【徹底比較】クラウドAI主要3社：Google vs AWS vs Azure

企業のAI活用が進む中、どのクラウドプラットフォームを選ぶかは重要な意思決定です。Google Cloud、AWS、Microsoft Azureはそれぞれ独自のAIサービスを提供しており、各社の強みと弱みを理解することで、自社に最適な選択ができます。

3大クラウドAIサービス比較

項目	Google Cloud	AWS	Microsoft Azure
主力LLM	Gemini	Bedrock（Claude、Titan等複数）	GPT-4o（OpenAI）
市場シェア	3位（約10%）	1位（約32%）	2位（約22%）
無料枠	90日間$300相当	12ヶ月間の無料利用枠	$200相当のクレジット
強み	ML技術、データ分析	サービスの豊富さ	OpenAIとの独占契約

Google Cloud AI

Google Cloudは機械学習技術の分野でリーダー的存在です。Vertex AIプラットフォームでは、自社開発のGeminiモデルを利用でき、BigQueryとの連携でデータ分析からAI活用までをシームレスに行えます。TensorFlowの開発元でもあり、ML研究者やデータサイエンティストからの支持が厚いプラットフォームです。

主なサービスとしては、Vertex AI（Geminiを含む統合AIプラットフォーム）、BigQuery ML（SQLでの機械学習）、AutoML（コードを書かずにカスタムモデル作成）などがあります。すでにGoogle Workspaceを使っている組織や、データ分析基盤としてBigQueryを活用している企業には自然な選択肢となります。

Amazon Web Services（AWS）

AWSはクラウド市場全体で最大のシェアを持ち、AIサービスの選択肢も最も豊富です。特にAmazon Bedrockは、Claude（Anthropic）、Titan（Amazon）、Llama 2（Meta）など複数のLLMを統一APIで利用できる点が特徴です。特定のベンダーに依存せず、用途に応じてモデルを使い分けたい企業に適しています。

SageMakerはエンドツーエンドの機械学習プラットフォームとして成熟しており、モデルの学習からデプロイまでを一貫して管理できます。すでにAWSでインフラを運用している企業にとっては、既存環境との統合が容易なメリットがあります。

Microsoft Azure

AzureはOpenAIとの独占的パートナーシップが最大の強みです。Azure OpenAI Serviceを通じて、GPT-4oやDALL-E 3などのOpenAIモデルを企業向けのセキュリティとコンプライアンス基準で利用できます。OpenAIのAPIを直接使う場合と比べて、データの取り扱いやアクセス管理がエンタープライズ向けに強化されています。

Microsoft 365やDynamics 365との連携も密接で、Copilot機能として各製品にAIが組み込まれています。すでにMicrosoft製品を中心にIT環境を構築している企業にとっては、最も導入障壁が低い選択肢です。

選び方のポイント

用途・条件	おすすめプラットフォーム
GPT-4oを企業利用したい	Microsoft Azure
データ分析・ML研究重視	Google Cloud
既存AWS環境がある	AWS
Microsoft製品との連携	Microsoft Azure
複数のLLMを使い分けたい	AWS Bedrock
ベンダーロックインを避けたい	AWS Bedrock

まとめ

クラウドAIサービスの選択は、技術的な要件だけでなく、既存のインフラ環境や組織のスキルセットも考慮する必要があります。各社とも無料枠を用意しているので、まずは小規模なプロジェクトで実際に試してから本格導入を検討するのが堅実なアプローチです。

最終更新：2025年11月26日