AIやIT技術が加速する今、DX人材への注目が高まっていますが、「DX人材の年収って実際はどれくらいなんだろう？」という疑問を抱える人もいるのではないでしょうか。
AIエンジニアとして活躍したい方にとって年収や将来性、必要スキルの把握は欠かせませんよね。そこで、本記事では、DX人材の概要から最新の年収相場、DX人材が活躍する職種までわかりやすく解説します。
DX人材とは？
DX（デジタルトランスフォーメーション）人材とは、企業の業務やビジネスモデルをIT・デジタル技術で根本的に変革することを推進できる人材を指します。単なるITスキルだけでなくビジネス理解やマネジメント力、変化への対応力が求められます。
DX人材の特徴や違いについて、以下の3つのポイントをまとめました
- DX人材・IT人材・AI人材の違いとは？
- DX推進におけるAIの役割
- DX人材が注目されるようになった理由
それぞれ詳しく見ていきましょう。
①DX人材・IT人材・AI人材の違いとは？
DX人材・IT人材・AI人材は、それぞれ異なる役割と目的を持ちます。以下の表をご覧ください。
| 人材種別 | 主な役割 | 特徴 |
|---|---|---|
| DX人材 | 業務・組織変革を推進 | 技術・ビジネス視点 |
| IT人材 | システム開発・運用 | 技術中心 |
| AI人材 | AIモデルの設計・開発 | 機械学習・統計の知識 |
②DX推進におけるAIの役割
DXを成功させる上で、AIは非常に重要な技術要素です。AIを導入することで、企業は業務の自動化や高度なデータ分析を実現し、意思決定のスピードと精度を向上させることができます。
たとえば、製造業ではAIによる予知保全、流通業では需要予測や在庫最適化などが導入されています。これにより、人手に頼らずとも効率的な業務運営が可能です。
③DX人材が注目されるようになった理由
DX人材が注目される背景には、社会とビジネス環境の急激な変化があります。とくにコロナ禍を機に、企業は急速なデジタル対応を迫られたといえるでしょう。
この変化に対応するために組織や業務の構造そのものを変革できる人材が必要となりました。また、国のDX推進施策やデジタル庁の創設といった政策面の後押しも大きな要因の1つです。
DX人材の年収相場はどれくらい？職種や年代で比較
DX分野でキャリアを目指すなら、年収相場を知ることは重要です。ここでは、以下の3つの内容に沿ってまとめました。
- AI・DX分野の代表職種別年収比較
- 経験年数・年代別の年収の傾向
- 雇用形態（正社員・業務委託）での違い
これらを参考に、自分に合った職種や働き方を見つけていきましょう。
①AI・DX分野の代表職種別年収比較
AI・DX分野の平均年収は以下の通りです。
| 職種 | 平均年収（万円） |
|---|---|
| DXコンサルタント | 約600～700万円 |
| AIエンジニア | 約400～600万円 |
| システムエンジニア | 約200～650万円 |
上記のDXコンサルタントは統計した平均年収の記載がないため、類似のITコンサルタントをもとにした金額です。DXコンサルタントは、AIエンジニアやシステムエンジニアと比べても年収が高い傾向にあることが分かります。
②経験年数・年代別の年収の傾向
年代や経験年数による年収の違いは以下の通りです。
| 年代 | DX・IT系平均年収（万円） | AIエンジニア平均年収（万円） |
|---|---|---|
| 20代 | 約389万円 | 約400万円 |
| 30代 | 約516万円 | 約513万円 |
| 40代 | 約652万円 | 約647万円 |
③雇用形態（正社員・業務委託）での違い
正社員と業務委託（フリーランス）では、年収や働き方が大きく異なります。たとえば、AIエンジニアの正社員は500～800万円が主流ですが、フリーランスの場合はスキルによっては月60～80万円と高単価案件が多く存在します。
DXコンサルのフリー案件では、月100～150万円も珍しくなく、稼働次第で年収1,500万円超も可能です。
AIエンジニアに必要なDXスキルとは？
AIエンジニアとしてDX分野で活躍するには、単なるプログラミングスキルだけでは不十分です。以下の3つのスキルが重要となるため、それぞれ詳しく確認しておきましょう。
- データ活用・AIモデルに関する基礎知識
- ビジネスモデルや業務理解力
- 変化に対応する課題解決・提案力
DX時代に求められるAIエンジニアとはどんな人材なのか順に見ていきましょう。
①データ活用・AIモデルに関する基礎知識
AIエンジニアには、データの収集・データ分析に加えてモデル構築の基本知識が欠かせません。とくにDX領域では、業務データの前処理から機械学習アルゴリズムの選定から改善まで一貫して行えることが求められます。
PythonやSQLなどの言語スキルからライブラリの活用経験まで実務では重要視されますが、現場で役立つAIを作れる人が必要とされています。
②ビジネスモデルや業務理解力
DXでは技術はもちろんのこと業務変革の実現をするため、AIエンジニアにもビジネスの理解が求められます。たとえば、製造業なら在庫最適化であったり、物流業なら配送効率など、業界ごとの重視される指標（KPI）や業務フローを把握する力が必要です。
③変化に対応する課題解決・提案力
技術やツールの進化に素早く対応し、課題を見極め、柔軟に提案できる能力が求められます。また、現場の担当者や関係者としっかり話し合い、「業務の中での困りごとは何か」を一緒に見つけていくことも重要です。
DX人材が活躍するAI関連職種とは？
DX人材としてAI分野でキャリアを築くには、どんな職種があるのかを知ることが大切です。 代表的な職種とその特徴について以下の表をご覧ください。
| 職種 | 主な役割 | 必要スキル |
|---|---|---|
| DXコンサルタント | 業務課題の発見とDX推進の提案 | IT戦略・業務分析・提案力 |
| AIエンジニア・データサイエンティスト | AIモデルの開発・運用・分析 | Python・機械学習・統計分析 |
| クラウドアーキテクト | AI/データ基盤の設計・構築 | AWS・Azure・インフラ設計力 |
| プロジェクトマネージャー | DXプロジェクト全体の管理・推進 | 進行管理・調整力・リーダーシップ |
DX人材の確保は企業にとっても重要な課題ですよね。どのようにDX人材を育成・確保すればいいかについて詳しく知りたい人は、以下の記事が役に立ちます。
DXコンサルタント
DXコンサルタントは、企業の課題を分析して業務をより良くするためのデジタル戦略を提案する職種です。たとえば、「紙で処理している業務を自動化したい」といった相談を受けた場合、AIやクラウドを使った新しい仕組みを設計・提案するのが仕事です。
AIエンジニア・データサイエンティスト
AIエンジニア・データサイエンティストは、データをもとに予測モデルを作ったり、業務の自動化を実現したりする役割を担います。AIエンジニアは、Pythonなどの言語を使ってアルゴリズムを実装します。
一方、データサイエンティストは、統計や分析力を活かして「どのデータに価値があるか」「どう活かせるか」を探るのが仕事です。
クラウドアーキテクト
クラウドアーキテクトは、AIやデータ活用に必要なインフラ（基盤）を整える技術者を指します。クラウドとは、インターネットを通じて使えるサーバーやデータベースなどの仕組みのことで、AWSやMicrosoft Azureといったクラウドサービスを使って、安全なシステムを設計します。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャー（PM）は、DXプロジェクト全体のスケジュールや人員、コストなどを管理するリーダー的存在です。技術の知識だけでなく、メンバー間の調整力や問題解決力が求められます。
「技術者とビジネス側の橋渡し」だったり「納期までにどう進めるか」といった現場マネジメントが主な業務です。
DX人材として年収を上げる方法
DX人材はスキルや実績に応じて年収が大きく変動する分野であり、以下の4つの方法は、効果よくキャリアアップに繋がる手段です。
- スキルアップして専門領域を深める
- マネジメント経験を積んで役職を目指す
- 年収が高い企業・業界へ転職する
- フリーランスや副業で高単価案件を獲得する
「社内のDXを進めたいが、どこから始めればいいかわからない」そんな悩みを持つ方におすすめなのが、DX・AI人材育成研修サービスです。
スキルの可視化から教育体制の構築、実践的な研修、ワークショップまで4ステップで着実にDX人材を育てられます。製造・建築などの現場に強いコンサルタントがサポートするため、自社に合った育成が可能です。
他社事例や御社の状況に応じた無料アドバイスも可能なので、まずは気軽に相談をしてみましょう。
①スキルアップして専門領域を深める
年収アップの基本は、やはりスキルアップです。 AIやクラウドなど、需要の高い分野で専門性を磨くことで、より高単価の案件や役職に就きやすくなります。
たとえば、AIエンジニアであれば「モデル精度を上げる技術」や「機械学習運用」などを深堀りすることで、他のエンジニアとの差別化が図れます。また、スキルを可視化できる資格取得やポートフォリオの充実も、収入交渉や転職活動で大きな武器となるでしょう。
②マネジメント経験を積んで役職を目指す
エンジニアとしての技術力に加え、マネジメントスキルを習得することでより高い年収が狙えるようになります。たとえば、チームリーダーやプロジェクトマネージャーの経験があると、評価対象が組織貢献に広がり、年収も大きく上がります。
③年収が高い企業・業界へ転職する
同じスキルレベルでも、企業によって年収の差は大きくあります。 とくに外資系やIT投資が活発な業界は、給与水準が高いのが特徴です。製薬・金融・製造などの大手企業はAI・DX投資を積極化しており、報酬も好待遇である傾向にあります。
④フリーランスや副業で高単価案件を獲得する
近年は副業やフリーランスとして高単価案件を受けるAI人材も増えています。月収ベースで50万〜100万円の案件も多く、スキルがあれば会社員より高収入も十分可能です。業務委託であれば、自分の得意分野だけに特化した案件を選びやすく、柔軟な働き方も実現できます。
AIやDX領域で役立つおすすめ資格
DX・AI分野で活躍するうえで、スキルを証明できる資格は強力な武器になります。以下におすすめの資格をまとめました。
| 資格名 | 内容・学べること | 対象者・レベル感 |
|---|---|---|
| G検定（ジェネラリスト検定） | AIの基本用語や仕組み、活用事例などを体系的に学べる | AI初心者 |
| Pythonエンジニア認定データ分析試験 | Pythonによるデータ分析や可視化の基礎を習得 | AIエンジニア志望者 |
| 統計検定2級 | 統計学の基礎知識とデータ分析力を証明できる | データサイエンティストやAIモデル設計を目指す人 |
| AWS認定クラウドプラクティショナー | クラウドの基礎知識やAWSの全体像を理解できる | クラウド初心者 |
資格を保有していることで転職や昇給、フリーランス活動でも信頼を得やすくなるため、目的に応じて取得を検討しましょう。
こちらの記事ではDX人材におすすめの資格をより詳しく解説しています。気になる方はこちらもご覧ください。
DX人材は高年収と将来性を兼ね備えている
DX人材は、企業の変革をリードする存在です。年収水準も高く、スキル次第でさらに上を目指せる将来性ある職種といえるでしょう。
本記事では、職種別の年収相場や必要スキル、キャリアアップの方法までを紹介しました。自分に合った分野でスキルを磨き、AI時代に必要とされ続ける人材を目指しましょう。
