AWS・Azure・GCPの違いとは？3大クラウドサービスを徹底比較

近年、多くの企業がクラウドサービスを導入しています。その中でも、Amazon Web Service（AWS）、Microsoft Azure（Azure）、Google Cloud Platform（GCP）は、3大クラウドサービスとも呼ばれ、そのシェアを競い合っています。

しかし、それぞれ機能や特徴が異なるため、自社のビジネス用途や課題に合わせて、最適なサービスを選択しなければ、使いこなすことが難しかったり、予想以上に運用コストが発生したりする可能性もあります。

本記事では、AWS、Azure、GCPの基本的な特徴、注目すべき機能、導入時の注意点まで詳しく解説します。また、各サービスの特徴を踏まえて適している企業のタイプを紹介しますので、どのクラウドサービスを導入すべきか迷っている方は必見です。

クラウドサービスとは

そもそも「クラウドサービス」は、インターネットを介して提供される様々なコンピューティングリソースやサービスを指します。オンプレミスのように、物理的なサーバーやインフラストラクチャの設置・維持が不要であるため、必要なときに必要な機能だけ利用できることが特徴です。

したがって、上手く活用することでコスト削減や効率的な運用が可能になります。また、クラウドサービスと一言でいっても、サービス形態は大きく3つに分けられます。

• IaaS（Infrastructure as a Service）：インフラストラクチャをクラウド上で提供するサービスモデル
• PaaSモデル（Platform as a Service）：アプリケーション開発に必要なプラットフォームをクラウド上で提供するサービスモデル
• SaaSモデル（Software as a Service）：ソフトウェアをインターネットを通じてサービスとして提供するサービスモデル

これらはビジネスや個人の利用において、柔軟性、スケーラビリティ、コスト効率の向上など多くのメリットを提供します。

3大クラウドサービスの比較

数あるクラウドサービスの中でも3大クラウドサービスと呼ばれるのが、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure（Azure）、Google Cloud Platform（GCP）です。

いずれのクラウドサービスも、高機能かつ柔軟性・拡張性に優れていますが、それぞれ特徴や市場でのポジショニングなどが異なるため、導入を検討する際はサービスごとの違いを理解した上で、自社に合うサービスを検討することが大切です。

ここでは、参考として各クラウドサービスが提供するサービス範囲、市場でのポジショニング、料金体系などを比較します。

	AWS	Azure	GCP
運営会社	Amazon	Microsoft	Google
サービスの特徴	・広範なサービスの提供・クラウドサービスの中でもトップシェアの実績	・Microsoft製品との親和性が高い・企業での利用が多い	・データ分析と機械学習に特化している・Googleの技術を活用した高度な分析機能を提供
ネットワーク	・AWS VPN・Amazon VPCなど	・Azure VPN Gateway・Azure Virtual Networkなど	・Cloud VPN・Virtual Private Cloudなど
ストレージ	・Amazon EFS・Amazon S3など	・Azure Files・Azure Blob Storageなど	・Cloud Filestore・Cloud Storage（GCS）など
コンピューティング	・Amazon Lambda・Amazon EC2など	・Azure Synapse Analytics・Azure SQL Databaseなど	・BigQuery・Cloud SQLなど
料金体系	従量課金制	従量課金制	従量課金制

AWSの特徴

Amazon Web Services（AWS）は、広範なサービスと機能を提供する世界最大のクラウドプラットフォームです。AWSの主要な特徴は、その強力なコンピューティング能力、広範なサービスの提供、および高いスケーラビリティにあります。

AWSは、仮想マシン、ストレージ、データベース、ネットワーキング、機械学習、AI、IoTなど、幅広い分野でサービスを提供しており、小規模なスタートアップから大企業まで、あらゆる規模のビジネスがAWSを利用しています。

また、AWSは継続的に新しい技術を導入しており、クラウドコンピューティング市場を牽引するサービスといっても過言ではありません。

AWSが向いている企業

AWSは、その柔軟性とスケーラビリティの高さから、企業規模や業界問わず多くの企業で活用されています。特に、大規模なデータ処理が必要な企業、急速に成長しているスタートアップ、またはグローバルなビジネスを展開している企業に最適です。

例えば、大量のデータストレージや高度なコンピューティングリソースが必要なビジネス、機械学習やAI、IoTなどの最先端技術を活用している企業におすすめです。

GCPの特徴

Google Cloud Platform（GCP）は、Googleの強力なインフラストラクチャとデータ処理能力を活用したクラウドサービスです。GCPの主な特徴は、高度なデータ分析と機械学習サービスの提供にあります。中でも、ビッグデータの処理や分析、AIと機械学習のための高度なツールを提供しているため、データサイエンス分野で多く活用されています。

また、GCPはGoogleの技術基盤を活用しているため、高い可用性とセキュリティ環境を提供していることも特徴です。Googleの強力なネットワークインフラストラクチャにより、世界中どこからでも高速なアクセスが可能であることも大きなメリットといえるでしょう。

GCPが向いている企業

GCPは、特にデータ駆動型のビジネスや、高度な分析と機械学習を必要とする企業に適しています。ビッグデータの分析やリアルタイム処理が必要な企業、またAIや機械学習をビジネスの中核としている企業にとって、GCPは強力なツールとなるでしょう。

また、GCPはスケーラビリティと柔軟性に優れており、急速に成長しているスタートアップやイノベーションを重視する企業にも適しています。

Azureの特徴

Microsoft Azureは、幅広いサービスとエンタープライズレベルの機能を提供するクラウドプラットフォームです。Azureの主な特徴は、Microsoft製品との高い統合性、エンタープライズ市場での強固なポジショニング、そして多様なサービスとツールの提供にあります。

例えば、Azureでは、仮想マシン、アプリケーション開発、データベース管理、AI、機械学習など、多岐にわたるサービスを提供していることが特徴です。

最も大きな特徴としては、Microsoft製品との統合にあります。Office 365、SharePoint、Dynamics 365などのMicrosoft製品とシームレスに連携し、エンタープライズ環境での効率的な運用が可能です。また、Azureはセキュリティ面でも高い評価を受けており、企業の信頼性の高いクラウドソリューションとして位置づけられています。

Azureが向いている企業

Microsoft Azureは、特にMicrosoft製品を積極的に活用している企業におすすめのクラウドサービスです。WindowsサーバーやMicrosoftのアプリケーションを広く使用している企業は、Azureを利用することで、既存のシステムとの統合や運用の効率化を図ることができるでしょう。

また、エンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス要件を満たす必要がある大企業や団体にも適しています。その他にも、Azureが持つスケーラビリティと柔軟性により、事業規模の拡大に向けて成長中のビジネスや、業務改善に向けたDX化を推進する企業もおすすめです。

クラウドサービスを利用する3つのメリット

クラウドサービスは、変化の早い現代のビジネス環境にあったサービス形態として注目されています。ここでは、クラウドサービスを利用することで得られるメリットを詳しく見ていきましょう。

導入コストを抑えられる

クラウドサービスを利用することで、企業は物理的なインフラストラクチャの設置に関わる高額な初期投資を削減できます。オンプレミスのサーバー設置には、ハードウェアの購入、設置スペース、電力消費、冷却システムなど、多くのコストがかかります。

一方、クラウドサービスは必要なリソースを使用した分だけの料金を支払う従量課金制です。企業は、ビジネスの成長に応じてリソースをスケールアップしたりダウンしたりすることで、コストの最適化を図ることが可能です。

システム構築にかかる時間を短縮できる

クラウドサービスを利用することで、システム構築にかかる時間を大幅に短縮できます。オンプレミスの環境では、サーバーの設置、ネットワークの構築、ソフトウェアのインストールなど、多くの時間と労力が必要です。

一方、クラウドサービスでは、システム構築のプロセスが不要または大幅に簡略化され、即時にリソースをデプロイし、迅速にシステムを稼働させることができます。また、プリセットされたサービスと環境を利用することで、開発プロセスを加速させることが可能です。

メンテナンスなど運用コストを抑えられる

クラウドサービスの利用により、メンテナンスや運用にかかるコストも削減できます。オンプレミスの環境では、サーバーの物理的なメンテナンスやソフトウェアのアップデートなど、継続的な管理が必要です。

一方、クラウドサービスでは、メンテナンスはサービスプロバイダーによって行われるため自社で行う必要がありません。また、サービスの使用状況に応じて最適化を行うことで、運用コストをさらに削減することが可能です。

これにより、企業は運用に関するコストと労力を削減し、ビジネスの核心的な活動に多くのリソースを割くことができます。

クラウドサービスを利用する3つのデメリット

クラウドサービスの導入によって多くのメリットが得られる一方、いくつかのデメリットもあります。クラウドサービスの導入の際は、デメリットを理解した上で、あらかじめ対処方法を検討しておくことが重要です。

カスタマイズの自由度や柔軟性は低い

多くのクラウドサービスでは、標準的な機能を提供していますが、これらは特定のビジネスニーズや要求に完全に合致しない場合があります。特に、独自のビジネスプロセスや特殊な要件を持つ企業にとって、クラウドサービスの機能やカスタマイズ性の限界は大きな課題となるでしょう。

また、クラウドプロバイダーの提供する標準的なサービスは、特定の業界や用途に特化した要求に対する個別対応が難しい場合があります。結果として、追加の開発や調整が必要になり、コストの増加につながる可能性もあるため注意しましょう。

データ消失やサービスが終了・停止する可能性がある

クラウドサービスは、クラウドプロバイダーのセキュリティ体制に依存することになります。したがって、万が一クラウドプロバイダーにデータ管理の問題が発生した場合、自社データの消失や漏洩のリスクがあることを念頭に置かなければなりません。

また、クラウドサービスの中断、あるいはプロバイダーがビジネスを終了してしまえば、その後サービスを利用できなくなる可能性があります。これらは、ビジネスの重要なデータやシステムへのアクセスに影響を及ぼす可能性があり、適切なバックアップ計画やリスク管理戦略が必要です。

インターネット環境の影響を受けやすい

クラウドサービスはインターネット接続に大きく依存していることもデメリットとなり得ます。インターネットの接続品質や速度が不十分な場合、クラウドサービスの性能は大きく低下します。

また、アクセス中にインターネット接続が途切れた場合、ビジネスの遅延や顧客トラブル、データの消失につながるリスクもあります。このため、リモートアクセスの制限や障害時の影響を考慮し、適切な対策を講じることが重要です。

AWS/GCP/AzureにおけるAI系サービスの比較

AWS、GCP、Azureでは、AI（人口知能）を搭載しています。ここでは、各クラウドサービスが提供しているAI系サービスをカテゴリごとに紹介します。

開発プラットフォーム

AI開発プラットフォームは、開発環境、ツールキット、サポートする言語やフレームワークの面で異なります。

	AWS	GCP	Azure
開発プラットフォーム	Amazon SageMaker	AI Platform	Azure Machine Learning

視覚認識系サービス

視覚認識系サービスは、画像認識、顔認識、オブジェクト検出などの機能を提供します。

	AWS	GCP	Azure
画像認識API	Amazon Rekognition Image	Vision API	Computer Vision
画像認識のAutoML	Amazon Rekognition Custom Labels	AutoML Vision	Custom Vision
顔認識API	Amazon Rekognition Image	Vision API	Face
動画認識API	Amazon Rekognition Video	Video Intelligence API	Video Indexer
ドキュメント分析API	Amazon Textract	Vision API	Azure Form Recognizer

自然言語処理系サービス

自然言語処理（NLP）系サービスは、テキスト解析、感情分析、言語変換などの機能を提供します。

	AWS	GCP	Azure
自然言語処理API	Amazon Comprehend	Natural Language API	Language Understanding
自然言語処理のAutoML	–	AutoML Natural Language	–
検索API	Amazon Kendra	–	Bing Search API
チャットボット構築	Amazon Lex	Dialogflow	Azure Bot Service
Q&A作成	–	–	QnA Maker
テキスト翻訳API	Amazon Translate	Translation API	Translator
テキスト翻訳のAutoML	Amazon Translate Custom Terminology	AutoML Translation	Custom Translator

音声言語処理系サービス

音声言語処理系サービスは、音声認識、音声合成、音声対話システムなどの機能を提供します。

	AWS	GCP	Azure
音声変換API	Amazon Polly	Text to Speech	Speech Services
文字変換API	Amazon Transcribe	Speech to Text	Speech Services
音声翻訳API	–	Media Translation	Speech Translation
話者認識API	Amazon Transcribe	Speech to Text	Speaker Recognition

まとめ

本記事では、AWS、GCP、Azureの3大クラウドサービスを比較しました。各サービスの特徴、適した企業タイプ、AI系サービスの機能を詳しく解説しました。クラウドサービスは導入コスト削減、システム構築時間短縮、運用コスト抑制のメリットがありますが、カスタマイズの自由度やデータセキュリティ、インターネット依存度のデメリットも考慮する必要があります。この情報をもとに、ビジネスの要件に合ったクラウドサービスを選択してください。