他社の年収と募集データ / 採用責任者向け
四万十・宿毛エリアでデータ・AIエンジニアを採用する
他社が出している年収・採用難易度・次に打つ手を一覧で見られます。応募が来ない原因を切り分け、次の判断材料を提供します。
最終更新: 2026-05-11 / データ: 求人ボックス + e-Stat / 件数は重複した求人を含む掲載件数
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他社が出している中央値
336万円
(現地基準・集計対象 10件・正社員年収のみ集計)
上位25%: 360万円以上
下位25%: 276万円以下
採用難易度
そもそも公開求人が極めて少ない
競合 21社 が同エリアで募集中 (現地18 + ハイブリッド3)
想定期間: 6ヶ月以上 / 採用戦略の根本見直しが必要
推奨アクション #1
フルリモート可に切り替えて、全国から応募を集める
フルリモート求人 50,131社 vs 出社必須求人 18社。来てくれる人の数が桁違いに広がるため、リモート許可で応募数の増加が期待できます。ただし提示する年収の中央値は 114万円ほど上がる傾向です。
他の打ち手も見る →自社の提示給与は、市場のどの位置?
スライダーで自社の年収提示額(上限)を設定すると、四万十・宿毛エリア×データ・AIエンジニア(現地での求人)の他社のうち、上位25%・中央値・下位25%のどこに入るかを即表示します。
スライダーを動かすと、自社の年収提示額が他社のどの位置か表示されます
市場の中での自社の位置
他社が出している年収分布
四万十・宿毛エリア内のデータ・AIエンジニア求人21社のうち、年収が分かる 12社 の年収分布 (正社員年収のみ・派遣時給は集計対象外)。
下位25%
276万円
中央値
336万円
上位25%
360万円
年収帯ごとの社数(5帯・50万幅)
働き方3パターンで何が変わるか
出社必須・ハイブリッド・フルリモートのどれを選ぶかで、来てくれる人の数・他社の社数・年収の中央値が変わります。
出社必須
18社
四万十・宿毛エリア内に出社できる人のみ
中央値 336万
中央50%: 276〜360万円
ハイブリッド(週1〜3日出社)
3社
週1〜3日へ出社+残りリモート
中央値 330万
中央50%: 315〜345万円
フルリモート
50,131社
全国どこからでも(他社も全国)
中央値 450万
中央50%: 450〜450万円
この3パターンから何を判断するか
・フルリモートにすると、全国50,131社と競合します。来てくれる人の数は最大になりますが、提示する年収は都市部の水準が中心になります。中央値が114万円高くなる傾向。
業界別の競合分布(上位2)
同エリアでデータ・AIエンジニアを募集中の競合企業を業界別に集計。異業種採用の余地・同業他社の動きを把握できます。
競合企業の募集事例
同じ地域・職種で募集中の他社事例(働き方ごとに上位5件)。年収レンジ・業界・勤務地を見て、自社が他社とどう違うかを比較してください。
現地採用の事例 (18社中 上位5件)
| 競合企業 | 職種タイトル | 提示給与 | 勤務地 | 業界 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社スタッフサービス | PC / PC業務 | 月給21万5,000円～ / 昇給あり 年収換算 258万円 | 四万十市 中村駅 車10分 | - |
| 転職サービス Jobuddy | ネットワーク・サーバエンジニア | 月給20万5,000円～26万円 年収換算 246万円 | 高知県 四万十市 | - |
| ハイコネクション株式会社 | システムエンジニア / あなたの情熱が宇宙技術を前に進める | 年収360万円～480万円 年収換算 360万円 | 高知県 四万十市 | - |
| 株式会社テックオン | システムエンジニア / ル ティン好き必見のAIデ タ作成スタッフ | 年収360万円～480万円 年収換算 360万円 | 高知県 四万十市 | - |
| Success Force株式会社 | AI・機械学習エンジニア | 年収400万円～1,000万円 / 賞与あり 年収換算 400万円 | 高知県 四万十市 | 機械 |
ハイブリッド採用の事例 (3社中 上位2件)
| 競合企業 | 職種タイトル | 提示給与 | 勤務地 | 業界 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社テックオン | システムエンジニア / 未経験可 AI学習デ タのクレンジング業務 | 年収360万円～480万円 年収換算 360万円 | 高知県 四万十市 | - |
| ナレッジビーンズ株式会社 | 初級エンジニア#未経験&第二新卒歓迎#フルリモあり#入社後1ヵ月研修のみ | 年収300万円～450万円 / 賞与あり 年収換算 300万円 | 高知県 四万十市 | - |
フルリモート採用の事例(全国 50131社中 上位1件)
| 競合企業 | 職種タイトル | 提示給与 | 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 年収換算 450万円 | - |
※ 年収換算は 月給×12 / 時給×160h×12 での自動算出。賞与・固定残業代は含まれず実際の提示額とは異なります。
次に打つ手(おすすめ順)
A=最優先 / B=次に検討 / C=参考まで
本ページの数値から、採用責任者が次に打つべき手を4案で評価しました。
フルリモート可に切り替えて、全国から応募を集める
フルリモート求人 50,131社 vs 出社必須求人 18社。来てくれる人の数が桁違いに広がるため、リモート許可で応募数の増加が期待できます。ただし提示する年収の中央値は 114万円ほど上がる傾向です。
提示年収を、他社の中央値以上に維持する
競合は一定数いますが激戦ではありません。中央値より低い提示は応募率に直接響くので、最低限の追いつきは必要です。
募集要項(JD)の「必須」「歓迎」を競合の相場に合わせる
求める要件が提示給与に対して過剰だと、応募ゼロになりがちです。下記「募集要項(JD)設計の参考」セクションで、自社の募集要項と相場を見比べてください。
無料媒体(ハローワーク・engage)を主軸に、有料媒体は補助で
競合が限定的なため、まずは無料媒体で十分な可能性があります。応募数が足りなければ Indeed・Wantedly などの有料媒体を補助的に併用。スカウト媒体・人材紹介は費用対効果が合いにくい水準です。
編集視点(採用担当者向け)
この職種・このエリアでの採用ポイント
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。
- 提示給与の読み方
- 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。
- 候補者の典型キャリア
- 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。
募集要項(JD)設計の参考: 年収帯ごとに他社が求めるスキル
データ・AIエンジニアの年収レンジごとに競合が求める経験・スキルの目安。 自社JDの「必須」「歓迎」を市場相場と照合し、要件過剰/不足を点検してください。
〜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
※ 上位レンジは下位の経験を前提に加算。要件感は企業規模・業界・採用方針で変動します。
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・指標の定義
- 他社の社数・年収の幅: 求人ボックス公開求人(2026-05-11取得・重複した求人を含む)
- 下位25%・中央値・上位25%: 各働き方の上位求人を年収換算した後、年収が安い順に並べて4等分し、その境目の値で計算(統計用語: 25/50/75パーセンタイル、中央値・四分位)
- 採用難易度: 競合社数を基準とした5段階分類(求人倍率・応募予測は近日対応予定)
- 次に打つ手: 競合数・働き方3パターン別の中央値の年収・近隣都市の有無から自動評価
- 公的統計: e-Stat 賃金構造基本統計調査(2024年・令和6年版)
※ 本データは公開求人の集計値です。非公開求人・スカウト市場の動きは含まれません。意思決定には自社の応募状況・媒体実績との照合をおすすめします。
求職者向けのレポートはこちら: 四万十・宿毛エリア × データ・AIエンジニア(キャリア選択肢として読む)
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