レッスン3：主要クラウドプロバイダー——AWS・Azure・GCP と日本の選択肢

このレッスンで学ぶこと

AWS・Azure・GCP の 3 大プロバイダーの特徴と歴史を整理できる
2026 年 6 月時点の市場感を把握する
Alibaba Cloud・Oracle Cloud の位置づけを理解する
日本の選択肢（さくらインターネット・IDC フロンティア・NTT 系など）を知る
プライベートクラウドの位置づけを把握する
業界別の選定傾向を整理する

前のレッスンでは、クラウドの 3 階層（IaaS・PaaS・SaaS）と責任分界の発想を整理しました。今回のレッスンでは、視点を切り替えて、世界の主要なクラウドプロバイダーを概観します。AWS・Azure・GCP の 3 強を中心に、特徴と典型的な選定理由、日本独自の選択肢を扱います。本コースは特定プロバイダーを推す立場を取りません。「特徴を整理して、自社の要件で選ぶための観点」を伝えます。

3 大プロバイダーの全体像

2026 年 6 月時点で、グローバルな業務用クラウド市場は AWS・Azure・Google Cloud の 3 社が中心です。3 社それぞれに歴史と強みがあります。

プロバイダー	提供企業	主な提供開始年	特徴
AWS（Amazon Web Services）	Amazon.com	2006 年（S3・EC2）	先発の優位、サービス数が圧倒的に多い、エコシステムが厚い
Microsoft Azure	Microsoft	2010 年（正式提供開始、当初の名称は Windows Azure）	Microsoft 製品（Windows Server・Active Directory・Microsoft 365）との親和性、エンタープライズ営業の強さ
Google Cloud（GCP）	Google（Alphabet）	2008 年 App Engine／2013 年 Compute Engine	データ分析・AI／機械学習・Kubernetes 関連の強さ、Google の社内インフラ技術を外販する形

3 社のクラウド事業は、いずれも親会社の主力事業（Amazon の EC、Microsoft の Office・Windows、Google の検索・広告）とは別の収益源として、それぞれ 10 年以上かけて成長してきました。

💡 ポイント 「3 社のうちどれが一番か」という議論は、業界で繰り返されてきました。本コースは「どれかが絶対に優れている」とは語りません。要件次第で答えは変わります。

AWS——先発の優位と豊富なサービス

AWS（Amazon Web Services）は、現代クラウドの実質的な出発点を作ったプロバイダーです。

歴史と背景

2006 年に S3（Simple Storage Service：オブジェクトストレージ）と EC2（Elastic Compute Cloud：仮想マシン）の一般提供を開始しました。Amazon の EC（電子商取引）サイトを支えるために自社で築いたインフラを、外部にも貸し出す事業として立ち上げたのが起源です。「インフラを社外にも貸す」という発想自体が当時は新しく、業界の常識を塗り替えました。

特徴

サービス数の多さ：他社を圧倒する数のサービスを提供している（2026 年時点で 200 を超える）
エコシステムの厚さ：書籍・教育コンテンツ・コミュニティ・パートナー企業の数で他社を上回る
先発の優位：早期に普及したため、エンジニアの絶対数が多く、採用や学習がしやすい
国際的なシェア：2026 年 6 月時点で、グローバルな業務用クラウド市場でシェア首位

典型的な選定理由

大規模・複雑なシステムを構築する場合
多数のサービスを組み合わせて作り込みたい場合
先発の事例とノウハウを活用したい場合
パートナー企業のサポートが必要な場合

注意点

サービス数が多いため、何をどう組み合わせるか自体が設計の対象になります。「全部 AWS で揃える」だけでは、コストが想定を超えやすくなります。

Azure——Microsoft エコシステムとエンタープライズ親和性

Microsoft Azure は、Microsoft の Office・Windows Server・Active Directory といったエンタープライズ製品との親和性を最大の強みとするプロバイダーです。

歴史と背景

2010 年に Windows Azure として正式提供を開始（後に Microsoft Azure と改称）しました。Microsoft は長年エンタープライズ向け IT 市場で強い地位を持っており、その顧客基盤に対して「既存の Microsoft 製品とつながるクラウド」を提供することで、急速にシェアを伸ばしました。

特徴

Microsoft 製品との親和性：Windows Server、SQL Server、Active Directory、Microsoft 365 とシームレスに連携
エンタープライズ営業：日本でも大企業・官公庁との取引実績が豊富
ハイブリッド対応：オンプレミスの Active Directory と Azure AD（Microsoft Entra ID）の連携など、ハイブリッド構成が組みやすい
C# ／ .NET フレンドリー：Microsoft 系の開発言語・フレームワークと相性がよい

典型的な選定理由

すでに Microsoft 365 を使っており、認証基盤を統一したい場合
Windows Server や SQL Server などの Microsoft 製品をクラウドに乗せ替える場合
既存のエンタープライズ営業ルートで購入したい場合
ハイブリッドクラウドを段階的に進める場合

注意点

Microsoft 製品との連携が強い反面、Microsoft 以外の技術スタック（特定の OSS 系）では AWS や GCP のほうが選択肢が多いことがあります。

Google Cloud（GCP）——データ・AI の強さと先進性

Google Cloud Platform（略して GCP）は、Google が社内インフラ向けに開発してきた先進的な技術を外部に提供する形で進化してきました。

歴史と背景

2008 年に App Engine（PaaS）を公開、2013 年に Compute Engine（IaaS）を提供開始しました。AWS や Azure に比べると後発でしたが、Google の検索・広告事業を支える世界最大級のインフラを背景に、独自の強みを築きました。

特徴

データ分析の強さ：BigQuery（マネージドのデータウェアハウス）が代表的。大規模データの分析を高速に行える
AI ／機械学習の強さ：Vertex AI（ML プラットフォーム）、TensorFlow（Google が開発した ML フレームワーク）など、機械学習・生成 AI 領域での蓄積
Kubernetes の本家：Kubernetes は Google 社内で使われていた Borg を起源とし、Google が中心となって OSS 化した。マネージド Kubernetes の GKE（Google Kubernetes Engine）は同サービス分野で先行
ネットワークの先進性：Google の世界規模のバックボーンネットワークを利用できる

典型的な選定理由

大規模なデータ分析基盤を構築したい場合
機械学習・生成 AI のワークロードを動かしたい場合
Kubernetes をフル活用するクラウドネイティブな設計を採りたい場合
スタートアップで先進的な技術スタックを採りたい場合

注意点

エンタープライズ営業の浸透度では Azure に比べて弱いと言われてきました（近年改善傾向）。日本では AWS や Azure に比べると相対的にユーザー数が少ない時期がありましたが、生成 AI の台頭で利用が広がっています。

2026 年 6 月時点の市場感

2026 年 6 月時点で、グローバルな業務用クラウド市場のシェアは、おおよそ次の順位で語られています。

AWS が首位
Azure が 2 位
Google Cloud が 3 位
Alibaba Cloud（後述）・Oracle Cloud・IBM Cloud などが追随

シェアの具体的な数値は公開調査機関によって幅があり、半期で変動します。本コースでは「大まかな順位」までを示し、具体的なパーセンテージは触れません。最新の調査値が必要なときは、Gartner や Synergy Research Group などの公開レポートを参照してください。

📝 補足 生成 AI の台頭により、各社のクラウドの伸びには大きな影響が出ています。2024〜2025 年は AI 関連の需要が GPU 不足を引き起こし、各社の収益・サービス構成・価格戦略が大きく変動しました。2026 年 6 月時点では落ち着きが見え始めましたが、シェアの順位は数四半期で動く可能性があります。

Alibaba Cloud・Oracle Cloud——4 番手以降

3 強の後を追う事業者としては、Alibaba Cloud と Oracle Cloud の名前が挙がります。

Alibaba Cloud

中国の Alibaba Group が運営するクラウド事業者です。中国国内・東南アジア・中東で強い存在感を持ちます。日本企業が東南アジアでビジネスを展開する場合の選択肢として登場することがあります。地政学的な観点（米中関係・データ越境）から、業務利用の判断は慎重に行われます。

Oracle Cloud（OCI）

Oracle Cloud Infrastructure（OCI）は、Oracle が運営するクラウドです。Oracle Database のユーザー基盤を活かし、データベース中心のワークロードで競争力を持ちます。「Oracle Database をクラウドに乗せ替えたい」という案件で選ばれることがあります。

その他、IBM Cloud、Salesforce のクラウド（業務 SaaS の集合体）など、特定領域に強い事業者もあります。

日本の選択肢

日本国内には、独自に発展した選択肢があります。

さくらインターネット

1996 年創業の老舗事業者。レンタルサーバー時代からの強い基盤を持ち、近年は「さくらのクラウド」「専用サーバー」「IoT」「生成 AI」などにも展開しています。国内データセンターを持ち、政府・自治体のガバメントクラウドへの関与が進んでいます。

IDC フロンティア（IDCF）

ヤフー（LINE ヤフー）系のクラウド・データセンター事業者です。国内インフラの安定性で評価されています。

ニフクラ（NIFCLOUD）

富士通系のクラウドです。エンタープライズ向けに発展してきました。

NTT 系

NTT コミュニケーションズの「Enterprise Cloud」など、NTT グループ各社が独自のクラウド事業を持っています。通信回線との一体提供が強みです。

KDDI 系・ソフトバンク系

通信キャリアの上位に立つ各グループも、企業向けクラウドを提供しています。

日本の選択肢を選ぶ理由

データを国内に置きたい（個人情報保護法・業界規制対応）
日本語サポートを重視
通信回線と一体で調達したい
ガバメントクラウドの対象事業者を選びたい（さくらインターネットが該当）

「日本企業は日本のクラウドを使うべきだ」という主張ではありません。要件で選ぶ余地として、選択肢として把握しておくことに意味があります。

⚠️ 注意 日本の選択肢は、サービス数の幅では 3 強に及ばないことがあります。「業務システムをすべて乗せ替えたい」場合は、要件に対する提供サービスの一致を慎重に確認する必要があります。

プライベートクラウドの位置づけ

ここまでで触れてきたのは、複数の利用者が同じインフラを共有する「パブリッククラウド（public cloud）」です。これに対し、特定の組織だけが使うクラウドを「プライベートクラウド（private cloud）」と呼びます。

プライベートクラウドの形態

オンプレミス型：自社のデータセンターに、クラウドと同等の仕組み（VMware、OpenStack など）を構築
専有型：パブリッククラウド事業者から、特定の組織専用に物理的に分離された区画を借りる

採用される理由

法規制で「外部に置けない」データを扱う場合（金融・防衛・医療の一部）
高度なカスタマイズ要件がある場合
既存のオンプレ資産を活かしたい場合

プライベートクラウドは、NIST の 5 つの本質的特徴を満たしているかどうかが議論になります。「専用設備を内製で構築しているだけ」「オンプレと変わらない」という指摘もあり、概念の境界はあいまいです。

ハイブリッドクラウドとマルチクラウド

ハイブリッドクラウド：オンプレ／プライベート＋パブリックを組み合わせる
マルチクラウド：複数のパブリッククラウド（AWS と Azure など）を組み合わせる

両方とも一般化しつつありますが、複雑さとコスト増を伴います。詳しくはレッスン 8 で扱います。

業界別の選定傾向

業界によって、選ばれやすいプロバイダーには傾向があります。あくまで一般論で、具体的な企業判断は要件で決まります。

業界	選定傾向	背景
製造業	AWS／Azure	既存システムとの連携、エンタープライズ営業の浸透
金融	Azure／AWS／プライベートクラウド	レギュレーション、Microsoft エコシステム、データ分離要件
小売・EC	AWS／GCP	スケーラビリティ、データ分析、Black Friday 級のピーク対応
自治体・公的機関	ガバメントクラウド対象事業者（AWS／Azure／Google／Oracle／さくら）	国の方針
スタートアップ／SaaS	AWS／GCP	コミュニティ、エンジニア採用、コスト柔軟性
メディア・コンテンツ	AWS／GCP／Azure	配信規模、データ分析、AI
AI スタートアップ	GCP／AWS／Azure	機械学習スタック、GPU 入手性

「2 強と 1 強の組み合わせ」「Azure と AWS の併用」など、複数を混在させる組織も増えています。

📝 補足 「うちの業界はこの 1 社」と決め打ちするほど単純な業界はほぼありません。同じ業界内でも、ライバル社が違うクラウドを選んでいることが普通です。

講師の現場メモ：「『どこが一番か』に答えなくていい議論」

私（山下）が独立して中堅 SaaS の顧問をしていた頃、新規顧客との初回ミーティングでよく聞かれた質問があります。

「結局、AWS と Azure と Google、どこが一番なんですか？うちは何を選べばいいですか？」

10 年前なら、私は「御社の要件は……」と丁寧に深掘りしていました。しかし、ある時期から答え方を変えました。

「『どこが一番か』に答える必要はないですよ。要件で選びましょう」

そう言うと、相手は最初困惑します。しかし話を進めるうちに、

「Microsoft 365 と認証統合したい」→ Azure 寄り
「BigQuery で 1 PB の分析がしたい」→ Google Cloud 寄り
「Kubernetes で 100 マイクロサービスを動かしたい」→ どの 3 社でも可能、GCP がやや早い
「日本の地方自治体向けで、国内データ要件がある」→ さくら・AWS・Azure の国内リージョン
「Salesforce との連携が業務の中心」→ Salesforce 系か AWS と連携しやすい

具体的な要件を 3〜5 個並べると、自然に答えが浮かびます。

ある中堅製造業の経営層には、「うちは AWS と Azure の 2 社を、業務領域で使い分けるのが最適でした」と最終提案しました。当初「1 社に統一したい」と言っていた経営層も、要件ベースの議論を経て「2 社併用が現実的」と納得してくれました。

本コースで「特定プロバイダーを推さない」と繰り返すのは、現場で「結局どこが一番か」という宗教戦争に答えても、誰も得をしないと痛感してきたからです。要件で選ぶ語彙を、ぜひ持ち帰ってください。

まとめ

このレッスンでは、以下のことを学びました。

業務用クラウドの主要プロバイダーは AWS・Azure・GCP の 3 強
AWS は 2006 年開始の先発、サービス数とエコシステムが厚い
Azure は 2010 年開始、Microsoft 製品との親和性とエンタープライズ営業に強い
GCP は 2008 年 App Engine／2013 年 Compute Engine、データ分析・AI ・Kubernetes に強い
2026 年 6 月時点のシェアはおおよそ AWS ＞ Azure ＞ Google Cloud の順
Alibaba Cloud（中国系）と Oracle Cloud（DB 中心）は 4 番手以降の選択肢
日本の選択肢として、さくらインターネット・IDCF・ニフクラ・NTT 系などがある
プライベートクラウドは特定組織専用、ハイブリッドはパブリック＋オンプレ、マルチクラウドは複数パブリック
業界別の選定傾向は一般論にとどめ、具体的判断は要件で行う

次のレッスンでは、クラウドの中核サービス（コンピューティング・ストレージ・ネットワーク・データベース）を、3 社の代表サービス名で対比しながら整理します。

確認クイズ

このレッスンの理解度をチェックしましょう。