AWS/Azure/GCPの違いを比較して選ぶ方法（選定ポイントの作り方）

AWS・Azure・GCPは「何が違う」のか：まず結論から

クラウドを検討し始めると、必ず候補に上がるのがAWS、Azure、GCPです。3社とも「サーバーを借りてシステムを動かす」だけでなく、データ分析、AI、セキュリティ、バックアップ、監視など、社内ITの多くをクラウド上で完結できる総合サービスです。とはいえ、情シスや経営側から見ると「結局どれが正解？」となりがちです。

最初に結論を整理すると、違いは主に次の3つに集約できます。①自社の既存環境（特にMicrosoft製品）との相性、②運用体制とガバナンスの作りやすさ、③使いたい機能（データ分析・AI・グローバル展開など）での得意領域です。価格表の細かい差よりも、ここを外すと導入後に「運用が回らない」「統制が効かない」「思ったよりコストが読めない」が起きます。

たとえば、Microsoft 365（Excel/Teams/SharePoint）やWindows Server、Active Directoryが中心の会社は、ID連携や管理の思想が近いという意味でAzureがハマりやすい傾向があります。一方で、サービスの選択肢や事例の多さ、パートナーの厚みを重視するならAWSは強力です。データ分析や機械学習を短期間で試したい、あるいはGoogle Workspace中心で社内にデータ活用文化を作りたいならGCPがしっくりくるケースもあります。

ただし、ここで大事なのは「世間で人気のクラウドを選ぶ」ことではなく、自社の目的に対して“選定ポイント（評価軸）”を作り、合うものを選ぶことです。この記事では、専門知識がなくても比較できるように、AWS/Azure/GCPの違いを噛み砕いて説明しつつ、選定ポイントの作り方をテンプレ化して解説します。

比較前に押さえる「クラウド選定の落とし穴」

クラウド選定で失敗しやすいのは、機能の多さに圧倒されて「比較表を作ったけれど決めきれない」状態になることです。クラウドはサービス数が多く、名称も独特なので、スペック比較だけだと結論が出ません。さらに、PoC（試し導入）だけ進んで、運用・費用・責任分界（どこまでがクラウド、どこからが自社の責任か）が曖昧なまま本番化し、後から火を吹きます。

よくある落とし穴を、実務の言葉で整理します。

• 「料金が安い」で決める：クラウドは使い方で料金が変わります。設計・運用が雑だと、安いはずが高くなります。
• 情シスだけで抱える：クラウドは「運用設計」が肝です。開発会社任せ・担当者任せにすると属人化します。
• セキュリティを後回し：クラウドは安全な仕組みが用意されていますが、設定は自社側。最初からルール化が必要です。
• 移行の難易度を見誤る：オンプレ（自社サーバー）からの移行は、単純引っ越しではなく「設計し直し」になることが多いです。
• ベンダーロックインを恐れすぎる：“一生縛られる”より、まず成果を出すことが重要。避けるべきはロックインではなく「設計のブラックボックス化」です。

ここを避けるためのコツは、比較の前に「何を成功とするか」を言語化し、選定ポイントに落とすことです。たとえば「既存の社内認証（ID）を活かしたい」「運用を少人数で回したい」「監査対応の説明を簡単にしたい」「データ分析を現場主導で回したい」といった“経営・業務の要件”が先に来ます。クラウド名から入るのではなく、要件から入るだけで迷いが減ります。

AWS/Azure/GCPの特徴を、非エンジニア向けにざっくり比較

ここでは「細かいサービス名」ではなく、意思決定に効く特徴を中心に整理します。どれも優れたクラウドですが、得意な方向性に違いがあります。

AWS（Amazon Web Services）の傾向

AWSはクラウドの先行企業で、サービスの選択肢が非常に多く、導入事例・パートナー企業・ノウハウが豊富です。情シス視点だと、「やりたいことがだいたい実現できる総合力」が強みです。社内のITが多岐にわたる（基幹、業務システム、データ基盤、外部連携）場合、AWSの懐の深さが効きます。

• 強み：サービスの幅、実績、情報量、拡張性
• 注意：選択肢が多い分、設計の良し悪しで運用負荷が変わる（初期の標準化が大事）

Azure（Microsoft Azure）の傾向

AzureはMicrosoft製品との親和性が高く、特に「社内のID管理」「Windows系の仕組み」「Microsoft 365との連携」が絡む企業で選ばれやすいクラウドです。情シスが普段使っている管理の考え方と近く、「既存の社内運用を活かしてクラウド化する」のが得意です。大企業の統制（権限、ポリシー、監査）と相性が良いのもポイントです。

• 強み：Microsoft環境との統合、ガバナンス設計のしやすさ、企業ITでの採用のしやすさ
• 注意：Microsoft色が強い分、他社製品中心の環境だとメリットが薄くなることも

GCP（Google Cloud Platform）の傾向

GCPはデータ分析・機械学習・データ基盤の分野で強みを発揮しやすく、Google Workspaceやデータ活用との親和性が高いクラウドです。現場がデータを使って意思決定したい、ログや顧客データを集めて活用したい、AIを業務に組み込みたい、といった文脈で選ばれることが多いです。「データを価値に変える設計」がしやすいのが特徴です。

• 強み：データ分析・AI、データ基盤の作りやすさ、モダンな開発との相性
• 注意：社内にデータ活用の目的がないと“宝の持ち腐れ”になりやすい

ここまで読むと「うちはAzureかな」「AWSが無難かな」と感じるかもしれません。ただし、クラウドは会社の事情（既存資産、体制、監査、スピード、外注/内製）で最適解が変わります。次の章では、迷いを減らすために、選定ポイントの作り方を具体的に説明します。

選定ポイントの作り方：比較表より先に「評価軸」を決める

比較表を作る前に、まず「評価軸（選定ポイント）」を決めます。評価軸は、技術用語ではなく業務の言葉に落とすのがコツです。おすすめは、次の6カテゴリで整理する方法です。これだけで、AWS/Azure/GCPの違いが判断材料になります。

次に、各カテゴリを“質問”に変換します。質問に答えるだけで、選ぶべき方向性が見えてきます。

• 目的：クラウド化で最優先したいのは「止まらない」「早く作る」「データ活用」などどれか？
• 現状資産：Microsoft中心か？Linux中心か？業務システムはパッケージか自社開発か？
• 体制：運用は情シスが見るのか、開発会社が見るのか。夜間対応は必要か？
• ガバナンス：権限は部署単位で分けたいか。監査ログを誰がいつ確認するか？
• 将来：データを集めてAIを使う計画があるか。海外拠点や多拠点展開があるか？
• お金：月額の変動が許容されるか。上限（コストガードレール）が必要か？

ここまでできたら、評価軸に重み付けをします。たとえば「監査・権限」が最重要なら、Azureの管理思想が効きやすい。「多様な要件を1つの基盤で受けたい」ならAWSが安定。「分析とAIが最優先」ならGCPが刺さりやすい。クラウドの違いは“会社の優先順位”に照らすと判断できる、というのがポイントです。

ユースケース別：どれを選びやすいか（迷った時の当てはめ）

ここでは、実務で多い相談パターンを「ユースケース」として整理します。最終決定は要件次第ですが、初期の方向性を掴むのに役立ちます。

Microsoft 365・Windows中心で、情シスの運用を崩したくない

社内PCがWindows、認証がActive Directory、ファイル共有や会議がMicrosoft 365中心という会社は多いです。この場合、ID連携・権限設計・端末管理の流れを活かしやすいAzureが候補になりやすいです。「今の運用の延長でクラウドに寄せる」と、現場の混乱が少なく進みます。

事業部からの要望が多く、システムも複数。まず“失敗しない土台”が欲しい

複数の業務システム、外部API連携、バッチ処理、EC、アプリなど、要件が多い場合はAWSの総合力が効きます。特に「この先、何が増えるかわからない」状況では、対応できる選択肢が多いほど安全です。ここでの肝は、クラウド選定より標準設計（アカウント設計、ネットワーク、監視、バックアップ、権限）を先に決めることです。

まずはデータを集めて見える化したい／AI活用を業務に入れたい

営業・マーケ・CS・生産など、現場のデータが散らばっていて意思決定が遅い。こうした課題にはGCPが向きやすいです。理由は、データ基盤と分析・AIの流れを作る思想が強く、「まず使える形でデータを扱う」までの道のりがイメージしやすいからです。ただし、データの定義（売上、顧客、案件、原価など）が曖昧だと、どのクラウドでも失敗します。最初は「何の数字を、誰が、毎週見るのか」を決めるのが先です。

既存アプリを大きく変えずに移行したい（オンプレ→クラウド）

「今の業務システムは動いている。止めたくない。まずはクラウドに載せ替えたい」という要望も多いです。いわゆるリフト（引っ越し）に近い進め方ですが、クラウド上でも設計は必要です。どのクラウドでも可能な一方で、重要なのは移行後の運用（バックアップ、監視、障害時の復旧手順、権限）をセットで作ること。ここを作らないと“場所が変わっただけで運用が不安定”になります。

グループ会社・複数部門で費用を分けたい／統制したい

予算はあるが、部門ごとの請求や利用制限、承認フローが必要というケースです。この場合、クラウドの機能だけでなく、運用ルール（申請、タグ付け、上限、例外対応）を整備することが最重要です。AzureでもAWSでもGCPでも実現できますが、「運用の仕組みを先に作る」とコストが読めるようになります。

導入の進め方：比較・PoC・本番化を“失敗しない順番”にする

クラウドは「選んで終わり」ではなく、導入プロセスが成果を左右します。非エンジニアの方でも進めやすいように、現実的な手順を提示します。

1. 要件をA4一枚にする：目的、対象システム、期限、守るべきルール（監査/個人情報/BCP）を書き出します。
2. 評価軸を決め、重み付け：前章の6カテゴリで、重要度（高/中/低）を付けます。
3. 候補クラウドを2つに絞る：いきなり3つ比較しない。まず2つにすると検証が進みます。
4. 小さくPoCする：「一番困っている部分」だけ試します。例：ID連携、バックアップ復旧、月次コスト見積もり精度。
5. 本番設計（標準化）を先に作る：アカウント/権限/ネットワーク/ログ/監視/バックアップ/命名規則をテンプレ化。
6. 移行・開発し、運用を回す：運用手順書と“担当交代できる仕組み”を残します。

PoCでやりがちな失敗は、アプリを動かすことだけを成功条件にしてしまうことです。経営・情シスにとっての成功は「運用できる」「説明できる」「コストが読める」です。PoCでは次を必ず確認してください。

• 権限：誰が何をできるか。退職/異動時に止められるか。
• ログ：いつ誰が何をしたか追えるか。監査に説明できるか。
• 復旧：障害時に何分で戻すか（RTO）・どこまで戻すか（RPO）。
• コスト：増える要因（データ転送、バックアップ、監視、冗長化）を見える化。

特に「コスト」は、クラウド会社の料金比較よりも、自社の使い方（通信量、稼働時間、バックアップ保持、冗長化）で決まります。“何にお金がかかるのか”を運用とセットで理解することが、予算を守る最短ルートです。

まとめ

AWS/Azure/GCPはどれも高機能で、単純な「優劣」では決められません。重要なのは、クラウドの名前から入るのではなく、自社の目的・体制・ガバナンスに合わせて“選定ポイント（評価軸）”を作ることです。

• AWS：選択肢の広さと実績で、幅広い要件に対応しやすい
• Azure：Microsoft環境との親和性が高く、企業の統制・運用に馴染みやすい
• GCP：データ分析・AIの文脈で価値を出しやすい

比較表で迷ったら、評価軸を6カテゴリ（目的・現状資産・体制・ガバナンス・将来・お金）で整理し、重み付けしてからPoCに進めてください。PoCでは「動いた」だけでなく、権限・ログ・復旧・コストが説明できる状態まで確認すると、本番での失敗を大きく減らせます。