AIエンジニアはやめとけ・オワコン？【2026年最新】平均年収は3年で43万円上がっている
「AIエンジニア やめとけ」「オワコン」は月1,300回以上検索されている。だが平均年収は2022年513万円から2024年556万円へ3年連続で上昇し、ITエンジニア全体の462万円を94万円上回る。何が事実で何が誤解かを、公開データと有価証券報告書の実額で分ける。
AIエンジニアはやめとけ・オワコンと言われますが本当ですか？
「未経験の入口が狭い」は事実で、dodaも実務経験を求められることが多いと明記している。一方「オワコン」は数字と合わない。平均年収は2022年513万円→2024年556万円と3年連続で上昇し、ITエンジニア全体の462万円を94万円上回る。
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「AIエンジニア やめとけ」「AIエンジニア オワコン」。この2語は、月におよそ1,300回検索されている。生成AIが誰でも使えるようになった今、自分の仕事が消えるのではないかという不安が、その数字の中身だ。
先に数字を置く。AIエンジニアの平均年収は2022年513万円、2023年532万円、2024年556万円（doda調べ）。2年で43万円上がっている。同じ調査でITエンジニア全体は462万円、全職種平均は426万円。オワコンと呼ばれる職種の給料は、普通こう動かない。
ただし「やめとけ」のすべてが的外れというわけでもない。理由ごとに分けて見ていく。
「やめとけ」と言われる4つの理由を、事実と誤解に分ける
| 言われていること | 判定 | 根拠 |
|---|---|---|
| 未経験からの転職が難しい | 事実 | dodaは「転職市場では実務経験を求められることが多く、未経験者向けの求人は比較的少ない傾向」と明記している |
| 数学・統計の負荷が重い | 事実 | 必要スキルとして線形代数・確率・統計・微分積分が挙げられている。ここを避けて通る道はない |
| 生成AIに仕事を奪われる | 半分だけ事実 | 減った仕事と増えた仕事がある。次節で分ける |
| オワコン（もう伸びない） | 誤り | 平均年収が3年連続で上がっている。企業の生成AI利用率も2023年度42.7%→2024年度49.7%と伸びている（総務省） |
4つのうち、上2つは受け入れるしかない。3つ目は中身を分ける必要がある。4つ目は、単に数字と合っていない。
生成AIが出て、仕事のどこが減り、どこが増えたか
ここが本当の不安だろう。実際、減った領域はある。
減ったのは「モデルをゼロから設計する」仕事だ。画像認識や文章生成の多くは、既にあるモデルを持ってくれば足りるようになった。この領域だけを見ていた人にとって、危機感は正しい。
一方で、総務省の令和7年版情報通信白書によれば、企業が生成AIを使っている用途は「資料作成・データ分析など」が47.3%で最も多い。汎用モデルをそのまま貼れば済む用途から先に埋まっている、と読める。裏を返せば、汎用モデルでは済まない領域は手つかずのまま残っている。
工場のラインでロボットアームを動かす、半導体の検査画像から欠陥を見つける、自動運転車が歩行者を判断する。こうした仕事は、現実の機械と物理法則の側に難しさがある。ChatGPTが賢くなっても、生産ラインのタクトタイムは短くならない。当媒体が「フィジカルAI」と呼んで追いかけているのはこの領域で、生成AIの流行とは別の速度で人が採られている。
年収の実際 — 平均と、社名つきの実額
平均年収の推移は先に示したとおりだ。
| 年 | AIエンジニア | ITエンジニア全体 | 全職種平均 |
|---|---|---|---|
| 2022年 | 513万円 | — | — |
| 2023年 | 532万円 | — | — |
| 2024年 | 556万円 | 462万円 | 426万円 |
ただし平均値は、読者ひとりの想定年収をほとんど説明しない。同じ「AI関連」でも会社によって倍近く違う。当媒体が持っている企業データベースから、有価証券報告書に基づく全社平均年収を社名つきで並べる。
| 企業 | 全社平均年収 | 出典 |
|---|---|---|
| 株式会社サイバーエージェント | 914万円 | 有価証券報告書（2025年9月期） |
| ファナック株式会社 | 914万円 | 有価証券報告書（2025年3月期） |
| 株式会社安川電機 | 870万円 | 有価証券報告書（2025年2月期） |
| オムロン株式会社 | 820万円 | 有価証券報告書（2025年3月期） |
| 川崎重工業株式会社 | 793万円 | 有価証券報告書（2025年3月期） |
| 株式会社NTTデータ | 780万円 | 有価証券報告書（2025年3月期） |
**この数字の読み方には注意がいる。**有価証券報告書の平均年収は全従業員の平均であって、AI職の提示額ではない。事務職も管理職も含まれる。それでも意味があるのは、会社ごとの給与水準の高さが桁で分かるからだ。
なお、Preferred Networksについては1,100万円前後という数字が知られているが、これは有価証券報告書ではなくOpenWorkの投稿と各種報道に基づく参考値である。同社は非上場で、有報の開示義務がない。当媒体は出所の違うものを同じ表に混ぜない方針を取っている。
全社平均年収より重要なのは、あなたの想定年収です
有価証券報告書の平均年収と、中途採用で提示される年収は同じではありません。年齢、職種、専門性、役職、勤務地によって条件は変わります。現在の経歴で検討できる求人と年収帯を、応募前に確認しておくと判断しやすくなります。
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未経験から入れる職種・入れない職種
dodaが「未経験者向けの求人は比較的少ない」と書いているのは、AIサイエンティスト（モデルを考案し構築する側）を指している場合が多い。ここは新卒か、修士以上か、実務経験が事実上の条件になる。
入口があるのは、その隣だ。
| 年代 | 現実的な入口 | 難しい入口 |
|---|---|---|
| 20代 | データ分析の実務 → 機械学習の実装。プログラミング未経験からでも、開発職を1〜2年挟めば射程に入る | いきなり研究職。論文実績を求められる |
| 30代 | 前職の業界知識を持ち込める側。製造業出身なら製造DX、金融出身なら与信・不正検知 | 完全未経験からのAIサイエンティスト |
| 40代 | AIを使う側のプロジェクト管理、要件定義、データ基盤の設計 | モデル開発そのものへの転向 |
30代と40代で共通しているのは、AIの知識だけで勝負しないという点だ。工場の工程を知っている人がAIを覚えるほうが、AIを知っている人が工場を覚えるより早い。当媒体が製造業からの転職を追いかけているのは、この非対称があるからである。
向いている人・向いていない人
向いているのは、精度が上がらない状態に何週間も耐えられる人だ。AIの仕事は、9割方うまくいかない実験の記録を積む作業で占められる。答えの出ない期間に平気でいられるかどうかが、数学の得意さより効く。
向いていないのは、成果がその日のうちに見えないと落ち着かない人。それと、「AIを使えば何とかなる」と考えている人。現場で最初にやることは、たいていデータが揃っていないという事実の確認で、そこから半年かけてデータを集める話になる。華やかさを期待して入ると、この段階で辞める。
それでも入るなら、どの会社を見るか
求人票の年収レンジだけで選ぶと外す。見るべきは、その会社がAIを何に使っているかだ。
- AIそのものを売っている会社（Preferred Networks、Sakana AI、ELYZAなど）— 技術の最先端に触れられる。ただし採用基準が高く、当媒体の難易度評価でも最上位に置いている
- 自社の製品にAIを載せている会社（ファナック、安川電機、オムロン、デンソーなど）— 現場のデータが自社にある。製造業からの転職者が実力を出しやすい
- 顧客のAI導入を請け負う会社（NTTデータ、富士通、日立製作所など）— 案件数が多く、入口が広い。反面、技術を深く掘る時間は取りにくい
3つのどれが正解ということはない。前職で何を見てきたかによって、勝てる場所が違うというだけの話である。自分の経歴がどこで評価されるかは、求人票を眺めていても分からない。転職支援サービスに現在の経歴を見せて、どの職種の求人が実際に動いているかを聞くのが早い。
「オワコンかどうか」を議論するより、自分の経験がどの入口に届いているかを1回確かめるほうが、判断としては速い。
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よくある質問
30代未経験でもAIエンジニアになれる？
モデルをゼロから作るAIサイエンティスト職は難しい。現実的な入口は、前職の業界知識を持ち込める側である。製造業出身なら製造DX、金融出身なら与信・不正検知など、ドメイン知識とAIを組み合わせる職種であれば30代からの転職事例がある。dodaも未経験者向け求人は比較的少ないと明記しており、開発エンジニア職を経由するルートを推奨している。
AIでエンジニアの仕事はなくなりますか？
一部は減った。既製モデルで足りる場面が増え、モデルをゼロから設計する仕事は縮んでいる。一方で自社データの整備、現場条件への調整、AIを実際の機械や工程へ組み込む仕事は残り、むしろ増えている。総務省の令和7年版情報通信白書では企業の生成AI用途は「資料作成・データ分析など」が47.3%で最多であり、汎用モデルで済む用途から先に埋まっている状況が読み取れる。
AIエンジニアの今後はどうなりますか？
平均年収は2022年513万円、2023年532万円、2024年556万円と3年連続で上昇している（doda調べ）。企業の生成AI利用率も2023年度42.7%から2024年度49.7%へ伸びた（総務省）。数字の上では需要は縮んでいない。ただし求められる中身は移動しており、モデル開発単体より、業務やハードウェアと組み合わせる力の比重が上がっている。
AIエンジニアの年収が高い企業はどこですか？
有価証券報告書ベースの全社平均年収では、サイバーエージェント914万円（2025年9月期）、ファナック914万円（2025年3月期）、安川電機870万円（2025年2月期）、オムロン820万円（2025年3月期）が上位に入る。ただしこれは全従業員の平均であり、AI職の提示額ではない点に注意がいる。
AIエンジニアに数学は必須ですか？
モデルを設計する職種では必須である。dodaは必要スキルとして線形代数・確率・統計・微分積分を挙げている。一方、AIを使う側のプロジェクト管理、要件定義、データ基盤の設計であれば、求められる数学の水準は下がる。どの職種を狙うかで前提が変わる。
出典・参考情報
- [1]doda「AIエンジニアとは？仕事内容や年収、なるために必要なスキルについて解説」（参照: 2026年8月）
- [2]総務省「令和7年版 情報通信白書｜企業におけるAI利用の現状」（参照: 2026年8月）
- [3]情報処理推進機構（IPA）「DX白書2023」（参照: 2026年8月）
本記事の情報は2026年8月のものです。最新情報は各公式サイトをご確認ください。
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