生成AI・MLエンジニアの転職　年収の目安と、本番運用・AI利用方針の確かめ方

こんな方に

• 試作は作ったが、本番に出して運用した経験がない
• 「生成AIエンジニア募集」の求人が、実際に何をする仕事なのか分からない
• 社内で生成AIを使ってよいのか、ルールが決まっていない
• 本番運用の経験を、年収にどう結びつけるか知りたい

年収・働き方の目安

経験	年収の目安
経験3年（1〜4年目）	550〜700万円
経験5〜8年（5〜9年目）	700〜1,000万円
リード・10年以上	1,000〜1,500万円

※額面（賞与込み）の目安です。AI・MLの本番運用の経験、クラウドの実務、テックリード、英語は上がる条件です。レガシー保守のみ、単一言語のみの経歴は下がる条件です。

決める前に知っておきたいこと

• 「作る」と「動かし続ける」は別の経験です：モデルや生成AIの機能を作ることと、本番で精度を測り、監視し、コストを管理することは別の仕事です。転職では、本番の利用者数・稼働した期間・精度が下がったときの対応が評価されやすくなります。
• 求人の「生成AI」は、幅の広い言葉です：LLMを使ったアプリの開発、モデルの学習や推論の基盤、データ基盤など、仕事の中身はさまざまです。求人名ではなく、毎日の仕事の中身を聞きましょう。
• 会社のAIの扱いを見てください：総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIを開発・提供・利用する事業者が自主的に取り組む事項を整理したものです。会社がAIの安全やプライバシーをどう扱っているかを確かめるときの参考になります。
• 個人情報の入力に注意が必要です：個人情報保護委員会は、生成AIのサービスに個人情報を入力する場合の注意を示しています（2023年6月2日）。開発や検証で、どの情報を入力してよいかが決まっている職場かを確かめましょう。
• 利用のルールは会社ごとに違います：使ってよいツール、入力してよい情報、費用の負担、生成物の確認の方法は、会社ごとに違います。ルールがないと、使えるかどうかが人によって変わります。

面談・面接で確認すること

• 「生成AI・機械学習の機能は、本番でどのように評価・監視していますか。精度が下がったときの対応は、どのチームが担いますか。」
• 「開発で生成AIのツールを使ってよいか、使ってよい範囲（入力してよい情報、生成物の確認の方法）は決まっていますか。費用は会社の負担でしょうか。」
• 「学習や評価に使うデータの取得と管理は、誰が、どのようなルールで行っていますか。」
• 「直近の障害や不具合のあと、振り返りをどのように行いましたか。差し支えない範囲で教えてください。」

ご自身でできる確認

1. 作ったものを「試作」と「本番」に分け、本番の利用者数・規模・稼働した期間を書き出す
2. 精度の評価に使った指標とテストデータを、説明できるようにしておく
3. 使ったクラウド・推論の基盤と、コストを管理した経験を整理する
4. 今の会社の生成AIの利用ルールを確かめ、次の会社と比べる観点にする