
AIエンジニアの転職市場|2026年の最新動向
「AIエンジニアは需要が高い」とよく耳にするものの、実際の求人数や年収相場がどのくらいなのか、肌感覚でつかめていない方は多いのではないでしょうか。まずはデータで現状を整理しておきましょう。
AI・ITエンジニアの求人倍率と年収相場(2026年版)
2026年現在、AIエンジニア領域の求人倍率は10〜15倍前後で推移しており、IT職種全体の平均(約2〜3倍)と比べても圧倒的な売り手市場といえます。経済産業省の試算では、2030年時点でAI・データ人材の不足数は約79万人に達するとされており、需給ギャップはさらに拡大する見込みです。
年収相場の目安(2026年版)
- 機械学習エンジニア(3〜5年経験):700〜950万円
- MLOps・LLMエンジニア(実務2年以上):800〜1,200万円
- AIプロダクトマネージャー兼エンジニア:900〜1,400万円
一方、同じITエンジニアでも運用・保守寄りの職種は500〜650万円台が中心です。スキルセットの違いが年収に直結するのがAI領域の特徴といえます。
転職エージェントを使うべき理由|一般公開求人との違い
求人サイトで「AIエンジニア」と検索すると膨大な件数がヒットしますが、実は好条件のポジションの60〜70%は非公開求人として流通しているといわれています。特に年収1,000万円超のシニアポジションや、大手テック企業の新規AIプロジェクト枠は、競合他社への情報漏洩を避けるために公開されないケースがほとんどです。
非公開求人へのアクセス
エージェント登録後、担当者経由でのみ閲覧・応募できる求人を紹介してもらえる。
年収交渉の代行
自分では言い出しにくいオファー金額の引き上げ交渉をエージェントが担当する。転職者の平均年収アップ額は60〜120万円という報告もある。
AI特化の選考対策
コーディングテスト・機械学習の技術面接・ポートフォリオ添削まで、IT専門エージェントなら職種に即したフィードバックが受けられる。
転職サイト単独での活動と比較すると、書類通過率・内定率ともにエージェント併用のほうが統計的に高い傾向にあります。特にAI領域では技術スタックの説明が採用担当に伝わりにくいため、専門エージェントの「翻訳」機能が効いてきます。

転職エージェントの選び方|AIエンジニアが重視すべき5つのポイント
「とりあえず大手に登録したら、IT知識ゼロの担当者にあたってしまった」という経験はありませんか?転職エージェントは数百社以上存在しますが、AIエンジニアとしての市場価値を最大化できるかどうかは、エージェント選びの段階でほぼ決まります。
以下の5つのポイントを軸に選定すれば、年収交渉の失敗や的外れな求人紹介といったリスクを大幅に減らせます。
ポイント①:AI・IT特化かどうかで担当者の専門知識が変わる
総合型エージェントの担当者は、AIエンジニアとルート営業職を同時に担当しているケースが珍しくありません。対して、IT・AI特化型のエージェントは担当者自身がエンジニア出身や技術系採用の専門職であることが多く、LLMファインチューニングやMLOpsといった用語をそのまま使って会話が成立します。
確認方法:初回面談で「RAGとベクトルDBの違いを説明できますか」と問いかけてみてください。的確に答えられるかどうかが、担当者の技術理解レベルの判断基準になります。
ポイント②:非公開求人の保有数と質で年収上限が決まる
求人サイトに掲載されている公開求人は、すでに多数の応募者が集まっている競合過多の状態です。一方、AIエンジニア向けの高年収ポジション(1,000〜1,500万円帯)の多くは、採用コスト削減や競合対策の観点からエージェント経由の非公開求人として流通しています。
エージェントを選ぶ際は「非公開求人の割合」と「AIポジションの保有数」を具体的な数字で確認することが重要です。非公開求人比率が50%以下のエージェントは、実質的に求人サイトの延長線上に近いと判断して差し支えありません。
ポイント③:年収交渉の実績と交渉対応力の確認方法
年収交渉はエージェントが代行できる最大のメリットですが、実際に交渉に動いてくれるかどうかはエージェント次第です。登録前に「直近1年間で年収アップに成功した割合とその平均増加額」を聞いてみてください。
実績のあるエージェントは「AIエンジニア領域で平均120〜150万円のアップ実績があります」と具体的な数字を出せます。「ご希望に沿えるよう尽力します」という抽象的な回答しか返ってこない場合は、交渉力に期待しすぎないほうが無難です。
ポイント④:データサイエンティスト・MLエンジニアへの対応範囲
「AIエンジニア」という肩書きは実態が多様で、LLMアプリ開発・機械学習モデル構築・データ基盤整備など職務内容が大きく異なります。エージェントが対応できるのがAIエンジニアだけでなく、データサイエンティスト・MLエンジニア・AI研究職まで幅広くカバーしているかを確認しましょう。
対応範囲が狭いエージェントに登録すると、本来より低いポジションや希望と異なるロールへ誘導されるリスクがあります。
ポイント⑤:登録から内定までのサポート体制と平均期間
AIエンジニアの転職活動期間は平均2〜4ヶ月といわれていますが、エージェントのサポート体制によって大きく変わります。面接対策・ポートフォリオレビュー・技術課題のフィードバックまで対応しているかどうかは、事前に必ず確認してください。
注意点:「スピード内定」を売りにするエージェントは、応募社数を増やして成約率を上げることを優先している場合があります。内定の質より数を重視するエージェントでは、入社後のミスマッチが起きやすい傾向があります。
【比較表】AIエンジニア向け転職エージェント5社を一覧で比較
選び方の基準が整ったところで、実際に5社を横並びで見てみましょう。求人数・年収帯・サポート形式を同じ軸で比べると、自分のケースに合うエージェントが一目でわかります。
5社比較表:求人数・対応職種・年収帯・サポート形式
※求人数は2026年3月時点の公開求人数。非公開求人は各社の保有比率から推定。年収帯は登録者の内定実績レンジです。
| エージェント名 | 公開求人数 | AI・機械学習系求人 | 想定年収帯 | 非公開求人比率 | サポート形式 | 利用料 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| レバテックキャリア | 約15,000件 | 約1,800件 | 600〜1,200万円 | 約50% | 専任担当制・オンライン可 | 無料 |
| Geekly(ギークリー) | 約12,000件 | 約1,200件 | 500〜1,000万円 | 約40% | 専任担当制・面談必須 | 無料 |
| ビズリーチ | 約130,000件 | 約9,000件 | 700〜2,000万円+ | 非公開 | スカウト型・自己応募型 | 一部有料プランあり |
| リクルートエージェント | 約450,000件 | 約15,000件 | 500〜1,500万円 | 約55% | 専任担当制・拠点多数 | 無料 |
| マイナビITエージェント | 約20,000件 | 約2,000件 | 450〜900万円 | 約45% | 専任担当制・地方対応強め | 無料 |
求人総数だけを見るとリクルートエージェントが圧倒的ですが、AI・機械学習領域に絞った場合の比率はレバテックキャリアやGeeklyのほうが高くなります。「数より密度」を重視する場合は、専門特化型を優先するのが現実的です。
一方、ビズリーチは年収700万円以上のシニア・スペシャリスト層に強く、スカウト経由で非公開ポジションへアクセスできる点が他社と異なります。現職のまま受け身で情報収集したい場合にも向いています。
こんな人にはこのエージェント|タイプ別おすすめ早見表
「全部登録するのは面倒」という場合は、自分のタイプに近い組み合わせで2社に絞るのが効率的です。
- 実務3年未満・年収400〜600万円を目指す → マイナビITエージェント + Geekly
- 機械学習・LLM領域で即戦力転職・年収700万円以上 → レバテックキャリア + ビズリーチ
- 地方在住・UIターン転職を検討中 → マイナビITエージェント + リクルートエージェント
- 外資・スタートアップのシニアポジション・年収1,000万円超 → ビズリーチ一択(プレミアムプラン推奨)
- 在職中で時間がなく、担当者に一任したい → レバテックキャリア(対応スピードが業界最速水準)
実は「2社同時登録」が定石です
エージェントを1社に絞ると、担当者の質や求人の偏りをチェックできません。専門特化型1社+大手総合型1社の組み合わせが、求人の幅と専門性を両立させる現実的な方法といえます。
おすすめ転職エージェント5選|詳細レビューと特徴解説
比較表でざっくりとした違いは把握できたかと思います。ここからは各社の強み・弱み・向いている人を掘り下げていきます。「どのエージェントが自分に合うか」の判断軸として読んでみてください。
①レバテックキャリア|IT・AI特化No.1の専門性と求人数
ITエンジニアの転職市場でもっとも名前が上がるのがレバテックキャリアです。登録エンジニア数は70万人超、公開・非公開を合わせた求人数は10万件以上と、IT特化型では国内最大規模を誇ります。
最大の強みは担当者の専門知識の深さにあります。キャリアアドバイザー自身がITバックグラウンドを持つケースが多く、「LLMOpsの経験をどう言語化するか」といった細かい相談にも具体的なフィードバックが返ってくると評判です。
こんな人に向いている
- 経験3年以上のITエンジニアで年収600万円以上を狙っている
- AI・機械学習系のポジションに絞って探したい
- エージェントとのやり取りに専門用語が通じる相手を求めている
デメリット・注意点
- 未経験・経験1年未満のエンジニアは紹介求人が限られやすい
- 首都圏・大阪以外の地方求人はやや少なめ
- 担当者の当たり外れが大きいという声も一部にある
面談はオンライン対応で、登録から最短3日で求人紹介が届くケースもあります。まず求人の母数を確認したい場合は、最初に登録しておきたい一社です。
②Geekly(ギークリー)|ゲーム・Web・AI系に強い非公開求人の宝庫
ゲーム・Web・IT系に特化したエージェントとして設立されたGeeklyは、近年AIエンジニア向けの求人ラインナップを急速に拡充しています。非公開求人の比率が全体の約80%と高く、一般の求人サイトでは出会えないポジションを多数保有しているのが特徴です。
平均年収アップ率は約16%という数字を公表しており、年収交渉のノウハウが蓄積されていることがうかがえます。特に25〜35歳のエンジニア転職実績が豊富で、第二新卒から中堅層まで幅広くカバーしています。
こんな人に向いている
- ゲーム・エンタメ・Web系企業のAI職種に興味がある
- 非公開求人を優先的に見たい
- 年収アップ交渉を代行してほしい
デメリット・注意点
- 製造業・SIer系の求人はレバテックに比べて手薄
- 地方在住だと対応可能な求人が絞られる場合がある
週1回の定期連絡が基本スタイルのため、転職活動を急いでいる場合は面談時にペースを明確に伝えておくのがポイントです。
③doda X|ハイクラスITエンジニア向けスカウト型サービス
doda Xは、パーソルキャリアが運営するハイクラス・エグゼクティブ向けのスカウトプラットフォームです。年収800万円以上のポジションを中心に扱い、CTO・テックリード・AIプロダクトマネージャーなど管理職・専門職寄りの求人が充実しています。
「待ち型」のスカウトサービスが主体のため、担当者が積極的に求人を提案してくれる通常型エージェントとは利用感が異なります。プロフィールを丁寧に作り込むことで、企業側からのオファー単価が大きく変わるという報告もあります。
こんな人に向いている
- 現年収700万円以上でさらなるアップを狙っている
- 管理職・テックリードポジションへのキャリアチェンジを検討中
- 自分のペースで転職活動を進めたい(急いでいない)
デメリット・注意点
- 年収600万円未満だとスカウト数が少なくなる傾向がある
- エージェントによる積極的なサポートは他社より薄め
他のエージェントと並行利用しながら「企業からの評価を測る指標」として活用するのが賢い使い方といえます。
ハイクラス求人への転職を視野に入れている場合は、doda Xで非公開求人の保有数や平均年収実績を確認してみてください。スカウト型のため、自分のスキルセットがどう評価されるかを知るだけでも参考になるでしょう。
④マイナビITエージェント|手厚いサポートで転職初心者にも安心
「転職エージェントを使うこと自体が初めて」という方にとって、担当者の丁寧さは選ぶ理由の大きな一つです。マイナビITエージェントは面談の質・書類添削・模擬面接のサポート密度が高く、転職活動のプロセス全体を伴走してもらえるという声が多いサービスです。
求人数はレバテックやGeeklyに及ばない部分もありますが、中堅・中小のIT企業まで幅広い業種をカバーしており、「大手一択ではなく選択肢を広げたい」層に刺さります。特に文系出身・独学でエンジニアになった人の転職実績が豊富な点は特筆すべきポイントです。
こんな人に向いている
- 転職活動が初めてで、書類作成・面接対策を一から教えてほしい
- 経験2〜3年で年収400〜600万円帯を狙っている
- 大手以外の優良中小・ベンチャーも幅広く検討したい
デメリット・注意点
- 年収800万円超のハイクラス求人はdoda Xほど充実していない
- AI・機械学習の専門特化求人はレバテックに比べて絞られる
「何から始めればいいかわからない」という段階なら、マイナビITエージェントを起点にすると転職活動全体の流れをつかみやすいでしょう。
⑤JACリクルートメント|外資系・グローバルAI企業への転職に強み
「グローバル企業でAIエンジニアとして働きたい」という目標がある場合、JACリクルートメントは別格の存在感を持ちます。外資系・グローバル企業の求人に特化した30年以上の実績を持ち、AIリサーチャー・MLエンジニア・データサイエンティストといった職種で、年収1,000万円超の案件を多数保有しています。
特徴的なのは、コンサルタントが企業側と求職者側の両方を担当する「両面型」の仕組みです。企業の内部情報・採用背景・組織文化を深く把握したうえで紹介が来るため、入社後のミスマッチが起きにくいという声があります。英語力がある程度求められる案件が中心になりますが、TOEIC 700点前後から対応可能なポジションも存在します。
こんな人に向いている
- 外資系テック企業・グローバルAIスタートアップへの転職を目指している
- 現年収700万円以上で年収1,000万円超を視野に入れている
- 英語でのコミュニケーションが可能(ビジネス基礎〜上級)
デメリット・注意点
- 国内の日系IT企業・SIer求人は他社に比べて手薄
- 英語力が低い場合は紹介できる求人が限られると明示されている
- 地方拠点は少なく、主要都市(東京・大阪・名古屋)中心の展開
外資系AI企業への転職は求人情報が表に出にくい性質があります。JACのコンサルタントとの面談で、非公開ポジションの存在感も含めて確認してみてください。

求人数の多さと対応職種の幅広さを確認したい場合は、まず公式サイトで非公開求人を含めた保有件数をチェックしてみてください。登録自体は無料で、担当エージェントとの相談もコストなく始められます。
転職エージェントの効果的な使い方|複数併用で内定率を最大化
複数登録が有効な理由と推奨の組み合わせパターン
「1社に絞って誠実に使うべき」と思っていませんか。実は転職エージェントの複数利用はマナー違反でも何でもなく、むしろ業界では当たり前の戦略です。各社が保有する求人は重複しておらず、非公開求人に至っては70〜80%が各社独自のものといわれています。
特にAI・ITエンジニアの場合、スタートアップ系と大手企業系で求人ポートフォリオがまったく異なります。2〜3社を並行利用することで、比較検討できる選択肢が一気に3〜5倍に広がります。
推奨の組み合わせパターン
- 王道パターン:リクルートエージェント(求人数)+レバテックキャリア(IT特化)+doda(面談サポート)
- 年収600万円以上狙いパターン:ビズリーチ(スカウト型)+Geekly(AI特化)+マイナビIT
- スタートアップ志向パターン:Green+Geekly+レバテックキャリア
AIエンジニア・ITエンジニアの転職支援に特化したGreen(グリーン)は、エンジニア職の求人数と企業との直接コンタクト機能が強みです。気になる方は公式サイトで求人数や掲載企業をチェックしてみてください。
担当者を味方につけるための初回面談で伝えるべきこと
初回面談で「なんでもいいので良い求人を紹介してください」と伝えると、担当者は動きようがなくなります。エージェントに動いてもらうには、担当者が「この人を紹介したい」と思えるだけの情報と優先順位を明確に渡すことが肝心です。
「LLMを使った社内RAGシステムを6ヶ月で構築し、検索精度を40%改善した」のように、成果を定量的に準備しておく。
年収・技術スタック・働き方のうち、何を最優先するかを明言する。「全部大事」では担当者が絞り込めない。
「3ヶ月以内に内定がほしい」「まずは情報収集」など、温度感を正直に伝えると紹介の質が上がる。
実は担当者側も、動きの速い候補者に対して優先的に非公開求人を紹介する傾向があります。熱量が伝わるほど、エージェントの稼働率が上がります。
年収交渉を成功させる具体的な交渉タイミングと伝え方
年収交渉は「内定が出てから」では遅い場合があります。企業側がすでに予算を確定させているケースも多く、最終面接の前後に希望を伝えるのがもっとも動かしやすいタイミングです。
年収交渉で失敗しないための3原則
- 希望額は「現年収+100〜150万円」程度の現実的な範囲で提示する
- 「他社から○○万円の提示がある」という競合オファーを根拠にする
- 交渉はエージェント経由で行い、直接言及するのは避ける
競合オファーを根拠にする場合、AIエンジニアの場合は相場が900〜1,400万円と幅が広いため、自身のスキルセット(MLOps経験の有無・論文実績など)で上振れの余地がどこにあるかをエージェントと事前にすり合わせておくと交渉精度が高まります。
注意点:複数エージェントを使う場合、同じ企業に別々のエージェントから応募すると選考が無効になるケースがあります。初回面談時に「どこに応募済みか」を各社に共有する習慣をつけてください。
AIエンジニアが転職で失敗しないための注意点
転職エージェントに関するよくある誤解と注意すべきポイント
複数のエージェントを活用する戦略を取るとき、陥りやすい落とし穴がいくつかあります。「エージェントに任せておけば勝手に内定が出る」という受け身の姿勢がその典型です。エージェントはあくまで橋渡し役であり、選考を突破するのは自分自身の実力です。
注意:エージェントの「おすすめ求人」を鵜呑みにしない
エージェント側には成約率の高い求人を優先的に紹介するインセンティブが働きます。提示された求人が本当に自分のキャリア目標に合っているか、必ず自分でも検証しましょう。
また、2〜3社を並行利用している場合、同じ企業に複数のエージェント経由で応募してしまうミスが起きやすくなります。企業側に印象が悪くなるだけでなく、選考自体が無効になるケースもあります。応募管理は必ずスプレッドシートなどで一元管理することをおすすめします。
- 同一企業への重複応募は厳禁(選考無効になることも)
- 年収交渉はエージェント任せにせず、自分でも相場を把握しておく
- 「内定が出た」報告を焦らず、他社の選考状況と天秤にかける
スキルシート・ポートフォリオ整備の重要性と具体的な作り方
AIエンジニアの転職市場で差がつくのは、スキルシートの「読まれ方」です。「PythonでAIモデルを開発した」という記載は、採用担当者の目にはほぼ何も刺さりません。具体的な数値と業務インパクトをセットで書くことが必須です。
スキルシートに必ず盛り込む4項目
- 使用技術とバージョン:Python 3.10 / PyTorch 2.x / LangChain など
- モデルの種類と規模:LLMファインチューニング(7Bパラメータ)など
- 定量的な成果:推論速度を40%改善、コスト月30万円削減など
- チーム規模と役割:5名チームのMLOpsリード担当など
ポートフォリオはGitHubのREADMEだけでは不十分な場合があります。実際の動作が確認できるデモページやHugging Face Spacesへの公開も、採用担当者への説得力を大きく高めます。特にLLM関連の実装経験は、2026年現在の市場では最も評価されやすいスキル領域といえます。
スキルシートは応募先ごとにカスタマイズするのが基本です。エンタープライズ向け企業にはコスト削減・安定稼働の実績を、スタートアップには開発スピードや技術選定の裁量経験を前面に出すと効果的です。
まとめ|目的別・最適な転職エージェントの選び方
ここまで5社のエージェントを比較してきましたが、「結局どこに登録すればいいのか」という問いへの答えは、現在の状況と転職目的によって変わります。一つだけ選ぶのではなく、目的に応じて2社を掛け持ちするのが、年収アップを実現している転職者に共通した動き方です。
転職目的別おすすめエージェント総括
年収600万円以上・ハイクラス狙い
レバテックキャリア+ビズリーチの2社体制が定石。レバテックで非公開求人を押さえつつ、ビズリーチで企業から直接スカウトを受ける流れが実績ベースで最も高い年収オファーにつながります。
AI・機械学習領域への専門特化
Geekly一択といえます。求人票の質が他社と一線を画しており、LLMやMLOpsの実務経験を正確に評価してもらえる企業との接点を作りやすい構造になっています。
未経験・スキルチェンジ・第二新卒
マイナビITエージェントが現実的な選択肢です。求人の幅が広く、ポートフォリオの添削から面接対策まで手厚いサポートが受けられます。ただし年収交渉力は高くないため、内定後の条件確認は自身でも行うことを推奨します。
副業・フリーランス並行・リモート重視
paiza転職がフィット感高め。スキルチェックの結果がそのまま求人企業への説得材料になるため、職務経歴書が弱い段階でも実力を示せる点が独自の強みです。
スカウト型の転職活動に興味がある場合は、ビズリーチの公式サイトで求人数や登録の流れを確認してみてください。ITエンジニア向けのハイクラス求人が豊富に揃っており、現在の市場価値を把握するだけでも活用できます。
今すぐ登録すべきエージェント|まず始める1社の結論
「とりあえず1社だけ」と迷っている場合、レバテックキャリアを起点にするのが最も無駄が少ない判断です。登録から最短2営業日でキャリアアドバイザーとの面談が設定でき、求人提案の質と担当者の専門知識において、他の総合型エージェントとの差は明確です。
ただし、1社に絞るリスクも認識しておく必要があります。どのエージェントも自社の登録求人しか紹介できないため、1社だけでは市場の30〜40%しか見えていない可能性があります。初動で1社、慣れてきた段階でもう1社追加する「段階的掛け持ち」が、転職活動の精度を上げる現実的な方法です。
転職活動の平均期間は3〜6ヶ月といわれています。動き出しのタイミングが遅れるほど、選択肢は狭まります。まず登録だけでも済ませておき、情報収集から始めるのが、焦らず年収アップを実現するための第一歩です。
