【人工知能業界】AIエンジニアが選ぶおすすめ転職サイト・転職エージェント : 新規事業のつくり方

本気でAI人材になりたい！高年収で将来性が非常に高いAIエンジニア職に就きたい！

現在の仕事に不満があったり、キャリアの停滞感を感じているなら、このページで紹介する転職サービスは必見です。ここでは、現役のAIエンジニアが市場動向を分析し、選ぶ使いやすい転職サイト・転職エージェントを厳選してご紹介します。

目次
AI業界の待遇を概観する
生成AI市場の急成長と高値で売れる経験
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は？
おすすめの転職サイト・転職エージェント
　「現職ITエンジニアの年収アップをサポート！」TechClipsエージェント
　「手厚いサポートと情報量で満足度No.1！」 : マイナビIT AGENT
おわりに

業界別にAIエンジニアの待遇を概観する

＜インターネット業界＞

Web系・自社開発企業と称されるインターネット業界は、年収の幅が広く、700～1800万円と会社によって年収レンジが大きく異なります。

急成長を目指す未上場のスタートップでは、機械学習エンジニアに「年収1500万円+ストックオプション」や「1200万円+決算賞与」という高額求人が一定数あります。人材流動性が高く無名のスタートアップでは、インセンティブをつけないと人材の確保が難しく、資金調達後に中核となるエンジニアに高級を支払うという背景があります。

一方社員数が200名を超えてきて、社内ルールが整備され、成長がひと段落したWeb企業は、700～950万円前後の求人が多いです。

インターネット業界は、市場規模が伸び続けており、かつ慢性的な人材不足のため、エンジニア獲得のために働きやすさ競争をしています。また自社開発企業は自社内にデータを持っているため、機械学習エンジニア（またはマーケティング施策を提案するデータサイエンティスト）から見て魅力的です。手軽に分析ができますし、機械学習モデルの構築と運用の両面に携われるからです。

また自社開発企業は、サービス開発の経験が積みやすいです。ベンチャー企業は社歴が短いので、過去の古いシステムを保守するような仕事が少なく、新しいWebサービスの開発など攻めの開発に関わることが多いです。最新技術に触れることも多いため、市場価値が上がりやすいです。

ゼロから新しいものを作るので、自分の意見や開発したものが具体的な形になっていくので、エンジニアにとって強烈な達成感を体験出来ます。断言したいのですが、新規性の高いプロジェクトにゼロから参画してフルコミットすることは、エンジニアとして最も成長できる経験です。

「機械学習エンジニアとして成長したい！」「自社サービス開発に携わりたい」と考えられるならWeb系の自社開発企業がおすすめです。

＜コンサル業界＞

大企業にAIの導入を支援するAIコンサルタント(≒DXコンサルタント)は、多くの求人が年収1000万円を超えます。外資コンサルにマネージャー職で転職した人に話を聞くと、日系よりも管理職の権限が大きく、経費などでなかなか良い思いが出来るようです。

外資系日系問わず、本当にエース級がコンサル会社に移っていて、30代中盤の超優秀なITエンジニアや、事業会社で機械学習や自然言語所為の研究開発をやっていた人材が外資系の総合コンサルに移っています。

ITを取り扱う総合コンサルティング会社は、プロジェクトの人数が多く、期間も長いため、求人は多いです。人材流動性も高いため、論理的思考能力があれば、内定の難易度は思ったほど高くないです。ここ数年は、PMOと生成AI導入支援ができる人材を増やしているので、IT関連の上流工程やチームマネジメント経験があれば高く評価されるでしょう。

顧客のふわっとした要求を具体的なアクションに落とし込むスキルを持つ人材は、今のコンサルファームで最も求められる人材です。超大企業を相手に、DXのど真ん中で働きたい人は、コンサル業界がおすすめです。

1～2年ほど経験すれば、論点思考やプロ意識が嫌でも身に付くので、日系外資問わず高く評価されます。転職先の幅は確実に広がるので、まだ将来の道筋を決めておらず、モラトリアムを続けたい若手にはおすすめです。
また、運良く海外拠点で経験を積めたり、大きな成果を上げて対外発表できると、ヘッドハンティング経由で経営幹部への道筋が見えてくるでしょう。ヘッドハンターから筆書き手紙で声がかかるとそれなりに嬉しいものです。

＜大手金融業界＞

大手金融業界（メガバンク、信託銀行、生保、損保、証券）は、保有するデータ量が膨大で、デジタル戦略の予算枠が非常に高額のため、業務知識が高値で売れます。AIと業務の両方が分かる人材の場合、求人先の要件とハマるとかなりの高値が付きます（具体的な業務経験のアピールは必要です）。

例えば、銀行員の方がデータサイエンスのキャリアを絡めることで、市場価値を高め、高い年収で転職できる可能性が高まるでしょう。銀行から信託銀行など横滑りの転職も見込めます。

一方、SIerのITエンジニアが、データサイエンスの案件をいくつか経験しつつ、日商簿記2級を取って大手金融機関に転職する道筋もあります。もし、中小企業診断士を取ることができれば、大手金融機関への転職は固いでしょう。

特に金融業界は、本社デジタル部門での採用が大半のため、課題整理やデジタル戦略立案、ベンダーコントロールなど、コンサルチックなスキルニーズが高いです。データサイエンスの知見はそこそこだけど企画やコンサル経験のある方は、金融業界にはまりやすいでしょう。年収は外資証券系が頭抜けますが、日系大手も800～1500万円は見込めます。
例えば30代前半のエンジニアがメガバンクに転職すれば、本部勤務で年収1200～1500万円程度になります。また、大手保険会社も生成AIの戦略活用が進んでおり、面白い仕事ができそうです。保険業界は、生保損保問わず最大手がおすすめです。メガバンクや信託銀行は、最大手にこだわらず広く見ても良いでしょう。

＜大手IT企業＞

大手IT企業(大手SIer、大手ITメーカー)は、メガバンクと同じく年功序列です。年収は30代半ばで800～1000万円が目安です。ただ、高い技術力と実績があれば、通常とは別枠の特別採用で1500万円以上も狙えます。

スキルセットは、データサイエンスの実務経験に加えて、マネジメント経験があるとアピールになります。というより、多くの子会社や協力会社を擁する大手IT企業では、マネジメントスキルは人権です。マネジメント適性がないと内定は厳しいです。

プロジェクトの数が多く、扱う技術も幅広いので、希望すれば意外と自分のやりたいことができる環境が揃っています。マネジメントにそこまで苦手意識がなく、安定した給料を長く貰いたい人は、大手IT企業がおすすめです。雇用が安定しているためか、社員は総じて人当たりが良いです。特に技術開発組織は優秀な人材が揃っているので、入社できれば短期間で成長できるでしょう。
（大手IT企業の技術開発部隊は、外資系からの引き抜きの主戦場です）

現在どの大手IT企業も生成AIに注力しています。「チームを率いて生成AIの仕事がしたい！」と考えられるなら真っ先に選択肢に挙げてよいでしょう。

＜データ分析専業＞

データ分析専業企業では、いわゆるデータサイエンティストのスキルセットが求められます。PythonやＲでのデータ前処理や機械学習を用いた分析業務に加え、分析設計や報告書作成の経験があると強いです。メンバー管理やクライアント対応までできるとリーダークラスの採用が見込まれるので、年収は700～1350万円が相場です。

業務片手間に英語論文を読んでいる百戦錬磨のデータサイエンティストに嫌でも囲まれるので、成長速度は早いです。社員は極めて優秀で、入社難易度は高いです。会社によりますが、学歴は旧帝大の院卒が最低条件でしょう。
大学の研究室のようなアカデミックな雰囲気が好きな人には、肌に合うと思います。数学科専攻だとなお良しです。Kaggleで入賞経験があれば多少アピールになるでしょう。

＜大手メーカー・自動車・製造業界＞

大手メーカーの求人（研究所＆本社デジタル部門）は、現在「大規模データ処理」「クラウド技術」「生成AI」あたりがキーワードで、年収水準は年収700～1500万円と、一部求人は年功序列をぶっちぎった待遇を用意しています。生涯賃金ベースで考えるとかなりお得感あります。

しかしメーカーのデジタル系職種は、いわゆる花形ではありません。社内にソフトウェアに明るい人材が不足しているため、「AIエンジニアで採用されたのに、DX推進部でRPAやクラウド導入をやることになった」ということが起こる可能性があります。そのため、絶対にAIや機械学習の仕事がしたい人には向いていません。
一方、「新しい技術に触ることが楽しい」「企業の業務変革をデジタル技術でリードしていきたい」という思いがある方には、メーカーはおすすめです。

なお、大手メーカー系列のDX関連企業は、上記の配属リスクは低くおすすめです。特に自動車最大手T社のDX関連企業は、待遇も良く、人材の質も量も圧倒的で、社員は極めて優秀です。英語で日常会話ができて、DSの実務経験があるならば挑戦する価値はあるでしょう。

リモートワークで働ける会社も一気に増えました。AI業界は確実に働きやすくなってきています。

生成AI市場の急成長と高値で売れる経験

生成AIの時代が幕を開けました。ChatGPTの登場で、エンジニアやデータサイエンティストの仕事内容が変わりました。特に自然言語処理エンジニアの仕事は大転換です。

生成AI市場は世界で年平均53%成長する見通しです。特に、大企業向けの生成AIの導入支援が急拡大しています。OpenAI APIなどを触っていれば恩恵を受ける可能性があるでしょう。多少お金がかかりますが、APIの使い方はわりと簡単です。ネットでRAGなどのサンプルコードを拾ってきて、LangChainなどのフレームワークを触ってみれば、短期間でキャッチアップできるでしょう。

しかし、生成AIですべての課題が解決できることは稀です。緻密に業務分析し、生成AIの適応領域を見極め、周辺技術と組み合わせての実現性検証が必要です。これからますます、生成AIを含めたアーキテクチャ設計や業務設計などの上流経験が極めて重要になります。

そのため、以下の経験があれば、生成AIエンジニアとして高値で売れる可能性があります。
・生成AIを活用した業務設計やプロダクト設計・開発経験
・経営課題と分析課題を紐づけてデータ分析した経験（マネージャ候補採用）
・Azure、Google Cloud、AWSの環境構築と運用経験

＜追記：大手企業転職のコツ＞

大手企業の採用面接は、スキルセットが十分でも、マインドセットが企業文化に合わないと判断されると、容赦なく落とされます。「ほとんど落ちない最終面接で人事に落とされた」という話も聞きます。

面接で「なんか違うな」と人事に思われると、「総合的な判断でお見送り」になるということです。こればかりは相性の問題ですが、面接で下記のようなマインドセットを披歴できれば、落ちる確率は大きく下がるでしょう。

・技術的な興味関心だけではなく、事業全体の課題解決を意識している

・いろんな人に手助けしながら情報を集めて、業務の全体像を描くことができる

・経営層や他部署に対し、最新技術を解説することが苦ではない

AIエンジニアは激務なのか

AIエンジニアは、技術進化が速く、業務範囲が広いため、激務になりがちと言われます。確かに、技術進化が速いため、追随するためのリサーチには時間がとられますし、新手法を立案して論文執筆をしようとすると、先行論文の丁寧なサーベイが必要なので、暇でないことは確かです。

また、比較的新しい職種のため、組織からデータ全般に関する業務と捉えられると、業務範囲が非常に広がるため、忙しくなってしまいます。

AIエンジニアの激務度は、配属部署と技術力で大きく変わります。

①配属部署の観点

配属部署が、会社全体の貢献が求められるR&Dチックなポジションの場合、研究開発に加えて、技術支援の案件も複数入ってくるため、激務になりがちです。特にマネージャーは調整業務も含め、非常に忙しい状況になるでしょう。

逆に事業部専任のデータサイエンティストのようなポジションの場合、定期的なデータ分析業務がメインになるため、あまり忙しくないことが多いです。

ただ、技術的な面白さや知的好奇心を満たすことができるのは、R&Dに近い部署になるため、その辺りは個人の嗜好によって選択肢が変わるでしょう。

②組織の技術力の観点

組織の技術への理解度が高い方が、AIエンジニアの役割が明確化されているため、業務範囲が狭い傾向があります。外資系やメガベンチャーのようなエンジニアリングに対する成熟度の高い組織は、役割分担がしっかりできているので、働きやすいのは間違いないでしょう。

一方、JTCと言われるような大手日系企業では、データサイエンスに絡む企画業務や、データ基盤設計を任されることは日常茶飯事です。そのため、業務範囲が広く激務になりがちです。

まとめると、AIエンジニアとしてゆったり目で働きたい場合、メガベンチャーで事業部に近いポジションがおすすめです。一方、技術的成長を目指す場合、R&Dに近い部署に行くと、論文執筆の機会を得られるので最先端技術に触れられるでしょう。

なお、日系の大手IT企業も別に悪いわけではなく、規模が大きい分いろんな仕事が降ってくるため、「データサイエンスに広く興味はあるけど、具体的な適性はよくわからない」という方が、ある種のモラトリアム期間として過ごす分には非常に良い環境だと感じます。実際に、日系大手SIer出身者は、会社からの教育投資をしっかり受けており、社員の育成意欲も比較的高いため、転職後に活躍されている方がとても多いです。

AIエンジニアの将来性

これまでシステム開発では、人間が仕様書を書いてプログラムの機能を定義していました。一方、AIや機械学習では、データからプログラムを導きます。人間が機能を考えるのではなく、AIが機能を定義しています。

これまでの機械学習は、データ量が少なかったりアルゴリズムがあまり賢くなかったりと、人間を超えるプログラムを作ることは難しい状況でした。人間より賢いAIを作るなんてことは夢のまた夢でした。

しかし、近年のデータ量の爆発的増加とディープラーニングの進歩により、だんだんと局所的に人間の賢さを超えるAIが出てきました。画像認識（ResNet）や自然言語処理（BERT）の精度が、人間の識別能力を超えたことはその好例です。

そしてAIは指数関数的に技術的発展を遂げています。すると、人間が考えた仕様書よりも、AIが作ったプログラムの方がはるかに賢くなっていきます。グラフにすると以下の通りです。

お伝えしたいことは、人材不足感の高まりから現在のAIエンジニアの給与も悪くないのですが、今後のAIの発展によって、ITエンジニアとAIエンジニアの給与差は拡大していく可能性が高いという事です。

これから先、仕様書の通りに開発するエンジニアと、AIを開発できるAI技術者のどちらが将来性があり、どちらが価値を生むか明らかではないでしょうか。

AIエンジニアになるメリット

AI・機械学習エンジニアのメリットは、シンプルに給料が高いことです。他のエンジニア系職種と比べてもダントツです。

1位の「機械学習エンジニア」は、機械学習アルゴリズムや技術を活用して、データから有用な情報やパターンを抽出し、予測モデルや自動化システムを開発・実装する専門職だ。データ分析、アルゴリズム開発、モデル評価、システム統合などのタスクを担当し、企業の意思決定や業務効率化に貢献する。

一般的には、初心者は年収500万円〜700万円程度で、経験者は800万円〜1,500万円程度とのこと。Indeedのデータによると、国内の機械学習エンジニアの平均年収は、約682万円前後だという。ちなみに、アメリカの求人サイト「Glassdoor」のデータによれば、機械学習エンジニアの平均年収はおよそ1,400万円程度。

引用元：2024年版「フリーランス・副業の平均年収」ランキング

フリーランス・副業案件での年収で見ると、コンサルやPMより高く、全職種1位の1115万円です。また、正社員の平均年収は、約682万円とのことです。フリーランス市場で最も年収が高いということは、市場の需要が最も高いことを意味しており、今後正社員の解雇規制緩和で、雇用流動性が高まった場合、最も年収が高くなる職種と言えます。

機械学習(AI)エンジニアは、高度な専門性と希少なスキルを持ち、急速に重要性が増すAI技術を駆使して企業に高い価値をもたらすため、需要が高く年収も高くなっています。

また職場環境も雰囲気の良いところが多いです。AI開発の仕事を一言で言うと、データを元にした仮説検証なので、職場は大学の研究室のような雰囲気です。個人の知恵や考え方を尊重する風土が出来上がっています。価値の源泉は、AIエンジニアのスキルと経験のため、会社としても尊重せざるを得ないのです。

実はもう一つあります。私自身AIエンジニアになって一番うれしかったことは、周囲からの評価が劇的に高まったことです。多くの人が、自分の意見を尊重してくれるので、承認欲求が満たされます。卑弥呼になった気分です。

ただこれは、私自身がすごいのではなく、ただ単に時代の流れ（需要が高く社会的インパクトの大きい仕事を選ぶ）に乗っかっただけです。

転職エージェントを活用して効率的に転職しよう

現在の転職市場でAIエンジニアは、ちょっと信じられないくらいモテます。迷惑メールと思われる勢いで採用やヘッドハンティングの連絡が来ます。今のうちに転職エージェントに相談しておけば、待遇の良いAI案件に関われる可能性があります。

転職エージェントとは、あなたの代わりに企業を探し、あなたの代わりに企業に売り込んでくれる人のことです。職務経歴書の書き方から面接準備、求人の選び方まで、転職のプロから直接アドバイスが貰えるので、転職の失敗確率を下げることができます。転職希望者は無料で利用できます。またメールでのやり取りが基本で、リモート面談か完全個室面談のため、会社にバレる心配がありません。

生成AIの代表されるAI技術は常に進歩しており、変化が激しい業界なので、未経験からの転職希望者も多いです。転職の知見は転職エージェントが蓄積していますので、彼らのサポートを受けることで、一人で転職活動をするよりもグッと効率的に転職できます。

転職活動してフィードバックを貰う中で、世の中で求められているスキルと自分のギャップが肌感覚で分かります。ギャップを埋めるために、今の仕事の方向性や取り組みを変えることで、実は転職しなくとも年収は上がったりします。

フィードバックをきっちり受けられることが、転職エージェントを利用する理由の一つです。

AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ

AIエンジニアへの転職を成功させるためには、業界構造と最新技術を理解した転職エージェントのサポートが不可欠です。転職エージェントによって得意な業界やサポートが異なります。どのエージェントが並走するかで、転職の内定率や満足度が大きく変わります。

もしあなたが、「AIエンジニアになりたい」「AIに関わる仕事に就きたい」という要望が場合、重要な判断軸は、AI・機械学習業界に詳しい転職エージェントを選ぶことです。理由は３つあります。

①転職エージェントから具体的なアドバイスを得られるから

機械学習の知見がない転職エージェントに、AI業界の転職サポートは難しいです。技術を理解できない人間が、エンジニアにキャリアのアドバイスなどできるわけがありません。例えば生成AIで言うなら、LangChain、RAG、AIエージェントといった最新の技術を理解したエージェントならば、あなたのスキルを的確に評価し、最適な企業を紹介してくれるでしょう。

技術に明るいエージェントであれば、採用責任者からのヒアリングで、求められる技術要素を正確に把握できます。そのため、転職希望者に的確なアドバイスが可能です。

②求人数が多いから

生成AIエンジニアを必要とする企業は多岐にわたります。情報収集には幅広い人間が必要であると同時に、業界で存在感のある企業にあたりを付けてヒアリングしている転職エージェントが、最新情報をキャッチアップしています。さらに生成AIの登場で、企業情報と求人希望者のマッチングの質と量が大きく加速しています。

例えば、「生成AI専任の仕事」「カレンダー通りに休める」「残業時間は月10時間以下」など言っておけば、それにあった求人に絞って紹介してくれます。

③非公開求人が多いから

世の中に出回っている求人の中には、ある特定の転職エージェントだけに伝える"非公開求人"という案件があります。非公開求人は、新規事業など極秘のプロジェクトの採用であったり、AIエンジニアのような、高スキルの人材をピンポイントで採用したい場合に利用されます。

特にAIエンジニアのような専門性の高い職種の場合、AIに詳しい人でないと企業が求める人物像を理解できません。そのため、技術を理解した転職エージェントに依頼されることが多いです。そして非公開求人は、インターネット上に公開されている求人よりも、条件面が恵まれた高収入の案件が多いです。

転職サイト・転職エージェントを利用する時期は？

転職エージェントや転職サイトの登録は、キャリアの次のステージを切り開く最初の一歩です。今、余裕があるうちに動くことで、あなたにピッタリの職場を見つけるチャンスが広がります。

転職活動を始めるのは、精神的にも余裕のある時がベストです。忙しい中で焦って行動するよりも、今のうちにキャリアの方向性をしっかり見定めておくことで、自身にマッチした転職先にたどり着ける可能性がぐっと高まります。

また、定期的に転職エージェントやキャリアコンサルタントと話すことで、会社外の視点を取り入れるのも非常に有益です。今の会社の中だけにいると、つい世界が狭く感じられますが、実際はもっと広い選択肢があります。会社と市場のどちらに目線を置くかで、市場価値(＝成果再現性の期待値)は異なってくるものです。

もちろん盲目的に従うのではなく、キャリアの参考材料の一つとして聞いておくのです。逆に、こちらの意見をほとんど聞かずに一方的に話してくる転職エージェントは、関わるとろくなことにならないので速攻で切りましょう。特に、スタートアップ系を標榜する、無名でイケイケな雰囲気の転職エージェント企業は特に要注意です。こういった会社は、利用者の評判が悪いので、会社名をコロコロ変えたりしています。私も一度嫌な思いをしました。

転職の体験談：転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話

一度信用できる転職エージェントと繋がりが持てると、定期的に情報交換できるので、自分自身の価値観を再発見出来たり、市場環境を肌で感じることができます。

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大きな特徴は、「①高年収・高待遇の求人に特化」「②下請け企業の求人はゼロ」の2点です。求人の全ては、年収500万円以上の自社開発企業のみです。利用者の年収UP率は95%です。

AI・機械学習、データサイエンティスト分野の求人も豊富のため、ITエンジニアから高待遇のAIエンジニアになりたい方におすすめできます。

残念ながら日本のIT業界では、下請け多重構造が常態化しています。Tech Clipsエージェントでは、そういったエンジニアを軽視する企業の求人を取り扱っていません。つまり、ブラック企業に入社するリスクを極限まで減らせることが可能です。

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人材要件、激務度、組織風土など、表面的な業界知識だけではなく、職場環境や会社の雰囲気について情報収集している数少ない事業者です。

なおキャリアコンサルタントとの面談は、電話／メール／オンラインでも可能です。しかし、求人が関東、関西、東海と都市部に偏っているため、地方の方にはオススメできません。

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※余談ですが、マイナビのキャリアコンサルタントは、頭が良くて容姿が麗しい女性が多い印象です。

おわりに

AIエンジニアは、数学やプログラミングなど幅広い知識が求められます。特に社会人の方が勉強を続けることは、なかなか辛いこともあるでしょう。私もプログラミングの経験が無かったので、最初の半年間の勉強が一番大変でした。

しかし、AIエンジニアと言う仕事に興味を持ち、現在勉強されているその道は、今後何十年にもわたって膨大な市場成長が見込まれており、あなたの知的満足度を十分に満たす仕事が用意されています。

少なくとも私はAIエンジニアに職種を変えたことに、本当に1mmもまったく後悔がありません。

21世紀で唯一の成長産業と言ってよいAI業界への転職は、あなたの市場価値を高め、新たな未来を切り開く最善手ではないでしょうか。