求人と年収のデータレポート
青梅・福生・あきる野エリア
× データ・AIエンジニア
出社必須・ハイブリッド(週1〜3日出社)・フルリモートの3パターンで、求人数・年収レンジ・多い業界を比較する月次レポート(各パターンの説明は下の一覧にあります)。
最終更新: 2026-05-11 / 件数は重複した求人を含む掲載件数
- 対象範囲
- 青梅市・福生市・羽村市・あきる野市・武蔵村山市・瑞穂町・日の出町・檜原村
- 通勤対象
- 立川・八王子(30-40分) / 23区(60-90分)
- 平均年収の出典
- 東京23区/フルリモ全国
- データ更新
- 2026-05-11 / 求人ボックス + e-Stat
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あなたの希望年収は、この職種・エリアで高め?低め?
青梅・福生・あきる野エリア×データ・AIエンジニア(現地での求人)の年収から、希望年収がどのあたりにあるかを見られます。
下位25%
300万円
ここより低い提示は、上げてもらえる可能性が高い水準
中央値
348万円
この職種・エリアでよくある提示額
上位25%
360万円
この水準以上は経験者向け・高待遇の求人
希望年収を動かすと、この職種・エリアでの位置が表示されます
応募者として意識したいポイント▼
- 下位25%の水準で提示された場合、スキル・実績を整理することで 中央値まで +48万円 上げてもらえる可能性があります。同じ職種・地域の他社の求人を見せながら話すと、交渉が進みやすくなります。
- 中央値より高い水準を狙うなら、働き方ごとの比較が有効です。フルリモートは都市部の給与水準(中央値 450万円)が中心。青梅・福生・あきる野エリア内で完結する出社必須求人は地元の水準(中央値 348万円)が中心です。
- 上位25%の求人は、応募する人のレベルも高く、必要なスキルが一段上がります。下のスキルマップで、その年収帯の必須スキル・歓迎スキルを確認できます。
- 未経験・第二新卒の場合は、入口の年収を妥協しても 3年以内の昇給ペース を確認すると、中期の年収を確保しやすくなります。
働き方3パターン:選択肢の広さ
現地のみで働ける求人、立川・八王子市通勤前提のハイブリッド求人、居住地を問わないフルリモート求人を比較。
- 現地勤務
- エリア内で完結する出社中心の求人。地元密着のキャリアパス。
- ハイブリッド
- 週1〜3日ほど近隣都市に出社し、それ以外はリモートで働く形態。エリア内に住みながら、都市部の求人にも応募できる。
- フルリモート
- 居住地を問わない全国求人。Uターン・Iターンを含めた双方向のキャリア選択肢を取りやすい。
現地のみ
145件
平均年収 334万円
中央値 348万円
幅 276〜384万円
(11件サンプル)
青梅・福生・あきる野エリア内で完結
ハイブリッド
10件
平均年収 349万円
中央値 336万円
幅 276〜420万円
(9件サンプル)
※ 母数が少なめのため参考値です
週1〜3日 立川・八王子市通勤 (片道約30-40分)
フルリモート(全国対象)
50,131件
平均年収 628万円
中央値 570万円
幅 450〜960万円
(8件サンプル)
※ 母数が少なめのため参考値です
居住地不問・全国対象の求人
編集視点
本職種・本エリアの読み解き方
データ・AIエンジニアは、LLM普及とBI需要拡大で全国的に求人が急増している領域です。データ基盤(ETL/DWH)からML/LLM応用まで含む広いカテゴリです。
- リモート傾向
- フルリモート対応が比較的進んでおり、Uターン・Iターン双方向の選択肢があるデータ職としてキャリアを積みやすい職種です。
- 給与レンジの読み方
- BI基盤運用は年収500-700万、ML/LLM応用は700-1000万以上のレンジが見られ、SaaS企業ではさらに上振れします。
- キャリアパス例
- アナリスト → エンジニア領域への横スライド、または地方の受託DXからSaaSデータ職への転換が一般的です。
このエリア
武蔵地方(多摩西部)、23区通勤60分超。
- 構成都市
- 青梅市・福生市・羽村市・あきる野市・武蔵村山市・瑞穂町・日の出町・檜原村
- 主要産業
- 住宅地+輸送機+小規模工業
- 規模・分類
- 規模 小 / 地方周辺
- 主要交通
- JR青梅線・五日市線・八高線
- 通勤対象
- 立川・八王子(30-40分) / 23区(60-90分)
この職種
データ基盤(ETL/DWH)からML・AI(LLM含む)まで一気通貫の職種カテゴリ。スタートアップ/SaaS需要が急上昇、地方需要は限定的。
3パターンの詳細(求人一覧)
現地勤務 145件
業界傾向: IT / 人材 / Web / 建築 / 保険
| 会社 | 職種 | 給与 (原表記 / 年収目安) | 勤務地 | 業界 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社KAIKA | Webデザイナー / インフラエンジニア | 月給23万円～30万円 / 賞与あり・昇給あり 年収目安 276万円 | 青梅市 河辺駅 | Web |
| 株式会社UFE | ITエンジニア / 未経験歓迎 | 月給25万円～35万円 / 賞与あり・昇給あり 年収目安 300万円 | 青梅市 本町 / 青梅駅 | IT |
| 株式会社バディデータ | ITエンジニア 未経験入社98% フルリモートOK 年休125日 残業月5h 20代活躍 | 月給25万円～ / 昇給あり 年収目安 300万円 | 東京都 青梅市 | IT |
| JHR株式会社 | アプリ保守エンジニア / 仕様書確認・簡単なPC操作のみ | 月給32万円～50万円 / 賞与あり 年収目安 384万円 | 東京都 青梅市 | - |
ハイブリッド (立川・八王子市通勤) 10件
週1〜3日程度の出社 + 残りはリモートで働く形態。エリア内に住みながら、立川・八王子市に通える求人を集計しています。
通勤目安: 片道約30-40分
業界傾向: IT / 介護 / 保険 / アパレル / ゲーム
| 会社 | 職種 | 給与 (原表記 / 年収目安) | 勤務地 | 業界 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社KAIKA | Webデザイナー / インフラエンジニア | 月給23万円～30万円 / 賞与あり・昇給あり 年収目安 276万円 | 青梅市 河辺駅 | Web |
フルリモート (全国) 50,131件
業界傾向: Web / IT / マーケ / 広告 / 機械
| 会社 | 職種 | 給与 (原表記 / 年収目安) | 業界 |
|---|---|---|---|
| 株式会社フェローシップ | データエンジニア / 完全在宅 大手化粧品サイトのデ タ基盤リプレイス dbtを用いたモデリング 土日祝休 | 月給37万5,300円～66万7,400円 年収目安 450万円 | - |
※ 年収目安は 月給×12、時給×160h×12(月160時間想定)で自動算出した概算値です。賞与・固定残業代・残業代は含まれず、実際の年収は変動します。
年収帯別 必要な経験・スキル
年収レンジを上げるために身につけるべき経験・スキルを、データ・AIエンジニア向けに整理しました。上位レンジには下位レンジの要件も含みます。
〜500万円
- 必須
- データエンジニア or データアナリスト経験2〜3年、SQL実務
- 歓迎
- Python、BIツール(Tableau/Looker)、ETL基礎
500〜900万円
- 必須
- + データ基盤構築・運用経験(BigQuery/Snowflake/Redshift)、ETLパイプライン設計
- 歓迎
- + ML/AI実装、dbt運用、データガバナンス、ビジネス分析力
900万円〜
- 必須
- + データ組織のリード、ML/LLM応用、データ戦略策定
- 歓迎
- + LLM応用開発、英語ビジネス、Chief Data Officer候補レベル
※ 上の年収帯は、下の年収帯の経験ができている前提で読んでください。実際の年収は企業規模・業界・時期で変動します。
用語解説
本ページに登場する略語・専門用語の簡易解説(9件)。
- SaaS— Software as a Service
- クラウド経由で提供されるソフトウェアサービス。
- DX— Digital Transformation
- デジタル技術による事業・業務プロセスの変革。
- BI— Business Intelligence
- 業務データを集計・可視化して意思決定に活かす分析基盤。
- DWH— Data Warehouse
- 業務システムからデータを集約し、分析しやすい形で蓄積するデータ基盤。
- ETL— Extract, Transform, Load
- 各データソースからデータを抽出・変換・読み込みして整える処理。
- dbt— data build tool
- DWH内のデータ変換をSQL中心で管理するOSSツール(dbt-core / dbt Cloud)。
- ML— Machine Learning
- 機械学習。データから自動的にパターンを学習する技術領域。
- AI— Artificial Intelligence
- 人工知能。MLや生成AI(LLM)を含む広義の領域。
- LLM— Large Language Model
- 大規模言語モデル。生成AIの中核技術。
執筆者プロフィール
佐久間 一己(さくま かずき)
つなぐスタジオ株式会社 代表取締役社長 / ローカル&タレントグローススタジオ Director
リクルート営業マネージャー、ユーザベースFORCAS(現Speeda)カスタマーサクセスマネージャー、スタートアップ役員、地方起業を経て、地方企業向けのマーケティング代理店と採用・キャリア支援事業を設立。人材紹介免許(厚生労働大臣許可 18-ユ-300125)を取得。自身が地方からスタートアップへの転職を経験し、職種の理解や業界の知識を学んだ経験から、双方の立場がわかる存在としてキャリアの支援を行います。また、事業責任者・執行役員の立場で組織運営を行い、ブランドが乏しい中での採用活動の経験をもとに、地方企業・スタートアップ企業の採用支援に伴走します。
データソース
- 求人数・給与レンジ: 求人ボックス公開求人(2026-05-11取得)
- 平均年収: 求人ボックス各都市ページの平均値表示
- 公的統計: e-Stat 賃金構造基本統計調査(2024年・令和6年版)
- 必須要件・歓迎要件: 上位求人の傾向観察に基づく参考値
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- デジタルマーケター(SEO・広告・SNS)
- Webライター・編集者
- Webエンジニア
- アプリエンジニア
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- QAエンジニア
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レバテックダイレクト
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ハイクラス・外資・グローバル系エージェント。40代以上・年収1000万超に強い。
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