AI人材の年収6,000万円——メドレーの新職種と、尾原和啓が語る「3つのC」

• 平均年間給与562万円のメドレーが、新職種「Applied AI Developer」で最高6,000万円超を提示しました
• トップのAI人材は、報酬・計算資源・文脈の「3つのC」で会社を選ぶと尾原和啓さんは言います
• ただし6,000万円は賞与と株式報酬を含む最高評価時の額で、常時保証される基本給ではありません

AIを使いこなす同僚が、ここ半年で一人だけ別次元の速さになった。そんな場面に心当たりはないでしょうか。

その人に、よその会社から桁違いのオファーが届く日は、もう遠くありません。

池田朋弘（いけとも）と尾原和啓が、日本で出てきた「AI人材に最高6,000万円」のニュースを入り口に、トップ人材の採用と引き留め、そしてAI時代の生きがいまで語り合います。

ポッドキャストできく：https://podcasters.spotify.com/pod/show/deepai/episodes/6000—AI-AIAI915-e3os7si

平均年収562万円の会社が、AI人材に最高6,000万円を出す

いけとも：今日のテーマは「日本でもいよいよAI人材の年収が6,000万円を超える事例が出た。トップAI人材の評価や採用・リテンションをどうすべきか」です。

メドレーさんというベンチャー企業が、7月に新しい職種「Applied AI Developer」を発表しました。AIで非連続な成果を出す人には、賞与と株式報酬を含めて最高6,000万円超を出すという制度です。

メドレーさんの平均年間給与は562万円です。そこにこの金額なんですよ。

尾原：医療系の会社ですね。

いけとも：AI人材は、一人で100人力という人が普通にいます。企業としてそういう人をどう採用して、どう育成して、どう維持するのか。

海外の事例も含めて、尾原さんの考えを聞きたいです。

尾原：ぶっちゃけ、パッと聞いた第一印象は「賞与込みで6,000万円。PR狙いでお上手ですね」です。

こういう流れは、日本で増えてきているんですか。

いけとも：AI企業ではない既存の組織で、この規模感は僕は初めて聞きました。結構いいことをやっているな、と思いました。

AIで言語の壁が消え、年収の国境も溶けていく

尾原：そもそもの話をすると、Sakana AIさんのように日本で独自のAIのトレーニングをやっている会社は、グローバルで競争力のある金額を出さないと人が取れません。

フロンティアモデルまで作らなくても、自分たちの領域で独自のAIモデルを作る人材もそうです。そういう人には、年収3,000万円以上をベースで出さないとそもそも取れない、という話は割と聞きます。

いけとも：もう生まれているんですね。

尾原：特にAIで、言語の壁がなくなっています。

話すコミュニケーションではなく、Slackやコードといった書くコミュニケーションが中心なら、言語能力はそこまで重要ではありません。

むしろ、AIをちゃんと理解できているか、日本で使うなら日本の業務知識を理解できているか。こちらの能力が重視されます。

だから日本語が分からないグローバルの人を、日本の会社が雇えます。逆もまたしかりで、年収の国境が溶けてきているんですよね。

この前のICCサミット KYOTOでも、スマートニュースのエンジニアのトップ、DeNAで全社AIを進める側のトップ、ソフトバンクのAI系の常務執行役員の方々と、ちょうどこの話をしていました。

いけとも：ということは、日本でAIをめちゃくちゃ使いこなしているトップ人材は、グローバルでも一定の競争力がある。言語も関係ない。

そうすると、グローバルのオファーのラインに乗ってしまうわけですよね。

本人にとってはチャンスです。でも企業からすると、そのレベルの人はどんどん外にさらされてしまう。

トップ人材は「Compensation・Compute・Context」の3Cで会社を選ぶ

尾原：そうですね。急成長期のトップAI人材の採用について、最近は英語圏で「3C」という言い方を聞くようになりました。

Compensation（報酬）、Compute（計算資源）、Context（文脈）の3つです。

いけとも：一つ目がコンペンセーション。

尾原：言い方は悪いですが、そのぐらいのトップ人材になると、年収5,000万円超えは当たり前です。

そこにストックオプションやRSUのような将来の株式報酬がどこまで見込めるか。それを含めた報酬がCompensationです。

もっと大事なのがComputeです。どこまでのAIを自分の裁量で使わせてくれるのか、という話です。

確かLayerXさんは、AIの費用を給料と並べて見ていて、エンジニアのトークン代が給与の数十パーセントに達することも珍しくないそうです。

いけとも：なるほど。

尾原：アメリカだと、OpenAIやAnthropicのフロンティアモデルをどれだけ使えるか、という話もあります。

でも、どちらかというと独自のGPUクラスターを確保してくれるか。自分たちの独自モデルをどこまで作らせてくれるか。

人材獲得競争の軸は、そちらに移ってきていると見ています。

3つ目のContextは「ループが閉じている場所」にいること

尾原：3つ目がContext、つまりその会社にしかないデータです。

トップ人材になっていくには、フロンティアモデルをどう使うかより、業界特有のデータを使うことが大事になります。

その会社でしか手に入らない文脈やデータを、AIで拡張していく。そうやって、その会社でしか作れないAIの競争優位を担保していくわけです。

いけとも：面白い。

尾原：もっと大事なのが、ループを閉じることです。

データがあるからAIが改善される。AIが改善されるから、より業界特有のデータが学習できる。

そういう場所にいることこそが、トップ人材がさらに成長できる条件なんです。

いけとも：なるほど。

尾原：本質は、いま高い年収をもらうことを目指すのか。それとも、トップタレントとして成長し続けて、自分の独自性を進化させていくのか。

現在価値としての報酬で動くのか、将来価値としての報酬で動くのか。日本では、後者の視点が少ないというのが正直な感想です。

いけとも：3Cが満たされていない環境だと、優秀な人には、満たしてくれる会社からのオファーが増えていく。そちらに移ってしまう、という話ですよね。

尾原：そうなんです。

6,000万円のリリースは、トップ人材より「後に続く人」へのメッセージ

尾原：とはいえ、そういう話は、本当に自分で自律して走れるトップ人材の話です。

日本でこうした採用PRを兼ねたアドバルーンを上げるのは、フォロワー人材に来てほしいという面もあると思います。

トップ人材が一人いて、その人と一緒に仕事ができれば、自分もトップ人材の仲間入りができるんじゃないか。そういう後を追いたい人へのアピールです。

いけとも：なるほど。採用の文脈でも価値があるわけですね。

尾原：そうそう。言い方は悪いですが、AIの時代は、AIで自分で学べます。

自分で学べない人がトップ人材になれるのか、という矛盾はあります。

とはいえ、最初の一歩目を踏み出せない人は、AIで先行している人がいる会社に集まりたい。

会社としてもAI人材になるのを支援してくれる。日本ではそういうイメージが多いんです。

今回の6,000万円も、ずっと保証するわけではなく、賞与と株式報酬を含めた最高評価のときの額です。

そういうことを考えてのリリースなのかな、と黒い尾原としては邪推しちゃいますけどね。

いけとも：野球選手ではないですが、プロとして成果を出しているときは高い。不調になったら当然評価が下がる。

それは妥当な形ですよね。

尾原：もちろんです。特に日本は、一回ベースの給料を上げると下げられません。

その辺の苦心もあっての発表なのかな、と思います。

AIトップ人材に何を求めるのか。「FDEバブル」が起きている

いけとも：これまでAIを使えるレベルの高い人が転職しても、年収は500万円が700万円に、800万円が1,000万円になる、という程度だったと思うんです。

でもこれからは、すごくできる人に対しては桁が変わる。報酬も高いし、できることも広がる。

そういう予算とAI投資をする会社が、どんどん出てくるはずです。

一方で、ほとんどの会社はそういう制度を作れません。トップ人材が社内に出てきても、基本的には流出していくのではないでしょうか。

尾原：そうですね。だからこそ、AIトップ人材に何を求めるのかを厳密に定義したほうがいいんです。

いまの日本の空気だと、バイブコーディングで開発力がAIによって異常に上がっていく。そこで遅れると競争力に問題がある。

だから開発力をAIで引き上げる人が欲しい、という文脈が一つあります。

もう一つは、コアプロセスが開発ではない会社の話です。営業やマーケティング、お客様の要望の中から、サービスをどう改善するかを磨いていく。

いろいろなところから出てくる情報を、AIで経営に直結させていく業務変革です。経営そのものを、AIで自己改善していく形に変えてくれる人が欲しい、という文脈ですね。

この2つがなんとなくないまぜになって、「FDEというやつを入れたら、すごいことをやってくれるんでしょ」という、なんとなくのFDEバブルがいま日本にある気がしています。

いけとも：面白い。その2つは全然違いますし、明らかに後者のほうが圧倒的に難しくて価値がありますよね。

Palantirは、現場の「デルタ」と経営の「エコー」を分けている

尾原：そうなんです。Palantirでは、FDEが「デルタ」と「エコー」に呼び分けられていると言われます。

デルタは現場に入って、オントロジーを使ってオペレーションを自動化していく。積み上げをやる人です。

エコーは、会社にとってのコアプロセスは何かを見る人です。何を入力して何を出力し、それをループにしていくことが経営の本質なのか。

業界の業務知識も要ります。お客様がライバルではなく自社を選んでくださる理由、つまり持続的な競争優位の見極めも必要です。

だからエコーには、戦略コンサル寄りの知識、産業の深い知識、経営層とコミュニケーションできる能力が求められる。人材要件がずれてくるんですよね。

いけとも：確かに。それを両立してAIを使いこなせる人は、スペシャル人材として新しいキャリアの可能性がものすごく広がる、ということですね。

尾原：そうだと思います。

伸びている会社は、「自分のコア」を伸ばすのが楽しい人に任せている

尾原：一方でICCでは、独自のAIモデルまで作るAI開発人材を求める会社とは別の人たちとも、たくさん話しました。AIや技術が経営の本丸ではないけれど、AIネイティブ化したいというスタートアップのCEOです。

その方々と話していると、いけともさんみたいな人を大事にしている会社が伸びているんです。

いけとも：どういう人ですか。

尾原：だいたいの人は、自分のコアが他の人に評価されて喜ばれます。だからコアを伸ばすこと自体が楽しい、という人が一定数いるんです。

その人たちはエンジニアの能力がなくても、今のAIなら自分のコアをスキル化したり、プログラム化したりして、どんどん自動で拡張していけます。一回成功体験を持つと、どんどんできるようになる。

その結果、個人のコアが会社のコアとどう連動していくのか。そういう人を大事にして、AIをどんどん使っていいよと環境を整える会社のほうが伸びています。

いけとも：そういう会社は、CEO自身がやっているんですか。それとも右腕的な人に任せて伸ばしているんですか。

尾原：スタートアップのCEOは、会社が小さい頃から経営しています。何らかのエンジニアの素養があるか、少なくともどんなプロダクトを作りたいかの要件定義はできる人が多いんです。

だから、CEOが一回別プロジェクトを立てて、AIが分かっている若手に自分をメンタリングしてもらい、バキバキにAIネイティブ開発をリードするケースもあります。

LINEヤフーの会長を退いた川邊さんが、AIを部下にした一人起業をやっているように、CEO自らが変革のリーダーになるケースですね。

ただ今回話したスタートアップでは、「自分はマーケターだから」「自分はユーザー調査が強いから」と、それができる社員に裁量を任せて育てているケースも増えていました。

手段に詳しい人より、「ゴールが分かっている人」が伸びる

尾原：この半年で、プログラムそのものが分からなくても、プログラミングができるようになってきました。

やりたい姿やなりたい形の解像度が高ければ、それをどう実行するかというインテリジェンスの部分はAIが教えてくれます。

だから、あるべき姿に向かう手段に詳しい人よりも、ゴールが分かっている人のほうが圧倒的に成長する時代になっている気がするんです。

いけとも：それは確かにそうでしょうね。

任された2番手が100人力になったら、会社に残るのか

いけとも：ただ、これからどうなるのかなと不安に思っていることがあります。

さっきのCEOはビジョンを持っている。マーケターであり、ユーザー理解があり、ゴールがある。

そして腹心やメンバーに権限を委譲して、エージェントを活用させている。

ビジョンを持っている人は明らかに強いので、価値は上がると思います。でも、任されている側の人がどんどん成長するわけですよ。

AIを一番使っているのがその人なら、本当に100人力になっていく。

尾原：おっしゃる通りですね。

いけとも：社長が目立っているスタートアップで、2番手がすごくやっていて「俺だけでもできるんじゃないか」となったとき、新しい機会はたくさんあります。

ちょっとベンチャーに行けば年収5,000万円。自分で起業する道もある。

AIを使い倒しているから、いくらでもできる。

よほど人間関係が強くなければ、その体制は続かないんじゃないか。すごく不安に思ってしまうんです。

エージェントを使いこなせる人のバリューが上がりすぎて、一時的に採用できても、他のどこにでも行けてしまう。会社のグリップが効かなくなっていくんじゃないでしょうか。

実現できる力の「ケイパビリティバブル」は、2〜3年後も続くのか

尾原：それは結局、スタートアップ論なんです。

志がある人がリスクを取ることに報酬が寄っていくのか。技術を持っていて実現できる人に報酬が寄っていくのか。

後者で言うと、実現できるケイパブルな人が、AIでどんどん経験と学習を積んでいく。だからケイパビリティを持っている人の価値が高くなるんじゃないか、という話ですよね。

人材の流動性が激しい社会では、一時的には、ケイパビリティを自己拡張する人のほうがバブルになるのは確かです。

いけとも：確かに。

尾原：ただAIの進化を考えると、ケイパブルになるための環境もめちゃくちゃ伸びていきます。ケイパビリティはコモディティ化していくんです。

だから2年後、3年後もずっと儲かるのかというと、僕ははなはだダウトです。

ただ日本に関して言えば、不思議なくらい、英語もプログラミング教育も今回のAIも、ケイパブルになるやり方が見えているのに踏み出さない。「完璧でなければ一歩目を踏み出してはいけない」という、よく分からない恐怖症があります。

そのマーケットに飛び込む人材が少ないので、日本ではケイパビリティを自己拡張する人のバブルが長く続きやすい、というのはあると思います。

でもAIで言語の差がなくなっていく中で、それが本当に維持されるのか。今回はさすがにないと思いたいですね。

自分がユーザーだから、1日100回直せる

いけとも：話してみて、さっきの問いを少し変えたくなりました。

僕自身は、自分が使いたいツールばかり作っているんです。たとえば、パワポをやめてプレゼンのツールを作っています。

これはスーパー楽しいですし、自分で使いまくっています。自分のツールなので、1日100回は直すんですよ。

この機能がこの位置だと気になる、このテンプレをここに置きたい、遅いから速くしたい、この瞬間のこれを直したい。

尾原：めっちゃ分かります。

いけとも：僕がユーザーなので、死ぬほど直す。ビジョンと実行する力が自分に寄っているから、改善速度がめちゃくちゃ速いんです。

一方で、CEOにビジョンがあって、実行はAさんBさんという腹心、その下にエージェントがいる体制だとどうか。腹心の人はビジョンの持ち主ではないので、言われたことをやりますよね。

社長がやりたいことを、腹心が受けて作る。この瞬間に、コミュニケーションコストで速度が10分の1、あるいは100分の1になるんじゃないか。

エージェントを使う本人が、ビジョンを持っていてバンバン直したい人ではない。誰かに委ねた瞬間に速度が落ちる。

どう考えても、自分で回している人のほうが圧倒的に早くバリューに届くんじゃないか。さっきの問いは、そういうことでした。

経営の根幹は「志のアライメント」。水道哲学もホットペッパーもそうだった

尾原：それがめっちゃ正解だと思っています。

さっき言ったように、一回はケイパビリティのバブルが起こります。でも本質的には、志のアライメントが大事になってくるんです。

何を実現したら自分が楽しいのか。志って広がっていくじゃないですか。

別の人の志に並走することが楽しい、ということもありますよね。

いけとも：確かに、もともとそうですよね。

尾原：リクルートにしても、プロダクトが本当に良かった頃のパナソニックさんにしても、いい会社は、せっかくいい技術があるのだから世の中にどう役立てるのかを語ってきました。松下幸之助の水道哲学がそうです。

その志のアライメントの中で、俺の技術をもっと世の中に役立てるためにこういうものを作りたい、となる。

リクルートなら、地方の飲食店街が廃れているところで、ホットペッパーの力で小さいお店が自分らしさを保ったまま笑顔のお客さんを増やしていく。それっていいよね、と没頭しながら営業力を上げていく。

志をどう拡張し、どうアライメントしていくか。これは経営の根幹のスキルの一つなんです。

AIが自己改善するだけでなく、自分自身が自己拡張していく時代です。AIのケイパビリティを持つ人の自己改善ループと、自分の志をアライメントできる人にとっては、楽しくてしょうがない時代に入っているはずなんですよね。

年収5,000万円で止まっていたら、面白くない

尾原：AIで自分の得意な技がどんどん良くなるし、どこを良くすればいいかの解像度も上がっていく。ツールもモデルも良くなっていきます。

その一周目を回している人と回していない人では、解像度がまるで違います。

いけともさんは、プレゼンやコンテンツをどう作って伝えるか、というところで自己ループを回している。本当に素晴らしいと思います。

尾原はどちらかというと、認知の限界をどう拡張して、人が見えていないものを見えるようにするか、というところでAIツールの自己改善ループを回し続けています。

いけとも：面白い。

尾原：まず自分が得意で好きな、人から選ばれやすいところで、AIと一緒にケイパビリティの自己改善ループを回す。

今なら、その拡張ループだけで年収5,000万円くらいまでは、ぶっちゃけ行こうと思えば行けるルートがあります。

でも、そこで止まっていたら面白くなくない？ というステージに早く行く。志をアライメントしていくことを楽しいと思えるほうがいいと思うんです。

いけとも：なるほど。

尾原：なぜかというと、年収6,000万円で騒いでいますが、GoogleやMetaでシニアクラスのエンジニアなら、株式報酬込みで年収5,000万円は当たり前だからです。

その人たちは、自分の得意がめっちゃ伸びる環境で働くのが楽しいから、いい会社に移っていく。能力が拡張し続けることは前提条件です。

でも、世の中に悪いことをする会社に与するのは楽しくないから、世の中にインパクトを残せる会社に移っていく。これはAI以前からの、シリコンバレーのハイスペック人材の基本原則です。

日本もそうなるといいなと思います。だって日本は、AIによる改善インパクトがめちゃめちゃ大きいんですから。

すみません、思いがあるので語りすぎました。

1,000回回したニッチなツールは、誰にも追いつけない

いけとも：いや、めちゃくちゃ参考になりました。

さっきの自己改善ループを、思いを持ってエージェントでぐるぐる回していくわけですよね。

オペレーションのある領域で突き詰めて最適化しようとすると、スキルだけでなく、ツールとしてエージェントを使います。自分の使うツールに落として、使いやすくしていく。

たぶん、1ヶ月くらいで世の中にない変態的な進化を遂げると思うんです。

尾原：そうそう。

いけとも：それが、特定の人にはめちゃくちゃ欲しいものになるんじゃないか。超ニッチで、その人だけにめちゃくちゃハマるけれど、何百人かはハマる人がいる。

そういう小さくて付加価値の高いプロダクトが、死ぬほどあふれていく気がしています。

エージェントで作れるじゃん、と言われても、1,000回くらい回して細かいところまで作り倒しているから、なかなか追いつけない。しかも自分で使っているから進化し続ける。

そういうものがいろいろ出てくると、すごく楽しそうだなと思いました。

生きがいチャートの一周目「好き」を「得意」に変えるのは、AIが一番得意なこと

尾原：そうなんですよね。最後に思うのが、「生きがい」という言葉が世界でめちゃめちゃバズったことがあるんです。

生きがいを4つの円で表したチャートがバズりました。好きなこと、得意なこと、お金になること、世界が求めること。

この4つが交わると生きがいになる、という話です。

いけとも：Will Can Mustに、もう一つ足された感じですかね。

尾原：それに近いです。ただWill Can Mustと違うのは、好きなことが得意なことになれば、情熱として放っておいてもやりますよね。

でもお金にならないと専門性になっていかないので、長くは続けられません。

さらに、世界が求めることとお金になることが重なる。

100人でも1,000人でもいいから、「あなたのやっていることで救われました」と言われて、それでお金になっている。それが天職なんです。

AIは、好きなことを得意なことにするところで、ありがたいことにアホみたいな力を与えてくれる存在です。

さらに、好きなことや得意なことの中から、世界が求めることやお金になることをリサーチしたりマッチングしたりするのも、この後AIがどんどん提供してくれるようになります。

いけとも：なるほど。

尾原：だから今は、好きなことをAIで得意なことに変えて、放っておいてもやるパッションにしていく。そうしているうちに、やがてそれがお金になることや世界が求めることにつながっていく。

さっき言った志とビジネスのアライメントが、誰でもできる時代になっているんじゃないでしょうか。

生きがいチャートは、みんなベンチマークにしたほうがいいです。そして一周目の「好きを得意に変える」は、AIで誰でも簡単にできる時代なんです。

いけとも：面白い。

尾原：思いがあるので脱線しましたが、皆さんの参考になればうれしいです。生きがいのチャートは概要欄に貼っておきます。

いけとも：めちゃくちゃ参考になりました。ありがとうございました。

よくある質問（FAQ）

Q1. メドレーの「Applied AI Developer」は、本当に年収6,000万円もらえるのですか。

最高評価のときの上限額です。毎年保証される基本給ではありません。賞与と株式報酬を含めて最高6,000万円超という制度で、メドレーの平均年間給与は562万円です。番組では「日本では一度ベースの給料を上げると下げられない。その苦心もあっての発表ではないか」と読み解いています。

Q2. AI人材が会社を選ぶときの「3つのC」とは何ですか。

Compensation（報酬）、Compute（計算資源）、Context（文脈）の3つです。Compensationは株式報酬まで含めた額、ComputeはどこまでのAIやGPUクラスターを自分の裁量で使えるか、Contextはその会社にしか無いデータを指します。

なかでも決め手になるのは、データがAIを良くし、AIがさらに業界特有のデータを生む「ループが閉じている」かどうかです。

Q3. 高い報酬を出せない会社は、AI人材を引き留められないのですか。

報酬だけで競うと厳しくなります。番組では「志のアライメント」が本質だと語られています。何を実現したら本人が楽しいのかを、会社が向かう先と重ねる。そのうえで自分のコアを伸ばすことに裁量を与えている会社のほうが伸びている、という話です。

ケイパビリティそのものはAIの進化でコモディティ化していくので、報酬だけの競争は長くは続かない、という見立ても示されています。

ポッドキャストできく：https://podcasters.spotify.com/pod/show/deepai/episodes/6000—AI-AIAI915-e3os7si

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