AIエンジニアの転職サイトおすすめ12選【2026年最新】機械学習・生成AIなど職種別に徹底比較

AIエンジニア・機械学習エンジニアとして転職を考えているなら、どの転職サイトを選ぶかが結果を大きく左右します。

AI領域の求人は転職サービスによって保有数や質に大きな差があり、専門性を正当に評価してもらえる企業に出会えるかどうかも変わります。

この記事では、2026年7月時点でAIエンジニアにおすすめの転職サイト・エージェント12社を厳選して紹介します。

AIエンジニアにおすすめの転職サイト・エージェント一覧【2026年最新比較】

AIエンジニアの転職成功率を高めるには、AI・機械学習領域の求人に強い転職サービスを選ぶことが最優先事項です。

厚生労働省のjob tagによると、AIエンジニアの正社員求人の平均年収は2026年4月時点で628.9万円です。

東京都に絞ると674.3万円まで上昇し、生成AIやLLM開発のスキルがあれば800万〜1,200万円のレンジも現実的な水準になっています。

こうした高待遇のポジションは非公開求人に集中しており、転職サイトへの登録だけでは辿り着けないケースが少なくありません。

また経済産業省の推計によると、2030年時点でAI人材は最大12.4万人不足する見通しです。

需要が供給を大きく上回る売り手市場だからこそ、自分のスキルセットに合ったサービスを活用して、質の高い求人に出会うことが重要になります。

以下では、AIエンジニアの転職に実績のある12サービスを厳選して紹介します。

サービス形態や特徴が異なるため、自身の状況に合わせて複数を組み合わせて活用するとよいでしょう。

おすすめ12社の比較表

AIエンジニア・機械学習エンジニアの転職に活用できる主要12サービスを、形態・特徴・おすすめ対象で整理しました。

サービス名	形態	求人数の目安	利用料金（求職者）	AIエンジニア向けの強み	おすすめ対象
レバテックキャリア	エージェント型	公開5.9万件以上	無料	ITエンジニア専門アドバイザー・ハイクラスAI求人が充実	経験者・年収アップ狙い
Findy	スカウト型	登録企業1,100社以上	無料	GitHubスキル偏差値で評価・生成AI活用企業を絞り込み可能	スキルを可視化したい経験者
Green	直接応募・スカウト型	2.8万件以上	無料	IT・Webに特化・スタートアップ〜大手まで幅広い	自分のペースで活動したい人
Geekly	エージェント型	3万件以上（非公開含む）	無料	IT・Web特化・転職支援実績15,000件以上	選考対策を丁寧に受けたい人
転職ドラフト	競合入札型	参加企業から年収提示	無料	提案前に年収が確定・ハイクラスAI求人に強い	年収交渉に自信がない経験者
paiza転職	スキルチェック型	約4,500件	無料	コーディングランクで書類選考なし面接確約	プログラミング実力で勝負したい人
LAPRAS転職	スカウト型	AIスコア連動型	無料	GitHub・Qiitaアウトプットを自動でポートフォリオ化	技術発信が得意なエンジニア
doda	総合型（サイト＋エージェント）	20万件以上（AI関連4万件以上）	無料	求人数最大級・AI関連求人の選択肢が豊富	幅広く求人を比較したい人
リクルートエージェント	総合型エージェント	業界最大級	無料	非公開求人が多く大手・外資系AI求人も豊富	大手・外資系を目指す経験者
ビズリーチ	ハイクラス特化	非公開求人中心	プレミアム会員（有料）あり	年収1,000万円以上のAI求人に強い	ハイクラス転職を狙う上級者
マイナビIT AGENT	エージェント型	非公開	無料	20〜30代の若手エンジニア向けサポートが手厚い	20代・第二新卒エンジニア
type転職エージェント	エージェント型	非公開	無料	IT・エンジニア特化・首都圏の求人に強い	首都圏でIT転職を目指す人

転職エージェント型は担当者が求人紹介・選考対策まで伴走してくれるため、初めての転職や年収交渉が不安な人に向いています。

スカウト型や直接応募型は自分のペースで進めやすく、複数社からのオファーを比較しながら動きたい経験者に適しています。

状況に応じて2〜3サービスを掛け持ちするのが、AIエンジニア転職の定石です。

AIエンジニアをはじめとするIT専門職の転職なら、まず登録すべき転職エージェントです。

ITエンジニア向け仕事探し支援サービスとして認知率・登録率ともに業界No.1を獲得しており（GMOリサーチ&AI調べ、2024年12月）、公開求人数は59,076件以上と国内トップクラスの規模を誇ります（2026年8月時点）。

AIコンサルタントや機械学習エンジニア、生成AI開発エンジニアといったAI系職種の求人も複数確認でき、ITエンジニア特化型サービスのなかでも幅広い選択肢が魅力です。

運営元のレバテック株式会社は2005年から専門特化型サービスを展開しており、2026年4月時点でレバテックサービス全体の累計登録者数は68万人を突破しています。

長年の支援実績に裏打ちされた求人の質と、アドバイザーの専門知識の高さが、多くのエンジニアから選ばれ続けている理由です。

企業情報

項目	詳細
運営会社	レバテック株式会社（レバレジーズグループ）
サービス開始	2005年
公開求人数	59,076件以上（2026年8月時点）
求人の形態	正社員（公開・非公開求人）
利用料金（求職者）	無料
対応拠点	東京・大阪・名古屋・福岡・札幌・広島（6都市）
サービス形態	エージェント型（専任担当者制）
公式サイト	https://career.levtech.jp/

AIエンジニア転職における強みとポイント

レバテックキャリアが特に力を発揮するのは、即戦力エンジニアのハイクラス転職です。

保有求人の約8割が年収600万円以上とされており、転職後に年収アップした利用者の割合は77%（公式データ）にのぼります。

3人中2人は年収70万円以上の増加を実現しているというデータもあり、AIエンジニアとしての市場価値を最大限に引き出したい人に向いています。

最大の差別化点は、キャリアアドバイザーのIT専門知識です。

PythonやTensorFlow、PyTorch、機械学習パイプライン、MLOpsといった技術用語を改めて説明する必要がなく、自分のスキルや目指すキャリアをそのまま話せる環境が整っています。

一般的な総合型エージェントではAIエンジニアと伝えても求人の内容が噛み合わないケースがありますが、レバテックキャリアでは担当者が技術スタックを理解したうえで求人を絞り込んでくれる点が利用者から高く評価されています。

面接対策では、応募企業の過去の質問例や評価ポイントをまとめた独自資料を活用した模擬面接を実施しています。

また希望者は、現役のITエンジニアや採用担当者から職務経歴書・ポートフォリオの添削を直接受けることもできます。

テクニカル面接が多いAIエンジニアの選考において、実際の現場視点でのフィードバックを得られる点は大きな利点です。

2025年7月には札幌・広島拠点を新たに開設し、直接サポート拠点は計6都市に拡大しました。

地方在住のAIエンジニアでもオンライン面談を通じて同水準のサポートを受けられるため、リモートワーク求人を探している人も積極的に活用できます。

注意点として、エンジニアとしての実務経験がない完全未経験者には対応求人が限られます。

ただし実務経験が浅いケース向けの求人は300件以上保有しているため、経験が少ない人でも一度問い合わせてみる価値はあるでしょう。

また担当アドバイザーの質には個人差があるという口コミも一部見られるため、希望するキャリアの方向性や優先条件を最初の面談で明確に伝えておくことをおすすめします。

GitHubの開発履歴をもとにAIエンジニアの技術力を客観的に数値化し、スキルに見合った求人とマッチングできる転職サービスです。

Findyの最大の特徴は、GitHubの公開リポジトリをAIが解析して算出するスキル偏差値にあります。

コードの記述量・プロジェクトへの貢献度・他者からの評価・アカウント影響力などを総合的にスコアリングし、80段階の偏差値として可視化します。

社内評価だけでは分かりにくい転職市場での自分の立ち位置が数値で確認できるため、AIエンジニアとして自分の技術力がどの水準にあるかを客観的に把握したい人に向いています。

機械学習エンジニアや生成AIエンジニアの求人も掲載されており、職種別の絞り込み検索に対応しています。

掲載企業は自社サービス開発企業を中心に800社以上（公式サイトより）で、メルカリ・SmartHR・マネーフォワード・Sansan・10Xなどの人気テック企業が参加しています。

登録エンジニアは12万人を突破し、登録企業数は約1,100社に達しています（ファインディ株式会社プレスリリースより）。

また2026年には、企業側が自社の生成AI活用状況を求人票に登録・開示できる機能が追加されました。

生成AIをどのツールでどの目的で活用しているかを求人票上で確認できるようになったため、AI・機械学習領域のエンジニアにとっては入社後の技術環境を事前に把握しやすい仕組みが整っています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	ファインディ株式会社
設立	2016年7月
登録エンジニア数	12万人以上
掲載企業数	800社以上（人気テック企業）
登録企業総数	約1,100社
利用料金（求職者）	無料
機械学習エンジニア求人	あり
サービス形態	スカウト型（企業からオファー受信）
公式サイト	https://findy-code.io/

AIエンジニア転職における強みとポイント

Findyのスカウト型の仕組みでは、企業側があなたのスキル偏差値やGitHub上のアウトプット内容を確認したうえでオファーを送ってきます。

そのため、届くオファーはあなたの技術スタックに本当に興味を持った企業からのものである可能性が高く、ミスマッチが少ない点が利点です。

一般的な転職サイトのように大量のテンプレートスカウトが届くのとは仕組みが異なります。

スキル偏差値と連動した年収予測機能も備えており、GitHubの活動履歴・職種・マネジメント経験年数などをもとに適正年収を算出します。

転職活動を始める前に、自分の現在の市場価値を確認するだけの目的で登録することも可能です。

転職意欲が固まる前の情報収集段階から気軽に使えるサービスといえます。

さらに発信力レベルという独自指標があり、Qiitaなどのテキストメディアへの情報発信量をスコア化して1〜10段階で診断します。

技術ブログやOSS活動を通じて外部へのアウトプットを積み重ねているAIエンジニアほど、スカウトを受けやすくなる仕組みです。

ユーザーサクセス面談という無料のキャリア相談サービスも提供しており、エンジニアのキャリアパスに精通した専門スタッフが転職活動のサポートや長期的なキャリア設計の壁打ち相手になってくれます。

強引な転職推奨はなく、自分のペースで活動を進められる点も評価されています。

注意点として、Findyのスキル評価はGitHubの公開リポジトリをベースとしているため、業務で扱うコードがすべてプライベートリポジトリや社内環境に限定されているエンジニアは、スキル偏差値が実力より低く算出される可能性があります。

その場合はプロフィールに職務経歴や扱ってきた技術スタックを丁寧に記載するなどの補足が必要です。

また、エージェント型のように担当者が選考対策や企業への交渉を代行する機能はないため、面接対策のサポートを重視する人は他サービスと組み合わせて活用するとよいでしょう。

IT・Web業界に特化した転職サイトとして国内最大級の規模を持ち、AIエンジニアや機械学習エンジニアを含むIT専門職の求人を幅広く掲載しているサービスです。

Greenは2006年のサービス開始以来、エンジニア・デザイナーを中心とするIT専門職の転職プラットフォームとして成長を続けてきました。

2026年8月時点での求人掲載数は28,387件に達しており、累計登録ユーザー数は150万人以上、累計掲載企業数は10,000社以上となっています（Green公式サイト・トップページより）。

AIエンジニアや機械学習エンジニア向けの求人も複数掲載されており、自然言語処理・画像解析・レコメンドアルゴリズム開発・MLパイプライン設計といったポジションが確認できます。

スタートアップから大手IT企業まで幅広い規模の企業が参加しているため、求人を比較しながら自分に合う環境を選びやすいのが特徴です。

企業情報

項目	詳細
運営会社	アトラエ株式会社
サービス開始	2006年
求人数	28,387件（2026年8月時点）
累計登録ユーザー数	150万人以上
累計掲載企業数	10,000社以上
利用料金（求職者）	無料（全サービス）
サービス形態	直接応募型＋スカウト型
公式サイト	http://www.green-japan.com

AIエンジニア転職における強みとポイント

Greenの利便性を支える仕組みのひとつが、カジュアル面談機能です。

応募前に企業の採用担当者と直接チャット形式でやり取りできるため、求人票だけでは分からない開発体制やチームの雰囲気、AIプロジェクトの実態を事前に確認できます。

AIエンジニアにとっては、実際に機械学習やLLMを扱っているのか、内製開発かベンダー依存なのかといった点を選考前に把握できるのは大きな利点です。

スカウト機能では、企業側がユーザーのプロフィールを見てアプローチを送ってくる仕組みです。

自分から積極的に応募するだけでなく、登録しているだけで企業から声が届くケースもあります。

登録者の60%以上がIT・Web系の経験者であり、企業側もエンジニア採用を目的に利用しているため、質の高いスカウトを受けやすい環境が整っています。

掲載企業はベンチャー・スタートアップの比率が高い点もGreenの特徴です。

生成AIやMLOpsを積極的に取り入れている新興企業の求人が多く、スピード感のある環境でAI開発に取り組みたいエンジニアには選択肢が豊富といえます。

App Storeでの評価は★4.4（2026年5月時点・約1,200件のレビュー）と高水準で、求人ページの見やすさや企業との直接メッセージ機能への評価が高い傾向にあります。

注意点として、Greenにはキャリアアドバイザーによるサポート機能はありません。

書類添削・面接対策・年収交渉はすべて自分で対応する必要があります。

エージェント型のサービスと比べて選考プロセスの自己管理が求められるため、転職活動に不慣れな人や選考対策のサポートを重視する人は、エージェント型サービスと並行して利用するのがおすすめです。

また掲載求人の多くは即戦力採用を前提としており、AIエンジニアとしての実務経験がない未経験者には応募できる求人が限られます。

エンジニアとしての業務経験がある方が活用しやすいサービスです。

IT・Web・ゲーム業界に完全特化した転職エージェントとして、AIエンジニアや機械学習エンジニアの転職支援実績を持つサービスです。

Geeklyは2011年にサービスを開始し、2026年に東証スタンダード市場へ上場しています。

保有求人数は46,000件以上（2026年7月時点・公式サイト）で、うちハイクラス求人だけで27,000件以上を確保しています。

AI・機械学習エンジニアの求人は1,069件（2026年1月時点・公式サイト）が確認でき、自然言語処理・生成AIプラットフォーム・LLM活用といった幅広い領域のポジションが含まれています。

利用者の平均年収アップ額は84万円（2026年4月時点・公式サイト）で、累計転職支援実績は23,000件以上（2026年5月時点）に達しています。

転職後の職場定着率は97%（2024年3月時点）と高く、マッチング精度の高さを裏付けています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	株式会社Geekly（ギークリー）
上場区分	東証スタンダード市場（2026年上場）
サービス開始	2011年
求人数	46,000件以上（2026年7月時点）
AI・機械学習エンジニア求人	1,069件（2026年1月時点）
利用料金（求職者）	無料
転職後定着率	97%（2024年3月時点）
累計転職支援実績	23,000件以上（2026年5月時点）
公式サイト	http://www.geekly.co.jp

AIエンジニア転職における強みとポイント

Geeklyの最大の強みは、IT・Web専門領域に絞ったキャリアアドバイザーが、選考対策から入社後フォローまでをワンストップで担当する点です。

機械学習エンジニアの平均年収データや転職市場の最新状況もGeekly独自のデータとして蓄積されており、Geeklyで2025年5月〜7月に面談を実施した機械学習エンジニアの平均年収は622万円、30代では最高1,300万円のポジションへの転職事例も確認されています（公式サイト自社データより）。

書類選考の通過率は、職務経歴書作成代行サービスを利用した場合に約1.5倍に高まるという実績データが公式サイトに開示されています。

AIエンジニアの職務経歴書は、実装した機械学習モデルの精度・業務インパクト・使用技術スタックを正確に伝える必要があり、専門性の高いアドバイザーによるサポートが有効に機能しやすい領域です。

登録から内定までの平均所要日数は28日（2024年3月時点）と、他の総合型エージェントと比べてスピーディな転職を実現しています。

Geeklyでは、キャリアカウンセリングはオンラインと対面のどちらでも選択できます。

在職中の転職活動でも、スケジュールに合わせてオンライン面談を活用しやすい体制が整っています。

また、BizReach Japan Headhunter Awards 2025においてIT・インターネット部門でMVPを受賞したコンサルタントが在籍しており、ハイクラスAI求人へのアクセスと交渉力を両立しています。

スキルから求人を検索する機能では、生成AI・Python・AWSといった技術キーワードでの絞り込みが可能です。

AIエンジニアとして転職先を探す際に、技術スタックが合致する求人に絞って探せる点は実用的といえます。

注意点として、Geeklyの対応求人はIT・Web・ゲーム業界に集中しており、製造業や官公庁・研究機関でのAI活用ポジションは他サービスのほうが選択肢が広い場合があります。

また、サービスの性質上、アドバイザーから積極的にアクション提案が届くケースが多く、自分のペースで静かに転職活動を進めたい人にはやや連絡が多いと感じることもあるかもしれません。

現年収を非公開にしたまま、企業から年収とミッションがセットで提示される指名型転職サービスです。

AIエンジニアなど高スキル職種で、前職年収に縛られず市場価値を正確に把握したい人に向いています。

転職ドラフトは株式会社リブセンスが運営するITエンジニア専門の転職サービスで、スカウト型の転職ドラフトスカウトとエージェント型の転職ドラフトエージェントの2つを提供しています。

スカウトサービスの最大の特徴は、企業が求職者の現年収を一切知らない状態で、スキルと経験だけをもとに年収を提示しなければならない仕組みにある点です。

これにより、現在の年収が市場相場より低い場合でも、実力に見合った年収でのオファーが届く可能性が生まれます。

スカウトは毎月イベント形式（ドラフト形式）で開催されており、指名期間中に参加企業から一斉に指名が届きます。

参加者1人あたりの平均指名数は11.9件（2024年実績・公式サイト）で、複数の企業から届いたオファーを並べて比較してから動けるのが利点です。

また、テンプレート文や一括スカウト送信をシステムで完全に禁止しているため、届く指名はすべて担当者が個別に書いたものとなっています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	株式会社リブセンス
サービス名	転職ドラフト（スカウト＋エージェント）
平均提示年収	約820万円（公式サイト）
年収UP成功率	約93%（2024年1月〜12月）
平均年収UP額	160万円（2024年1月〜12月・内定承諾者）
累計スカウト数	122,925件（公式サイト）
参加企業数	常時240社以上
利用料金（求職者）	無料
公式サイト	https://job-draft.jp/

AIエンジニア転職における強みとポイント

転職ドラフトの参加企業には、DMM・freee・SmartHR・Sansan・mixi・noteなどの自社サービス開発企業が含まれており（公式サイト参加企業ロゴより）、AI・機械学習エンジニアの需要が高い企業が多く参加しています。

平均提示年収が約820万円という数値は、AIエンジニアとして年収800万円以上を狙う経験者にとって現実的な選択肢になりえる水準です。

このサービスが特にAIエンジニアに刺さる理由は、年収交渉の非対称性が解消される点にあります。

通常の転職では現年収が起点になるケースが多く、現年収500万円だから600万円でどうかという交渉になりがちです。

転職ドラフトでは企業側が現年収を一切知らないため、同じエンジニアでも純粋に技術スタックと経験年数と担当ミッションの内容から年収が決まります。

生成AI・LLM開発・MLOpsといった市場価値の高いスキルを持つAIエンジニアほど、この仕組みが有利に働きます。

内定時には、指名時の提示年収の90%が保証される制度も公式サイトに明記されています。

スカウトで提示された年収から内定時に大きく下がることがない点は、安心して選考を進められる要素のひとつです。

レジュメの合格率はおよそ50%とされており、スキルや経験が一定水準に達していないと参加できません。

未経験や経験の浅いエンジニアには向いていないサービスです。

また、毎月イベント形式で開催されるため、指名を受けるまでに準備期間が発生します。

すぐに転職活動を動かしたい場合は、エージェント型のサービスと並行して活用するとよいでしょう。

転職ドラフトエージェントでは、累計12万件以上の指名データと1万件以上のレジュメ審査データを活用したキャリアアドバイスを受けられます。

スカウトと組み合わせて利用することで、転職市場における自分の立ち位置をより正確に把握できます。

プログラミングスキルチェックの結果でスキルを可視化し、必要なランクを達成すれば書類選考なしで面接に進めるITエンジニア専門の転職サービスです。

学歴や職歴ではなくコーディング実力で評価される仕組みが、AIエンジニアに特に向いています。

paiza転職を運営するpaiza株式会社は、エンジニア向けの転職サイトとプログラミング学習プラットフォームを組み合わせたサービスを展開しています。

転職サービスの掲載企業は1,600社以上（公式サイト・2023年1月時点）で、AIエンジニア・データサイエンス・機械学習領域の求人特集ページが設けられており、生成AIプロダクト開発や機械学習エンジニア、自然言語処理・画像処理の求人が掲載されています（公式求人特集ページより確認）。

最大の特徴は、スキルチェックによるランク制度です。

S・A・B・C・D・Eの6段階に評価されたスキルランクが求職者に付与され、各求人票には応募に必要な通過ランクが設定されています。

自分のランクが求人の通過ランクを満たしていれば、書類選考なしで直接面接に進めます。

職歴に空白期間があったり、担当したプロジェクトの規模が小さかったりしても、純粋なプログラミング実力で突破口が開ける仕組みです。

企業情報

項目	詳細
運営会社	paiza株式会社
サービス名	paiza転職
掲載企業数	1,600社以上
スキルランク	S・A・B・C・D・Eの6段階
対応言語	Java・C++・Python・Rubyなど14言語以上
AI・機械学習求人	あり（公式特集ページで確認）
利用料金（求職者）	無料
サービス形態	スキルチェック型＋スカウト
公式サイト	https://paiza.jp/

AIエンジニア転職における強みとポイント

AIエンジニア転職にpaiza転職が向いている最大の理由は、Pythonをはじめとするプログラミングスキルを客観指標で証明できる点です。

面接官によって評価が変わる職務経歴書の文章力や説明力に依存しない選考フローで、自分のコードの実力だけを問われる環境が整っています。

スキルランクが高いほど選考通過率も上がります。

公式サイトによると、BランクユーザーはCランクユーザーと比べて約2.5倍高い内定率となっており、スキルチェックへの取り組みが転職活動の結果に直結します。

AIエンジニアはアルゴリズム的思考やPython実装力が業務の基礎となるため、paizaのスキルチェック問題で高ランクを取得しやすい職種といえます。

スカウト機能も設けられており、自分のスキルランクとプロフィールをもとに企業からスカウトが届きます。

気になる求人に対して気になるボタンを押すと、企業側にシグナルが届き、スカウトが届きやすくなる仕組みも用意されています。

求人票には使用技術・開発手法・チーム構成・支給マシンなどエンジニアが重視する情報が詳しく記載されており、応募前に技術環境を把握しやすい設計です。

注意点として、paizaのスキルチェック問題は一般的なアルゴリズム・データ構造の問題が中心であり、機械学習固有の知識や深層学習フレームワークの扱い方を問う問題ではありません。

そのため、AIエンジニアとしての専門性をアピールしたいという目的には、GitHubのアウトプットを評価するFindyや、専門アドバイザーとともに技術職務経歴書を磨けるGeeklyやレバテックキャリアとの併用がおすすめです。

また、求人は首都圏を中心に分布しており、地方在住者には選択肢が限られる場合があります。

GitHub・Qiita・Zennなどのアウトプットをスコアリングして自動ポートフォリオを生成し、技術力と市場価値を可視化したうえで企業からスカウトが届くサービスです。

技術発信をしているAIエンジニアが、普段の活動そのものを転職活動に活かせる仕組みが特徴です。

LAPRASはLAPRAS株式会社が2016年に設立し、機械学習技術によるスコアリングで求職者の技術力と市場価値を自動分析するサービスを提供しています。

GitHubへのコミット・Qiitaやzennへの技術記事・テックイベントへの登壇・技術コミュニティへの参加といったアウトプットをLAPRASが自動収集し、独自のアルゴリズムで技術力スコアとして可視化します（公式サイトより）。

登録ユーザー数は約3.6万人で、スタートアップを中心とする厳選企業から転職・副業のスカウトが届きます。

特に連携SNSの幅が広い点が差別化要素です。

GitHub・X（旧Twitter）・Qiita・note・teratail・connpass・Speaker Deck・Doorkeeper・Zennの9サービスと連携でき（公式サイトより）、普段から複数プラットフォームで発信しているAIエンジニアほど、登録した時点でプロフィールが充実した状態からスタートできます。

企業情報

項目	詳細
運営会社	LAPRAS株式会社
設立	2016年5月11日
登録ユーザー数	約3.6万人
連携SNS数	9サービス（GitHub・Qiita・Zenn等）
技術力スコアの評価軸	GitHub・技術記事・技術イベント・スキルタグ（4項目）
対応案件	転職・副業（両方）
利用料金（求職者）	無料
サービス形態	スカウト型（自動ポートフォリオ生成）
公式サイト	https://lapras.com/

AIエンジニア転職における強みとポイント

Pythonを使った機械学習・自然言語処理・生成AI開発をQiitaやZennで記事化してきたAIエンジニアにとって、LAPRASは他サービスにない強みを持っています。

技術記事の品質・GitHubのコントリビューション・使用言語の傾向がすべてLAPRASのプロフィールに自動反映されるため、職務経歴書では表現しにくい実際にどんなものを作ってきたかが企業側に直接伝わります。

2026年時点での掲載求人にはSmartHR（〜1,540万円）・朝日新聞社（〜1,100万円・Python）・アスエネ（〜1,500万円・Python）・LINE Digital Frontier（〜1,200万円）などのポジションが確認できます（公式サイト求人一覧より）。

Pythonを軸にしたデータ活用・AI開発の求人もカバーされており、高年収帯でのマッチング機会があります。

市場価値スコア機能では、職歴や経験技術を入力すると、他のLAPRASユーザーのデータと企業の求人情報をもとにAIが現在の市場価値をスコア化します。

さらにキャリア市場価値レポートとして、強みの分析と今後強化すべき技術領域のアドバイスがAIから届きます。

転職活動を始める前の段階で、自分の現在地と次に目指す方向を整理したいAIエンジニアにとって有用な機能です。

記事AIレビュー機能も特徴的で、技術ブログ記事の内容をLLMが評価してスコアリングし、品質改善のアドバイスを提供します。

アウトプットの品質を継続的に高めながら、LAPRASスコアの向上と転職活動を同時に進められる構造は他サービスにはない仕組みです。

注意点として、登録ユーザー数が約3.6万人と、他の主要転職サービスと比べてコミュニティ規模が小さい点があります。

スカウトの母数もそのぶん限定的です。

また、GitHubやQiitaへの公開アウトプットが少ないエンジニアは技術力スコアが正確に算出されにくく、サービスの恩恵を受けにくい面があります。

大手IT企業や外資系の大規模な求人を探す場合はレバテックキャリアやGeeklyとの併用をおすすめします。

転職サイト・転職エージェント・スカウトの3機能を1つのサービスで完結できる国内最大級の転職プラットフォームです。

AIエンジニアや機械学習エンジニアの求人も豊富に保有しており、大手・外資系企業への転職を視野に入れている人に向いています。

dodaはパーソルキャリア株式会社が運営する転職サービスで、会員登録者数は約1,099万人（2026年6月末時点）、求人数は非公開求人を含む308,752件（2026年8月時点）に達しています（doda公式サイトより）。

IT・Webエンジニア領域に特化した専門サイトのdodaエンジニアITも展開しており、AIエンジニア・機械学習エンジニア・データサイエンティスト向けの求人を確認できます。

LINEヤフーのAI機械学習エンジニアポジション（700万〜1,260万円）やPython活用の機械学習エンジニアなど、AI関連の求人が検索可能な状態で掲載されています。

最大の強みは、1つの登録で転職サイト・エージェント・スカウトの3つの機能を使い分けられる点です。

自分で求人を探して応募することも、専任のキャリアアドバイザーに非公開求人を紹介してもらうことも、企業からのスカウトを受け取ることも、すべて同一アカウントから活用できます。

企業情報

項目	詳細
運営会社	パーソルキャリア株式会社
求人数	308,752件（非公開含む、2026年8月時点）
会員登録者数	約1,099万人（2026年6月末時点）
スカウト会員数	約464万人（2026年5月時点）
AI・機械学習エンジニア求人	あり（公式求人ページで確認）
利用料金（求職者）	無料（全サービス）
サービス形態	転職サイト＋エージェント＋スカウト
公式サイト	https://doda.jp/

AIエンジニア転職における強みとポイント

dodaがAIエンジニアの転職に特に強みを持つ場面は、大手IT企業・上場企業・外資系企業へのアクセスです。

パーソルキャリアの広範なネットワークを通じて、IT特化型エージェントでは取り扱いが少ない製造業・金融・医療・流通業界のAI導入ポジションも保有しています。

機械学習エンジニアをゼロから育成するポジションよりも、大手企業でのAI活用推進やDXリード人材を探す求人が豊富な傾向があります。

エージェントサービスでは、専任のキャリアアドバイザーが非公開求人を含む選択肢を提案し、書類添削・面接対策・日程調整・年収交渉をサポートします。

スカウトサービスでは、登録したプロフィールをもとに企業側から直接オファーが届くため、転職活動を積極的に進めつつ、受け身で企業からの声もキャッチできる体制が整います。

求人数が国内最大級である点は、多様なAI関連ポジションを一気に比較できるという利点に直結します。

Python×機械学習エンジニア・生成AI開発担当・データサイエンティスト・AI導入コンサルタントなど、AIエンジニアが次のキャリアとして検討しうる幅広い職種を横断的に探せます。

転職活動の初期段階で市場全体を俯瞰したい人に向いています。

注意点として、dodaは総合型の転職サービスであるため、IT・AI領域に特化したエージェントと比較すると、担当アドバイザーの技術的な専門知識にばらつきが生じる場合があります。

Pythonや機械学習フレームワークの詳細を深く理解したうえで求人を絞り込んでほしい場合は、レバテックキャリアやGeeklyとの併用が効果的です。

求人数が多い分、自分に合った求人を的確に絞り込むために、スキルセットや希望条件を最初の面談でしっかり共有することが重要です。

転職支援実績No.1を誇る国内最大手のエージェントで、公開・非公開を合わせた求人数の規模が突出しており、AIエンジニア・機械学習エンジニアを必要とする産業横断的な求人へのアクセスに強みがあります。

リクルートエージェントはリクルートグループが運営する転職エージェントです。

公開求人数は約78万件、非公開求人数は約28万件（いずれも2026年7月31日時点・公式サイトより）で、採用予定人数ベースでは100万件を超える規模になります。

転職支援実績は厚生労働省の人材サービス総合サイトにおける有料職業紹介事業者のうち、4か月以上有期および無期の就職者数で2025年度No.1を獲得しています（2026年5月時点・公式サイトより）。

公式サイトでは生成AI・機械学習エンジニアの求人が検索でき、英検サービスの生成AI内製化ポジションや金融機関のデータサイエンスポジションなど、幅広い業種のAI活用求人が掲載されています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	リクルートグループ（株式会社インディードリクルートパートナーズ）
公開求人数	約78万件（2026年7月31日時点）
非公開求人数	約28万件（2026年7月31日時点）
転職支援実績	No.1（厚生労働省基準、2025年度実績）
生成AI・機械学習エンジニア求人	あり（公式求人ページで確認）
利用料金（求職者）	無料
サービス形態	エージェント型（担当者制）＋企業スカウト
公式サイト	http://www.r-agent.com

AIエンジニア転職における強みとポイント

リクルートエージェントがAIエンジニア転職で際立つ場面は、IT業界を超えた産業横断的な求人へのアクセスです。

金融・医療・製造・小売など、近年AIを積極導入している業界の企業がリクルートグループとの関係を持ちやすいため、IT特化型エージェントでは取り扱いが少ない大手事業会社のAI活用ポジションが非公開求人として眠っているケースがあります。

公式サイトでも生成AIや機械学習エンジニアの求人が確認できており、AIエンジニアの選択肢を産業横断的に広げたい場合の有力な選択肢です。

非公開求人は公式サイトの記載で約28万件（2026年7月31日時点）に達しており、この規模は国内の転職エージェントの中で突出しています。

非公開求人が多い理由は、採用を競合他社に知られたくない企業や、応募集中を避けたい企業が多く存在するためです。

こうした求人には好条件・好待遇のポジションが含まれる傾向があります。

エージェントに登録しなければアクセスできないこの層へのリーチが、リクルートエージェントの核心的な価値です。

選考サポートの面では、書類添削・面接対策・業界企業情報の提供・日程調整・年収交渉をキャリアアドバイザーが代行します。

公式サイトに記載のとおり、企業から独自に収集した情報をもとに求人票や企業レポートを作成しており、求人サイトだけでは得られない採用傾向や面接の雰囲気に関する情報を提供しています。

企業スカウト機能では、匿名レジュメを企業に公開し、書類通過可能性が高い企業からスカウトを受け取ることもできます。

注意点として、リクルートエージェントは総合型のエージェントであるため、担当するキャリアアドバイザーの専門性は個人によって差があります。

機械学習アーキテクチャやLLM実装の詳細な話を踏み込んで議論したい場合は、IT特化型エージェントとの併用がおすすめです。

また、非公開求人数が膨大なぶん、担当アドバイザーとの初回面談でAI分野への転職意向を具体的・明確に伝えることが、関連求人を効率よく引き出すために重要です。

年収600万円以上のハイクラス人材に特化した会員制転職サービスで、AIエンジニアの年収1,000万円超えポジションを狙う即戦力層に向いています。

ビズリーチは株式会社ビズリーチが運営する国内最大級のハイクラス転職サイトで、2009年にサービスを開始しました。

会員数は293万人以上、登録ヘッドハンター数は8,400人以上で、年収1,000万円以上の求人が全体の4割以上を占めています（いずれも公式アプリストア掲載情報より）。

転職に成功した方の平均年収は880万円（公式アプリストア記載）で、ハイクラスのキャリアアップを目的とした転職に強みを持ちます。

AIエンジニア領域との親和性は特に高まっており、ビズリーチ株式会社の公式プレスリリースによると、2025年の採用担当者によるレジュメ検索キーワードランキングでAI開発が1位を獲得し、AIエンジニアも4位にランクインしています。

また、年収1,000万円以上のAI求人数は3年前と比べ約4.2倍に増加しており（ビズリーチ株式会社プレスリリース・2026年1月）、IT企業だけでなく製造業・コンサルティング・自動車メーカーなど幅広い産業でAIエンジニアへの採用需要が拡大しています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	株式会社ビズリーチ（ビジョナル株式会社グループ）
サービス開始	2009年
会員数	293万人以上
登録ヘッドハンター数	8,400人以上
年収1,000万円以上の求人	全体の4割以上
転職成功者の平均年収	880万円
利用料金（求職者）	スタンダードステージ（無料）/ プレミアムステージ（月額5,478円）
AIエンジニア求人	あり（年収1,000万円以上のAI求人が3年前比約4.2倍）
公式サイト	http://www.bizreach.jp

AIエンジニア転職における強みとポイント

ビズリーチの仕組みは、審査を通過した求職者のプロフィールを企業・ヘッドハンターが閲覧し、興味を持った場合にプラチナスカウトを送る形式です。

求職者は届いたスカウトに返信するか、自分で求人を検索して応募するかを選べます。

プラチナスカウトは企業・ヘッドハンターが一人ひとりのプロフィールを確認したうえで送るため、ミスマッチの少ない質の高いオファーが届きやすい点が特徴です。

AIエンジニアとしての実績や使用技術を職務経歴書に詳しく記載しておくことで、自分のスキルに関心を持った企業・ヘッドハンターから直接アプローチが届きます。

特にPython・機械学習・LLMなどの専門スキルが職務経歴書に明記されていると、AI開発人材を探している採用担当者の検索にヒットしやすくなります。

利用プランは無料のスタンダードステージと、月額5,478円の有料プレミアムステージの2種類があります（公式サイトより）。

2026年1月以降は無料プランでも全てのスカウトと求人を閲覧・確認できるようになり、有料プランとの機能差はシゴト観診断やビズリーチキャリアコンシェルジュなどの付加サービスになっています。

まずは無料プランで登録してスカウトの届き具合を確認し、追加機能が必要と感じたら有料プランへ移行するという使い方が現実的です。

なお、初回1週間は無料でプレミアムステージを体験できる制度も用意されています（公式サイトより）。

注意点として、ビズリーチは登録時に独自の審査を行っており、審査基準は非公開ですが、現年収がひとつの判断基準とされています。

年収400万円未満など、まだキャリアの初期段階にある人にはスカウトが届きにくく、サービスの恩恵を受けにくい場合があります。

また、ヘッドハンターの専門性やスカウトの質は担当者によってばらつきがある点も考慮が必要です。

IT・Web業界に特化した専任アドバイザーが担当するエージェントで、機械学習やAIエンジニアを含むIT職種に絞って転職をサポートするサービスです。

マイナビIT AGENTは株式会社マイナビが運営するITエンジニア向け転職エージェントです。

公式サイトに明記されている取扱職種の中に機械学習/AI/データ基盤エンジニアが含まれており、AIエンジニアや機械学習エンジニアの転職に対応していることが確認できます。

Python・Go言語・Reactといった言語やフレームワークを軸にした求人検索ができ、スキルセットに合った案件にアクセスしやすい設計です。

大きな特徴の一つは、マイナビAGENTと求人情報を共有している点です。

公式サイトに記載のとおり、マイナビIT AGENTに登録するとIT・Web領域の専任アドバイザーがつくだけでなく、総合型転職エージェントであるマイナビAGENTが保有する多職種の求人情報にもアクセスできます。

AIエンジニアとして転職しながら、キャリアパスの幅を総合的に検討したい人に向いています。

企業情報

項目	詳細
運営会社	株式会社マイナビ
対象	IT・Webエンジニア（機械学習/AI/データ基盤エンジニア含む）
言語・フレームワーク対応	Python・Go言語・Java・PHP・React等
求人情報共有	マイナビAGENTと連携（多職種求人にもアクセス可）
利用料金（求職者）	無料
サービス形態	エージェント型（IT業界専任アドバイザー）
公式サイト	https://mynavi-agent.jp/it

AIエンジニア転職における強みとポイント

公式サイトの転職市場レポートでは、IT業界全体として採用ニーズが高水準を維持しており、大手SIerやユーザー系SIerでも積極採用の動きが続いていると報告されています。

スマートデバイス向けアプリや Webサービス開発、クラウドを絡めた開発など新しい領域での採用需要も増加傾向にあると言及されており、AI関連開発のポジションも扱っています。

IT業界に精通した専任アドバイザーがつく点は、AIエンジニアの転職活動においてもメリットがあります。

職務経歴書の添削や面接対策では、各社の特徴を踏まえたアドバイスを受けられます。

アドバイザーがIT業界を専門に担当しているため、技術職の業務内容や採用背景についての理解が一般的な総合エージェントより深い傾向があります。

マイナビグループはマイナビキャリアリサーチLabを通じた調査データも公開しており、採用市場の動向や中途採用の状況に関するデータを独自に提供しています。

転職活動の判断材料として参考にできる調査コンテンツが充実している点も、マイナビIT AGENTを使ううえでのひとつの付加価値です。

注意点として、マイナビIT AGENTは特に20〜30代の若手・中堅層のエンジニアを主な対象としており、大手企業でのDX推進やWebサービス系のAI活用求人を中心に扱っています。

AIスタートアップでの最先端研究ポジションや、超高年収のシニアエンジニア案件を特に重視したい場合はビズリーチやレバテックキャリアの方が向いている可能性があります。

IT・Webエンジニア専門のキャリアアドバイザーが担当し、データサイエンティストやAI領域を含むエンジニア転職を支援するサービスで、転職後の定着率の高さが特徴です。

type転職エージェントIT（以下、type転職エージェント）は株式会社キャリアデザインセンターが運営するITエンジニア特化型の転職エージェントです。

サービス開始から25年の実績を持ち、累計転職支援実績は71,200人に達しています。

年収アップ率は78%、転職後の定着率は98.1%を実現しています（いずれも公式サイト記載）。

登録から入社まですべて無料で利用できます。

公式サイトに掲載されている職種一覧にはデータサイエンティスト/アナリストが含まれており、言語・フレームワーク検索ではPythonでの絞り込みにも対応しています。

また、サービスに関するFAQでは、AIやセキュリティ、データサイエンティストなど専門性の高いIT領域を希望する方の転職支援が可能と明記されており、AIエンジニアが登録した場合でも対応できる体制があることが確認できます（公式サイトより）。

企業情報

項目	詳細
運営会社	株式会社キャリアデザインセンター
対象エリア	主に首都圏（一都三県）
累計転職支援実績	71,200人（2024年5月時点）
年収アップ率	78%（2021年10月～2022年9月実績）
転職後の定着率	98.1%（2023年4月～12月実績）
データサイエンティスト/AI領域対応	あり（公式FAQに明記）
Python求人対応	あり（言語・フレームワーク検索に対応）
利用料金（求職者）	無料（登録から入社まですべて）
サービス形態	エージェント型（IT専任アドバイザー）
公式サイト	https://type.career-agent.jp/service/it.html

AIエンジニア転職における強みとポイント

type転職エージェントの核心的な強みは、転職後定着率98.1%という高水準にあります。

公式サイトには、求人票だけでは分からない企業の社風や実際の開発環境・評価制度といったリアルな情報を事前に提供し、双方が納得のいくミスマッチのない転職を提案する方針が記載されており、AIエンジニアが転職後に技術スタックや開発環境のギャップを感じるリスクを下げるために、選考前の情報提供に力を入れています。

IT・Web専任のキャリアアドバイザーが担当し、職務経歴書のスキル棚卸しから書類添削・面接対策・年収交渉代行まで一通りのサポートを受けられます。

公式サイトに掲載されている転職成功事例には、2次請けSIのSEが年収480万円から750万円へ、独立系SIerのSEが410万円から740万円へ、SESエンジニアが420万円から750万円へ（大手通信キャリアへ転職）などが掲載されており、年収300万円前後の改善事例が複数確認できます（いずれも公式サイトより）。

注意点として、type転職エージェントITは主に首都圏（一都三県）を対象エリアとしていることが公式サイトに明記されています。

地方でのAIエンジニア転職を検討している場合は、全国対応のエージェントとの組み合わせが必要です。

また、累計転職支援実績71,200人という数字はキャリアカウンセリングの累計人数であり、2024年5月時点のデータとなっています。

AI関連の求人については、データサイエンティストや研究開発・R&Dの職種カテゴリが設けられているほか、Python・Djangoなどの言語軸での求人検索も可能です。

IT業界全般での転職を視野に入れながら、AIエンジニアとしての選択肢を広げたい人に向いています。

AIエンジニアが転職サイトを選ぶときに確認したい4つのポイント

AIエンジニアの転職活動を成功させるには、汎用型の転職サービスではなく、自分のスキルセットや転職目的に合ったサービスを選ぶことが重要です。

以下の4つの観点から自分に合ったサービスを見極めていきましょう。

1. AI・機械学習の専門求人を実際に保有しているかを確認する

転職サービスを選ぶ際に最初に確認すべきは、AIエンジニアや機械学習エンジニアの求人を実際に保有しているかどうかです。

多くの転職サイトではITエンジニア全般の求人を扱っていますが、その中でもAI・データサイエンス・生成AI開発に特化した求人の数や質は、サービスによって大きく異なります。

確認方法は単純で、各サービスの求人検索画面でPython・機械学習・LLM・深層学習・TensorFlow・PyTorchなどのキーワードで検索し、ヒットする件数と求人の内容を見ることです。

求人数が多くても実態はAI関連ツールを多少使う業務のような周辺ポジションが混在している場合もあるため、求人タイトルと職務内容の質にも注目することをおすすめします。

また、スカウト型サービスの場合はアウトプットの内容を職務経歴書に詳しく記載したうえで登録し、どのような企業・ヘッドハンターからスカウトが届くかで判断する方法も有効です。

スカウトを通じて自分のスキルセットに対する市場の反応を直接確認できます。

2. アドバイザーがAI・IT技術を理解して会話できるかを確認する

AIエンジニアの転職活動では、担当するキャリアアドバイザーの技術理解度が転職結果を左右する重要な要素になります。

技術的な背景を理解しているアドバイザーであれば、機械学習フレームワークの習熟度・MLOpsの経験・生成AIの実装スキルを適切に評価してくれる企業を紹介しやすくなります。

初回の面談でアドバイザーの技術理解度を測る方法として、現在のプロジェクトで使っているアーキテクチャや手法について具体的に話してみることが挙げられます。

FastAPIでAPIを作りLambdaにデプロイしている、RAGの評価指標はRAGAsで計測しているなどの具体的な話題に対して、アドバイザーが内容を理解して深掘りできるかどうかを確認してみてください。

技術的な専門性が高いアドバイザーほど、職務経歴書で何を強調すべきかのアドバイスが的確です。

PythonとPyTorchが使えるという汎用的な記述よりも、大規模言語モデルのファインチューニングと量子化の実装経験があるという書き方の違いが評価に直結することを理解しているアドバイザーかどうかで、サポートの質は大きく異なります。

3. 自分の年収帯とキャリアステージに合ったサービスかを確認する

転職サービスによって、主なユーザー層や扱う求人の年収帯に傾向があります。

AIエンジニアとしてどのステージにいるかによって、最適なサービスは変わります。

経験3年未満の若手AIエンジニアや、他領域から機械学習にキャリアチェンジしたい人には、Pythonの実務経験を評価してくれる求人を持つサービスや、ポテンシャル採用に積極的な企業と接点を持つエージェントが向いています。

レバテックキャリア・マイナビIT AGENT・type転職エージェントは若手中堅層の支援実績が厚いサービスです。

経験5年以上・年収700万円以上を狙う即戦力層には、ハイクラス求人に強いビズリーチや、外資系・大手事業会社の非公開求人を多数保有するリクルートエージェントが有効です。

ビズリーチでは年収1,000万円以上のAI求人が3年前比4.2倍に増加しており（ビズリーチ株式会社プレスリリース・2026年1月）、シニアエンジニア向けの選択肢が充実しています。

現年収と希望年収の差が大きい場合は、年収交渉を積極的に代行してくれるエージェントかどうかも確認のポイントです。

4. 複数サービスを組み合わせる前提で選ぶ

AIエンジニアの転職活動で一般的に推奨されるのは、2〜3社のサービスを同時並行で使うことです。

異なる特性を持つサービスを組み合わせることで、市場全体をカバーできます。

経済産業省の調査によると、IT人材の需要は2030年に向けて拡大が続く見通しで、中でもAI・データ活用人材の不足が深刻とされています。

需要が旺盛な分、AIエンジニアの求人は複数のプラットフォームに分散して掲載されているため、一社だけでカバーできる求人数には限界があります。

組み合わせの基本的な考え方は、IT特化型を1〜2社（レバテックキャリア・Geekly・FindyなどAI・機械学習求人に強いサービス）と、総合型を1社（doda・リクルートエージェントなど求人数が国内最大規模のサービス）を並行活用するパターンです。

さらにビズリーチのようなスカウト型を加えておくと、積極的に応募活動をしながら企業からのオファーも待てる体制が整います。

登録作業の工数は各サービスで数十分程度のため、負担は大きくありません。

AIエンジニアの平均年収と転職市場の現況

AIエンジニアの転職活動を始める前に、現在の市場水準と自分のキャリアポジションを客観的に把握しておくことが重要です。

厚生労働省のデータで見る平均年収の水準

厚生労働省が運営する職業情報提供サイトjob tagによると、機械学習エンジニアを含むAIエンジニアの正社員求人の平均年収は628.9万円（2026年4月時点）です。

東京都に絞ると674.3万円と、全国平均を約7%上回る水準になります。

国税庁の令和6年分 民間給与実態統計調査（2025年9月公表）によると、日本の全給与所得者の平均年収は478万円です。

AIエンジニアの628.9万円はこれを150万円以上上回っており、IT職種の中でも比較的高い水準にあります。

スキルレベルごとの年収幅も厚生労働省のデータから確認できます。

スキルレベル	年収レンジ（正社員求人ベース）
ITSSレベル1〜2（経験浅め）	420万円〜620万円
ITSSレベル3〜4（中堅）	550万円〜800万円程度
ITSSレベル5以上（シニア・スペシャリスト）	600万円〜950万円

2026年のAIエンジニア転職市場の現況

AIエンジニアの転職市場は2026年時点でも明確な売り手市場が続いています。

AI関連を含むIT技術職の有効求人倍率は、IT・通信分野でおおよそ3.3〜3.5倍前後で推移しており、全職種平均を2倍以上上回る水準にあります。

経済産業省が2026年3月に公表した2040年の就業構造推計（改訂版）では、2040年にAI・ロボット利活用人材が約340万人不足する見通しが示されています。

需要は782万人に達する一方、供給は443万人にとどまると推計されており、構造的な不足状態が長期にわたって継続する見込みです。

また、同省が2019年に公表したIT人材需給に関する調査では、2030年のIT人材不足が高位シナリオで最大約79万人、中位シナリオでも約45万人に達すると試算されています。

この調査は生成AIの急速な普及を織り込む前のデータであり、現実の需要はこの推計を上回るペースで拡大していると考えられます。

求人数のトレンドでも、AIエンジニア需要の拡大は数字に表れています。

ビズリーチ株式会社のプレスリリース（2026年1月）によると、年収1,000万円以上のAI求人数は3年前と比べ約4.2倍に増加しており、高年収帯でのAI人材需要が急拡大していることがわかります。

年収を上げる転職に有効な技術領域

2026年の市場で特に評価されている技術領域と、対応する年収水準の目安を以下に整理します。

技術領域	主な業務内容	年収水準の目安
生成AI・LLM開発	ファインチューニング・RAG・プロンプト設計	700万円〜1,200万円
MLOps・AIインフラ	機械学習パイプライン構築・モデル運用基盤	650万円〜1,000万円
AIエージェント設計	マルチエージェントシステム・オーケストレーション	800万円〜1,300万円
データエンジニアリング	データ基盤・特徴量エンジニアリング	600万円〜900万円
コンピュータビジョン	画像認識・物体検出モデル開発	600万円〜900万円

上記の年収はあくまで転職市場における一般的な水準を示したものです。

企業規模・業種・経験年数によって変動します。

職務経歴書に技術スタックと実績を具体的に記載することで、自分のスキルが正当に評価される求人にたどり着きやすくなります。

経験・スキルレベル別 転職サイトの活用方法

転職サービスには得意とするユーザー層があります。

自分のキャリアステージに合ったサービスの使い方を把握しておくことで、転職活動の精度と効率が大きく変わります。

AIエンジニア経験1〜3年の若手層が使うべきサービス

AIエンジニアとして実務経験が1〜3年の段階では、機械学習モデルの構築経験はあるものの、プロダクション環境でのMLOpsやチームリードの経験はまだ少ない時期です。

この層が転職サービスを使ううえで優先すべき観点は、技術力を正しく評価してくれる企業と出会えるかどうかです。

職務経歴書では使用言語（Python・PyTorchなど）と取り組んだ課題の具体性が評価されやすい時期です。

個人開発やGitHub上のOSSプロジェクトをポートフォリオとして活用できる場合は、LAPRASやFindyのようにアウトプット評価に対応したサービスへの登録も有効です。

転職先の候補が自社プロダクト系なのかSIer系なのかによっても、適切なサービスが変わります。

この経験層に向いている組み合わせ例は次のとおりです。

サービス	活用の狙い
Findy（ファインディ）	GitHub連携でスキル偏差値が可視化される。技術力を客観的に示したい層に向いている
LAPRAS転職	Qiita・Zenn・GitHubのアウトプットがスコアに反映される。日常の発信が評価につながる
マイナビIT AGENT	機械学習/AI/データ基盤エンジニアの職種を保有し、IT専任アドバイザーが担当
Green（グリーン）	カジュアル面談機能が充実しており、気軽に複数企業と接点を持ちやすい

AIエンジニア経験3〜7年の中堅層が使うべきサービス

経験3〜7年の中堅層は、機械学習モデルの設計から実装・評価・本番運用まで一貫して経験しており、チームメンバーへの技術指導経験も持ち始める時期です。

この段階では年収600万円台から800万円台へのステップアップを目指す転職が現実的になります。

中堅層は求人の選択肢が最も広い段階でもあります。

IT特化型のエージェントを主軸にしながら、dodaやリクルートエージェントのような総合型サービスで産業横断的な求人も並行確認するのが効果的です。

この経験層はビズリーチのハイクラス枠にも届き始める時期で、登録しておくと企業からスカウトが届き始めます。

この経験層の推奨組み合わせは次のとおりです。

サービス	活用の狙い
レバテックキャリア	AI・機械学習求人数が多く、アドバイザーの技術理解が深い。年収交渉の実績も豊富
Geekly（ギークリー）	IT特化で平均年収アップ84万円の実績。IT・Web・ゲーム業界のAI職に強い
doda	30万件超の求人で産業横断的な選択肢を一括確認できる
ビズリーチ	年収800万円以上の求人帯へのアクセスが広がり始める段階で登録を始める価値がある

AIエンジニア経験7年以上のシニア層が使うべきサービス

AIエンジニアとして7年以上の経験を持つシニア層・スペシャリスト層は、アーキテクチャ設計・研究開発・組織のAI戦略策定に関わるポジションが選択肢に入ります。

年収1,000万円超えも十分狙えるステージです。

この層で重要なのは、スカウト型サービスを軸にして自分のプロフィールを整えることです。

ビズリーチでは年収1,000万円以上のAI求人が3年前比4.2倍に増加しており（ビズリーチ株式会社プレスリリース・2026年1月）、シニアAIエンジニアへの需要が高まっています。

プロフィールには担当したプロジェクトの規模・使用モデルアーキテクチャ・ビジネスインパクトを数値で記載することが重要です。

サービス	活用の狙い
ビズリーチ	ハイクラス求人と優秀ヘッドハンター8,400人超へのアクセス。年収1,000万円超AI求人が豊富
リクルートエージェント	非公開求人28万件超。製造・金融・医療など産業横断的なハイクラスAI求人に強い
転職ドラフト	企業の入札型で現年収非公開のまま複数社から年収提示を受けられる。シニア層の市場価値確認に有効
Findy（ファインディ）	生成AI活用状況の絞り込み機能で先端AI開発に取り組む企業を絞れる

他職種からAIエンジニアへキャリアチェンジを目指す場合

データアナリストや一般的なソフトウェアエンジニアからAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す場合、既存のスキルと機械学習の実務経験をどう組み合わせて見せるかが鍵になります。

ポテンシャル採用や未経験歓迎を明示している求人を持つサービスを選ぶことが最初のステップです。

paiza転職のようにスキルチェックで書類選考をスキップできるサービスや、Findyのようにアウトプットを評価するサービスは、現職での実績を証明しにくい状況でも能力を伝えやすい設計です。

転職前の段階では、個人プロジェクトとしてKaggleコンペや公開データセットを使ったモデル開発をGitHubで公開しておくことが、書類通過率の向上につながります。

転職エージェントに登録する前に、この種の公開ポートフォリオを1つ以上用意しておくことをおすすめします。

サービス	活用の狙い
paiza転職	S〜Eランクのスキルチェック合格で書類選考なしに応募可能。Python・機械学習スキルの証明に有効
Findy（ファインディ）	GitHub実績が評価される。OSSへの貢献やKaggleの成果物が活きる
Green（グリーン）	カジュアル面談でAIエンジニア転向の意向を気軽に企業に伝えやすい
マイナビIT AGENT	ポテンシャル採用に積極的な企業の求人も保有。IT専任アドバイザーがスキル棚卸しをサポート

AIエンジニアの専門領域別 転職サイト使い分けガイド

AIエンジニアといっても、生成AI・機械学習・MLOps・データエンジニアリング・コンピュータビジョンなど、専門領域によって求人の性質と向いているサービスが異なります。

自分の専門を軸に絞り込むと、転職活動の精度が高まります。

生成AI・LLM開発を専門とするエンジニア

生成AI・LLM開発に携わるエンジニアは、2026年現在の転職市場で最も引き合いが強い専門領域のひとつです。

ファインチューニング・RAG・プロンプトエンジニアリング・AIエージェントの設計・LLM評価基盤の構築といったスキルを持つ人材への需要は、IT企業にとどまらず金融・医療・小売・製造業の幅広い業種に拡大しています。

この領域では、Findyの生成AI活用状況の求人絞り込み機能が活用できます。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIを製品・サービスに組み込んでいる企業を条件で絞れるため、自社プロダクトにLLMを実装している企業に的を絞った転職活動が可能です。

スカウト型サービスとしてはビズリーチが有力です。

年収1,000万円以上のAI求人が3年前比4.2倍に増加しており（ビズリーチ株式会社プレスリリース・2026年1月）、外資系テック企業・国内メガベンチャー・AIスタートアップからのスカウトを受け取れる環境が整っています。

職務経歴書では、使用したモデル（GPT-4o・Gemini・Claude等）、実装したアーキテクチャ（RAG・Function Calling・マルチエージェント等）、評価指標（RAGAS・BERTScore等）を具体的に記載することが選考通過率に直結します。

機械学習エンジニア・MLOpsを専門とするエンジニア

機械学習モデルの設計・実装から、本番環境への安定したデプロイと継続的な改善を担うMLOpsエンジニアは、AI開発の現場で即戦力として評価されます。

Kubeflow・MLflow・Vertex AI・SageMakerといった機械学習プラットフォームの実務経験が、差別化のポイントになります。

この領域ではレバテックキャリアが特に充実しています。

ITエンジニア・クリエイター専門の転職エージェントとして長年の実績を持ち、AI・機械学習エンジニア向け求人を多数保有しています。

技術理解のあるアドバイザーが面接対策でも具体的なアドバイスをくれるため、技術的なバックグラウンドを適切に評価してくれる企業とマッチングしやすいです。

転職ドラフトも機械学習エンジニアとの相性がよいサービスです。

企業が実際のスキルセットを確認したうえで年収を提示する仕組みのため、MLOpsの経験や扱ったインフラ規模を正確に評価してもらえます。

年収アップ率93%・平均160万円アップという実績は、技術力を正当に評価してもらいたいエンジニアにとって魅力的なデータです（転職ドラフト公式サイトより）。

データサイエンティスト・データエンジニアからのステップアップ転職

データサイエンティストやデータエンジニアがAIエンジニアとしてのポジションへ転換・昇格を目指す場合、統計や分析の実績に加えて機械学習の実装経験がどの程度あるかが評価の分かれ目になります。

この領域では、dodaが求人の幅の広さで強みを持ちます。

IT業界内にとどまらず、製造・金融・医療・小売など業種横断でデータ活用ポジションの求人を保有しており、データ分析とAI実装を組み合わせたポジションへのアクセスが豊富です。

30万件超の求人数の中からデータ関連職種を横断的に比較できます。

また、LAPRASはQiita・Zennの技術記事や分析系OSSへのコントリビューション実績が評価されるため、データサイエンティストが日常的に行う技術的アウトプットを転職活動の武器にしやすいサービスです。

登録するだけで、これまでの発信履歴がプロフィールに自動反映されます。

コンピュータビジョン・音声AI・自然言語処理の専門家

画像認識・物体検出・OCR・音声認識・自然言語処理など、特定のAI領域に専門特化しているエンジニアは、その技術が求められる業界の求人に的を絞ることで転職活動の効率が上がります。

製造業の検査システム・医療画像診断・自動車の自動運転・金融のドキュメント処理など、AIの応用先は業種ごとに異なります。

この領域ではGreen（グリーン）のカジュアル面談機能が活用できます。

スタートアップを含む幅広い企業がカジュアル面談を受け付けており、特定の技術テーマに取り組んでいる企業を気軽に探せます。

応募よりも前に担当者と技術的な話ができるため、自社の開発内容を詳しく確認してから応募を判断できます。

リクルートエージェントは産業横断的な非公開求人の規模が大きく、特定の産業でのAI活用ポジション（医療・製造・自動車など）にアクセスできる可能性が高いサービスです。

技術領域が特殊なほど、公開求人では出会いにくいポジションが非公開求人として存在する場合があります。

AIエンジニア転職でよく聞かれる質問

AIエンジニアへの転職に必要なスキルは何ですか？

AIエンジニアとしての転職に必要なスキルは、応募するポジションと経験年数によって異なります。

共通して求められるのはPythonの実務経験で、機械学習フレームワーク（PyTorch・TensorFlow・scikit-learnなど）の使用経験が多くの求人で必須または歓迎要件になっています。

中堅〜シニアポジションでは、モデルの設計・実装だけでなく、本番環境でのデプロイ・監視・改善を担うMLOpsの経験が評価されます。

クラウドプラットフォーム（AWS・GCP・Azure）でのAIサービス活用経験や、Dockerを使ったコンテナ化・CI/CDパイプラインの理解も採用基準に含まれる企業が増えています。

2026年現在では、大規模言語モデルの活用経験（RAGの実装・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング）を求める求人が急増しています。

機械学習の基礎知識に加えて、生成AI領域での実装経験を持つ人材の市場価値は特に高まっています。

転職エージェントとスカウト型サービスはどちらを使うべきですか？

転職エージェントとスカウト型サービスは目的が異なるため、どちらか一方ではなく並行して使うのが一般的です。

転職エージェントは、専任のアドバイザーが求人紹介・書類添削・面接対策・日程調整・年収交渉を一括してサポートしてくれます。

転職活動の進め方がわからない段階や、特定の業界・企業についての情報が少ない場合には、エージェントのアドバイスが選考突破の助けになります。

スカウト型サービスは、プロフィールを登録しておくだけで企業・ヘッドハンターからオファーが届く仕組みです。

在職中で転職活動に多くの時間を割けない場合や、自分の市場価値を受動的に確認したい場合に向いています。

ビズリーチ・LAPRAS・Findyのようなスカウト型は、登録しておくことで予想外の好条件オファーが届く場合があります。

AIエンジニア未経験から転職することはできますか？

AIエンジニアへの完全未経験からの転職は難易度が高いですが、関連する経験やスキルがある場合は可能です。

他領域のソフトウェアエンジニア経験やデータ分析の実務経験がある場合は、AIエンジニアへのキャリアチェンジの現実的な選択肢になります。

未経験からの転職で評価されやすいのは、KaggleコンペへのエントリーやGitHubで公開している機械学習プロジェクトなどの自主的なアウトプットです。

Pythonで機械学習を独学・実装した経験を職務経歴書やポートフォリオで示すことで、ポテンシャル採用の対象となる可能性があります。

サービス選びとしては、paiza転職のようにスキルチェックテストで能力を証明できるサービスや、GitHubのアウトプットを評価するFindyが向いています。

何社のエージェントに登録するのが適切ですか？

AIエンジニアの転職では、2〜3社を同時並行で利用するのが一般的な考え方です。

サービスによって保有する求人の傾向が異なるため、1社だけでは転職市場全体をカバーしきれないからです。

基本的な組み合わせとして、IT特化型エージェント（レバテックキャリア・Geeklyなど）を1〜2社と、総合型の求人数が多いサービス（doda・リクルートエージェント）を1社、さらにスカウト型（ビズリーチなど）を1社加える3本立てが目安です。

在職中の場合は3〜4社を上限として、それぞれのアドバイザーとの連絡を自分で管理できる範囲にとどめることをおすすめします。

AIエンジニアの転職で年収を上げるにはどうすればよいですか？

AIエンジニアとしての転職で年収を上げるには、技術力の可視化と交渉の2段階が重要です。

技術力の可視化という点では、職務経歴書に具体的な数値と技術スタックを記載することが出発点です。

使用したモデル・フレームワーク・クラウド環境を明記し、そのAIシステムが事業にどれだけのインパクトをもたらしたかを数字で示すことで、企業側の評価が上がります。

交渉の面では、転職エージェントを活用した年収交渉代行が有効です。

転職ドラフトのような競合入札型サービスを使うと、複数の企業から年収提示を受けられるため、自分の市場価値を客観的に確認したうえで交渉の土台を作れます。

厚生労働省のjob tagによるとAIエンジニアの全国平均は628.9万円（2026年4月時点）ですが、生成AI・LLM・MLOpsの実装経験がある場合は800万〜1,000万円超の提示を受けるケースも珍しくありません。

在職中でも転職活動を秘密にして使えますか？

ほとんどの転職エージェントやスカウト型サービスは、在職中でも現職の会社にバレないよう設計されています。

ビズリーチではブロック設定機能があり、特定の企業や関係会社のヘッドハンターからプロフィールを閲覧されないように設定できます（公式サイトより）。

名前・電話番号・メールアドレスは応募や返信をした相手にのみ公開される設計が多く、登録しただけでは個人が特定される可能性は低いといえます。

転職エージェントはアドバイザーとのやり取りが非公開で進む仕組みのため、在職中の転職活動での利用実績が豊富です。

在職中であることをアドバイザーに伝えておくと、面談日時を夜間や土日に設定してもらいやすくなります。

AIエンジニア転職の面接でよく聞かれる内容は何ですか？

AIエンジニアの面接では、技術スキルの確認と実務経験の深掘りが中心になります。

よく聞かれる項目を整理すると次のとおりです。

技術質問としては、過去に取り組んだ機械学習プロジェクトの詳細（データ前処理・モデル選定の理由・評価指標・改善プロセス）、本番環境での運用経験の有無（デプロイ方法・障害対応・モニタリング）、最新技術のキャッチアップ状況（生成AI・LLMへの理解）が問われることが多いです。

キャリア・志望動機の質問では、現職で担当しているAI業務の規模とチームの構成、転職先で取り組みたいAI開発領域、5年後のキャリアイメージが確認されます。

コーディングテストが実施される場合は、Pythonでのデータ処理・機械学習モデルの実装・SQLによるデータ操作が出題されます。

Findy・paiza転職・Geeklyはスキルチェック機能や面接対策に力を入れているサービスです。

参考文献・データ出典