2024年〜2025年のAIスペシャリストの給与：包括的レポート
- 北米のAIスペシャリスト給与は他地域を大きくリードし、米国データサイエンティストの平均総報酬は約$156,790、ニューヨーク市約$160,000、サンフランシスコ約$178,000を超え、カナダの平均は約$73,607、トロントは約$75kで、カリフォルニア州は全米平均より約14%高い。
- ヨーロッパでは西欧が高水準で、ドイツ$85,115、英国$79,978、スイス$143,360、東欧はルーマニア$45,531、ブルガリア$47,425と大きな格差がある。
- アジアは日本$54,105、中国$60,000、インド$16,759で大きく分かれており、新卒のインドは₹5〜8 lakh、経験者は₹15〜25 lakhという水準である。
- 機械学習エンジニアの米国初任給は約$100,000から始まり、経験を積むと$180,000以上に達することがあり、AI/ML職の全球中央値は約$189,000である。
- データサイエンティストの米国平均年収は約$116,000で、経験者は$150,000を超えることもあり、全球中央値は約$152,000とされている。
- AIリサーチサイエンティストの Globally median は約$184,300で、米国のエントリーレベルは約$193,000、シニアは$893,000以上で、トップ研究者には7桁の株式報酬が付くこともある。
- OpenAIの米国ソフトウェアエンジニアの総報酬中央値は約$875,000で、L2は約$238,000、L6は約$1,340,000、トップ研究者には年間$10,000,000超のサインボーナスや$20,000,000超の株式報酬が報じられている。
- Google DeepMindは特定の研究者に年間最大約$20,000,000の報酬パッケージを提示したとReutersが伝え、ロンドンの平均給与はボーナス込みで約£295,000だったこともある。
- MetaはAIリーダーへ1億ドル級のオファーを示唆し、2025年半ばには通常のトップ研究者への年収も$2,000,000を超えるケースがあると報じられている。
- シリーズAのAIスタートアップは給与$150,000と株式を提示するケースがあり、2024年は資金調達回復にもかかわらず株式付与が約35%減少、リモート化によりオースティンやシャーロットのAIエンジニアはサンフランシスコの85〜90%程度の給与で働けるようになっている。
はじめに
人工知能（AI）の分野は急成長しており、AIの専門家の給与も上昇しています。機械学習エンジニア、データサイエンティスト、AI研究者、AIに特化したソフトウェア開発者、および関連職種などのAIスペシャリストは、現代のテック業界で最も需要の高い人材です。本レポートでは、AIプロフェッショナルの現行給与動向（2024～2025年）について、主な地域、職種、産業別に詳しく解説します。経験年数やセクター（大手テック企業、スタートアップ、アカデミア、政府など）が報酬にどのように影響するかを検証し、主要AI組織（例: OpenAI、Google DeepMind、Meta AI、Microsoft Research）での著名なベンチマークも紹介します。また、AI需要の急増、人材不足、リモートワーク、インフレや地域的なテックブームなどの経済要因が給与に与える影響についても論じます。最新データ（例: Glassdoor、Levels.fyi、Payscale）や、AI報酬に関するニュース、専門家によるコメント、業界関係者の引用も随所に取り入れています。
地域別グローバル給与動向（2024～2025年）
北米（米国・カナダ）: AIスペシャリストの給与は北米、特に米国で最も高くなっています。データサイエンスの給与分析によると、米国のデータサイエンティストの平均総報酬（基本給＋ボーナス）は年間約$156,790です（365datascience.com）。これは多くの他地域の約2倍に相当します。米国の主要テック都市（シリコンバレー、ニューヨーク、シアトルなど）は競争が最も激しく、オファーも最高値となっています。例えば、ニューヨーク市のデータサイエンティストの年収平均は約$160,000、サンフランシスコでは$178,000を超えています（365datascience.com）。一方、カナダのAI給与はこの地域としては高水準ですが、米国より低く（カナダの平均で約$73,600、365datascience.com、トロントでは約$75k 365datascience.com）、それでもグローバル平均を大きく上回っています。北米の高い生活費やテック業界の激しい需要がこの給与水準を支えています。特に米国内でもカリフォルニアや北東部都市では上乗せ給与が支払われており（例: カリフォルニア州のAI職は米国平均より約14%高い）、pg-p.ctme.caltech.eduで触れられています。
ヨーロッパ：ヨーロッパのAI報酬は、西欧と東欧の地域間で大きな差があります。主要な西欧経済圏では米国よりやや低いものの高い給与水準を示しています。例えば、ドイツのAI/データサイエンスの平均給与は約85,000ドル（米ドル）365datascience.com、イギリスでは約80,000ドル365datascience.comです（ロンドンのデータサイエンティストはボーナス含め最大約92,000ドルを稼ぐこともあります 365datascience.com）。一方、スイスは極めて高い数字が際立っており、データサイエンティストの平均年収は143,360ドル（スイスの高い生活費と金融・テック分野の影響）365datascience.com。これに対し東欧の給与水準ははるかに低く、例えばルーマニアでは平均45,531ドル、ブルガリアは約47,425ドル365datascience.comと、イギリスやドイツの水準の3分の1未満です。これらの格差は広範な経済的違いを反映していますが、東欧の低給与は生活費の低さや報告件数の少なさ（平均値に偏りの可能性）によって部分的に相殺される点にも注意が必要です365datascience.com。総じて西欧はAI専門家に対し競争力のある（驚異的ではないにしても）給与を提供しており、東欧も現地のテックエコシステムの成長とともに遅れを取り戻しつつあります。
ヨーロッパ各国における年間平均データサイエンス／AI給与（2025年）。イギリス（8万ドル）やドイツ（8万5千ドル）など西ヨーロッパ諸国は、ルーマニア（4万5千ドル）やブルガリア（4万7千ドル）といった東ヨーロッパ諸国よりもAI職の給与が大幅に高い傾向があります365datascience.com 365datascience.com。スイスは平均約14万3千ドルとヨーロッパ内では突出して高く、物価の高さや金融分野などでの需要の強さが反映されています365datascience.com。
アジア：アジアのAI給与の状況は非常に多様です。一般的に、東アジアのテックハブにおける給与は中程度で、例えば日本のAI／データサイエンスの平均給与は54,000ドル（約640万円）365datascience.com、中国の平均はおよそ57,000ドル（約45万元）365datascience.comです。これらの数値は発展途上アジア諸国よりはるかに高いものの、アメリカやヨーロッパに比べると依然として大きく下回っています。一方で、インドのように新興のテック人材大国では給与はかなり低く、インドのAIスペシャリストの平均年収はわずか16,759ドル365datascience.comです。新卒AIエンジニアのスタートは多くの場合₹5～8ラッフ（約6,000～10,000ドル）simplilearn.comとなります。近年、多国籍企業の進出によってインドの給与も上昇傾向にありますが、経験豊富なAIエンジニアでも年収₹15～25ラッフ（約18,000～30,000ドル）intellipaat.comと、西洋諸国の給与水準には遠く及びません。この格差は明らかで、米国のAIエンジニア（平均約14万5,000ドル）はインドのエンジニアの約10倍の収入を得ていますpg-p.ctme.caltech.edu。アジア域内では、シンガポール（図には未掲載）のような小規模な先進国でも、その需要の高さから相対的に高給与が実現しています。アジア全体の幅広い給与水準は、経済発展の違いを反映しており、日本や中国のようなグローバル競争力のある水準から、インドや東南アジアのコスト優位な給与帯まで様々です。企業もこうした違いを認識し、低コストな人材プールを活用することもありますが、優秀な地域専門家はグローバル企業であれば依然として高い給与を得られることもあります。
アジアにおけるAI／データサイエンティストの平均年収（2025年）。先進アジア諸国では中程度のAI給与（日本で約54,000ドル、中国で約56,000ドル）となっていますが、新興市場でははるかに低い水準（例：インドで約17,000ドル）です 365datascience.com 365datascience.com。こうした格差は地域経済の違いを浮き彫りにしており、インドなどの優秀なAI人材は依然として需要が高いものの、現地給与水準は西洋や東アジアにはまだ追いついていません。
| 国（地域） | 平均 | 給与（USD）給与範囲（USD） |
|---|---|---|
| アメリカ合衆国（北米） | $156,790 365datascience.com | 約$130,000 – $189,000 365datascience.com |
| カナダ（北米） | $73,607 365datascience.com | 約$60,000 – $93,000 365datascience.com 365datascience.com |
| イギリス（EU） | $79,978 365datascience.com | 約$50,000 – $90,000 365datascience.com |
| ドイツ（EU） | $85,115 365datascience.com | 約$67,500 – $90,000 365datascience.com 365datascience.com |
| スイス（EU） | $143,360 365datascience.com | 約$120,000 – $153,000 365datascience.com |
| 日本（アジア） | $54,105 365datascience.com | 約$40,000 – $68,000 365datascience.com |
| 中国（アジア） | 約$60,000 pg-p.ctme.caltech.edu | (年間およそCN¥450,000) pg-p.ctme.caltech.edu |
| インド（アジア） | $16,759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel= 出典： Glassdoor の自己申告データを 365DataScience により要約 365datascience.com 365datascience.com、Analytics Insight（CalTech CTME 経由） pg-p.ctme.caltech.edu。 数値には基本給とボーナスが含まれます。実際の給与は経験や都市（例：米国主要都市の給与都市部は全国平均よりも高くなっています)。その他の地域：北米、ヨーロッパ、アジア以外では、AIの給与データは少ないものの、成長する機会が見られます。オーストラリアでは、データサイエンティストの平均給与は約$79,000（AUD 約12万ドル）365datascience.comで、ヨーロッパの水準と同程度です。中東では、AI人材を引き付けるために魅力的な待遇（多くの場合税金免除）を提供し始めています。例えば、UAEやイスラエルなどの国々はAIハブに投資し、競争力のある給与を提供できます（ただし正確な金額は非常に幅があります）。アフリカでは、一般的に給与はかなり低く、南アフリカではデータサイエンティストの中央値が約$44,436 365datascience.com、エジプトではわずか$14,368 365datascience.comです。これらの違いは世界的な傾向を示しています。AIの専門知識は世界中で高い賃金を要求できますが、現地の経済状況や需要の成熟度が絶対的な給与水準に大きな影響を与えています。なお、購買力で調整すると、これらの格差の一部は縮小します。ある報告書では、「ニューヨークの1ドルはムンバイや東欧の1ドルと購買力が異なる」ため、給与とともに生活費を考慮するよう助言しています。365datascience.com 365datascience.com。 （各国のAI・データサイエンスの平均給与をまとめたものは、下記の表1を参照してください。） 表1．AIスペシャリスト／データサイエンティストの平均年収・主要国（2024～25年） 365datascience.com 365datascience.com 上記のように、北米の給与が世界をリードしており（米国が大きく先行）、西ヨーロッパや先進アジア諸国が中間層を形成し、発展途上地域ではAIスペシャリストへの絶対的な報酬が低くなっています。しかし、需要の成長は世界的に拡大しており、給与水準が低い地域でもAI導入の拡大に伴い、AI人材の採用や給与が前年比で急増しています linkedin.com linkedin.com。たとえば、インドのAI労働力は世界最大級（約60万人）であり、2027年までに倍増する見込みで、そのため給与も上昇しています（依然として大きな人材ギャップも存在します） linkedin.com linkedin.com。ヨーロッパでは、求人情報における生成AIスキルの言及が2019年から2024年にかけて330％増加しており、需要の急増によって給与も上昇傾向にあります linkedin.com linkedin.com。このように、地域ごとの給与格差は残るものの、世界中の企業がAI人材獲得競争を繰り広げており、全主要市場でAI関連給与は力強く上昇する傾向にあります。職種・経験別の給与内訳職種ごと: AI関連職は、その職務内容やスキルの希少性により、給与範囲が異なります。一般に、より専門的または研究寄りの職種（例：AIリサーチサイエンティスト）、あるいは直接的にプロダクト収益に影響する職種（例：大手テック企業の機械学習エンジニア）は、より一般的な職種よりも高い給与を得る傾向にあります。以下に、主要な職種とその代表的な給与レベルを示します。
経験レベル別： 経験はAI報酬における主要な要素です。ほとんどの職業と同様に、エントリーレベルのプロフェッショナルはミッドレベルやシニアスタッフよりもかなり低い給与からスタートしますが、AI分野では初任給でも全国平均と比べて非常に高く、成長カーブも急です。 アメリカ合衆国では、Glassdoorのデータによると、エントリーレベル（0〜1年） のデータサイエンティストは合計で約 $117,000 の報酬が期待できます 365datascience.com。数年の経験を積むと給与は急速に上昇します。4〜6年 の経験を持つ人の中央値は $141,000 ほどとなり 365datascience.com、7〜9年（シニア個人貢献者レベル）で約 $153,000 となります 365datascience.com。経験が豊富なスペシャリスト（10年以上）やリーダー職であれば、データサイエンス分野で $180〜190k に近づく、またはそれを超えることもあります 365datascience.com。実際、15年以上 の経験を持つ人の平均はアメリカではほぼ $190,000 に達していたとある分析結果で示されています 365datascience.com。この給与の推移――エントリーからシニアまでほぼ倍増する点――はAI分野で活躍するプロフェッショナルにとって、この分野に留まり成長し続ける強い動機になります。365DataScienceのレポートで「大きなモチベーションの向上」と表現され、「キャリアを築く上での粘り強さの重要性」が示されています 365datascience.com 365datascience.com。 AIエンジニアや研究者にとっても、同様（またはそれ以上に顕著）な傾向が見られます。エントリーレベルの機械学習エンジニア（トップテック企業の新卒）は、総報酬で約15万～20万ドルを得る可能性があり、同じ企業で10年の経験を持つスタッフレベルのMLエンジニアやリサーチサイエンティストの場合、総報酬（株式を含む）は年間30万ドルをはるかに超えることもあります。たとえば、米国のプリンシパルやリードデータサイエンティストは年間24万ドル以上を稼ぐことができます 365datascience.com。またトップクラスの「Distinguished」AIエンジニアや研究者（15年以上の経験、大企業所属）になると、50万ドル以上のパッケージを目にすることもあります（これら極端なケースについては次項で解説）。一方、AIスキルを持つエントリーレベルの人材でも高給ですが、おおよそ10万ドル台で、多くの分野と比較すれば高いものの、トップベテランの報酬には及びません。 また、キャリアパスも重要な点です。マネジメントや経営職（例：AIチームリーダー、AIディレクター）に進む人は、同じ経験年数の個人貢献者よりもさらに高い給与を得る可能性があります。しかし2024年には、データ/AI分野で一部のマネージャーレベルの給与がわずかに減少するという興味深い傾向も見られました widsworldwide.org（企業の再編やマネジメントコストの追加に慎重な動きが要因と考えられます）。それでも、豊富な経験を持つAIマネージャー（リーダーシップ経験含め10年以上）は、特に大手テック企業やユニコーンスタートアップでは、IC（個人貢献者）のシニアレベルにマネジメントプレミアムが加わった非常に高額な報酬を受け取っています。例えば「Head of Machine Learning」の2024年のグローバル中央値は33万6,500ドルでした（母数は少数ですが）aijobs.net。同様に「Director of Machine Learning」などの役職もグローバル中央値で20万5,800ドル程度でした aijobs.net。これらの数字は、AI分野で上位職・リーダーに昇進することで非常に大きな収入が得られることを示しています。 初級キャリア vs. シニアの例： 具体的に言うと、OpenAIのようなAIに特化した企業のソフトウェアエンジニアを考えてみましょう。Levels.fyiのデータによれば、OpenAIのL2（エントリーレベル）ソフトウェアエンジニアの報酬は23万8千ドル程度ですが、L6（シニア／スタッフ）ソフトウェアエンジニアのパッケージは年間134万ドルほどになります levels.fyi。このシニアレベルは、おそらく10年以上の経験と卓越したパフォーマンスを持つ人物に該当します。OpenAIの全レベルにおける中央値は約87万5千ドルと報告されています levels.fyi。これは高収入層によってどれほど平均が引き上げられているかを表しています。OpenAIは報酬水準において異例ですが、AIスペシャリストの収入が経験と責任の高みに達したときにいかに爆発的に増加しうるかを示しています。 まとめると、AIスペシャリストは経験とともに大幅な給与成長を見込めます。エントリーレベルのプロフェッショナルでさえ多くの他分野と比べてすでに高収入ですが、シニアの個人貢献者レベルやAI分野の指導的立場になると報酬は何倍にも跳ね上がります。多くの企業が株式報酬を活用していることも、この傾向を加速させています。つまり、AI企業で初期から働き始めたシニア人材の中には、現在、株式が数百万ドルの価値を持つ人もいるのです。本レポートの後半では、こうしたダイナミクスがビッグテックやトップ研究所でどのように展開されているか、経験豊富なAI専門家たちが前例のない高給を勝ち取っている現状について探ります。 セクターによる違い：ビッグテック vs スタートアップ vs アカデミア vs その他AI人材はほぼすべてのセクターで求められていますが、全てのセクターが同じ報酬を提供しているわけではありません。大手テクノロジー企業、スタートアップ、学術機関、金融機関、医療、政府など、どこで働くかによって報酬には大きな違いがあります。以下では、AI分野でのセクターごとの報酬トレンドについて主なポイントをまとめます。
主要企業のベンチマーク：OpenAI、DeepMind、Meta、MicrosoftなどAI給与の極端な例を知るうえでの一つの有効な方法は、AI分野で有名な注目企業や研究所に注目することです。これには、AI専門の研究企業や大手テクノロジー企業のAI部門が含まれます。ここでは主要な企業の給与ベンチマークや報告事例を紹介します。 結論として、AI給与の上限はごく一部の主要企業によって常に再定義されています。2024年～2025年時点での具体的なベンチマークは次のとおりです。 これらの数字は信じがたいものかもしれませんが、これはテクノロジー分野における「人材の希少性」という現実を反映しています。業界を率いるリーダーたちは、AIが社会全体の未来を形作ると確信しています。ある分析によれば、「トップ層のAI人材は今や、かつて企業全体の価値のあった価格で取引されている」とされます smythos.com。次のセクションでは、なぜこのような状況が生じているのか ― 需要・人材不足・リモートワークの影響について掘り下げます。 給与動向の要因：AI需要・人材不足・リモートワークここで取り上げた並外れた給与やトレンドは、AI労働市場におけるより大きな要因の兆候です。主な推進力は3つあります。AIスキルへの爆発的な需要（全産業を通じて）、経験豊富なAI人材の不足、そして競争を広げるリモートワークなどの進化する働き方です。ここでは、それぞれの要因がどのように報酬に影響するかを分析します。 AIスキルへの需要の急増： 2022年後半のChatGPTのブレイクスルーと生成AIの波以来、AIスペシャリストへの需要は急上昇しています。大手テック企業から銀行、小売業まで、あらゆる企業がAIを自社の製品や業務に組み込むために競争しています linkedin.com linkedin.com。このゴールドラッシュのような考え方（「とにかくAI人材が昨日にも欲しい！」）が、実績あるAI専門家の争奪戦を引き起こしています。LinkedInの分析によれば、AI関連の求人投稿は急増しており、例えば米国のテック系求人のうちAI関連が占める割合は、2019年の8.8%から2024年中頃には14.3%にまで跳ね上がりました itbrew.com bradley.com。現在あらゆる業界（金融、医療、製造、コンサルティングなど）がAI人材を積極採用しているため linkedin.com linkedin.com、公開されているポジションの数が有資格者の数をはるかに上回っています。経済の原理は単純です：需要が供給を上回ると、価格（給与）が上昇します。 重要なのは、AIが戦略的必然性と見なされていることです。企業は最新のAIを導入できなければ遅れを取ることを恐れているため、積極的に人材に投資しています。この緊急性は、トップAI専門家に対してプロスポーツ選手やハリウッドスターを思わせる報酬パッケージに直結しています。ロイターが12人の内部関係者に取材したところ、ChatGPTの登場以降、AI研究者のリクルーティングは「プロアスリート並みにエスカレートした」ということです reuters.com。その理由の一つは、企業が優秀なAI研究者一人が文字通り数十億ドル相当のイノベーションを生み出せると考えているからです（いわゆる「10倍エンジニア」概念がAIでは「1万倍研究者」にまで拡大されている reuters.com）。サム・アルトマンはTwitterで「1万倍の研究者」について冗談を言っています reuters.com。これは、AI分野では一人の貢献が平均をはるかに上回る可能性を示唆しています。特定のAI専門家を雇うことが企業の成功を左右すると考えれば、彼らはほぼどんな金額でも支払うでしょう。これが1,000万ドル超のオファーに表れています。 さらにエリート層を超えても、広範な需要がすべてのレベルで給与を押し上げています。例えば、数百万ドルは出せない中小企業でも、Googleや成長中のスタートアップからオファーがあるかもしれない中堅のAIエンジニアをひきつけるために、非常に競争力のある給与（リモートワークや魅力的なプロジェクトなどの特典も）を提示せざるを得ません。これによって中央値の給与が年々上昇しています。実際、2024年に「AI関連のキャリアは最も報酬が高く、経験や専門性とともに給与も上昇する」と報告されています linkedin.com。特に生成AIのブームは新たな職種（例：プロンプトエンジニア、LLM開発者）を生み出し、高い給与水準となっています。需要が急速に高まったことで供給が追いついていないためです。2025年4月、AI関連職全体の給与中央値は年間16万ドル前後と報告されています 365datascience.com。この非常に高い中央値は、こうした職種の多くが高給セクターに集中していることを反映しています。 人材不足（供給の制限）: 多くの人がAI関連分野に参入している一方で、本当に経験豊富なAI専門家（特に高度な学位や大規模なプロジェクト経験を持つ人材）は依然として比較的少数です。現代のAI（ディープラーニングなど）は新しい分野であり、爆発的に成長したのは過去10年ほどのことです。つまり、例えば10年以上のディープラーニングの経験を持つ専門家の数は非常に限られています。誰に聞くかにもよりますが、最先端のAIモデルを構築できる人材は世界中で数千人しかいないと言われています reuters.com。ロイターの情報筋によれば、主要なLLMのブレークスルーを牽引した精鋭グループは、数十人から数百人にしかならないかもしれないとも言われています reuters.com。このトップ層の極端な希少性が、その待遇（給与など）をさらに高めています。彼らは“AIスーパースター”で、どの雇用主も選ぶことができる存在です。そのため、企業は採用活動を「チェスのようなゲーム」と考え、戦略的に重要な人材を確保するために多額の費用を投じているのです reuters.com。 それほど希少でないレベルでも、多くの求人が埋まらないままになっています。世界経済フォーラムの報告書によると、世界的にAI人材ギャップが顕著であり、多くの国でスキルの需要が供給をはるかに上回っています atlastecnologico.com atlastecnologico.com。インドのような場所では、多くのエンジニアを輩出しているにもかかわらず、企業は今後3年間で230万件のAI求人があると予想しており、それを埋めるのに十分な有資格者がいません linkedin.com linkedin.com。同様に、ヨーロッパでもAI人材の確保に苦労しており（国によってはAI分野の卒業生の半数が米国に流出）、atlastecnologico.com atlastecnologico.com。この人材不足によって企業は2つの行動を取ることを余儀なくされています：限られた人材を獲得するためにより高い給与を支払うこと、そして非伝統的な採用（例：物理学者や数学者を採用し、AI研究者に育てるなど）を検討することです reuters.com reuters.com。 この人材不足は、企業による社内トレーニング（スキルアッププログラム）や国際的な採用の活用といった創造的なアプローチにもつながっています。しかし短期的には、お金を投入することが最も速い解決策であるため、あのような高額給与が生まれるのです。Ariel Herbert-Vossは、AIラボが専門家を貴重なチェスの駒のように扱っていると語っています――「ルーク」や「ナイト」が十分に必要であり、不足すればいくらでも支払って確保する、と reuters.com。AIが引き続きその時代の変革的テクノロジーであり、専門性がすぐに育成できない限り、この希少な人材は自身のスキルに対し売り手市場を享受し続けるでしょう。 リモートワークと人材のグローバル化： リモートワークやハイブリッドワークの普及は、AIの給与動向に新たな側面を加えました。一方で、リモートワークにより企業は地理的な制約を超えて人材を採用できるため、低賃金の地域を活用でき、雇用主にとって人材プールが拡大します。これは、企業が安価な市場でリモート雇用を選択した場合、一部の職種では給与に下方圧力がかかる可能性があります。実際、企業の中には地域の生活費に基づいた給与（ロケーションベースペイ）を採用し、コストが低い地域で採用することで理論的には経費節約を図っています。例えば、企業が東欧やインドのAIエンジニアを米国の給与の一部で雇用する場合です。 しかし、リモートワークは人材のグローバルな競争も激化させ、優秀な人材は地元だけでなく世界中の高給雇用者にアクセスできるようになりました。実際、多くの地域で給与に上昇圧力が生じており、地元の雇用主は海外からのオファーと競わなければならなくなっています。 ロケーションベースの給与格差が縮小している証拠も見られます。2024年のスタートアップ報酬調査によると、85%のスタートアップが依然として地域によって給与を調整していますが、従来のハブ以外の都市でも急速に格差が縮小しています。例えば、マイアミやシャーロットでは、今やサンフランシスコのテック職の給与の約85～90%が支払われています signalfire.com signalfire.com 。歴史的に報酬が低かった地域（中西部など）でも、テック職の給与は全米トップレベルに近づいています。これは、リモートワークによってそうした地域の人材が沿岸部企業からオファーを得られるようになり、地元企業も彼らを引き留めるために給与を上げざるを得なくなったためと考えられます。つまり、リモートワークはトップAI人材にとってより統一的なグローバル市場を生み出しています。ポーランドやナイジェリアの優れたMLエンジニアも、引っ越すことなく米国企業で働くことが可能となり、現地企業よりも米国基準に近い給与を要求できるようになりました。実際、多くの企業は生活費の違いを理由に依然として安価な給与を支払っていますが、選択肢の増加によりその格差は縮小しています。 従業員の立場から見ると、リモートワークの機会は大きな恩恵となっています。AIプロフェッショナルは生活費の安い地域で高給を得られたり、単純により多くの選択肢（交渉力の強化）を持つことができるのです。調査によると、リモートワーカーは場所調整後にやや低い給与を経験する場合が多いものの（一部の調査では10～15%減、企業側が調整するためかもしれません） blogs.psico-smart.com blogs.psico-smart.com、その調整幅も縮小傾向です。また、リモートワークの普及が、世界中のより多くの人々にAI分野への参入機会を提供し、知識の普及によって長期的には人材不足の緩和につながる可能性もあります。 もう一つの側面はワークライフの好みです。多くのAI専門家は柔軟性を重視し、たとえ給与が少し低くてもリモートワークができる仕事を選ぶことがあります。しかし、市場がこれほど活発なため、企業は候補者を確保するために高い給与と柔軟性の両方を提供しなければならないことがよくあります。例えば、需要の高いMLエンジニアを採用しようとする企業は、最終的にトップレベルの給与かつ完全なリモートワークを許可することになるかもしれません。なぜなら、そうしなければ候補者にはすでに同様の条件のオファーが5件あるからです。 まとめると、リモートワークによってAIの報酬はよりグローバルに競争的になりました。これにより、いくつかの地域格差が縮小します（例：ブラジルの優秀なAI開発者が今やアメリカ水準の報酬でリモート就業できるようになり、地元ブラジル企業への要求水準が上がる）。また、企業はより広く人材を採用できるようになり、地元で埋めにくかった職種も補充できる可能性があります（これは、海外からの供給によって特定の職種の極端な給与上昇を和らげるかもしれません）。しかし、最上級のエキスパート層については、タレント争奪戦が非常に熾烈なため、リモートかオンサイトかはほとんど関係ありません。その層の人々は条件を自分で決められ、必要があれば転居もいといません。ミッドレベルの職種にとっては、リモートワークが確実にチャンスを広げ、世界中に仕事を分散させることで給与の急騰を抑える効果もあり得ます。 要するに、「リモートワークはグローバルに人材プールを広げ、雇用主同士がより良い福利厚生を提供し合う競争を生み出します」 womentech.net。これにより、AIスキルのためのより大きく競争的な市場が生まれます。短期的には、この競争は主に労働者に利益をもたらし（複数の雇用主が取り合うため）、報酬を上げたり横並びにする方向に働きます。雇用主側はどこからでも人材を採用できる恩恵を受けますが、トップ人材に対して支払う給与が下がるわけではありません。単により多くの人材にアクセスできるようになるだけです。 その他の要因: 注目に値する追加的な影響もあります。 このセクションをまとめると、AI給与の高騰は、極めて高い需要と供給の逼迫によって根本的に引き起こされています。 企業はAI人材を重要な投資と見なしており（そのため「AI人材は9桁の価値がある」と言われることもあります smythos.com smythos.com ）。人材不足が解消されるまで（AIへの需要が高まっていることを考えると数年、もしくは永遠にかかる可能性もある）、給与水準は高止まりが予想されます。リモートワークは、むしろ世界中でトップ人材を巡る競争を激化させ、地域間の給与水準が均等化し（そしてしばしば上昇し）ています。ある報酬専門家はスタートアップにこう助言しています： 「AI人材のコストに備えよ」 そして採用者に株式報酬の価値を明確に伝える準備をしておくように signalfire.com signalfire.com ーー高額給与は既定路線であり、企業が賢く管理すべきなのはそれ以外のオファーの部分であることを示しています。 給与に影響する地域的・経済的要因AI労働市場の需給だけでなく、さまざまな地域的およびマクロ経済的要因もAIスペシャリストの給与に影響を及ぼします。 本質的には、地域や経済的要因はAI関連の給与に影響し、どこに人材が集まり、どのように予算が配分されるかを決定づけますが、世界全体のトレンドとしては賃金は上昇傾向にあります。成長著しいテックエコシステムを持つ地域では賃金上昇のペースも速くなります（東欧はその候補です―現在は水準が低いものの、年々大きな伸び率が期待できます 365datascience.com）。生活コストの高い地域は名目賃金が高く、その水準が他地域の基準となり続けています。 興味深い動きとして、各国政府自身が人材確保のために報酬の重要性を認識し始めていることが挙げられます。例えば、英国は2023年に「AIタレントビザ」と1000人分のAI博士課程資金を発表し、事実上人材の育成・誘致で給与水準の安定化を図る狙いがあります。ホワイトハウスのAIタレントレポートでは、米国が海外からAI人材を集め、その後国内で就業させることでメリットを享受していると指摘しています bidenwhitehouse.archives.gov forbes.com。このような人材流動性に影響を与える政策が、地域の給与圧力を間接的に緩和または激化させる可能性があります。 全体的に見て、AI分野の地域間給与格差は縮小しつつあります。インフレなどの経済要因は実際に存在しますが、テクノロジーや人材要素の方が重要です。シリコンバレーとワルシャワでは今日でもデータサイエンティストの給与に大きな差がありますが、リモートワークや東欧テック分野への投資が続けば、5年後にはその格差がやや縮まる可能性があります（あるアナリストは、東欧のスタートアップシーンの成長は、「時間とともに西ヨーロッパの給与水準に追いつくかもしれない」と指摘しました 365datascience.com）。それでも、現地の状況は常に重要です。生活費がはるかに低い国でAI関連の仕事をしても、例外的に海外企業向けのリモートワークでない限り、サンフランシスコ水準の給与は得られないでしょう。 AI報酬に影響を与える最近の動向・ニュース・政策アップデートAI分野は急速に進化しており、報酬を巡る議論も活発化しています。ここでは、AIスペシャリストの給与や今後の雇用市場に影響する、最近（2024〜2025年）の主なトレンドやニュースを紹介します： まとめると、最新のニュースはAI報酬が大幅に上昇しており、社会的な話題となっていることを示しています。企業は公然と報酬競争を繰り広げ、政府は政策対応に追われ、労働者はリモートワークやスキルアップで適応しつつあります。2024年末時点のコンセンサスとして、これらの傾向は2025年も続くと予測されています：「2024年現在、AI関連のキャリアは最もやりがいがあり、経験や専門性に応じて報酬も伸びていく職種の一つとなっている」 linkedin.com。AIバブルの崩壊や大量の新規人材流入がない限り、AI専門家は今後もしばらく最も高収入な職種の一つであり続けると考えられます。 専門家のコメントと見解さらなる参考として、AIの給与や人材市場についての専門家や業界リーダーの著名なコメントをいくつかご紹介します。 これらの観点を総合すると、これまでにないAIの求人市場の姿が浮かび上がります。専門性の高い人材は、トップ経営者やエンターテイナーと同等に評価され、地理的な障壁はほとんどなく、需要が供給をはるかに上回っています。また、引用の内容は単なる誇張ではなく、実際に企業が高額報酬を支払っていることや、専門家もこの現象の理由（差し迫った需要や希少なスキル）を認めていることを裏付けています。 AIのプロフェッショナルや、この分野を検討している方へのメッセージは、チャンスはとても大きいということです。ただし、高い報酬には高い期待が伴います。30万ドルや300万ドルを支払う企業は、世界トップレベルの成果を求めています。企業や政策立案者にとっても、AI人材の育成（教育等）に投資することが、単なる値上げ合戦に終始しないために重要だといえます。 結論と展望結論として、2024年から2025年にかけて、世界中でAIスペシャリストの給与が例外的に高く、さらに上昇傾向にある時期であるといえます。この包括的な調査から得られた主なポイントは以下の通りです： 今後について、何が予想されるでしょうか？ AIへの関心が予想外に低下しない限り、AIの専門知識に対する需要は今後も増加し続けます。米国労働統計局による2026年の予測では、2026年までにデータサイエンティストの雇用が約28%増加すると見込まれています 365datascience.com 365datascience.com。つまり需要は減速していません。新たなAI分野（例：AIセーフティ、AI倫理、AI法務など）の登場により、新しい職種やそれに対応した給与水準が生まれることが予想されます。 しかし、私たちは正規化の始まりも目にするかもしれません。より多くの大学がAIの卒業生を輩出し、より多くの労働者がAI分野で再教育を受けることで、タレントプールは徐々に拡大していきます。これにより、トップ層の極端な人材不足が徐々に緩和され、給与が安定する可能性もあります。しかし、そのような効果も、AI導入の範囲がますます拡大していることによって相殺されるかもしれません。要するに、AI給与の天井は劇的に上がり続けるということはないかもしれません（次は5000万ドルのオファーを耳にすることになるのか、やや疑問ですが、少なくとも日常的ではないでしょう）、しかし下限や中央値はAIがあらゆる分野に浸透するにつれてさらに上昇する可能性があります。 企業にとっての課題は、これらのコストを管理することです ― すべての企業が年収50万ドルのAI PhDを雇えるわけではありません。AIのスキルをフルタイムで雇用せずに活用するため、より創造的な取り組み（契約、学術界との連携など）が見られるかもしれませんが、これは給与圧力を緩和する可能性もあります。スタートアップは希少な専門家への依存を減らすため、平均的なエンジニアにより高性能なAIツール（AutoMLなど）を装備させることに注力するかもしれません。しかし、今や当面の未来において、本当の意味でAIの専門知識を持つ人材は非常に有利な立場にあります。 プロフェッショナルや新卒者にとって、AI分野に身を置くには今ほど絶好の時期はありません。このキャリアは、金銭的にも「最も報われる職種のひとつ」であり、linkedin.com 知的にも刺激的です。あるFAQにはこう書かれています：「データサイエンティストは高収入になれますか？間違いなく…シニア職で20万ドルを超えることも珍しくなく、トップ企業では中央値が25万ドル以上の支払いもあります。」 365datascience.com。私たちが見てきた現状からすれば、この回答ですら過小評価かもしれません。 まとめると、2024〜2025年のAIスペシャリストは、革命的なテクノロジー、止まらぬ業界の需要、そして限られた人材供給という「完璧な嵐」を収穫しています。 給与はかつてない高水準に達し、ニュースの一面を飾るようになっています。長期的には市場が均衡を取り戻すとしても、短期的には組織がAI人材に多めの予算を割り当てること、そして個人においてはAIスキルを身につけ、自信を持って交渉することがベストな助言でしょう。なぜなら、交渉の主導権はあなたにあるからです。ことわざに「良い人材は高くない、価値があるのだ」とありますが、AI分野では、企業がそのために異例の努力（と予算）を惜しまないことで本当にそれを信じているという事実が示されています。 State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries  |
