 446.6（29.2／96.15） 人数十分 | 466.0（30.6／98.82） 人数十分 |
| 30〜34歳 | 444.0（36.19／9.69） 人数十分 | 501.0（33.59／97.9） 人数十分 | 531.2（34.97／111.6） 人数十分 |
| 35〜39歳 | 442.3（35.85／12.12） 人数十分 | 597.6（40.55／111.03） 人数十分 | 600.3（38.85／134.13） 人数十分 |
| 40〜44歳 | 507.1（38.04／50.6） 人数十分 | 629.2（42.63／117.68） 人数十分 | 621.1（40.74／132.18） 人数十分 |
| 45〜49歳 | 579.1（39.64／103.41） 人数不足 | 648.5（41.03／156.17） 人数十分 | 734.3（45.89／183.65） 人数十分 |
| 50〜54歳 | 675.3（51.79／53.81） 人数不足 | 670.2（47／106.23） 人数十分 | 633.0（46.23／78.21） 人数十分 |
| 55〜59歳 | 538.7（42.63／27.17） 人数十分 | 554.7（37.38／106.16） 人数十分 | 652.1（42.84／137.97） 人数十分 |
| 60〜64歳 | 565.5（37.05／120.92） 人数十分 | 673.9（43.42／152.9） 人数十分 | 641.5（41.63／141.95） 人数不足 |
| 65〜69歳 | 509.1（40.57／22.3） 人数不足 | 459.1（37.32／11.24） 人数不足 | 575.5（43.35／55.29） 人数不足 |
| 70歳以上 | — | — | 309.3（24.11／20） 人数不足 |
| 年齢 | 経験10〜14年 | 経験15年以上 |
|---|---|---|
| 20〜24歳 | — | — |
| 25〜29歳 | 450.9（28.24／112.03） 人数不足 | — |
| 30〜34歳 | 516.3（33.95／108.94） 人数十分 | 555.9（40.74／67.06） 人数十分 |
| 35〜39歳 | 600.8（39.49／126.89） 人数十分 | 603.9（39.03／135.49） 人数十分 |
| 40〜44歳 | 690.7（43.85／164.46） 人数十分 | 630.2（40.08／149.25） 人数十分 |
| 45〜49歳 | 746.1（52.39／117.39） 人数十分 | 666.2（41.84／164.11） 人数十分 |
| 50〜54歳 | 755.3（47.3／187.74） 人数十分 | 677.1（43.07／160.22） 人数十分 |
| 55〜59歳 | 611.2（42.07／106.36） 人数十分 | 689.1（42.84／175.05） 人数十分 |
| 60〜64歳 | 920.8（62.3／173.2） 人数不足 | 595.8（39.07／126.94） 人数十分 |
| 65〜69歳 | 489.6（38.01／33.48） 人数不足 | 608.9（39.36／136.55） 人数十分 |
| 70歳以上 | — | 424.4（35.31／0.66） 人数不足 |
高い・低いを決める手順
- 自分の年齢と、その仕事の通算経験年数が交わる欄を選ぶ。選んだ欄が「人数不足」なら、平均との差と隣の値だけを残し、高い・低いは決めない。
- 同じ年齢で経験年数が一段短い欄と一段長い欄を見る。「人数不足」の隣は判定から外し、値だけ残す。経験0年は隣に使わず、経験1〜4年は長い側だけ、経験15年以上は短い側だけを見る。
- 自分の年収が、選んだ欄と残った隣の欄のすべてより低いか高いなら、低いか高いと言う。差額は各欄との差の最小〜最大で書く。
- 自分の年収がその範囲内なら、人数がそろい、年収の概算が「短い側 ≤ 選んだ欄 ≤ 長い側」と並ぶときだけ、選んだ平均との差で高い・低いを言う。並ばなければ差額と隣の値だけを残す。
経験0年を選ぶ場合は1〜4年だけで判断します。0年の賞与は1年分そろっていない人を含みます。
例の人が選ぶのは30〜34歳、経験1〜4年の501.0万円です。判定に使う隣は、経験5〜9年の531.2万円だけです。544万円は両方より高いため、判定に使う平均より12.8〜43.0万円高いと言えます。
読み方の例として、45〜49歳、経験10〜14年の欄を選び、年収が710万円だったとします。短い側は734.3万円、選んだ欄は746.1万円、長い側は666.2万円で、順に並びません。710万円は666.2万〜746.1万円の間にあるので、「選んだ平均より36.1万円低い。隣は734.3万円と666.2万円。並びの条件を満たさないため、高い・低いは決めない」と記録します。
研究が主の人は「研究者」の表を使う
研究が主なら、ソフトウェア作成者ではなく次の値を使います。表記と判定の手順は同じです。研究者とソフトウェア作成者の平均を引き算して、職種による年収差とは判断しません。
| 年齢 | 経験0年 | 経験1〜4年 | 経験5〜9年 |
|---|---|---|---|
| 20〜24歳 | 339.2（27.87／4.8） 人数十分 | 387.8（24.63／92.2） 人数十分 | 414.3（29.45／60.87） 人数不足 |
| 25〜29歳 | 401.3（32.08／16.36） 人数十分 | 510.9（32.93／115.75） 人数十分 | 556.5（34.13／146.89） 人数十分 |
| 30〜34歳 | 492.4（39.55／17.82） 人数十分 | 605.6（40.78／116.2） 人数十分 | 630.9（38.51／168.77） 人数十分 |
| 35〜39歳 | 608.1（44.97／68.43） 人数不足 | 714.0（48.12／136.52） 人数十分 | 677.9（42.63／166.37） 人数十分 |
| 40〜44歳 | 621.0（47.51／50.92） 人数不足 | 829.3（53.97／181.69） 人数十分 | 851.0（52.94／215.7） 人数十分 |
| 45〜49歳 | 631.4（48.89／44.75） 人数不足 | 1,013.2（62.12／267.8） 人数十分 | 713.7（43.8／188.05） 人数十分 |
| 50〜54歳 | 803.7（60.51／77.56） 人数不足 | 935.8（58.8／230.24） 人数十分 | 960.4（64.43／187.23） 人数十分 |
| 55〜59歳 | 1,011.9（77.81／78.22） 人数不足 | 1,085.9（65.33／301.93） 人数十分 | 758.3（50.84／148.17） 人数十分 |
| 60〜64歳 | 885.5（65.12／104.1） 人数不足 | 831.9（52.79／198.45） 人数十分 | 1,196.8（77.09／271.67） 人数不足 |
| 65〜69歳 | 888.9（71.96／25.37） 人数不足 | 703.2（54.98／43.41） 人数十分 | 554.6（43.96／27.03） 人数不足 |
| 70歳以上 | 480.5（29.52／126.21） 人数不足 | 2,242.1（186.84／0） 人数不足 | 804.0（67／0） 人数不足 |
| 年齢 | 経験10〜14年 | 経験15年以上 |
|---|---|---|
| 20〜24歳 | — | — |
| 25〜29歳 | 508.4（31.34／132.29） 人数不足 | — |
| 30〜34歳 | 697.6（44.53／163.21） 人数十分 | 533.2（31.71／152.68） 人数不足 |
| 35〜39歳 | 770.3（47.23／203.58） 人数十分 | 664.5（41.85／162.34） 人数十分 |
| 40〜44歳 | 834.9（52.37／206.42） 人数十分 | 885.2（52.86／250.85） 人数十分 |
| 45〜49歳 | 879.9（55.99／208.01） 人数十分 | 942.1（59.63／226.55） 人数十分 |
| 50〜54歳 | 815.9（52.39／187.2） 人数十分 | 1,010.6（62.36／262.31） 人数十分 |
| 55〜59歳 | 953.8（63.15／196.01） 人数不足 | 1,091.7（66.38／295.14） 人数十分 |
| 60〜64歳 | 680.3（48.14／102.65） 人数不足 | 701.8（44.65／166.04） 人数十分 |
| 65〜69歳 | 722.6（59.37／10.16） 人数不足 | 628.5（43.29／109） 人数十分 |
| 70歳以上 | — | 468.0（34.68／51.85） 人数不足 |
全年齢の中で、6月分の月額が下から何％かを見る
年齢・経験年数をそろえた比較を主にしつつ、統計と比べる月額が全年齢の中でどのあたりかも補助として見られます。次の割合は、その月額を下回る人の累計です。表に自分の月額がなければ、すぐ下とすぐ上の金額で挟みます。
| 月額未満 | ソフトウェア作成者 | 研究者 |
|---|---|---|
| 20万円 | 0.9% | 0.8% |
| 22万円 | 3.0% | 1.8% |
| 24万円 | 8.1% | 4.1% |
| 26万円 | 17.8% | 7.4% |
| 28万円 | 28.9% | 11.2% |
| 30万円 | 37.9% | 14.7% |
| 32万円 | 45.5% | 20.0% |
| 34万円 | 53.6% | 25.2% |
| 36万円 | 61.9% | 29.3% |
| 38万円 | 69.0% | 35.3% |
| 40万円 | 74.3% | 39.7% |
| 45万円 | 83.7% | 52.0% |
| 50万円 | 89.1% | 59.9% |
| 55万円 | 92.8% | 68.2% |
| 60万円 | 95.2% | 74.6% |
| 70万円 | 98.3% | 85.6% |
| 80万円 | 99.2% | 93.1% |
| 90万円 | 99.5% | 95.9% |
| 100万円 | 99.8% | 97.3% |
| 120万円 | 99.9% | 98.8% |
例の月額39万円は38万円以上40万円未満なので、ソフトウェア作成者の下から**69.0〜74.3%**に入ります。
これは全年齢の6月分の月額分布で、年収や同年代の順位ではありません。賞与を分けない年俸制の人はこの分布で判断せず、年齢×経験年数の年収概算を使います。原値は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 17 職種（小分類）、所定内給与額階級別労働者数及び所定内給与額の分布特性値（産業計） （管理的職業従事者～農林漁業従事者）」です。（2026年10月7日確認）
年収差を、毎月の給与と賞与に分ける
例の人と、30〜34歳・経験1〜4年の平均との差43.0万円を、毎月の給与と賞与に分けます。表にある平均は月33.59万円、前年の賞与97.9万円です。
| 比べる部分 | 計算 | 差 |
|---|---|---|
| 毎月の給与 | （39万円 − 33.59万円）× 12か月 | ＋64.92万円 |
| 賞与 | 76万円 − 97.9万円 | −21.9万円 |
| 合計 | 64.92万円 − 21.9万円 | ＋43.02万円 |
年収の概算を小数第1位にそろえると、選んだ平均との差は約43.0万円です。毎月の給与は平均を上回り、賞与は下回っています。「年収が高い」からといって、月額と賞与の両方が高いわけではありません。
自分の欄でも、年齢・経験年数の表にある「6月分の月額」と自分の月額の差を12倍し、「前年の賞与」と自分の賞与の差を足します。
賞与を分けない年俸制では、月額側が大きくプラス、賞与側が大きくマイナスになることがあります。支払い方の違いも表れるため、この分け方だけで待遇の良し悪しは決めません。
今の年収以上を下限にする求人と、1,000万・2,000万円を上限にする求人
在職者の統計は支給された給与、求人の年収幅は採用時に示す範囲です。ここでは、現在の額面年収を守れる求人がどの程度あるかを見るため、求人の下限と比べます。
主に見る金額は、源泉徴収票の支払金額に当たる542万円です。求人名に管理職、マネージャー、リーダー、PM、Principalなどの語がない求人を主にします。これらの語がある求人は、管理職を探す人向けに別表で示します。
次の集計は、当サイトPREVIOの掲載中求人を全件調べ、求人名でAI、ML、LLM、機械学習、生成AIなどの技術と、エンジニア、研究、Scientist、開発者などの役割が近くに並ぶものを抽出しました。データサイエンティストを併記した題名も数えています。説明会、新卒、講師、PdM、プリセールスなどを除き、年収の下限と上限が100万〜3,000万円の求人が対象です。1社の掲載数が多くても割合が偏らないよう各社を同じ重みで数え、会社が40社以上ある列だけを5%単位に丸めます（5%を下回るものは5%未満）。（2026年10月7日確認）
| 求人の年収下限 | 管理職の語なし |
|---|---|
| 400万円以上 | 95% |
| 450万円以上 | 90% |
| 500万円以上 | 85% |
| 550万円以上 | 65% |
| 600万円以上 | 60% |
| 650万円以上 | 35% |
| 700万円以上 | 30% |
| 750万円以上 | 20% |
| 800万円以上 | 15% |
| 850万円以上 | 10% |
| 900万円以上 | 10% |
| 950万円以上 | 5% |
| 1,000万円以上 | 5% |
表に542万円はないため、500万円以上の85%と550万円以上の65%で挟みます。したがって、管理職の語がない求人で、下限が542万円以上の割合は65〜85%の間です。提示された下限であり、内定額ではありません。また、東京を勤務地に含む求人が8割を超えるため、高松だけで探す場合の割合ではありません。
残業時間によって年収が大きく変わる人は、源泉徴収票の支払金額を主にし、変動する残業代を除いた額でも補助として読みます。例では542万円から前年の変動する残業代10万円を除くと532万円で、こちらも500万円と550万円の間なので65〜85%です。
管理職の語がある求人は100万円刻みで読みます。
| 求人の年収下限 | 管理職の語あり |
|---|---|
| 400万円以上 | 100% |
| 500万円以上 | 95% |
| 600万円以上 | 85% |
| 700万円以上 | 55% |
| 800万円以上 | 35% |
| 1,000万円以上 | 15% |
表の最大額より高い年収は、最大額の割合以下とだけ読めます。管理職の語がない求人で、下限1,100万円以上なら約5%以下です。
一方、1,000万・2,000万円という数字は求人の上限にも出ます。全体では、上限1,000万円以上が約65%、1,500万円以上が約20%、2,000万円以上が約5%でした。609.8万円は在職者に支給された額の平均、求人の上限は募集時の提示幅の上の端です。測るものが違うため、両方の数字が出回ります。上限は現在の年収を守る金額でも、採用時にもらえる金額でもありません。
次の表は、各上限帯の会社のうち、求人名・仕事内容・応募要件のいずれかにその語がある会社の割合です。
| 求人にある語 | 上限900万円未満 | 上限900万〜1,499万円 | 上限1,500万円以上 |
|---|---|---|---|
| MLOps・機械学習基盤・学習基盤 | 20% | 30% | 50% |
| 論文・学会発表・博士 | 5% | 15% | 25% |
| LLM・生成AI | 65% | 60% | 70% |
| 英語 | 15% | 20% | 15% |
上限1,500万円以上の帯では、MLOpsなどと、論文・学会発表・博士の語がある会社の割合が高くなっています。語が上限を上げたとは言えません。上限2,000万円以上だけでは会社が40社未満のため、語の割合は出していません。
在職者の平均、月額の分布、求人の割合を3行に分ける
例の結果は、次の3行で残せます。
- 30〜34歳・ソフトウェア作成者経験1〜4年と判定に使う隣の平均に対して、544万円は12.8〜43.0万円高い。
- 全年齢のソフトウェア作成者では、月額39万円は下から69.0〜74.3%に入る。
- 当サイト掲載で求人名に管理職の語がない求人では、下限542万円以上は65〜85%の間にある。
これは31歳、開発経験4年、額面年収542万円という架空例の結果です。高い・低いを言うのは、1行目の年齢・経験年数の表を使った比較です。月額分布と求人割合は対象も金額の意味も違うため、その判定には足しません。
この比べ方で分からないこと
公的統計と当サイトの求人集計には、次の限界があります。
- 公的統計は常用労働者10人以上の企業で働く一般労働者が対象で、正社員以外も含む
- 年齢・経験年数ごとの値は平均であり、中央値ではない。6月分の月額を12倍し、前年の賞与を足した概算である
- ソフトウェア作成者の表には役職者も含まれる
- 研究者には、AI以外に医学、薬学、バイオ、人文社会などの研究者も含まれる
- 当サイトの掲載求人は、日本のAIエンジニア求人全体、内定額、入社後の支給額を表さない
- 株式報酬を公的統計の金額へどう入れるか、求人にある語が年収上限を上げるかは分からない
職種をまたいで自分の年収の位置を見たい場合は、適正年収は平均では分からない 自分の年収が上から何％かを出すで、年齢や雇用形態などを順にそろえて確かめられます。
手計算で分からない求人の年収帯は「あなたの経歴、最高でいくら？」で見る
ここまでの手計算では、仕事内容を実装か研究に分け、年齢と経験年数で比べるところまでです。あなたの経歴、最高でいくら？では、実装や研究で積んだ経験を求人が求める経験と照らし、候補になりやすい年収帯を確認できます。その結果を年収・年間休日・福利厚生・役職ごとの求人件数で見比べ、該当すれば役割を上げるか、職種を広げるかの候補も確認できます。個々の求人や内定の見込みは表示しません。
よくある質問
厚生労働省のAIエンジニアの平均年収609.8万円は何の数字ですか
「AIエンジニア - 職業詳細」がAIエンジニアに対応させた「その他の情報処理・通信技術者」の平均です。平均年齢42.2歳で、運用・保守やセキュリティなども含みます。AIエンジニアだけの平均ではありません。（2026年10月7日確認）
AIエンジニアで年収1,000万円・2,000万円の求人はありますか
あります。当サイトの集計では、上限1,000万円以上が約65%、2,000万円以上が約5%でした。上限は採用時にもらえる額ではないため、現在の年収を守れるかは下限で見ます。
LLM・生成AIを扱うと年収は高くなりますか
この集計からは言えません。LLM・生成AIの語がある会社は、上限900万円未満で65%、900万〜1,499万円で60%、1,500万円以上で70%です。仕事内容や経験などの違いも混ざります。AIスキルが応募要件にある求人の年収は高い？ ほかの要件まで満たすか確かめるは、複数職種で応募要件にAIの語がある求人とない求人を比べており、母集団が違います。
機械学習エンジニアとAIエンジニアで年収は違いますか
公的統計には両者を分けた区分がありません。当サイトの管理職の語がない掲載求人では、下限600万円以上／700万円以上の会社割合が、題名に機械学習・MLエンジニアで約70%／40%、LLM・生成AIで約70%／35%、汎用のAIエンジニアで約60%／30%でした。仕事内容などがそろっていないため、題名が年収差を生んだとは言えません。
研究開発が主なら、どの平均と比べますか
新しい理論の発見や技術上の革新を目標とする研究が主なら「研究者」の表を使います。研究と実装の両方なら仕事内容と責任の程度から重要な方を選び、決めにくい場合は勤務時間の長い方にします。経験年数もその区分で数えます。
固定残業代と株式報酬は、比べる年収に入れますか
固定残業代は月額に入れ、固定分を超えて時間に応じて支払われる残業代は除きます。株式報酬は調査説明から扱いを決められないため、計算に入れません。
新卒やフリーランスの年収にも使えますか
フリーランスは公的統計の対象外です。経験0年には新卒以外も含まれ、賞与が1年分そろわない人もいるため、新卒の初年度年収とも読めません。
米国のAIエンジニアの年収と比べられますか
単純には比べられません。米国労働統計局にも機械学習エンジニアだけの区分はなく、2025年5月の中央値は、「Software Developers, Quality Assurance Analysts, and Testers : Occupational Outlook Handbook: : U.S. Bureau of Labor Statistics」のソフトウェア開発者が年135,980ドル、「Computer and Information Research Scientists : Occupational Outlook Handbook: : U.S. Bureau of Labor Statistics」の情報分野の研究者が年140,300ドルです。職種の区切り、為替、物価、税、株式報酬が違うため、日本との上下は判断しません。（2026年10月7日確認）