AI求人の年収相場と必要スキル｜企業がAI人材を採用するポイント

AI求人とは、AIエンジニアやデータサイエンティストなど、AI・機械学習・データ分析に関わる職種の求人のことです。「ai 求人」で検索すると転職サイトの求人一覧が並びますが、募集する企業の側には「いくらの年収を提示すれば応募が集まるのか」「求人票にどのスキルを書けばよいのか」という実務の疑問があります。厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」では、AIエンジニアの平均年収は609.8万円（令和7年賃金構造基本統計調査）と掲載されています。本記事では、公的統計をもとに年収相場、求められるスキル、募集条件の種類を整理し、求人票の書き方から選考、採用後の定着までを採用する側の視点で解説します。

目次

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1. AI求人の職種と年収相場（公的統計ベース）
2. AI人材に求められるスキル一覧
3. AI関連の主な職種（AIエンジニア・データサイエンティスト等）
4. AI求人の募集条件の種類（雇用形態・未経験可・働き方）
5. 求人票の書き方と選考の組み立て（3つの留意点）
6. AI人材の求人市場と人材不足の背景
7. 採用後の育成・定着の考え方
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ
10. 参考文献

AI求人の職種と年収相場（公的統計ベース）

AI関連職種の平均年収は、job tagでAIエンジニアが609.8万円、データサイエンティストが611.9万円と掲載されています。

年収は令和7年賃金構造基本統計調査の結果を加工した値です。求人票の提示額は、まずこの平均を目安にし、求めるスキルの水準に応じて上下させます。

職種（job tagの区分）	平均年収	平均年齢	有効求人倍率（令和7年度）	就業者数
AIエンジニア	609.8万円	42.2歳	1.96倍	207,400人
データサイエンティスト	611.9万円	43.9歳	8.91倍	79,260人

※job tag（2026年10月16日確認）。年収・年齢は令和7年賃金構造基本統計調査、就業者数は令和2年国勢調査の結果を加工した値です。

有効求人倍率はハローワークに出された求人だけの数字で、民間の求人サイトや人材紹介の求人は含まれません。それでもデータサイエンティストは8.91倍と、求職者1人に対して求人が大きく上回っていることがわかります。年収で並んだあとは「入社後に活躍できるか」「自社の組織に合うか」を選考で見極め、内定辞退や早期離職を減らす設計が欠かせなくなります。

技術力は、過去の開発物の提出や技術面接で確認できます。一方で、価値観や組織との相性は面接だけでは判断しにくく、面接官の感覚に偏りがちです。そこで、スキルの確認とは別の物差しとして、適性検査を選考に加える企業があります。下の表は、適性検査2つの役割の違いを商品ページの情報で並べたものです。

採用基準を自社の社員データから決めたい場合の一例が、株式会社リーディングマークが提供する「ミキワメAI 適性検査」です。商品ページでは、社員の性格傾向を分析して独自の採用基準をつくり、候補者を比較できること、自社とのマッチ度を14段階で示すこと、収集したデータを配属やオンボーディング、マネジメントにも使えることが紹介されています。注意したい点は、紙ベースでの受験ができないことです。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

適性検査の結果をうまく活用できていなかった。人材の採用基準があいまいな状態で、業務効率が悪く、内定を出すまでに時間と労力を費やしていた。（中略）ミキワメ導入後、新卒採用者の早期離職者が0になった。

ミキワメ導入事例 アサヒ物産株式会社（新卒採用の事例）

この事例は新卒採用のもので、同社も導入前後で背景が異なるため単純に比べられないと述べています。中途採用のAI人材にそのまま当てはまるわけではありませんが、採用基準があいまいなまま選考を進めると判断に時間がかかる、という課題は共通します。

AI人材に求められるスキル一覧

AI人材のスキルは、「技術」「データ」「ビジネス」の3つに分けて整理すると、求人票の必須要件と歓迎要件を決めやすくなります。

スキル領域	具体的な内容	選考での確認方法の例
プログラミング	Pythonなどによる実装、機械学習ライブラリの利用、APIを使った生成AIの組み込み	過去の開発物やコードの提出、技術面接
数学・統計	統計学、線形代数、機械学習モデルの評価方法の理解	モデルの精度をどう評価したかを具体的に説明してもらう
データ処理・基盤	SQLによるデータ抽出、データの前処理、クラウド環境の構築と運用	扱ったデータの規模や、運用で起きた問題への対処を聞く
業務理解・企画	業務課題をAIで解ける問題に置き換え、効果を説明する力	自社の業務課題を題材にしたケース面接
倫理・セキュリティ	個人情報や機密情報の扱い、著作権、AIの出力の誤りへの対策	過去のプロジェクトで講じたリスク対策を聞く

スキルの定義に迷う場合は、経済産業省とIPAが公表している「デジタルスキル標準（DSS）」が参考になります。DSSは、すべてのビジネスパーソンに求められる「DXリテラシー標準」と、DXを推進する人材向けの「DX推進スキル標準」の2種類で構成されています。経済産業省のページでは、AX（AIトランスフォーメーション）の進展やデータ活用の重要性を踏まえてデータマネジメントなどを改訂したバージョン2.0が公表されています。自社が求める人材がDXを推進するどの役割に近いかを先に決めると、求人票の要件がぶれにくくなります。

なお、すべてのスキルを1人に求めると、該当する候補者はほとんどいなくなります。必須要件は、入社後すぐに担ってほしい業務に直結するものに絞り、それ以外は歓迎要件に回すのが現実的です。

スキルを確かめる材料として、資格と実績の扱いも決めておきましょう。AI分野では、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定（ジェネラリスト検定）やE資格（エンジニア資格）が、求人票の歓迎要件によく挙げられます。ただし資格は知識の範囲を示すもので、実務で成果を出せるかどうかまでは示しません。選考では、資格の有無よりも、公開しているコードや分析の成果物、過去に携わったプロジェクトでの役割を重視する企業が一般的です。

また、経験者だけに絞らず、「未経験可」「ポテンシャル採用」として育成を前提に募集する方法もあります。AI専業の経験がなくても、Pythonやデータ分析の基礎を自主的に学んでいる人、社内のシステム運用やデータ集計の経験がある人は、入社後の研修やOJTで戦力になり得ます。この場合は、入社後にどのスキルをどの期間で身につけてもらうかを求人票に書いておくと、応募者とのずれを防げます。

AI関連の主な職種（AIエンジニア・データサイエンティスト等）

AI関連の職種は、AIモデルを開発するAIエンジニア、データを分析するデータサイエンティスト、データ基盤を整えるデータエンジニアなど、役割がまったく異なります。求人を出す前に、自社が必要とする役割をはっきりさせましょう。

職種	主な役割	向いている採用目的
AIエンジニア（機械学習エンジニア）	AIモデルの開発、学習、システムへの組み込みと運用	自社製品やサービスにAI機能を組み込みたい
データサイエンティスト	データを分析して課題を見つけ、予測モデルや改善策を提案する	社内データを活用して意思決定を改善したい
データエンジニア	データの収集、蓄積、加工を行う基盤を整備する	分析やAI活用の前提となるデータ環境を整えたい
AIプロジェクトマネージャー・AIコンサルタント	業務課題の整理、AI導入の企画、外部ベンダーとの調整	AI導入を社内で主導する推進役がほしい
生成AI活用担当（プロンプトエンジニア等）	生成AIツールの業務への展開、利用ルールの整備、社内への定着支援	ChatGPTなどの生成AIを全社で使いこなしたい

job tagによると、AIエンジニアは機械学習のエンジニアを指す狭い意味で解説されており、ビッグデータを分析するデータサイエンティストを含める場合もあるとされています。求人票では呼び方が会社によって異なるため、肩書きだけでなく、任せる業務の内容を具体的に書くことが大切です。

中小企業が最初の1人を採用する場合、高度なモデル開発ができるAIエンジニアよりも、業務課題を整理して既存のAIサービスを使いこなせる推進役のほうが成果につながりやすいケースが多くあります。AIエンジニアは需要が集中しやすいため、開発の一部は外部に委託し、社内には企画と運用の担い手を置くという組み合わせも検討の余地があります。

AI求人の募集条件の種類（雇用形態・未経験可・働き方）

AI求人の募集条件は、雇用形態、未経験の可否、働き方の3点で整理すると、応募者が求人票を比べる視点に合わせやすくなります。

応募者は求人サイトで条件を絞り込みながら探すため、求人票の書き方は、サイトの絞り込み条件に合わせて整えておくと見つけてもらいやすくなります。2026年10月16日に確認した範囲では、次のような違いが見られました。

求人サイト（確認ページ）	掲載の見え方（2026年10月16日確認）	求人票づくりへの示唆
マイナビ転職「生成AIに関する転職・求人情報一覧」	761件。雇用形態の絞り込みに正社員・契約社員・業務委託・人材紹介・アルバイト・派遣があり、「職種未経験OK」「業種未経験OK」の条件もある	雇用形態と未経験の可否を求人票の冒頭で明示する
doda「AI（人工知能）に携わることのできる求人特集」	298件。大手メーカーの大規模プロジェクトのリーダー、社内SE、システム開発など、AIを切り口に幅広い職種が並ぶ	「AIに携わる」範囲を、担当業務の具体例で示す
求人ボックス「AI 未経験歓迎の転職・求人情報 東京都」	AI推進の社内IT担当、生成AIの提案営業、人事、秘書など、エンジニア以外の職種も表示される	非エンジニア職でもAI活用の経験を歓迎要件に書ける
レバテックダイレクト「AI・機械学習エンジニアの求人・転職情報」	208件。年収の表示は求人ごとに幅があり、450万円から1,000万円、1,000万円から2,000万円など、幅のある帯が混在する	年収は幅で示し、レベルごとの条件を併記する

※件数は掲載ページに表示された値で、日々変わります。掲載されている年収は各社の提示額であり、公的統計の平均とは性質が異なります。

AI副業・業務委託の求人はどう扱うか

「AIを使って稼ぐ仕事」や「月5万円稼げるAI副業」といった検索も、AI求人に関心のある人から見られています。企業側から見ると、これらは雇用ではなく業務委託や副業人材の活用にあたります。公的統計には、副業で月に得られる金額の目安は示されておらず、収入は案件の内容や稼働時間で大きく変わるため、募集側が「月5万円」といった金額を保証するような書き方をするのは避けるべきです。副業・業務委託でAI人材を募る場合は、成果物の範囲、稼働時間、報酬の決め方、秘密保持を契約前に文書で確認しましょう。種類や法務・労務の注意点は、AIバイト・副業の種類と探し方で詳しく解説しています。

求人票の書き方と選考の組み立て（3つの留意点）

AI人材の採用がうまくいかない企業には共通するつまずきがあります。特に重要なのは、目的の明確化、技術評価の体制、選考のスピードの3点です。

留意点1：採用する目的と任せる業務を先に決める

「とりあえずAIに詳しい人がほしい」という状態で求人を出すと、応募者との間で期待がずれ、入社後の早期離職につながります。IPAの「DX動向2024」でも、DXを推進する人材の不足が取り組みのボトルネックになっていることが指摘されています。何の業務を、どの程度の期間で、どのような成果につなげてほしいのかを言葉にしてから求人票を作りましょう。求人票には、採用の目的、入社後に任せる業務、必須要件と歓迎要件、年収の範囲、働き方の条件を具体的に書きます。

留意点2：技術を評価できる人を選考に入れる

人事担当者だけで面接をすると、候補者の技術力を正しく見極められません。社内に適任者がいない場合は、外部の専門家に技術面接を依頼したり、課題の提出を選考に組み込んだりする方法があります。面接官が複数になる場合は、評価項目をそろえ、評価結果を1か所に集めて比較できるようにしておくことが大切です。

留意点3：選考のスピードを落とさない

AI関連職種は求人倍率が高く、候補者は複数の企業の選考を並行して受けているのが普通です。書類選考の返事に1週間かかる、面接の日程調整に何往復もかかるといった状態では、他社に先を越されてしまいます。応募から内定までの目標日数を決め、各段階の担当者と期限を明確にしておきましょう。

よくある失敗と対策を表にまとめます。

失敗パターン（Before）	起きること	対策（After）
必須要件にあらゆるスキルを並べる	該当者がほとんどおらず、応募が集まらない	入社直後の業務に必要なスキルだけを必須にし、残りは歓迎要件に回す
社内の既存の給与テーブルに当てはめて年収を決める	相場より低く、内定を出しても辞退される	公的統計や求人市場の相場を確認し、職種別の報酬の枠を設ける
面接官ごとに異なる基準で評価する	評価が食い違い、合否の判断に時間がかかる	評価項目と採点基準を事前に共有し、評価を1か所で管理する
技術面接だけで合否を決める	価値観や組織との相性が合わず、入社後に早期離職する	面接で深掘りする観点を決め、適性検査など客観的な材料も評価に加える

ここまでの留意点を、自社の現状に当てはめて確認してみましょう。当てはまる数が多いほど、選考の仕組みを見直す余地があります。

AI人材の求人市場と人材不足の背景

AI人材の求人は、企業の間で人材の獲得競争が続いています。背景にあるのは、DXやAI活用を担う人材の不足です。

IPAの「DX動向2024」では、DXを推進する人材の不足は、ITシステム開発やITサービスを提供するIT企業よりも、DXに取り組む事業会社で深刻化していると示されています。また、日本企業ではビジネスアーキテクトやデータサイエンティストの不足感が高いことも指摘されています。つまり、AIを使う側の一般企業ほど人材の確保に苦労しているのが現状です。

公的統計でも、この傾向が確認できます。前の章で見たとおり、job tagに掲載されている令和7年度の有効求人倍率は、AIエンジニアが1.96倍、データサイエンティストが8.91倍でした。ハローワークの求人に限った数字ではありますが、AI関連職種で求職者より求人が多い状態が続いていることを示す目安になります。

一方で、求人サイトの掲載を見ると、AIの求人はエンジニアだけではありません。社内でAI活用を推進する担当、生成AIの提案営業、人事や秘書など、AI活用を前提とした職種も並んでいます。こうした職種は、AI専業の経験がなくても、業務知識とITの基礎を持つ人材が候補になり得るため、採用対象を広げる工夫がしやすい領域です。

採用後の育成・定着の考え方

AI人材の定着には、入社前の相性の見極めと、入社後の学びと相談の仕組みづくりの両方が欠かせません。特に社内に同じ分野の専門家がいない場合、入社した人材が孤立し、早期に離職してしまうケースがあります。

• 成果の定義を共有する：何をもって成果とするのかを入社前後にすり合わせ、評価の基準をはっきりさせる
• 学習の機会を用意する：技術の変化が速い分野のため、研修や勉強会、資格取得の費用補助などで学び続けられる環境を整える
• 相談先をつくる：経営層や事業部門に相談できる窓口を決め、現場の業務課題とつながる体制をつくる
• 社内育成と組み合わせる：採用した人材を核に、既存社員のAIリテラシーを高める取り組みを並行して進める

外部からの採用だけでAI人材をそろえるのは簡単ではありません。デジタルスキル標準のDXリテラシー標準を参考に既存社員の底上げを図りつつ、専門性の高い役割だけを採用で補う形にすると、採用コストを抑えながら体制を整えられます。また、採用時の評価と入社後の活躍を照らし合わせると、次の採用で重視すべき要件が見えてきます。

入社後の定着を左右するのは、スキルだけでなく、組織の風土や人間関係との相性です。入社前にその相性を確認する手段の一例が、株式会社ラフールが提供する「テキカク」です。商品ページでは、自社の組織文化と候補者のマッチ度、これから目指す組織に必要な人材か、社内のハイパフォーマーとの類似度を確認でき、候補者の特性を面接の深掘りにも使えると紹介されています。注意したい点は、いま使っている採用サービスに加えて使う位置づけのため、機能は少なめなことです。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

書類や面接だけでは見えにくい部分が「テキカク」の結果から見えるようになり、採用業務において非常に有効活用させていただいています。

テキカク導入事例 株式会社アールアンドアール

よくある質問(FAQ)

Q1. AI人材の平均年収はどのくらいですか？

A. 厚生労働省のjob tagでは、AIエンジニアの平均年収は609.8万円、データサイエンティストは611.9万円と掲載されています（令和7年賃金構造基本統計調査）。スキルレベル別の目安は幅が大きいため、求めるスキルの水準とあわせて求人票の年収を決めましょう。

Q2. 月5万円稼げるAI副業はありますか？

A. 公的統計には副業で得られる金額の目安は示されておらず、収入は案件の内容や稼働時間で大きく変わります。募集する企業は金額を保証する書き方を避け、成果物の範囲、稼働時間、報酬の決め方、秘密保持を契約前に文書で確認することが大切です。

Q3. AIを使って稼ぐ仕事にはどのようなものがありますか？

A. AIエンジニアやデータサイエンティストのような開発・分析の職種に加え、社内でAI活用を推進する担当、生成AIの提案営業、AI導入を企画するコンサルタントなどがあります。求人サイトでも、エンジニア以外の職種でAI活用を前提とした募集が見られます。

Q4. AI求人の求人票には何を書けばよいですか？

A. 採用の目的、入社後に任せる業務、必須要件と歓迎要件、年収の範囲、雇用形態、働き方の条件を具体的に書きます。必須要件は入社直後の業務に必要なスキルに絞り、利用している技術やデータの規模、裁量の大きさなど、候補者が働く姿を想像できる情報を加えると応募につながりやすくなります。

Q5. 未経験でもAI人材として採用できますか？

A. AI専業の経験がなくても、Pythonやデータ分析の基礎を学んでいる人や、業務知識とITの基礎がある人を、育成前提で採用する方法があります。入社後にどのスキルをどの期間で身につけてもらうかを求人票に書き、現時点のスキルだけでなく伸びしろや組織との相性も見て選考しましょう。

Q6. AI人材の選考で、技術以外の面も見極めるにはどうすればよいですか？

A. 面接で深掘りする観点と評価の基準を事前にそろえ、評価を1か所で記録します。人柄や価値観、組織との相性は面接官の感覚に偏りやすいため、適性検査のように客観的な材料を評価に加える方法もあります。結果は合否の唯一の根拠にせず、面接の参考情報として使いましょう。

まとめ

AI人材の採用は、年収相場とスキル要件を押さえたうえで、目的に合った職種を見極め、スキル以外の面も含めた選考と入社後の定着までを一続きで設計することが成功の鍵です。本記事のポイントを整理します。

1. job tagではAIエンジニアの平均年収は609.8万円、データサイエンティストは611.9万円とされ、求人票の年収は求めるスキルの水準で決める。
2. 求めるスキルは技術、データ、ビジネスの領域で整理し、必須要件は入社直後の業務に直結するものに絞る。
3. 雇用形態、未経験の可否、働き方を求人票で明示し、副業・業務委託は金額を保証せず契約前に条件を文書で確認する。
4. 目的の明確化、技術評価の体制、選考のスピードの3点を整え、面接官ごとの評価の基準をそろえる。
5. スキルだけでなく組織との相性も見極める手段として、適性検査の資料を取り寄せて比較検討する。

まずは、AIで解決したい自社の業務課題と、それを担う人材に任せたい業務を書き出すところから始めましょう。そのうえで職種と要件を決め、応募から内定までの選考の流れを整えておけば、競争の激しいAI人材の採用市場でも候補者を逃しにくくなります。人材不足の背景や職種ごとの動向は、DX求人の動向と採用のポイントも参考になります。

参考文献

• 厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「AIエンジニア」https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325
• 厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「データサイエンティスト」https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323
• 経済産業省「デジタルスキル標準」https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html
• 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2024 深刻化するDXを推進する人材不足と課題」https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/discussion-paper/dx-talent-shortage.html
• マイナビ転職「生成AIに関する転職・求人情報一覧」https://tenshoku.mynavi.jp/ft/ai/
• doda「AI（人工知能）に携わることのできる求人特集」https://doda.jp/DodaFront/View/FeaturedJobList/j_fid__A2000023102/
• レバテックダイレクト「AI・機械学習エンジニアの求人・転職情報」https://levtech-direct.jp/search?occupation=73