近年、機械学習モデルの実運用が増える中で、モデルの開発からデプロイ、監視、改善までを担う「MLOpsエンジニア」の需要が急速に高まっています。特にAIを事業に活かす企業では欠かせないポジションとなっており、その年収水準もエンジニア職の中で高めです。ここではMLOpsエンジニアの平均年収やキャリア形成、将来性について詳しく解説します。
MLOpsエンジニアの平均年収
MLOpsエンジニアの年収は、スキルや経験、所属企業によって幅がありますが、一般的に550万円〜900万円程度が相場とされています。特にクラウド環境（AWS、GCP、Azure）やコンテナ技術（Docker、Kubernetes）、CI/CDパイプライン構築に精通しているエンジニアは市場価値が高く、1000万円以上を狙えるケースもあります。
経験年数別の目安
- 3年未満：450〜600万円（データサイエンティストやMLエンジニアからの転向組が多い）
- 3〜5年：600〜800万円（MLOpsの設計・構築を主導できるレベル）
- 5年以上：800〜1000万円以上（チームリードやMLOps基盤全体の設計責任者）
他職種との年収比較
同じAI関連職種であるデータサイエンティストやAIエンジニアと比べると、MLOpsエンジニアはインフラ・運用の知見＋機械学習の理解を両立する必要があるため、希少性が高く年収水準も同等以上に設定されやすいです。
MLOpsエンジニアの需要と将来性
AI導入企業の多くが課題としているのは「モデルを作った後、いかにスケーラブルかつ安定的に運用するか」です。そのため、MLOps人材は今後も継続して需要が拡大すると見込まれています。特に以下のようなスキルを持つ人材は評価が高い傾向にあります。
評価されやすいスキル領域
- クラウドサービス（AWS Sagemaker、Vertex AI など）
- コンテナ・オーケストレーション（Docker、Kubernetes）
- CI/CDパイプライン構築（GitHub Actions、GitLab CI/CD）
- 監視・ロギング（Prometheus、Grafana、ELKスタック）
- データパイプライン構築（Airflow、Kubeflow）
キャリアパスと年収アップの戦略
MLOpsエンジニアとして年収を高めていくためには、単なる実装スキルだけでなく、AI導入プロジェクト全体を俯瞰できる力が求められます。例えば以下のキャリアステップが考えられます。
キャリア形成のステップ
- データサイエンティストやバックエンドエンジニアからMLOpsへ転向
- MLOps基盤構築の中心メンバーとして経験を積む
- リードエンジニアやアーキテクトとしてチーム全体をリード
- AI戦略に関わるプロジェクトマネージャーやテックリードへ
まとめ：MLOpsエンジニアは高年収が狙える成長領域
MLOpsエンジニアは、AIの社会実装を支える重要な役割であり、希少性の高さから年収水準も高めに設定されています。特にクラウドやコンテナ、CI/CDに強いエンジニアは今後ますます需要が増していくため、キャリアアップのチャンスが豊富です。AI×インフラの知見を掛け合わせ、MLOpsの専門性を磨くことで、エンジニアとして市場価値を一層高められるでしょう。
