AWS vs. Azure vs. Google Cloud：完全比較

AWS・Azure・Google Cloud の詳細機能比較

3つのクラウドはいずれも、何らかの形で似た機能を提供しています。ここでは、それぞれの違いを詳しく見ていきます。

コンピュートサービス

まずは3社のコンピュートサービスから確認しましょう。

Amazon Web Services (AWS) 

AWS は 複数のインスタンスタイプを持つ AWS Elastic Compute Cloud (EC2) を提供しています。EC2 では、アプリケーションを実行する仮想サーバー（インスタンス）をレンタルできます。これにより、ハードウェアの初期費用なしでコンピューティング資源を利用できます。

EC2 インスタンスには以下の種類があります。

さらに、AWS は EC2 インスタンス向けのオートスケーリングを提供し、需要に応じて自動的にインスタンスの追加・削除を行います。これにより、いつでもスケールアウト・スケールインが可能です。

EC2 以外にも、サーバーレスの AWS Lambda、コンテナ実行の AWS Fargate、Docker や Kubernetes ワークロードを管理する Amazon ECS/EKS などのコンピュートサービスがあります。イベント駆動からフルマネージドのコンテナオーケストレーションまで、用途に応じた柔軟性を提供します。

Microsoft Azure

Microsoft Azure は Azure Virtual Machines を提供し、ワークロードに応じて Windows、Linux など複数の OS を選択できます。

主な利点は次のとおりです。

• 必要な数まで仮想マシンを自動スケール。
• Azure Boost のカスタムハードウェアと最適化ハイパーバイザでパフォーマンスを向上。
• GPU と HPC により高負荷計算タスクをサポート。
• 迅速な災害復旧ソリューションで、障害時のレジリエンスを確保。

また、Azure Kubernetes Service (AKS) でコンテナ化アプリのデプロイと管理を支援します。AKS はオープンソースの Kubernetes 上に構築され、以下の利点を提供します。

• クラスター管理やネットワーク設定の自動化。
• 簡素化されたデバッグ、自動ノードメンテナンス、GitHub Actions による AKS の CI/CD 対応。
• Azure Arc 対応 AKS により、Linux、Windows、IoT 基盤への柔軟なデプロイ。

Google Cloud 

Google は Google Compute Engine というコンピュートエンジンと、Google Kubernetes Service (GKS) というコンテナオーケストレーションを提供しています。

Compute Engine はあらゆるワークロード向けに VM を作成し、クラウドインフラ上で実行できます。一方、GKE は自動運用によりコンテナを動かせるため、経験が少ないユーザーにも適しています。

ストレージとデータベース

クラウドにおけるストレージとデータベースは役割が異なります。

• ストレージサービス は生データ・ファイル・オブジェクトの保存と管理に特化し、クエリやトランザクション機能は持ちません。
• データベースサービス はデータ構造化・クエリ・インデックス・トランザクションを提供します。リレーショナル、NoSQL、そして大規模分析向けのクラウドデータウェアハウスが含まれます。

各プラットフォームの提供を見ていきましょう。

Amazon Web Services (AWS)

AWS の主なストレージ／データベースは次のとおりです。

• Amazon S3 はオブジェクトストレージで、オブジェクトをバケット（コンテナ）に保存します。データレイクの構築、バックアップやリストアに利用できます。
• Amazon EBS は EC2 向けのブロックストレージで、SSD/HDD の各ボリュームタイプに対応。I/O 集中型アプリの構築やビッグデータエンジンのクラスター拡縮に利用できます。
• Amazon RDS はマネージドなリレーショナルデータベースで、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle をサポート。
• Amazon DynamoDB はサーバーレスの NoSQL データベースで、低レイテンシかつ大規模なゲーム、IoT、リアルタイム分析に最適。
• Amazon Redshift は大規模分析と BI ワークロードに最適化されたクラウドデータウェアハウス。

Microsoft Azure

Microsoft Azure の主なサービスは次のとおりです。

• Azure Blob Storage は画像・動画などの非構造化データを保存・取得できます。データレイクの構築や HPC・ML ワークロードに柔軟にスケールします。.NET、Python、Java、Node.js など主要フレームワークをサポートし、モバイル・Web・クラウドネイティブに適用可能。
• Azure Disk Storage は Azure VM 向けの高性能ブロックストレージ。SAP HANA などの I/O 集中アプリや、SQL Server・NoSQL といったエンタープライズ本番ワークロードで活用できます。
• Azure SQL Database はリレーショナル操作を要する構造化データを保存。データ API ビルダーで DB オブジェクトを GraphQL API に変換し、事前構成済み環境の Dev Container テンプレートも提供します。
• Azure Cosmos DB はグローバル分散の NoSQL データベースで、リアルタイムアプリと AI 駆動ワークロードに最適化。
• Azure Synapse Analytics はビッグデータ分析と BI 向けのクラウドデータウェアハウスで、Power BI や機械学習モデルとシームレスに連携します。

Google Cloud

Google Cloud の主な選択肢は次のとおりです。

• Google Cloud Storage はフルマネージドのオブジェクトストレージで、ライフサイクル管理や Autoclass でコスト最適化を自動化します。
• Google Persistent Disk はブロックストレージで、VM インスタンス向けにブロックストレージを提供。転送時の自動暗号化に対応し、SSD/HDD を用途に応じてスケール可能。
• Google BigQuery はサーバーレスのクラウドデータウェアハウスで、高性能分析とリアルタイムクエリに最適。AI、ML、BI でよく使われます。
• Cloud Spanner はフルマネージドのリレーショナル DB で、SQL の一貫性と NoSQL のスケーラビリティを両立。グローバル高可用アプリに最適。
• Firestore はサーバーレスの NoSQL ドキュメント DB で、モバイル・Web・リアルタイムアプリに最適化。

ネットワークとコンテンツ配信

クラウドプロバイダーは、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、パフォーマンスを高めるネットワークおよびコンテンツ配信サービスを提供します。

Amazon Web Services (AWS)

Amazon の主なネットワーク／配信サービスは次のとおりです。

• Virtual Private Cloud (VPC)：分離された仮想ネットワークで AWS リソースを起動できます。IP 範囲やルートテーブルの設定など、環境を細かく制御可能。
• Direct Connect：AWS への専用ネットワーク接続を確立し、最短経路でアクセス。転送データはパブリックインターネットを経由せず AWS グローバルネットワーク内に留まるため、大容量データも安定・高速に転送可能。
• CloudFront：低レイテンシで安全に配信し、高速転送を実現。世界700以上の PoP と自動ネットワークマッピングで遅延を低減し、データ圧縮やフィールドレベル暗号化も備え、ミリ秒単位で配信します。

Microsoft Azure

Azure の主なネットワーク／CDN サービスは次のとおりです。

• Virtual Network：クラウド上にプライベートネットワークを構築。インターネット接続、Azure リソース間（例：VM 間）、オンプレミス（VPN など）との接続を可能にし、セキュリティグループや仮想アプライアンスでトラフィックをフィルタ。
• ExpressRoute：Azure データセンターとオンプレミス／コロケーション環境を専用線で接続。パブリックインターネットを使わず安全・高速・高信頼でデータ転送。
• Azure CDN：コンテンツをユーザーに近づけ、オリジンへのトラフィックを削減。レイテンシを抑え、優れたオンライン体験を提供。

Google Cloud

AWS と Azure 同様に、Google も以下のネットワーク／CDN を提供します。

• Virtual Private Cloud (VPC)：サブネット範囲やネットワークポリシーなど仮想トポロジーを自動・手動で構成可能。ダウンタイムなしで CIDR を拡張できます。
• Cloud Interconnect：Google VPC と他ネットワーク間を低遅延・高可用で接続。両ネットワークからアクセス可能な内部 IP を提供。
• Cloud Content Delivery Network (Cloud CDN)：Google のグローバルネットワークで Web アプリを加速。Compute Engine、Cloud Storage、GKE など任意のオリジンをサポート。

機械学習と人工知能

AI/ML は予測分析、自動化、より賢い意思決定を可能にし、産業を変革しています。ここでは AWS・Azure・Google Cloud の AI/ML への取り組みを見ます。

Amazon Web Services (AWS)

AWS は Amazon SageMaker を提供し、データレイクやウェアハウスなどに保存されたデータへ統合アクセスできます。生成 AI アシスタントを備え、ML モデルの構築・学習・デプロイが可能です。

さらに以下のような事前構築 AI サービスもあります。

• Amazon Bedrock：Anthropic、Meta、Stability AI などの基盤モデル (FM) をデプロイするフルマネージドサービス。
• Amazon Rekognition：強力な画像・動画解析ツール。
• Amazon Polly と Amazon Lex：音声合成と対話型 AI のサービス。

Microsoft Azure

Azure は Azure AI Services を提供し、カスタマイズ可能な API とモデルで AI アプリを構築できます。Microsoft、OpenAI、Meta など業界トップのモデルにアクセス可能です。

その他の主要 AI/ML サービス：

• Azure AI Foundry：AI モデルとサービスにアクセスする統合ツールキット。
• Azure Machine Learning：ML モデルの構築・学習・運用を大規模に行うプラットフォーム。
• Azure OpenAI Service：OpenAI の GPT モデルに API でアクセスし、NLP や生成 AI を実装。

Google Cloud

Google Cloud は AI/ML 分野のリーダーです。Google AI はオープンソースの TensorFlow を提供し、あらゆる環境で動く ML モデルを容易に作成できます。Vertex AI は学習・デプロイ・スケーリングを一気通貫で支えるプラットフォームです。

そのほかの AI サービス：

• Cloud AI APIs：画像、音声、テキスト、翻訳の用途で使える即戦力モデル。
• ディープラーニング VM と TPU：Google 独自の TPU を活用した AI ワークロード最適化インフラ。

開発者ツール

開発者ツールは、ソフトウェア開発を効率化するためのコーディングやデバッグを支援します。各プラットフォームの支援を見ていきます。

Amazon Web Services (AWS)

AWS の主な開発者向けツールは次の3つです。

• AWS CodePipeline：継続的デリバリーを自動化し、サーバー管理不要で新機能のリリースやバグ修正を効率化。
• AWS CodeBuild：自動スケールでビルドとテストを実行。ソースの場所とビルド設定を指定すれば、以降は CodeBuild が実施。
• サーバーレスの AWS Lambda：サーバーやクラスターを意識せずコードを実行。Node.js、Python、Go、Java などに対応。

Microsoft Azure

Microsoft Azure の開発者向けツール：

• Azure DevOps：スマートな計画と高速な出荷を実現するモダンな開発サービス。フルの DevOps ソリューション、または必要な製品だけ選択可能。Azure Boards（アジャイル計画）、Azure Pipelines（CI/CD）、Azure Test Plan（テスト）、GitHub Advanced Security for DevOps、Azure Repos と Azure Artifacts（コラボ強化）、Managed DevOps Pools（チーム支援）などを提供。
• Azure Functions：選択した言語でイベント駆動のサーバーレスコードを実行。リアルタイム処理やワークフローのオーケストレーションに対応。
• Github Actions：CI/CD でソフトウェアワークフローを自動化し、GitHub からのデプロイ、レビューやブランチ管理を簡素化。

Google Cloud

Google Cloud の開発者向けツール：

• Cloud Functions：開発者体験を簡素化し、開発速度を向上。コードのみを書けば、運用インフラは Google Cloud が管理。
• Cloud Run：アプリやサイト構築のためのマネージド基盤。フロント・バックエンド、バッチ、LLM ホスティング、キュー処理まで、インフラ管理不要で実行。
• Cloud Build：サーバーレスの CI/CD でビルド・テスト・デプロイを実施。Java、Go、Node.js などに対応し、VM・Kubernetes・Firebase など複数環境へデプロイ可能。

料金とコスト構造

主要機能を把握したところで、料金モデルとコスト構造を確認します。

AWS の料金

AWS は 従量課金モデルを採用し、使った分だけ支払います。加えて以下のコスト削減策があります。

• リザーブドインスタンス (RI)：1年または3年の前払いで割引。特定のアベイラビリティゾーンに割当。
• スポットインスタンス：未使用キャパシティを最大90%引きで提供。ただし中断の可能性あり。
• Savings Plans：RI に近いコスト削減を、より柔軟なコンピュートで実現。
• AWS Free Tier：12 か月間の無料枠（20以上のサービス）と、一部常時無料サービスを提供。

料金計算ツール： AWS の料金計算ツールで、インスタンスタイプやサービスごとの価格を見積もれます。

Microsoft Azure の料金

Microsoft Azure も従量課金モデルで、各種のコスト削減策を提供します。

• Azure 予約 VM（Azure RI）：1年または3年を前払い（月払いも追加費用なし）。
• スポット VM：余剰キャパシティを割引で提供。ただし需要増で回収される可能性あり。
• Azure Hybrid Benefit：オンプレの Windows Server / SQL Server ライセンスを Azure に持ち込むことでコスト削減。
• Azure Free Tier：12 か月の無料枠（20以上の人気サービス）と、65 以上の常時無料サービス。

料金計算ツール：Azure は統合計算ツールを提供し、複数サービスの費用を一括見積もりできます。

Google Cloud の料金

Google Cloud も従量課金で、独自のコスト削減策があります。

• 継続利用割引：VM を継続利用すると最大 30% の自動割引。
• プリエンプティブ VM：短命な割引 VM（AWS のスポット、Azure のスポットに類似）。必要時に終了されます。
• コミットメント契約：1年または3年のコミットで最大 57% 割引。
• Google Cloud Free Tier：新規顧客に $300 の無料クレジットと、各種の常時無料枠。

料金計算ツール：Google Cloud は詳細な料金計算ツールとコスト最適化機能を提供します。

料金比較表

3 社の料金・コスト構造を比較します。

グローバル展開と可用性

グローバル展開は世界中にアクセス可能なリソースやデータセンターのネットワークを指し、可用性は障害やピークトラフィック時でも稼働し続けることを意味します。3 社の状況を確認します。

AWS のグローバルインフラ

AWS は広範なグローバルインフラを持ちます。ローンチ済みリージョンは 39、アベイラビリティゾーンは 123、CloudFront の PoP は 700 超（13 のリージョナルエッジキャッシュ含む）。さらに 2 リージョンで AZ の拡張を計画中です。

Microsoft Azure のグローバルインフラ

Microsoft Azure は 70 超の Azure リージョンと 400 超のデータセンターを備え、Azure のグローバルインフラにより、低遅延化のため最寄りリージョンにデータを保存できます。

Google Cloud のグローバルインフラ

Google Cloud のインフラは 43 リージョン、130 ゾーン、200 超のネットワークエッジ拠点を擁し、200 以上の国と地域で提供。約 800 万 km の陸海底ファイバーで接続。Google Cloud Region Pickerで炭素排出・価格・レイテンシを考慮したリージョン選定が可能です。

セキュリティとコンプライアンス

セキュリティとコンプライアンスは、ユーザーデータとシステムを不正アクセスから守り、業界標準に準拠するための取り組みです。

AWS のセキュリティ

AWS はアクセス管理・脅威検知・コンプライアンスのためのツールを備えた包括的なセキュリティ基盤を提供します。主なサービスは次の2つです。

• AWS Identity and Access Management (IAM)：ロールとポリシーに基づくきめ細かなアクセス制御。
• AWS Shield：DoS/DDoS 攻撃から保護し、アプリの可用性と応答性を確保。

加えて、AWS は以下を含む 143 のセキュリティ標準・認証に対応しています。

• HIPAA（医療情報保護）— 医療データの取り扱い。
• GDPR（一般データ保護規則）— EU におけるデータ保護とプライバシー。
• SOC 1・SOC 2・SOC 3 — 内部統制の有効性を検証。

これらの認証は世界各地のセキュリティ要件に対する第三者検証であり、運用上の負担軽減に寄与します。

Microsoft Azure のセキュリティ

Azure はアイデンティティ管理、脅威対策、コンプライアンスの強力なツールを提供します。

• Microsoft Entra ID はクラウドの ID とアクセス管理で組織を保護。以下を提供します。
• すべての ID を一元管理。
• リスクベースの条件付きアクセス。
• 強力な認証でデータとリソースを防御。
• Microsoft Defender for Cloud：クラウドセキュリティ体制管理 (CSPM)。
• ハイブリッド／マルチクラウドのリアルタイムなセキュリティ可視化。
• 脅威・脆弱性を検知し、露出を低減。

また Azure は 100 超のコンプライアンス認証（地域特有を含む）に加え、医療・金融など 35 の業界特化認証に対応します。

Google Cloud のセキュリティ

Google Cloud は複数レイヤーでセキュリティを築く信頼できるクラウドインフラを提供し、24/7 の体制で脅威に対応、継続監視と迅速なレスポンスを実施します。対象は以下を含みます。

• サービスの安全なデプロイ。
• データの安全な保存。
• サービス間およびインターネット上での暗号化通信。

さらなる強化として、Google Cloud は Identity and Access Management (IAM) や以下の暗号化を提供します。

• 保存時の暗号化：すべての顧客コンテンツをユーザー操作なしに自動暗号化。Cloud Key Management Service により独自鍵の作成・管理も可能。
• 転送時の暗号化：Google の管理境界外へ出る際にデータを暗号化。

Google Cloud は ISO 27001、HIPAA、PCI DSS など主要認証にも準拠し、データ保護と規制遵守を担保します。

セキュリティとコンプライアンスの比較表

サポートとエコシステム

3 つのクラウドのサポートとエコシステムを見ていきます。

AWS のサポート

AWS は充実したドキュメントを提供し、ユーザーガイド、コードサンプル、SDK、ツールキット、API、CLI リファレンスまで網羅。ハンズオン、公式ブログ、Q&A、記事、動画も提供し、最良の情報にアクセスできます。

より個別化された支援として、プレミアムサポートプランを開発者・ビジネス・エンタープライズ向けに用意。ケース重大度、アーキテクチャガイダンス、能動的プログラム、セルフサービス、TAM、課金支援、サードパーティソフトのサポートなどの観点で異なります。

技術リソースに加え、AWS は地域コミュニティや AWS Hackday といったコミュニティ活動も活発で、ネットワーキングやアイデア共有、協働の機会を提供します。

Microsoft Azure のサポート

Azure は Developer・Standard・Enterprise Service のサポートプランを提供し、対象範囲、ICP サポート、課金、技術支援などが異なります。以下を含みます。

• ドキュメントとオンラインセルフヘルプ
• MSDN のコミュニティフォーラム
• ベストプラクティスの推奨
• パーソナライズされたサービス正常性ダッシュボード

また、Microsoft Azure はオンプレとクラウド間の接続を実現する統合サービスも提供します。

Google Cloud のサポート

Google のCloud Customer Care はドキュメント、コミュニティ、課金サポート、Active Assist の推奨事項へのアクセスを提供し、クラウドサポートを効率化します。

Standard／Enhanced／Premium の複数パッケージがあり、以下の観点で異なります。

• 価格と応答時間
• サービス提供時間と言語
• 技術支援とサードパーティ技術のサポート

さらに、サポート提供には 24/7、電話サポート、TAM へのアクセスが含まれ、顧客体験を向上。Integration Connectors により、プロトコルの知識なしに多様なデータソースやアプリと接続できます。

AWS・Azure・Google Cloud の強みと弱み

各プロバイダーには適した用途を作る強みがある一方、すべての企業に最適とは限らない課題もあります。主な利点と潜在的な欠点を整理します。

AWS の強み

AWS は 2006 年からの実績があり、3 社で最も深いデータツール群を持ちます。

• S3（レイク）、Glue（ETL）、Kinesis（ストリーミング）、Redshift（DWH）、EMR（Spark/Hadoop）と、パイプラインの全層を指名サービスでカバー。
• 最大の実務者コミュニティがあり、多くのエラーは既に Stack Overflow や公式ドキュメントに回答があります。
• クラウド市場シェア最大（2025年 Q4 に 28%、Synergy Research Group）で、データエンジニア求人の裾野が最も広い。

Azure の強み

Azure は、雇用主が既に Microsoft を使っている環境で最適です。

• Synapse、Data Factory、Microsoft Fabric は、サードパーティ連携なしで SQL Server と Power BI にネイティブ接続。
• Azure Arc により 3 社中最良のハイブリッド戦略を持ち、オンプレ DWH からの移行期の企業に有利。
• 100 超のコンプライアンス認証により、金融・医療など規制産業の要件をクリアしやすい。

Google Cloud の強み

Google Cloud は分析ファーストで、クエリ中心の業務で選ばれます。

• BigQuery はサーバーレス DWH としてアドホック分析に高評価、Dataflow は Apache Beam でバッチとストリーミングを一元化。
• Vertex AI と TensorFlow で、パイプラインからモデルまでのネイティブな道筋を提供。データと ML が交差する役割で有利。
• 継続利用割引が自動適用（最大 30%）され、新規 $300 クレジットもあり、実践コストは 3 社で最も安価。

AWS・Azure・Google Cloud の弱み

各クラウドの弱点は次のとおりです。

• AWS：価格がよくある不満点。数百種類のインスタンスで RI・スポット・Savings Plans が絡むため予測が難しく、コンソールは初心者には圧倒的。
• Azure：学習曲線が急で、現在は Fabric への移行により拍車。DP-203 がリタイアし、多くの教材が旧 Synapse 中心のまま。
• Google Cloud：エンタープライズ採用と総求人は 3 社で最小。分析・ML 寄り以外では求人が少ない。

要件に合ったクラウドの選び方

最適なクラウドは、アプリの規模、予算、必要リソースなどの要件で決まります。比較の早見表は以下のとおりです。

まとめ

最適なクラウドは、プロジェクト要件、既存スタック、スキルによって異なります。クラウドの知識を深め実践力を高めたいなら、AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)、Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)、Google Cloud Data Engineer の各スキルトラックを確認してください。

どのプラットフォームを選んでも、その強み、料金体系、ユースケースを理解することで、自身のビジネスや技術要件に合致した賢明な判断ができるようになります。