AWS、Azure、GCP徹底比較：自社に最適なクラウドはどれか？

28 October 2025

現代のビジネス環境において、クラウドコンピューティングは単なる技術インフラの一選択肢ではなく、事業成長とイノベーションを牽引する核心的な戦略基盤となりました。その中心に君臨するのが、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、そしてGoogle Cloud Platform (GCP) の三大プロバイダーです。しかし、「どのクラウドが最適か？」という問いに対する答えは、企業の規模、業種、技術的成熟度、そして将来のビジョンによって大きく異なります。本稿では、単なる機能の羅列や価格比較に留まらず、各プラットフォームが持つ独自の哲学、市場でのポジショニング、そして技術的深層にまで踏み込み、読者が自社の状況に即した、真に戦略的な意思決定を下すための羅針盤となることを目指します。

この三巨頭の戦いは、単なる市場シェアの奪い合いではありません。それは、コンピューティングの未来をどう定義するかという、思想の衝突でもあります。AWSは、圧倒的な先行者利益と広範なサービス群で市場を切り拓いてきた絶対王者。Azureは、Microsoftが長年培ってきたエンタープライズ領域での強固な信頼とエコシステムを武器に猛追する挑戦者。そしてGCPは、Googleが誇る世界最先端のネットワークインフラとデータ解析、AI技術を引っ提げ、技術的優位性で差別化を図る革新者です。この三者三様の戦略と特性を深く理解することこそが、クラウド選定という重要な旅の第一歩となるのです。

市場シェアと各社の戦略：クラウド三国志の現状

クラウド市場の勢力図を理解することは、各プロバイダーの安定性、将来性、そしてコミュニティの成熟度を測る上で不可欠です。2025年現在、市場は依然としてAWSを筆頭に、Azure、GCPが続く構図となっていますが、その内実と成長率は注目すべき変化を見せています。

Synergy Research GroupやCanalysといった主要な調査会社のレポートを総合すると、パブリッククラウドインフラ市場におけるシェアは、おおよそ以下のようになっています。

Amazon Web Services (AWS): 約31-33%
Microsoft Azure: 約23-25%
Google Cloud Platform (GCP): 約10-12%

この数字から読み取れるのは、AWSが依然として市場の3分の1を占める強力なリーダーであるという事実です。2006年にサービスを開始したAWSは、10年以上にわたって市場を独走し、クラウドコンピューティングのデファクトスタンダードを築き上げました。「クラウド＝AWS」という認識を広く浸透させ、スタートアップから大企業まで、あらゆる規模の顧客ベースを誇ります。この巨大な顧客基盤と長年の運用実績が、サービスの信頼性と安定性の何よりの証明となっています。また、世界中に広がる広大なコミュニティと、膨大な量のドキュメント、サードパーティ製ツール、そして熟練したエンジニアの存在は、AWSエコシステムの大きな強みです。何か問題が発生しても、解決策を見つけやすい環境は、開発者にとって計り知れない価値があります。

一方で、Microsoft Azureの成長率は驚異的です。特にエンタープライズ市場において、AzureはAWSを凌駕する勢いを見せています。これは、Microsoftが持つ既存の強固な顧客基盤、すなわちWindows Server、Office 365、Dynamics 365といった製品を長年利用してきた企業とのリレーションシップを巧みに活用しているためです。多くの企業にとって、既に契約関係のあるMicrosoftとクラウドの契約をまとめることは、調達プロセスの簡素化やボリュームディスカウントの観点から魅力的です。さらに、Azureはハイブリッドクラウド戦略を非常に重視しており、オンプレミスのWindows Server環境とクラウド上のAzureをシームレスに連携させる「Azure Arc」や「Azure Stack」といったソリューションを提供しています。既存のIT資産を活かしつつ、段階的にクラウドへ移行したいと考える大企業にとって、この戦略は非常に響くものとなっています。

Google Cloud Platform (GCP)は、シェアでは3番手に位置しますが、その技術的先進性、特にデータ分析、機械学習(AI/ML)、コンテナ技術(Kubernetes)の分野で極めて高い評価を得ています。Googleは、自社の検索エンジンやYouTube、Gmailといった巨大サービスを支えるために、世界最高レベルのインフラと技術を開発してきました。GCPは、その技術を外部の企業にも提供するものです。例えば、コンテナオーケストレーションツールの事実上の標準となったKubernetesは、もともとGoogleが社内で利用していたBorgというシステムが原型です。GCPのマネージドKubernetesサービスであるGoogle Kubernetes Engine (GKE)は、その本家本元としての成熟度と安定性で、他社の追随を許しません。また、リアルタイム大規模データウェアハウスのBigQueryや、スケーラブルなデータベースSpannerなど、GCPにしかないユニークで強力なサービスは、データドリブンな意思決定を重視する企業にとって強力な魅力となっています。

この三社の力関係は、単なる競争ではなく、市場全体の健全な成長を促しています。AWSの牙城を崩すべくAzureとGCPがイノベーションを加速させ、その結果、AWSも安泰とは言えず、常に新しいサービス開発と価格改定を余儀なくされています。この健全な競争こそが、利用者である我々に、より高性能で、より安価なクラウドサービスをもたらしてくれるのです。

コアサービス比較：コンピューティング、ストレージ、データベースの深層

クラウドプラットフォームの中核を成すのは、コンピューティング、ストレージ、データベースの三本柱です。各社とも同等の機能を提供しているように見えますが、その設計思想や提供形態には微妙かつ重要な違いが存在します。

コンピューティング：仮想マシンの心臓部

クラウドの最も基本的なビルディングブロックは、仮想サーバー（インスタンス）です。

AWS (EC2 - Elastic Compute Cloud):
「EC2」の名で知られるAWSの仮想サーバーは、業界で最も長い歴史を持ち、そのインスタンスタイプの豊富さは圧巻です。汎用、コンピューティング最適化、メモリ最適化、ストレージ最適化、GPU搭載インスタンスなど、考えうるほぼ全てのワークロードに対応する選択肢が用意されています。この「選択肢の多さ」がAWSの哲学であり、ユーザーは自らの要件に最も近いスペックを細かく選ぶことができます。また、短期的なバッチ処理などに非常に安価に利用できる「スポットインスタンス」の仕組みはAWSが先駆者であり、その市場規模と安定性は他社をリードしています。ただし、選択肢が多すぎるがゆえに、最適なインスタンスを選ぶための学習コストが高くなるという側面も持ち合わせています。
Azure (Virtual Machines):
AzureのVirtual Machines (VM)は、特にWindows Serverとの親和性が高いのが特徴です。オンプレミスでWindowsライセンスを保有している企業が、そのライセンスをAzure上に持ち込んでコストを削減できる「Azure Hybrid Benefit」は、非常に強力なインセンティブです。また、VMのシリーズやサイズ体系はAWSに比べてシンプルで分かりやすく、エンタープライズのIT管理者が慣れ親しんだ命名規則に近い部分もあります。セキュリティ面では、Microsoft Defender for Cloudとの緊密な統合により、OSレベルでの脅威検出や脆弱性管理を一元的に行える点も、セキュリティを重視する企業にとっては大きなメリットです。
GCP (Compute Engine):
GCPのCompute Engineは、後発ながらもユニークな特徴で差別化を図っています。その最たるものが「カスタムマシンタイプ」です。AWSやAzureでは事前に定義されたインスタンスタイプから選ぶのが基本ですが、GCPではvCPU数とメモリ量を自由に組み合わせて、自社のワークロードに完璧にフィットする仮想マシンを作成できます。これにより、無駄なリソースを徹底的に排除し、コスト効率を最大化することが可能です。また、GCPのグローバルネットワークは非常に高性能で、仮想マシンのライブマイグレーション（メンテナンス時にもVMを停止させない技術）が標準で有効になっているなど、インフラの安定性と可用性に対する強いこだわりが感じられます。

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   |      特徴       |             強み               |           考慮点           |
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   | AWS EC2         | 圧倒的なインスタンスタイプの多様性 | 選択肢が多すぎることによる複雑さ |
   |                 | 巨大なスポットインスタンス市場    | 料金体系の理解に学習コストが必要   |
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   | Azure VM        | Windowsとの高い親和性          | Linux系での選択肢や知見はAWSに劣る |
   |                 | ハイブリッドクラウド連携の強み    |                          |
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   | GCP Compute Eng | カスタムマシンタイプによる柔軟性   | インスタンスファミリーの数は少なめ |
   |                 | 高性能ネットワークとライブマイグレーション | 日本国内でのリージョン数が少ない  |
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ストレージ：データの置き場所

オブジェクトストレージは、非構造化データを保存するための基本サービスです。

AWS (S3 - Simple Storage Service):
S3はオブジェクトストレージの代名詞であり、そのAPIは業界の事実上の標準となっています。高い耐久性（99.999999999%）、スケーラビリティ、そして豊富な機能群が特徴です。アクセス頻度に応じてコストを最適化するためのストレージクラス（Standard, Intelligent-Tiering, Glacierなど）が非常に細かく設定されており、データのライフサイクル管理を自動化することで、効率的なコスト削減が可能です。S3をデータレイクの中心に据え、Athena（インタラクティブクエリ）、Redshift Spectrum（データウェアハウス連携）、EMR（ビッグデータ処理）など、多様なAWSサービスとシームレスに連携できる点も、S3エコシステムの強力な魅力です。
Azure (Blob Storage):
AzureのBlob Storageは、Hot, Cool, Archiveの3つの主要なアクセス層を提供し、S3と同様のライフサイクル管理機能を持っています。特筆すべきは、Azure Data Lake Storage Gen2との統合です。これはBlob Storage上に構築されたHadoop互換のファイルシステムであり、ビッグデータ分析ワークロードに対して高いパフォーマンスを発揮します。また、Azure CDNとの連携もスムーズで、グローバルなコンテンツ配信基盤を容易に構築できます。
GCP (Cloud Storage):
GCPのCloud Storageは、シンプルさを追求した設計が特徴です。ストレージクラスはStandard, Nearline, Coldline, Archiveの4種類で、AWSほど複雑ではありません。GCPの大きな利点は、その高速なグローバルネットワークを活かしたデータ転送速度です。特に、マルチリージョンやデュアルリージョンといった設定を選択すると、単一のバケット名で地理的に離れた複数の場所にデータを複製し、高い可用性と高速なアクセスを実現できます。これは、グローバルにサービスを展開するアプリケーションにとって大きなアドバンテージとなります。

データベース：情報の管理と活用

マネージドデータベースサービスは、運用管理の手間をクラウドプロバイダーに任せ、開発者がアプリケーション開発に集中できるようにする重要なサービスです。

AWS (RDS, Aurora, DynamoDB):
AWSは、リレーショナルデータベースとNoSQLの両方で非常に強力なポートフォリオを誇ります。RDS (Relational Database Service) は、MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Serverといった主要なデータベースエンジンをサポートするマネージドサービスです。そして、AWSの切り札とも言えるのが「Aurora」です。MySQLおよびPostgreSQLと互換性を持ちながら、クラウドネイティブに再設計されたこのデータベースは、標準的なエンジンに比べて数倍のパフォーマンスと、商用データベースに匹敵する可用性・信頼性を、はるかに低いコストで提供します。NoSQL領域では、キーバリューストアの「DynamoDB」が圧倒的なスケーラビリティとパフォーマンスを誇り、サーバーレスアプリケーションのバックエンドとして広く採用されています。
Azure (SQL Database, Cosmos DB):
Azureは、Microsoft SQL Serverとの完全な互換性を持つ「Azure SQL Database」が大きな強みです。オンプレミスでSQL Serverを利用してきた企業は、アプリケーションのコードをほとんど変更することなく、クラウドに移行できます。また、サーバーレスコンピューティングモデルも提供しており、使用量に応じた柔軟なコスト管理が可能です。NoSQLの分野では、「Cosmos DB」がユニークな存在です。単一のサービスでキーバリュー、ドキュメント、グラフ、カラムファミリーといった複数のデータモデルをサポートし、世界中の任意のリージョンにデータを分散させ、数ミリ秒単位の低レイテンシでの読み書きを保証する「マルチマスター」機能は、グローバル規模のアプリケーションに最適です。
GCP (Cloud SQL, Spanner, Bigtable):
GCPのマネージドRDBサービス「Cloud SQL」は、MySQL, PostgreSQL, SQL Serverをサポートしており、基本的な機能はRDSやAzure SQL Databaseと同等です。GCPが真価を発揮するのは、その独自開発のデータベースです。「Cloud Spanner」は、リレーショナルデータベースの特性（トランザクションの一貫性）とNoSQLデータベースの特性（水平方向のスケーラビリティ）を両立させた、世界で唯一のデータベースサービスです。金融取引やグローバルな在庫管理など、厳密な一貫性と無限のスケーラビリティが同時に求められる、極めて困難な要件に応えることができます。また、HBase互換のワイドカラムストアである「Cloud Bigtable」は、ペタバイト級の分析データや時系列データを扱うための強力なソリューションです。

イノベーションの最前線：AI/ML、サーバーレス、コンテナ

現代のクラウド競争は、もはやインフラの提供だけではありません。AI/ML、サーバーレス、コンテナといった最先端技術の分野で、各社が激しい開発競争を繰り広げています。

AI/機械学習 (AI/ML)

AI/MLは、クラウドの価値を最大化するキラーアプリケーションの一つです。

AWS (SageMaker and AI Services): AWSは、機械学習プラットフォーム「SageMaker」を中心に、非常に包括的なAI/MLスタックを提供しています。データの準備、モデルの構築・トレーニング、デプロイ、管理といった機械学習のライフサイクル全体をカバーし、専門のデータサイエンティストからアプリケーション開発者まで、幅広いスキルレベルのユーザーに対応します。画像認識(Rekognition)、音声合成(Polly)、翻訳(Translate)など、特定のタスクに特化したAPIサービスも豊富で、既存のアプリケーションに容易にAI機能を組み込むことが可能です。AWSの強みは、このサービスの「幅広さ」と「成熟度」にあります。
Azure (Azure Machine Learning and Cognitive Services): Azureは、特にエンタープライズ向けのAI活用シナリオに強みを持ちます。「Azure Machine Learning」は、ドラッグ＆ドロップでモデルを構築できるGUIツールから、Jupyter Notebookベースの本格的な開発環境までを提供し、企業のデータサイエンティストチームを強力に支援します。また、「Cognitive Services」は、視覚、音声、言語、検索などのAPI群であり、その多くはMicrosoftの自社製品（BingやOffice）で実際に使われている技術がベースになっています。責任あるAI（Responsible AI）への取り組みにも力を入れており、モデルの公平性や解釈可能性を評価するツールキットを提供している点も、企業が安心してAIを導入する上で重要なポイントです。
GCP (Vertex AI and AI Building Blocks): GCPは、GoogleのAI研究開発における圧倒的なリーダーシップを背景に、最も先進的なAI/MLサービスを提供していると評価されています。統合AIプラットフォーム「Vertex AI」は、AutoML（モデル構築の自動化）とカスタムトレーニングの両方をサポートし、データサイエンティストの生産性を劇的に向上させます。特に、Googleが開発した深層学習フレームワークであるTensorFlowとの親和性は抜群です。Cloud Vision AIやCloud Natural Language APIといったAPIサービス群は、その精度の高さで定評があります。Googleの最新AIモデルであるGeminiへのアクセスも可能であり、最先端の生成AI技術を活用したい開発者にとっては、GCPが最も魅力的な選択肢となるでしょう。

サーバーレスコンピューティング

サーバーレスは、インフラの管理を一切意識することなく、コードの実行に集中できるパラダイムです。

AWS (Lambda): 2014年に登場した「Lambda」は、サーバーレスコンピューティングを世に知らしめたパイオニアです。イベント（APIリクエスト、ファイルアップロードなど）をトリガーにコードを実行するFaaS（Function as a Service）の代表格であり、そのエコシステムは最も成熟しています。API Gateway（API作成）、SQS（キューイング）、Step Functions（ワークフローオーケストレーション）など、Lambdaと連携するサービスが豊富にあり、複雑なサーバーレスアプリケーションを構築可能です。
Azure (Functions): Azure FunctionsはLambdaの競合であり、C#, F#, Java, Python, JavaScriptなど多様な言語をサポートしています。特に、Visual StudioやVS CodeといったMicrosoftの開発ツールとの統合が強力で、開発からデプロイまでの体験が非常にスムーズです。PowerShellスクリプトも実行できるため、インフラの自動化タスクなど、IT管理者にとっても使いやすいサービスです。
GCP (Cloud Functions, Cloud Run): GCPは、FaaSである「Cloud Functions」に加えて、「Cloud Run」というユニークなサーバーレスサービスを提供しています。Cloud Runは、コンテナイメージをデプロイするだけで、HTTPリクエストに応じて自動的にスケールするサーバーレス環境を構築できるサービスです。これにより、特定のフレームワークや言語に縛られることなく、使い慣れた技術スタックでサーバーレスアプリケーションを開発できるという大きなメリットがあります。このコンテナベースのアプローチは、開発の自由度とポータビリティを重視する開発者から高い支持を得ています。

コンテナオーケストレーション

コンテナ技術、特にDockerとKubernetesは、アプリケーションの開発とデプロイの方法を根本から変えました。

AWS (EKS - Elastic Kubernetes Service): AWSは当初、独自のコンテナサービスECSを推進していましたが、市場のKubernetesへの強い要求に応える形でEKSの提供を開始しました。EKSは、マネージドなKubernetesコントロールプレーンを提供し、AWSのIAM（ID管理）、VPC（ネットワーク）、ELB（ロードバランサ）といった既存の強力なサービスと深く統合されています。AWSのエコシステム内でKubernetesを運用したい企業にとっては、最も自然な選択肢です。
Azure (AKS - Azure Kubernetes Service): AKSは、コントロールプレーンを無料で提供するという大胆な価格戦略で人気を博しました（現在は一定のSLAを保証するStandard Tierが有料）。Azure Active Directoryとの統合による認証・認可管理や、DevOpsツールであるAzure DevOpsとの連携がスムーズであり、エンタープライズ環境でのCI/CDパイプライン構築に適しています。
GCP (GKE - Google Kubernetes Engine): 前述の通り、GKEはKubernetesの本家であるGoogleが提供するサービスであり、その安定性、スケーラビリティ、そして運用の自動化機能において、他社を一歩リードしていると広く認識されています。ノードの自動アップグレードや自動修復、そしてクラスタの利用状況に応じて最適なマシンタイプを推奨してくれる機能など、運用者の負担を軽減するための工夫が随所に凝らされています。Kubernetesを本格的に、かつ大規模に利用するのであれば、GKEが最も強力な選択肢と言えるでしょう。

料金体系とTCO（総所有コスト）の真実

クラウドの料金体系は非常に複雑であり、単純な価格表の比較だけでは本質を見誤ります。真のコスト、すなわちTCOを理解するには、各社の価格哲学と隠れたコスト要因を考慮する必要があります。

AWSの料金体系は、最も細分化されており、それゆえに最も複雑です。オンデマンド、リザーブドインスタンス（RI）、セービングプラン、スポットインスタンスなど、支払いオプションが多岐にわたります。これらを最適に組み合わせることで大幅なコスト削減が可能ですが、そのためには専門的な知識と継続的な管理が不可欠です。「Cost Explorer」のようなツールを駆使しなければ、コストの全体像を把握することさえ困難です。

Azureは、特にエンタープライズアグリーメント（EA）を結んでいる大企業に対して、有利な価格設定を提供することが多いです。Azure Hybrid Benefitのように、既存のライセンス資産を活用できる割引制度も大きな魅力です。全体的に、AWSよりはシンプルですが、それでも多くのオプションが存在します。

GCPは、「顧客フレンドリー」な価格体系を標榜しています。その代表例が「確約利用割引（CUD）」と「継続利用割引（SUD）」です。特にSUDは、インスタンスを1ヶ月のうち一定時間以上利用するだけで、事前のコミットメントなしに自動的に割引が適用されるユニークな仕組みです。これにより、ユーザーは複雑なキャパシティプランニングに頭を悩ませることなく、自然にコストを削減できます。また、ネットワークのデータ転送料金（下り）も、階層型で分かりやすいと評価されています。

しかし、どのクラウドを選択するにしても、以下の「隠れたコスト」には注意が必要です。

データ転送料金（Egress Fee）: クラウドから外部へデータを転送する際に発生する料金です。特に大量のデータを扱う場合、この料金は予想外に高額になることがあります。プロバイダー間のデータ転送料金は、ロックイン効果を生む一因ともなっています。
サポートプラン料金: 無料の基本サポートでは、技術的な問い合わせに対応してもらえない場合があります。ビジネス上重要なシステムを稼働させるには、ビジネスクラス以上の有料サポートプラン（月額料金または利用料金の一定割合）への加入が事実上必須となります。
マネージドサービスの追加料金: 例えば、マネージドなデータベースやKubernetesサービスでは、コンピュートリソースの料金に加えて、管理費用が上乗せされることがあります。
学習コストと人件費: 各クラウドプラットフォームは独自の概念やツールを持っており、エンジニアがそれを習得するための時間とトレーニング費用も考慮すべきTCOの一部です。

結論：自社にとっての「最適解」を見つけるために

AWS、Azure、GCPの三つ巴の戦いは、それぞれが異なる強みと哲学を持っているため、明確な「勝者」を一つだけ選ぶことはできません。最適な選択は、あなたの組織が置かれた状況と目指すゴールによって決まります。

以下に、選択のための思考フレームワークを提示します。

スタートアップやWebサービス企業で、最新技術をいち早く取り入れ、広範なサービス群から自由に選択したい場合：
圧倒的なサービス数と巨大なコミュニティを持つAWSが依然として有力な選択肢です。多くの成功事例があり、必要な情報を得やすい環境は、開発のスピードを重視する組織にとって大きな助けとなります。
既存のオンプレミス環境（特にWindows ServerやMicrosoft製品）との連携を重視する大企業で、ハイブリッドクラウド戦略を推進したい場合：
エンタープライズ領域での実績と強力なサポート体制、そして既存ライセンスを活用できるAzureが最も適している可能性が高いでしょう。Microsoftとの既存の関係を活かすことで、スムーズなクラウド移行が期待できます。
データ分析、AI/ML、コンテナ技術を駆使してイノベーションを創出し、技術的優位性を築きたいと考えるデータドリブンな組織の場合：
Kubernetes、BigQuery、Vertex AIといった分野で最先端を走るGCPが、そのポテンシャルを最大限に引き出してくれるはずです。開発者フレンドリーな価格体系も魅力です。

最終的には、一部のワークロードで試験的に利用してみる「PoC（Proof of Concept）」を実施することが最も確実な方法です。実際にサービスに触れ、自社のエンジニアがどのプラットフォームに親和性を感じるか、パフォーマンスや使い勝手はどうかを評価することが、机上の比較だけでは得られない貴重な知見をもたらします。また、現代では一つのプロバイダーに全てを賭けるのではなく、各社の強みを活かして複数のクラウドを使い分ける「マルチクラウド」戦略も一般的になっています。クラウド選定は一度きりの決断ではありません。ビジネスの成長と共に変化する要件に合わせて、継続的に見直し、最適化していく旅なのです。

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