AIエンジニアの転職ガイド｜求められるスキル・年収の傾向とエージェントの選び方

「今の経験で、AIエンジニアとしてどのくらいの年収を狙える？」
「転職エージェントは、どこに相談すればいい？」

AIエンジニアの転職では、機械学習・LLM・エッジAI・MLOpsのどの職種を狙うかで、求められる経験が変わります。まず狙う職種を決め、応募を考える求人票の年収の幅で相場をつかむところから始めるとよいと思います。

✅️ 機械学習やLLMの開発経験を活かして転職したい
✅️ 機械学習エンジニアとして、ハイクラス転職も考えたい
✅️ エッジAIなど、組み込みの経験を活かせる転職先を知りたい

評価の差がつくのは、本番のサービスで動かし続けて成果を出した経験です。年収は担当の範囲で数百万円変わり、PlusWeb3の公式サイトの機械学習エンジニアの求人4件でも450万〜1,300万円と幅があります。

相談先は、技術の話が通じるAI領域の特化型1〜2社に、総合型かスカウト型1社を組み合わせるのが近道です。応募したい会社が決まっていて、書類や面接の準備も自分でできる人は、直接応募でも十分です。

AI領域の特化型に相談したい方は、PlusWeb3の公式サイトで無料キャリア相談の内容を確認してみてください。求職者の費用は無料で、取扱求人は3,000件以上（2026年8月時点）です。

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PlusWeb3とAI・Web3に強い転職エージェントの比較▼

項目	PlusWeb3	Geekly	withB
得意な領域	Web3・AI・量子・ディープテック	IT・Web・ゲーム	ブロックチェーン・暗号資産・Web3
求職者の費用	無料（成功報酬型）	無料	—
主な職種	機械学習エンジニア・データサイエンティスト・事業開発など	AIエンジニア・データサイエンティスト・データエンジニアなど	エンジニア・PM/PdM・マーケティング・金融専門職など
求人数（公式の表記）	3,000件以上（2026年8月時点）	44,000件以上（2026年9月時点）	—
公式サイト	公式サイト

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AIエンジニアの転職先になる主な職種

「AIエンジニア」は求人票でよく使われる名前ですが、中身は会社によって違います。転職先を選ぶ前に、どの職種を狙うかを決めておくと、求人を比べやすくなります。

主な職種の違いは次のとおりです▼

職種	主な仕事	重く見られる経験
機械学習エンジニア	モデルを作り、サービスに組み込む	学習・評価から本番の運用まで
LLM・生成AIエンジニア	大規模言語モデルを使ったアプリや仕組みを作る	APIの組み込み・検索との連携・精度の評価
エッジAIエンジニア	カメラや機器の上でAIを動かす	モデルの軽量化・組み込み・ハードの知識
MLOps・AI基盤のエンジニア	学習と運用の仕組みを整える	クラウド・データ基盤・自動化

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの転職では、分析よりも「作ったモデルを動かし続ける力」が見られます。

データサイエンティストとの境目はあいまいで、PlusWeb3の求人ページでも、機械学習エンジニアの求人がデータサイエンティストの職種に分類されています。

分析が中心の仕事に関心がある人は、「データサイエンティストの転職｜転職エージェント・転職サイトの選び方と未経験の考え方」も参考にしてください。

LLM・生成AIエンジニア

ChatGPTのような大規模言語モデルを、業務やサービスに組み込む仕事です。

社内の文書を検索して答える仕組みや、問い合わせ対応の自動化などを作ります。PlusWeb3の求人ページにも「リード機械学習エンジニア（LLM専任担当）」の求人があり、LLMを専門に扱う職種が出てきています。

生成AI業界に長くいる立場から見ると、この分野は技術の入れ替わりが速く、半年前の手法が古くなることも珍しくありません。新しい手法を追い続けられるかも、向き不向きを分けると思います。

エッジAIエンジニア

クラウドではなく、カメラ・工場の機械・車などの機器の上でAIを動かす仕事です。

限られた計算資源で動かすため、モデルを小さく速くする技術や、組み込みソフトウェアの知識が求められます。組み込み開発や画像処理の経験がある人には、経験を活かしやすい職種です（転職先は後の節で説明します）。

MLOps・AI基盤のエンジニア

モデルの学習・テスト・本番への反映・監視を、自動で回せるように整える仕事です。インフラやバックエンドの開発経験がある人が、AIの領域に移るときの入り口にもなります。

AIエンジニアの転職で求められるスキル

AIエンジニアの転職で求められるスキルは、上位の転職記事や求人票を見ると、ほぼ共通しています。経験者が転職するときに見られる点を中心に整理します。

どの職種でも求められる技術

どの職種でも、次の4つは土台として求められます▼

• Python：機械学習のライブラリを使って開発できる
• 機械学習・ディープラーニング：手法を選び、精度を評価し、改善できる
• データ：SQLでデータを取り出し、学習に使える形に整えられる
• クラウド：AWS・Google Cloud・Azureのどれかで、学習や推論を動かせる

これに加えて、LLMのAPIを使った開発の経験を歓迎する求人が増えています。今の仕事で生成AIを業務に組み込んだことがあれば、職務経歴書に必ず書いておきたい経験です。

評価が分かれるのは「本番で動かした経験」

経験者の転職では、技術の一覧より「どこまでを自分でやったか」が見られます。

同じ機械学習の経験でも、担当の範囲で評価は次のように変わります▼

• 評価されにくい：検証用のデータでモデルの精度を上げたところまで
• 評価されやすい：モデルを本番に出し、データの変化に合わせて作り直すところまで担当した

AIエンジニアの転職で差がつくのは、モデルを作った経験より、本番のサービスで動かし続けて成果を出した経験です。

研究や検証（PoC）が中心だった人は、その結果が事業でどう使われたか、使われなかった理由は何かまで説明できるようにしておくと、面接で話がかみ合いやすくなります。

AIエンジニアの年収の傾向は求人票の幅で見る

AIエンジニアの平均年収は、記事によって出典や調べた年が違い、数字がばらつきます。自分の相場を知るには、平均より、応募を考える求人票の年収の幅を見る方が確実です。

公式サイトに出ている求人の年収の例

PlusWeb3の公式サイトに載っている、AIエンジニアの求人の年収は次のとおりです▼

求人（会社）	年収	勤務地
機械学習エンジニア（Laboro.AI）	450万〜700万円	東京
機械学習エンジニア・リーダー候補（Laboro.AI）	600万〜900万円	東京
機械学習エンジニア・リーダークラス（Idein）	700万〜1,200万円	東京
リード機械学習エンジニア・LLM専任担当（Laboro.AI）	900万〜1,300万円	東京

（いずれも正社員。リーダー候補の求人はみなし残業手当を含む）

同じLaboro.AIでも、担当者クラスの上限は700万円、LLM専任のリードは1,300万円で、600万円の差があります。掲載の求人は入れ替わるので、応募する時点の求人票を公式サイトでご確認ください。

年収が上がりやすい経験

求人票の上限が高い求人ほど、次のような経験を求める傾向があります▼

• チームの技術的なリーダーとして、開発の方針を決めた経験
• LLMなど需要の多い分野で、本番のサービスを作った経験
• AIの成果を、売上やコストなど事業の数字で示した経験

公式サイトの例でも、職種名に「リーダー」「リード」が付く求人ほど年収の幅が上がっています。技術の深さに加えて、人と事業をまとめる役割が年収を分けると考えてよいと思います。

機械学習エンジニアの転職でハイクラスを目指すときに見られること

機械学習エンジニアとして実務の経験がある人は、年収や役職を上げるハイクラス転職も狙えます。

ハイクラスの求人では、技術の高さは前提で、そのうえで次の3つが見られます▼

見られること	職務経歴書で示すこと
事業への影響	AIの導入で、売上・コスト・作業時間がどれだけ変わったか
技術の判断	なぜその手法や構成を選び、何を捨てたか
チームを動かす力	何人のチームで、どんな役割を担ったか

ハイクラスの求人は、企業が公開せずにエージェントやヘッドハンターに依頼していることが多いです。

PlusWeb3も、取扱求人3,000件以上のうちサイトに載っているのは748件で、求人ページには非公開求人の欄があります。

自分の経歴にどんな会社が声をかけてくるかを知りたい人は、ビズリーチのようなスカウト型の転職サイトに経歴を登録しておくと、市場の評価が分かります。

エッジAIへの転職｜転職先と求人の探し方

エッジAIの求人は、AIの専門企業だけでなく、カメラ・自動車・ロボット・半導体などの製造業にも出ています。転職先は大きく2つに分かれます▼

転職先	仕事の特徴
エッジAIの専門企業	機器の上で動くAIの仕組みや、管理の基盤を自社で作る
メーカー（自動車・機器・半導体など）	自社の製品にAIを組み込む。ハードの部署と一緒に開発する

たとえばPlusWeb3の求人ページには、エッジAIの技術と機器の管理基盤「Actcast」を手がけるIdeinの、機械学習エンジニア（リーダークラス）の求人が年収700万〜1,200万円で載っています。

PlusWeb3の求人ページでは、業種の「自動車・自動車部品」や、職種の「半導体」で絞り込むこともできます。

エッジAIの求人は、職種名に「エッジAI」と入っていないことも多いです。転職サイトで探すときは、次の言葉でも検索すると見つかりやすくなります▼

• 組み込み × 機械学習
• 画像認識・AIカメラ
• モデルの軽量化・推論の高速化

組み込み開発の経験がある人は、AIだけの経験の人より有利になる場面がある職種です。逆に、クラウドでの開発しか経験がない人は、ハードの制約に合わせる経験が足りないと見られることがあります。

AIエンジニア転職の進め方

経験者がAIエンジニアとして転職するときの進め方を、4つのステップにまとめます。

ステップ1：経験を棚卸しする

これまでの開発を、1つずつ書き出します。「何の課題に、どのデータと手法で、どこまで担当し、結果がどうなったか」の形にそろえると、次のステップでそのまま使えます。

ステップ2：職務経歴書とポートフォリオを用意する

職務経歴書には、使った技術の名前だけでなく、担当の範囲と成果の数字を書きます。社外に出せない仕事が多い人は、公開データで作った作品や、GitHubのコード、技術ブログ、Kaggleの実績などで補います。

ステップ3：転職サイトとエージェントで求人を集める

まず転職サイトで、狙う職種の求人を10件ほど保存し、仕事の中身と年収の幅をつかみます。そのうえでエージェントに相談すると、非公開求人も含めて候補を絞り込めます。

求人の探し方の全体は、「AI業界の求人の探し方｜生成AI企業へ転職するには？求人サイトとエージェントの使い分け」で詳しく整理しています。

ステップ4：選考と条件を確かめる

AIエンジニアの選考では、コーディングの課題や、過去の開発を深く聞く技術面接がある会社が多いです。内定が出たら、年収だけでなく、使えるGPUなどの計算資源、扱うデータ、研究と開発の比重も確かめておくと、入社後のずれを減らせます。

AIエンジニアの転職エージェントの選び方

AIエンジニアや機械学習エンジニアの転職では、エージェント選びで紹介される求人の質が変わります。確かめたいのは次の3つです。

担当者に技術の話が通じるか

担当者がAIの技術に詳しくないと、「Pythonが使える人」として、希望と違う求人を紹介されることがあります。初回の面談で、自分の開発の内容を話したときに、どの職種に当てはまるかを返してくれるかを見てください。

扱う求人の領域が希望と合うか

エージェントごとに得意な業界が違います。AIの専門企業やスタートアップに行きたいならAI領域の特化型、大手メーカーやIT企業を広く比べたいならIT特化型や総合型が向いています。

PlusWeb3は、Web3・AI・量子・ディープテックに特化した転職エージェントです。求職者の費用は無料（成功報酬型）で、取扱求人は3,000件以上（2026年8月時点）と公式サイトに書かれています。

ただ、3,000件以上はAI・Web3・量子などを合わせた数で、AIエンジニアだけの件数は公開されていません。

求人の数を多く比べたい人には、IT特化型のGeekly（求人数44,000件以上・2026年9月時点）の方が向いています。

特化型と総合型・スカウト型を組み合わせる

1社だけに絞らず、種類の違うエージェントを組み合わせるのが基本です▼

種類	強み	気になる点
AI領域の特化型	担当者が技術とAI企業の事情に詳しい	求人の数は総合型より少ない
IT特化型・大手総合型	求人の数が多く、大手の求人も探せる	担当者が技術に詳しいとは限らない
スカウト型	自分の経歴への市場の評価が分かる	届く声の数は経歴しだい

各エージェントの特徴を1社ずつ比べたい人は、「AI転職エージェントおすすめ比較｜AI業界の転職相談はどこにする？特化型と総合型の選び方」で整理しています。

👉️ PlusWeb3が扱うAIの求人と相談の流れを公式サイトで見る

転職エージェントを使う良い点・気になる点

AIエンジニアの転職でエージェントを使うかどうか、判断しやすいように並べます▼

	内容
良い点	非公開の求人や、求人票に出ない会社の事情を聞ける
良い点	技術面接の傾向や、職務経歴書の書き方を相談できる
良い点	年収などの条件の交渉や、日程の調整を任せられる
気になる点	担当者が技術に詳しいとは限らず、相性に左右される
気になる点	希望とずれた求人を紹介されることがある
気になる点	応募や内定の承諾を急がされることがある

PlusWeb3の公式サイトでは、非公開求人を含めた提案から、条件の交渉、内定まで担当者が付くと案内されています。

一方で、応募したい会社がすでに決まっていて、書類や面接の準備も自分でできる人は、エージェントを使わずに直接応募しても十分です。

PlusWeb3が向いている人・向いていない人

AIエンジニアの転職で、相談先の1つとしてPlusWeb3を使うかどうかの目安です。

向いている人

• 機械学習やLLMの開発経験があり、AIの専門企業やスタートアップに移りたい人
• エッジAIや量子など、先端領域の会社の求人を聞きたい人
• AIエンジニアの経験を、事業開発などのビジネス職に活かす道も考えたい人
• 在職中で、すぐ転職するかは決めずに情報を集めたい人

公式の相談ページでは、専門性を正しく評価されたい中堅〜ハイクラスの人を主な対象にしています。

👉️ PlusWeb3にAIエンジニアの転職を相談する（公式サイト）

向いていない人

• IT業界の求人を数多く比べたい人（求人の数ではIT特化型のGeeklyが上回ります）
• 大手のSIerや事業会社に絞って探したい人（大手総合型の方が求人を多く比べられます）
• 開発の実務経験がまだない人（紹介できる求人が少ない可能性があります）

よくある質問

Q. 未経験からでもAIエンジニアに転職できる？

できますが、経験者の求人と同じ土俵で戦うのは難しいのが正直なところです。

ITエンジニアの経験がある人は、今の開発の経験にAIを足す形で入れます。IT自体が未経験の人は、学ぶ順番と入り口の職種を先に決める必要があります。詳しくは「未経験からAI業界へ転職するには？求人の探し方と必要なスキル」にまとめています。

Q. AIエンジニアの転職に資格は必要？

必須ではありません。経験者の転職では、資格より開発の実績が見られます。

日本ディープラーニング協会のG検定やE資格は、学んだことを示す材料にはなります。実務経験が少ない人ほど、資格とポートフォリオを組み合わせると説明しやすくなります。

Q. 転職エージェントは何社に登録すればいい？

2〜3社が目安です。AI領域の特化型に加えて、総合型かスカウト型を組み合わせると、求人の幅と相談の深さを両立できます。

登録が多すぎると、連絡の対応だけで時間がなくなります。

Q. リモートで働けるAIエンジニアの求人はある？

あります。PlusWeb3の求人ページではリモートワークの可・不可で絞り込めて、公式のよくある質問でもフルリモートの案件を扱っていると答えています。

ただ、エッジAIのように機器を扱う仕事は、出社が前提の求人もあります。

まとめ｜経験の「本番での成果」を言葉にして、AIに強いエージェントへ

AIエンジニアの転職の要点は、次のとおりです▼

• 同じ「AIエンジニア」でも、機械学習・LLM・エッジAI・MLOpsで求められる経験が違う
• 評価の差がつくのは、本番のサービスで動かし続けて成果を出した経験
• 年収は平均ではなく、求人票の幅で見る（公式サイトの機械学習エンジニアの求人4件で450万〜1,300万円）
• ハイクラス転職では、事業への影響・技術の判断・チームを動かす力が見られる
• エッジAIは専門企業とメーカーの両方に求人があり、組み込みの経験が活きる
• エージェントは、AI領域の特化型1〜2社＋総合型かスカウト型1社を組み合わせる

迷ったら、転職サイトで狙う職種の求人を10件ほど保存し、その求人を持ってAIの技術に詳しいエージェントに相談してみてください。

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PlusWeb3とAI・Web3に強い転職エージェントの比較▼

項目	PlusWeb3	Geekly	withB
得意な領域	Web3・AI・量子・ディープテック	IT・Web・ゲーム	ブロックチェーン・暗号資産・Web3
求職者の費用	無料（成功報酬型）	無料	—
主な職種	機械学習エンジニア・データサイエンティスト・事業開発など	AIエンジニア・データサイエンティスト・データエンジニアなど	エンジニア・PM/PdM・マーケティング・金融専門職など
求人数（公式の表記）	3,000件以上（2026年8月時点）	44,000件以上（2026年9月時点）	—
公式サイト	公式サイト