AIエンジニアの採用｜人事が押さえる基本と進め方

AIエンジニアの採用は、「AIに詳しい人」を探すところから始めると行き詰まります。同じ肩書きでも、モデルを作る人、作ったモデルを動かし続ける人、生成AIを使った機能を組み込む人で、必要な経験はまったく違うためです。

人事が最初に決めるのは、自社がAIで何を解決したいのかと、そのためにどの職種が要るのかです。職種が決まれば、必須のスキル、提示する年収、選考で見る点、声をかける経路が順に決まっていきます。

AIエンジニアの定義と主な職種

AIエンジニアは、機械学習や生成AIを使ったシステムを設計・開発・運用するエンジニアの総称です。実際の求人では、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニア、大規模言語モデル（LLM）・生成AIのアプリケーションエンジニア、データサイエンティスト、データエンジニア、AIリサーチャーといった職種に分かれ、職種ごとに日々の仕事と必要な経験が異なります。

職種の名前と仕事の範囲は企業によって違い、1人が複数の職種にまたがって働くことも珍しくありません。表は求人を書くときの出発点として使い、自社の仕事に合わせて範囲を書き直してください。

肩書きだけでは仕事の範囲が分からない

AIエンジニアの候補者を評価するときは、肩書きより、どのデータで何を作り、どこまで運用したかを確かめます。「AIエンジニア」と名乗る人の中には、モデルの研究が中心の人も、外部のモデルを呼び出す API（Application Programming Interface）を組み合わせて機能を作る人もいるためです。

職務経歴書では、扱ったデータの種類と量、作ったものが本番で使われたかどうか、チームの中での役割の3点を見ると、仕事の範囲が絞れます。AI人材全体の定義と類型は「AI人材とは？不足の中身と採用・育成の進め方」で整理しています。

AIエンジニアの採用が難しい理由

AIエンジニアの採用が難しいのは、国全体でAIを使いこなす人材が足りなくなる見通しのうえに、AIエンジニアを求める企業が増えているためです。加えて、候補者の技術を人事だけでは評価しにくく、選考の判断が遅れやすいことも採用を難しくしています。

経済産業省の推計では2040年にAI・ロボット等の利活用人材が339万人不足する

経済産業省「2040年の就業構造推計（改訂版）について」（2026年3月）は、AI・ロボット等の利活用を担う人材の2040年の需要を782万人、供給を443万人とし、339万人が不足すると推計しています。2022年の就業者数は236万人でした。

この区分は機械技術者やその他の情報処理通信技術者等の職種を集計したもので、AIエンジニアだけの人数ではありません。推計は国内投資と産業構造の転換が十分に進む場合（新機軸ケース）を前提にしています。それでも、AIを扱える人材の需要が供給を大きく上回る方向は、採用計画を立てるうえで前提に置いておくべき点です。

Offers の正社員求人でAIエンジニアの求人の割合は2026年1〜9月に4.3%へ上がった

Offers に掲載された IT職の正社員求人のうち、タイトルにAIエンジニアの職種名を掲げる求人の割合は、2023年の1.0%から2026年（1〜9月）の4.3%へ上がりました（Offers（株式会社overflow）調べ・IT職の正社員求人 n=2,443・2026年9月までに公開）。

出典：Offers（株式会社overflow）調べ・IT職の正社員求人 n=2,443・2022年3月〜2026年9月に公開。

2025年以降に割合が上がっており、同じ候補者に声をかける企業が増えていると読めます。

技術の評価を人事だけで行えない

AIエンジニアの選考では、候補者が作ったモデルや機能の良し悪しを、人事担当者だけで判断するのは難しいのが実情です。職種ごとに見るべき経験が違ううえ、生成AIのように技術の入れ替わりが速い領域では、数年前の経験がそのまま使えるとは限りません。

判断に時間がかかると、複数の企業の選考を並行して受けている候補者は、早く合否を伝えた企業へ進みます。採用の難しさの一部は、候補者の数より、社内の評価の体制から生まれています。

AIエンジニアの提示年収の目安

Offers の正社員求人のうち、タイトルにAIエンジニアの職種名を掲げる求人の提示年収は、下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,200万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・年収の記載がある求人 n=58・2026年9月までに公開）。IT職の正社員求人全体と比べると、上限の中央値が230万円高くなっています。

出典：Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人のうち年収の記載がある求人・2022年3月〜2026年9月に公開（上限の中央値の差230万円は編集部算出）。

数字は求人票に書かれた年収の幅で、実際に支払われた年収ではありません。

同じ職種名でも、モデルの運用経験やチームを率いた経験の有無で提示額が変わることが、上限の幅が広い一因かもしれません（今回の集計では経験別に分けていない推測です）。自社の予算を決めるときは、表の中央値を出発点にし、必須にした経験の重さに合わせて上下させます。

AIエンジニアを採用する進め方

AIエンジニアの採用は、解決したい課題から職種と必須スキルを決め、現場のエンジニアと選考の体制を組み、求人票と採用ページで仕事の中身を示し、入社後の立ち上がりまで支える順に進めます。最初の2つを飛ばすと、応募が来ても誰を選べばよいかが決まりません。

解決したい課題から職種と必須スキルを決める

必須スキルは、AIで解決したい課題と、そのために任せる仕事から逆算して決めます。「AIの知識がある人」と書いた求人では、モデルの研究者も、APIを組み込むエンジニアも応募でき、選考で比べる軸が定まりません。

表は職種ごとの一般的な組み合わせで、自社の仕事に合わせて入れ替えてください。必須の欄を3〜4項目に絞ると、応募者を比べやすくなるはずです。

現場のエンジニアを要件定義と面接に入れる

技術の評価は、要件を決める段階から現場のエンジニアに任せるのが基本です。人事は、採用の目的・予算・時期と選考の段取りを持ち、どの経験を必須にするか、面接で何を聞くかは現場のエンジニアと一緒に決めます。

社内にAIの経験者がいない場合は、近い領域のエンジニア（データ基盤やバックエンドの担当者）に面接へ入ってもらい、外部の技術顧問に要件の確認を頼む方法もあります。面接での技術の質問の組み立て方は「エンジニア面接での技術質問とは？」が参考になるでしょう。

選考は実務に近い題材で見て、日程を詰める

AIエンジニアの選考で実務の力を確かめる手がかりは、知識を問う質問より、候補者が過去に作ったものの説明です。どんな課題に対して、どのデータとモデルを選び、どう評価して、本番でどんな問題が起きたかを順に聞くと、経験の深さが見えてきます。

課題を出すなら、自社の仕事に近い小さな題材にし、取り組む時間の目安を事前に伝えましょう。選考の各段階の結果は、面接の当日か翌営業日に返すと決めておくと、他社に先を越される場面を減らせます。

求人票と採用ページで扱うデータと開発環境を示す

AIエンジニアの候補者が応募を決める材料は、どんなデータに触れられるか、どの技術で開発しているか、モデルが本番でどう使われているかの3つです。求人票と採用ページには、扱うデータの種類、使っている言語・クラウド・ツール、チームの人数と役割を具体的に書きます。

技術ブログや登壇で開発の中身を発信している企業は、候補者に仕事の中身が伝わりやすくなります。発信の目的と進め方は「採用を加速する技術・採用広報の目的・進め方・メリット」にまとめました。

社外から見える採用ページや技術ブログで、開発環境や仕事の中身が候補者に伝わっているかは、エンジニア採用力チェックで確かめられます。企業URLを入力すると、技術ブランド発信力・技術環境の透明性・採用情報の充実度など5指標24項目で公開情報を採点したレポートが、1営業日以内にメールで届きます。

入社後のオンボーディングで立ち上がりを支える

AIエンジニアが入社後に成果を出すには、データへのアクセス権、開発環境、相談相手の3つを入社直後にそろえることが欠かせません。データの所在や権限の申請に時間がかかると、最初の数週間を待ち時間で過ごすことになります。

株式会社overflow の「Offers 中途入社時オンボーディングの実態と課題実態調査」（2023年5月・1年以内に中途入社したOffers登録者78名）では、46.2%が「メンター制度を導入（メンターの割当）」と回答しています。入社後の相談相手を決めておくことは、回答者の半数近くの入社先で取り入れられていた打ち手です。

AIエンジニアの採用手法の選び方

AIエンジニアの採用手法は、企業から候補者に声をかけるダイレクトリクルーティング、人材紹介、求人サイト、社員の紹介によるリファラル採用、社内のエンジニアの育成の5つから、採用の時期と人数に合わせて組み合わせます。候補者が少ない職種なので、応募を待つ手法だけに頼らないことが基本です。

手法ごとの費用と選び方は「エンジニア採用手法の比較｜コスト・選び方と成功のコツ」で比べています。社員の紹介の制度設計は「リファラル採用とは？仕組み・制度設計と社員紹介を回すコツ」が詳しい内容です。

Offers でエンジニアにスカウトを送る

ダイレクトリクルーティングの経路の1つに、株式会社overflow が運営する Offers があります。エンジニアの正社員の中途採用に向けた採用サービスで、企業は登録しているエンジニアのプロフィールを見て、転職を考え始める前の層にもスカウトを送れます。この記事で紹介した AIエンジニアの求人の割合と提示年収も、Offers に掲載された正社員求人を集計したものです。

Offers（オファーズ）の企業向けサービスを見る

AIエンジニアの採用は職種の切り分けから始める

AIエンジニアの採用で最初に行うのは、AIで解決したい課題を決め、機械学習・MLOps・生成AIのアプリケーション・データ分析のどの職種が要るのかを切り分けることです。職種が決まれば、必須スキル、提示年収、選考で聞くこと、声をかける経路が順に決まります。

経済産業省の推計が示すとおり、AIを扱える人材の需要は供給を上回る見通しで、Offers の正社員求人でもAIエンジニアの求人の割合は2025年以降に上がっています。候補者に選ばれるには、現場のエンジニアと評価の体制を組み、扱うデータと開発環境を具体的に示し、選考の結果を早く返すことが欠かせません。