- 転職市場でAIエンジニアの需要は高まっている
- AIエンジニア転職時に求められるスキルセット
- AIエンジニアとして転職を成功させるポイント
- AIエンジニアの転職求人例
- AIエンジニアのキャリアパスと将来性
- AIエンジニア転職を成功させる5ステップ
- まとめ
転職市場でAIエンジニアの需要は高まっている
生成AIの台頭により、AIエンジニアの需要は過去に例を見ないほど高まりを見せています。ここでは、AIエンジニアの転職市場を下記の観点から具体的に読み解き、どのような人材が今求められているのかを解説します。
生成AIの台頭とともに拡大するAI人材ニーズ
AIエンジニアの需要は、今後さらに加速し、転職市場でも注目の職種になると見込まれています。
その背景には、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の登場があり、企業がAI技術を業務に本格的に取り入れ始めたことが大きく影響しています。
実際、内閣府が発表した「ＡＩ戦略会議・ＡＩ制度研究会 中間とりまとめ（P6～7）」（2025年2月）では、下記のように述べられています。
研究開発を行う人材については、国際的に獲得競争が激化していることもあり、我が国における AI 人材の不足は深刻化しており、人材育成も積極的に推進していくことが重要である。
つまり、生成AIの急速な普及を受けて、人材育成やリスキリングの必要性が国レベルで指摘されており、AI人材の供給不足が喫緊の課題であるということです。
求人動向から読み解く企業のニーズ変化
AIエンジニアに対する企業のニーズは、生成AIの進展を背景に大きく変化しており、求人市場でもその傾向が顕著に表れています。
厚生労働省東京ハローワークの「【東京】職業別有効求人・求職状況」（2025年3月）の統計によれば、AIエンジニアを含む「IT関連の職業」の有効求人倍率は約3.26倍と、他職種と比べても非常に高い水準で推移しています。この数値は、1人の求職者に対して約3.26件の求人があるという“売り手市場”を示しています。
また、DX推進には非常に前向きではあるものの、知識や人材不足で取り組めていない企業が多数あります。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX 動向 2024（P4）」では、DXに取り組んでいない企業のうち「DXに取組む予定はない（わからない）」と回答した企業は87.3%です。
それらの企業が「DXに取組まない理由」として、「DXの戦略立案や統括を行う人材が不足している」の回答の割合が高くなっています。
このようにAIエンジニアに対する企業のニーズは大きく、今後はより一層AIエンジニアの市場価値が向上することがわかります。
デジタル人材の一極集中
日本のIT技術者は東京圏に約6割が集中しており、地方のAI人材確保が困難になった結果、デジタル格差が拡大しています。
デジタル田園都市国家構想の「デジタル人材の育成・確保に向けて（P1）」では、「現場においてはデジタル人材が量と質ともに充実しているとは言えず、専門人材の育成と確保が求められる」旨が記されています。
また、日本人労働者のデジタルスキルは国際的に低く（64か国中62位）、AIエンジニア育成基盤の脆弱性も示唆しています。さらに、デジタル人材の7割強がIT企業に偏在し、非IT産業のDX推進の足枷となる可能性があります。
生成AIを活用したい企業は6～7割にも上る
経済産業省の「生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 2024（P7）」にて、「生成 AI の業務利用割合は、世界平均75%に対し、日本は32％となっており、日本における実際の生成 AI の業務利用が低調である」と示されている通り、日本の生成AI利用は、個人・企業ともに他国より低調です。
一方、企業では生成AI活用が急速に進んでいます。PwCコンサルティングの「生成AIに関する実態調査2024 春（P6）」では、活用・推進中の企業が67%と1年前の8%から大幅増となりました。
大企業中心に業務効率化や価値創出を目指す動きが活発で、実務レベルで運用・開発できるAIエンジニア需要の一層の高まりが予想されます。
AIエンジニアの平均年収は約629万円
厚生労働省「job tag」によると、AIエンジニアの平均年収は628.9万円と報告されています。ITSS（ITスキル標準）レベルごとの年収レンジは下記の通りです。
| ITSSレベル | 年収レンジ |
|---|---|
| 1〜2 | 420〜620万円 |
| 3 | 450〜700万円 |
| 4 | 500〜780万円 |
| 5以上 | 600〜950万円 |
ウォール・ストリート・ジャーナル日本版「米AI人材の獲得競争が過熱、年収1億円や大量引き抜きも」（2024年4月）では、海外市場において、優秀なAI人材に対して1億5,000万円相当の報酬パッケージが提示される事例が報じられています。こうしたグローバルな動きは日本市場にも少なからず影響を与えており、待遇の底上げにつながっています。
このように、AIエンジニアの年収が上昇しているのは一時的な流行ではなく、人材需給の構造的な変化と技術革新によるものです。今後も、専門性の高いスキルを持つ人材には、より高い報酬が提示される状況が続いていくと考えられます。
AI人材の需要予測は2030年に24万人
経済産業省の「ＩＴ人材需給に関する調査（概要）（P7、8）」では、AI市場の成長率と等しい伸び率で人材需要の伸び率が推移するという前提のもと、AI人材の需要予測を行っています。これはIT人材の需要と同様の試算です。
また、人工知能技術戦略会議のデータ及び企業向けアンケートをもとに、2030年までのAI人材供給も試算しています。
| 2018年 | 2020年 | 2025年 | 2030年 | |
|---|---|---|---|---|
| 需要 | 4.4万人 | 8.2万人 | 16.7万人 | 24.3万人 |
| 供給 | 1.1万人 | 3.8万人 | 7.9万人 | 12.0万人 |
| AI人材不足数 （＝需要-供給) |
3.4万人 | 4.4万人 | 8.8万人 | 12.4万人 |
AI需要の伸びが年率16.1%とした場合（平均シナリオ）、AI人材の需要は2030年には24.3万人に達すると予測されている一方、供給は12.0万人にとどまり、AI人材は12.4万人不足すると予測されています。そのため、現状よりもAI人材の需要が高まると考えられます。
AIエンジニア転職時に求められるスキルセット
AIエンジニアとして転職を成功させるには、どのようなスキルが求められるのでしょうか。Pythonや機械学習の知識はもちろん、近年ではクラウド運用や生成AIへの対応力など、企業が重視する技術領域も広がっています。この章では、実際の求人や業界動向をもとに、AIエンジニア転職で求められるスキルを整理します。
| 求められるスキル | 詳細 |
|---|---|
| Pythonの プログラミングスキル |
AI・機械学習領域の実装ではPythonが基本。 NumPy、Pandasなどの基本ライブラリに加え、 scikit-learnやTensorFlowなどの経験があると有利。 |
| 機械学習／深層学習の知識と実装経験 | 教師あり・なし学習、強化学習、CNNやRNN などの基礎理論とプロジェクトでの応用経験 が求められるケースが多い。 |
| クラウド／MLOps 環境の活用スキル |
AWS（Amazon SageMaker）、GCP（Vertex AI）、 Azure、Dockerなどの知識・経験は、現場導入の 即戦力として歓迎される。 |
| SQL・データ 処理スキル |
前処理やデータ抽出は実務で必須。BigQueryや Redshift、NoSQLなどの知識もあるとさらに強い。 |
| 数学・統計の 基礎力 |
線形代数、微分積分、確率・統計などの知識は、 モデルのチューニングや評価に活きる。 |
| 自然言語処理 （NLP）への理解 |
トークナイザ、プロンプト設計、ファイン チューニングの経験は大きな強みとなる。 |
これらのスキルを見ると「AIエンジニアになるには高度な専門性が必要」と感じるかもしれませんが、すべてを完璧に備えている必要はありません。実際の求人では「Python＋データ前処理＋何らかのAIフレームワーク」のように、ベーススキルの組み合わせで応募できるポジションも多く存在しています。
転職を検討する方は、まず自身の経験やスキルセットを整理したうえで、「どの分野が強みとして活かせるか」または「何を学べば市場価値が高まるか」を見極めることが重要です。
AIエンジニアに求められる代表的なスキルについては、下記の記事で詳しく解説しているので是非読んでみてください。
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AI関連の資格おすすめ15選！取得のメリットや勉強方法も解説
AIエンジニアとは？仕事内容やなるために必要なスキル、年収を解説
AIエンジニアとして転職を成功させるポイント
AIエンジニアとして転職を成功させるためには、技術力だけでなく、学び続ける姿勢やプロジェクト経験など、総合的な視点での準備が求められます。
前出の厚生労働省「job tag」によると、AIエンジニアに就業するには、AIやデータサイエンス領域で使用されるプログラミング言語のPython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などが求められるとあります。
それに加えて、大学や大学院での専攻、企業での開発実績、またはAI関連プロジェクトへの参画経験などが評価対象になると明記されています。つまり、転職成功には“学習と実践の両輪”が不可欠ということです。
例えば、基礎的な技術（PythonやAIライブラリの扱い）を習得した後に、KaggleやGitHubで自作プロジェクトを公開したり、PoC（概念実証）プロジェクトに関わったりするなどの実績を積むことで、転職市場において一歩抜きん出た評価を得ることができるでしょう。
AIエンジニアへの転職は確かに難易度の高い挑戦ですが、「基礎知識＋実績＋学ぶ姿勢」が備わっていれば、十分に道は開けます。
AIエンジニアの転職求人例
レバテックキャリアではAIエンジニア関連求人も多数掲載しています。業務内容のイメージも湧きやすいよう、実際に掲載されている求人をいくつか紹介します。
【機械学習エンジニア】社内や自社サービス上の課題を解決するためのモデル開発やAPIなどのシステム開発
【業務内容】
AIエンジニアとして、社内や自社サービス上の課題を解決するためのモデル開発やAPIなどのシステム開発をして頂きます。
・プロジェクトリーダーと協力して要件やデータ仕様について他部署に確認
・プロジェクト目標（ビジネス課題）に対するAIアルゴリズムの調査・選定
・アルゴリズムの開発・検証
・モデル開発が完了したら、APIを開発し、そのシステムの保守・運用
【必須条件】
・Python2の実務経験
・Python3の実務経験
・AIの開発実務経験
・機械学習モデルの開発実務経験
・何らかのシステム開発経験（実務未経験可）
【歓迎要件】
・統計検定2級以上の統計知識
・画像認識や自然言語処理などの専門知識や実務経験
・AI/データ分析でビジネス課題を解決した経験
【想定年収】
400～600万円 （給与形態：年俸制）
【AI・機械学習エンジニア】AI製品開発や研究開発／開発・リリース／問い合わせ対応／AI製品の戦略策定
【業務内容】
・ AIを搭載したWEBアプリケーションのユースケース定義、設計、開発
・ CI/CDを効率化するためのパイプライン定義
・ 製品に関する技術的な質問に対するサポート対応、ソリューション提案
・ 新たな製品の種となるプロトタイプ構築
・ 先進技術のリサーチとそれを元にした活用提案や知見アウトプット
【必須条件】
下記の経験、スキルを有する方
・基本情報技術者試験程度のITスキル
・WEBアプリケーションの開発プロジェクトにエンジニアとして参画した経験
・Azure、AWS、GCPいずれかのクラウドサービスを使ったシステム開発経験
・G検定レベルの基本的なAIに関する知識
【歓迎要件】
・E資格程度のAIに関する知識
・デザインパターンを考慮したソフトウェア設計ができるスキル
・プロダクトマネージャーの経験
・アジャイル開発の経験
・BtoBマーケティングの担当経験
【想定年収】
570～1,170万円 （給与形態：月給）
賞与：年2回（6月・12月）
昇給：年1回（1月）
AIエンジニアのキャリアパスと将来性
AIエンジニアは、技術職としての専門性にとどまらず、戦略立案や事業成長に関わるキャリアにもつながる職種です。ここではAIエンジニアのキャリアパスと将来性を解説します。
・キャリアアップの具体的な道筋
・今後求められる人材像
キャリアアップの具体的な道筋
AIエンジニアとしてのキャリアは、以下のように段階的にステップアップしていくことが一般的です。
| キャリア段階 | 経験年数の目安 | 具体的な 役割 |
|---|---|---|
| 初級 | 〜2年程度 | データ処理・モデル実装・検証など、 先輩エンジニアの支援業務が中心。 ライブラリやAPIの既存機能を 使いこなすフェーズ。 |
| 中級 | 2〜5年程度 | モデル設計や技術選定、クラウドや MLOpsの導入も担当。チーム内で中心的な 実装者として機能し始めるフェーズ。 |
| 上級 | 5年以上 | 要件定義、プロジェクト推進、ビジネス 観点でのAI活用提案、マネジメントや 技術戦略の策定なども担うフェーズ。 |
また、キャリアパスとしては下記が挙げられます。
| キャリアパス | AIエンジニア との関連性 |
|---|---|
| 機械学習 エンジニア |
アルゴリズムの高度化や実装最適化に特化。 AIエンジニアの中核的ポジション。 |
| データ サイエンティスト |
ビジネス課題の分析・モデルによる意思 決定支援に軸足を置く。AIの予測・分析 スキルが基盤。 |
| MLOps エンジニア |
AIモデルの運用自動化・継続的デリバリー に特化。実装後の安定運用スキルが活かせる。 |
| AIプロダクト マネージャー |
AI技術を活用したプロダクト企画・開発を 統括。現場の理解とビジネス視点が必要。 |
| AI コンサルタント |
クライアント企業の課題をAIでどう解決 するかを設計・提案。課題設定力と技術翻訳力が重要。 |
今後求められる人材像
今後は以下のようなスキル・姿勢を備えた人材が評価されていくと考えられます。
-
・生成AIやLLMの応用力がある人材
・ビジネスと技術を橋渡しできる人材
・MLOpsやクラウド運用の知見を持つ人材
・学び続ける力と変化対応力を持つ人材
AIエンジニアは「技術を伸ばす」だけでなく「どの方向に伸ばすか」を戦略的に描くことで、長期的なキャリア価値を高めることができます。
関連記事：AIエンジニアとは？仕事内容やなるために必要なスキル、年収を解説
AIエンジニア転職を成功させる5ステップ
AIエンジニアとしての転職を目指す際、「どこから手をつければいいのかわからない」と感じる方は少なくないでしょう。AI分野は専門性が高いため、準備不足のまま転職活動を始めてしまうと、実力があってもチャンスを逃す可能性があります。この章では、未経験〜経験者まで幅広く使える「転職成功のための5ステップ」を紹介します。
ステップ1. 自己分析とキャリアゴール設定
まずは「自分が何をしたいのか」「どんな働き方を望んでいるのか」を明確にすることが、転職成功への第一歩です。
AIエンジニアの求人は幅広く、研究開発系からプロダクト開発、MLOpsやコンサル職まで多岐にわたります。キャリアの方向性が定まっていないと軸がブレてしまい、選考対策も非効率になります。
例えば「生成AIに関わる実装をしたい」という意思がある人と、「AIを活用して事業を動かしたい」という人では、選ぶべき企業も必要なスキルも異なります。
| 軸 | 生成AIに 関わる実装をしたい |
AIを活用して 事業を動かしたい |
|---|---|---|
| 主体 | エンジニア | プロダクト責任者 |
| 仕事の中心 | コードを書く／ モデルを動かす |
価値設計や 組織巻き込み |
| 合う職種 | AIエンジニア、 機械学習エンジニア |
AIプロダクトマネージャー、 AIコンサルタント |
これらを明確にするには、自分が過去に楽しい・得意と感じた業務や、やりがいを感じた瞬間を洗い出すことが有効です。キャリアの軸があることで選考でも一貫したメッセージを伝えることができ、内定に近づきやすくなります。
ステップ2. 必要スキル・知識の棚卸しと補強
AIエンジニアに求められるスキルと自分のスキルのギャップを可視化し、足りない部分を計画的に補うことが大切です。
「Pythonが使える」「モデルが構築できる」だけでは採用につながりにくいケースもあります。実務で求められるのは、「課題をAIでどう解決するか」を構想し、設計から運用まで担うスキルセットです。求人票や関連記事を見て、自分に足りないスキルをリストアップしてみましょう。
例えば、MLOpsやクラウド知識（AWS、GCP）を求める求人が多いなら、オンライン教材の活用や資格取得を通して補強する戦略が有効です。
関連記事：未経験でAIエンジニアに転職できる？20~40代の求人例や採用要件
ステップ3. 市場調査と企業選定
自分に合った企業やポジションを見つけるには、AIエンジニアの求人市場をよく知ることが不可欠です。
企業によって開発環境や使われている技術、求められる役割は大きく異なります。市場を知らずに応募すると、ミスマッチのリスクが高まり、結果的に時間と労力を浪費することになります。
レバテックキャリアなどの転職サイトで「生成AI」「MLOps」などのキーワードで検索し、年収や開発体制、リモート可否などを比較することで、自分に合った企業の傾向が見えてきます。
企業を「選ぶ目」を養うことで、転職活動を戦略的かつ効率的に進められます。
ステップ4. 書類・ポートフォリオの最適化
AI分野は実力重視だからこそ、書類や成果物で何ができる人材かを的確に伝える準備が必要です。
面接前に評価されるのは、履歴書や職務経歴書、ポートフォリオです。ここで説得力のある実績を示せれば、書類選考の突破率が上がるでしょう。
また、KaggleやGitHubにアップしたコードなどをポートフォリオとして提示すると、実装スキルをダイレクトに伝えられます。
関連記事：
AIエンジニアの志望動機の書き方！例文付きでポイントを解説
AIエンジニア・機械学習エンジニアの転職に有効なポートフォリオとは
ステップ5. 面接対策
技術力に加え、考え方や課題解決力、コミュニケーションの姿勢を見られるのがAIエンジニアの面接です。
AI開発はチームで進めるものですから、論理的思考力や協調性、アウトプットの伝え方も採用判断に影響します。「なぜその技術を選んだのか」「チューニングでどんな工夫をしたか」など、自分の判断プロセスを説明できるよう準備しましょう。
答えではなく考え方を問われる場面が多いのが面接です。自分の言葉で伝える準備が成功への決め手となります。
まとめ
生成AIの普及とともに、AIエンジニアの転職市場はかつてない活況を迎えています。求められるスキルは高度ですが、すべてを完璧に備える必要はありません。今の自分に何が足りていて、何を伸ばすべきかを見極め、段階的に準備を進めることが成功への近道です。もし、AIエンジニアに転職するうえでつまずいたことがあれば、IT業界に特化した転職エージェント、レバテックキャリアに相談してみてください。AI時代の主役として、一歩を踏み出しましょう。
