グローススタジオレポート

他社の年収と募集データ / 採用責任者向け

和歌山・橋本・岩出エリアでデータ・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

スペース区切りで複数キーワードを絞り込めます。

他社が出している中央値

360万円

(現地基準・集計対象 42件・正社員年収のみ集計)

上位25%: 393万円以上

下位25%: 300万円以下

採用難易度

競合が少なく、好条件で勝負しやすい

競合 278社 が同エリアで募集中 (現地255 + ハイブリッド23)

想定期間: 1-3ヶ月(短期で決められる)

推奨アクション #1

提示年収を、他社の上位25%に届く水準まで上げる

競合が278社あり、中央値の提示給与では応募者にとって魅力が薄くなります。上位25%以上に乗せて、安い側の競合と差をつけましょう。

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診断

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、和歌山・橋本・岩出エリア×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。

200万円 800万円

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

中央値 自社
下位25% 300万円 上位25% 393万円

他社が出している年収分布

和歌山・橋本・岩出エリア内のデータ・AIエンジニア求人278社のうち、年収が分かる 59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%

300万円

中央値

360万円

上位25%

393万円

中央値 360万
中央50%(下位25%〜上位25%) 中央値

年収帯ごとの社数(5帯・100万幅)

200-300万
9
300-400万
38
400-500万
7
500-600万
4
600-700万
1

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

255

和歌山・橋本・岩出エリア内に出社できる人のみ

中央値 360万

中央50%: 300〜393万円

ハイブリッド(週1〜3日出社)

23

週1〜3日大阪市へ出社+残りリモート

中央値 336万

中央50%: 300〜360万円

フルリモート

50,131

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90万円高くなる傾向。

業界別の競合分布(上位6)

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。

IT
12件 (48%)
ゲーム
7件 (28%)
Web
2件 (8%)
機械
2件 (8%)
教育
1件 (4%)
医療
1件 (4%)

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 (255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
株式会社サイバーリンクス ネットワークエンジニア「自社データセンタ」 / システムインテグレータ・ソフトハウス
年収400万円~600万円
年収換算 400万円
和歌山市 紀三井寺駅 徒歩10分 -
三菱電機エンジニアリング株式会社 和歌山市 / 設計DX担当 業務用空調機の設計自動化推進
年収500万円~800万円 / 賞与あり・昇給あり
年収換算 500万円
和歌山市 手平 / 宮前駅 -
NTTビジネスソリューションズ株式会社 和歌山 / セールスエンジニア・大手企業・自治体向けICTサービス導入を提案
年収452万円~698万円 / 賞与あり・昇給あり
年収換算 452万円
和歌山市 一番丁 -
Adspire Webエンジニア / 未経験歓迎
月給25万円~ / 昇給あり
年収換算 300万円
和歌山市 友田町 Web
アイシグリーンシステム株式会社 40 50代活躍・ 和歌山市 / ゴルフ場向けシステム開発 100%自社開発
年収450万円~900万円 / 賞与あり・昇給あり
年収換算 450万円
和歌山市 七番丁 Web

ハイブリッド採用の事例 (23社中 上位5件) (大阪市通勤)

競合企業 職種タイトル 提示給与 勤務地 業界
株式会社サイバーリンクス ネットワークエンジニア「自社データセンタ」 / システムインテグレータ・ソフトハウス
年収400万円~600万円
年収換算 400万円
和歌山市 紀三井寺駅 徒歩10分 -
三菱電機ソフトウエア株式会社 アプリケーションエンジニア 004-036WK / システムインテグレータ・ソフトハウス
年収500万円~900万円
年収換算 500万円
和歌山市 手平 / 宮前駅 -
MONO\u0027S STYLE合同会社 システムエンジニア / フロントエンジニア 経験者募集 年休120日以上 在宅勤務も相談可
月給25万円~35万円
年収換算 300万円
和歌山県 和歌山市 -
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
和歌山県 和歌山市 -
株式会社utm 動画編集エンジニアstaff / 完全在宅可
月給28万円~ / 賞与あり
年収換算 336万円
和歌山市 友田町 / 和歌山駅 徒歩5分 -

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5案で評価しました。

A

提示年収を、他社の上位25%に届く水準まで上げる

競合が278社あり、中央値の提示給与では応募者にとって魅力が薄くなります。上位25%以上に乗せて、安い側の競合と差をつけましょう。

A

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 255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 90万円ほど上がる傾向です。

A

スカウト媒体(ビズリーチ等)+ 人材紹介の併用で経験者層に届く

競合278社の激戦エリアでは、有料媒体だけでは応募者の質と量が足りません。経験者層に直接届くスカウト媒体(ビズリーチ・リクルートダイレクトスカウト・転職ドラフト等)と、成果報酬型の人材紹介を併用するのが現実的です。

B

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。

C

(スカウト媒体運用が手一杯なら)スカウト代行・採用代行(RPO)を検討

スカウト媒体を導入したがスカウト送信の物量が人事リソースを超えている、というケースで有効な選択肢です。スカウト送信代行から、面談調整・応募者対応まで含む採用代行(RPO)まで段階的に切り出せます。外部費用が発生するため、媒体運用の負荷を実測してから判断してください。

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

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。

運営者情報・編集体制を見る

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: 和歌山・橋本・岩出エリア × 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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