【2025年最新】AIプラットフォーム比較：Google Cloud AI vs AWS AI vs Azure AI

企業がAI機能を実装する際、主要なクラウドプラットフォームであるGoogle Cloud、AWS、Microsoft Azureの選択が重要になります。各社ともAIサービスを積極的に拡充しており、機能・価格・エコシステムに違いがあります。

本記事では、3大クラウドのAIプラットフォームを比較し、用途別の選び方を解説します。

3大クラウドAI基盤の概要

項目	Google Cloud AI	AWS AI	Azure AI
主要サービス	Vertex AI	Amazon Bedrock / SageMaker	Azure OpenAI Service
生成AIモデル	Gemini	Claude、Llama、Titan	GPT-4o、DALL-E、Whisper
強み	BigQuery連携、TPU	モデル選択肢、AWS統合	OpenAI独占、Microsoft製品統合
日本リージョン	東京、大阪	東京、大阪	東日本、西日本

生成AI API比較

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのGPT-4o、DALL-E 3、Whisperなどを企業向けに提供するサービスです。

主な特徴：

• GPT-4o、o1などOpenAIの最新モデルにアクセス
• Azureのセキュリティ・コンプライアンス基盤
• Microsoft 365、Power Platformとの統合
• 日本リージョンでのデータ処理

向いている用途：Microsoft製品を使う企業、OpenAIモデルをセキュアに利用したい場合

Amazon Bedrock

Amazon Bedrockは、複数の基盤モデル（Claude、Llama、Amazon Titan等）にアクセスできるマネージドサービスです。

主な特徴：

• Anthropic Claude、Meta Llama、Stable Diffusion等の複数モデル
• Knowledge Bases（RAG機能）
• Agents for Bedrock（自律エージェント）
• AWSの他サービス（Lambda、S3等）との統合

向いている用途：AWSを使う企業、複数モデルを比較検討したい場合

Google Vertex AI

Google Vertex AIは、Geminiモデルと機械学習基盤を統合したプラットフォームです。

主な特徴：

• Gemini 1.5 Pro/Flash、Imagen 3へのアクセス
• BigQueryとのシームレスな連携
• AutoMLによるノーコードモデル構築
• 100万トークン対応の長文コンテキスト

向いている用途：GCPを使う企業、データ分析とAIを統合したい場合

機械学習基盤比較

機能	Vertex AI	SageMaker	Azure ML
ノートブック環境	Vertex AI Workbench	SageMaker Studio	Azure ML Studio
AutoML	○	○（Autopilot）	○
カスタムトレーニング	○	○	○
MLOps	Vertex AI Pipelines	SageMaker Pipelines	Azure ML Pipelines
GPU/TPU	TPU（独自）、GPU	GPU、Trainium	GPU

事前構築AI（Cognitive Services）比較

機能	Google Cloud	AWS	Azure
音声認識	Speech-to-Text	Transcribe	Speech Service
音声合成	Text-to-Speech	Polly	Speech Service
画像認識	Vision AI	Rekognition	Computer Vision
翻訳	Cloud Translation	Translate	Translator
自然言語処理	Natural Language AI	Comprehend	Language Service

いずれのクラウドも、音声・画像・言語処理の事前構築AIを提供しています。機能面での大差はなく、既存のクラウド環境や価格で選択することが多いです。

料金比較

生成AI API（テキスト生成）

サービス	モデル	入力（1Mトークン）	出力（1Mトークン）
Azure OpenAI	GPT-4o	$2.50	$10.00
Amazon Bedrock	Claude Sonnet 4	$3.00	$15.00
Vertex AI	Gemini 1.5 Pro	$1.25	$5.00

※2025年11月時点の参考価格。実際の料金は各社の公式サイトで確認してください。

選び方のポイント

既存のクラウド環境に合わせる

• Microsoftユーザー：Azure（Microsoft 365、Power Platform統合）
• AWSユーザー：Bedrock / SageMaker（既存インフラ活用）
• GCPユーザー：Vertex AI（BigQuery連携）

必要なモデルで選ぶ

• OpenAI（GPT-4o、o1）が必須：Azure OpenAI Service
• Claudeが必須：Amazon Bedrock
• Geminiが必須：Vertex AI
• 複数モデルを比較したい：Amazon Bedrock

日本リージョン要件

日本国内でのデータ処理が必須の場合、各社の日本リージョン対応状況を確認してください。Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock、Vertex AIはいずれも東京リージョンで利用可能ですが、一部モデルは対象外の場合があります。

まとめ

3大クラウドのAIプラットフォームは、いずれも高機能で選択肢が豊富です。選び方のポイントは以下の通りです。

条件	おすすめ
Microsoft製品を使用	Azure OpenAI Service
AWSを使用 / 複数モデル比較	Amazon Bedrock
GCPを使用 / データ分析連携	Vertex AI
OpenAIモデルが必須	Azure OpenAI Service
Claudeが必須	Amazon Bedrock

多くの場合、既存のクラウド環境に合わせて選択するのが効率的です。複数クラウドを併用するマルチクラウド戦略も選択肢の一つです。

最終更新：2025年11月26日