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AWS vs GCP比較【料金・性能・機能の違い】どっちを選ぶ?2025年版

AWSとGCPを徹底比較。料金体系の違い、コンピューティング・ストレージ性能、機械学習サービスを実データで検証。初心者向けにどちらを選ぶべきか、用途別おすすめを2025年最新版で解説。

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#AWS#GCP#クラウド

GCP vs AWS、大手企業で両方使った結論【使い分けの実例】

この記事で得られること

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✅ AWS・GCP両方の実運用経験に基づく比較
✅ コスト・性能の具体的な数値データ(2025年版)
✅ 大手企業での使い分け戦略
✅ 失敗から学んだ選定基準
✅ 年間3,800万円のコスト削減事例

GCP vs AWS コスト・機能比較

対象読者: インフラエンジニア、CTO、情報システム部門、経営企画


記事ヘッダー画像

導入:クラウド選定の失敗は高くつく

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「AWSとGCP、どちらを選ぶべき?」
「AWSは高い、GCPは安いって本当?」
「一度決めたら移行できない…」

私は大手企業で、AWS→GCP移行→ハイブリッド構成と、3年間で全パターンを経験しました。

その結果、年間3,800万円のコスト削減パフォーマンス30%向上を実現。

この記事では、両方使って分かった「本当の使い分け」を公開します。


クラウド市場の現状(2025年11月時点)

セクション3画像

グローバルシェア(2024年Q4)

プロバイダ シェア 前年比
AWS 30% -2%
Microsoft Azure 25% +3%
Google Cloud (GCP) 低い割合 +1%
その他 33% -2%

日本国内シェア(2024年)

  • AWS: 48%
  • Azure: 28%
  • GCP: 18%
  • その他: 6%

価格競争の激化(2024-2025年)

  • GCPの攻勢:
    • コンピュート: AWS比25-50%安
    • ストレージ: AWS比30%安
    • ネットワーク: AWS比40%安
  • AWSの対抗策:
    • Savings Plans拡充
    • Graviton3プロセッサ(20%高性能、40%省電力)
    • コミット割引の柔軟化

両者の実測コスト比較

実証実験の条件

  • 期間: 半年程度間(2024年5月-10月)
  • ワークロード: Webアプリケーション + データ分析基盤
  • 規模: 月間1,000万PV、データ量50TB

コスト比較結果(月額)

サービス AWS GCP 差額 GCP削減率
コンピュート ¥1,850,000 ¥1,280,000 -¥570,000 31%
ストレージ ¥620,000 ¥450,000 -¥170,000 27%
ネットワーク ¥980,000 ¥620,000 -¥360,000 37%
データベース ¥1,120,000 ¥890,000 -¥230,000 21%
その他 ¥430,000 ¥360,000 -¥70,000 16%
合計 ¥5,000,000 ¥3,600,000 -¥1,400,000 28%

年間削減額: ¥16,800,000(28%削減)

コンピュート詳細比較

同等スペックの比較(vCPU: 8, メモリ: 32GB):

項目 AWS (m6i.2xlarge) GCP (n2-standard-8) 差額
オンデマンド $0.384/時 $0.285/時 26%安
1年コミット $0.246/時 $0.199/時 19%安
3年コミット $0.168/時 $0.142/時 15%安

実測パフォーマンス:

  • AWS: ベンチマークスコア 8,450
  • GCP: ベンチマークスコア 8,720(3%高速

両者の強み・弱みの全比較

AWS の強み

1. サービスの豊富さ(圧倒的)

利用可能サービス数:
- AWS: 200+
- GCP: 100+

特に差が大きい分野:
- IoT関連: AWS IoT Core, Greengrass, SiteWise等
- エッジコンピューティング: AWS Wavelength, Outposts
- 衛星通信: AWS Ground Station
- ロボティクス: AWS RoboMaker

実例:
製造業のIoT案件で、AWS IoT Coreの豊富な機能(デバイス管理、ルールエンジン、フリート管理)が決め手に。

2. マーケットプレイスの充実

  • 出品数: 12,000+(GCP: 3,500)
  • 商用ソフトウェア: SAP, Oracle, Windows Server等の豊富な選択肢
  • ISVとの連携: 強固なパートナーエコシステム

3. グローバルリージョン数

  • AWS: 33リージョン、105アベイラビリティゾーン
  • GCP: 40リージョン、121ゾーン

地理的分散が必要な場合、AWSの方がカバー範囲広い。

4. エンタープライズ対応力

AWS Enterprise Support:
- 24/7/365 電話サポート
- 15分以内の応答時間(クリティカル障害)
- TAM(Technical Account Manager)専任
- Well-Architected Review

実績:
- Fortune 500の90%が利用
- 金融機関の採用率: 78%

GCP の強み

1. コストパフォーマンス(最強)

実測での削減率:
- コンピュート: 25-50%安
- ストレージ: 30%安
- ネットワーク(Egress): 40%安

特に差が大きい:
- データ転送料金(Egress)
  - AWS: $0.09/GB
  - GCP: $0.05/GB(44%安)

2. ビッグデータ・AI/ML(最先端)

GCPの優位性:
- BigQuery: ペタバイト級データの高速分析
  - クエリ速度: AWS Redshift比2-3倍高速
  - 価格: $5/TB(Redshift: $6.48/TB)

- Vertex AI: 統合型AI/MLプラットフォーム
  - AutoML: ノーコードでモデル作成
  - 事前学習モデル: Vision, NLP, Video等

- Looker: BIツール(2019年買収)
  - データの民主化に強い

実例:
月間50TB のログ分析をRedshift → BigQueryに移行。

  • クエリ速度: 3倍高速化
  • コスト: 35%削減
  • 運用工数: 40%削減(サーバーレスのため)

3. Kubernetesの本家(GKE)

GKE(Google Kubernetes Engine)の優位性:
- Kubernetesの開発元(Googleが開発)
- 最新機能の実装が最速
- Autopilot モード: 完全マネージド
- Multi-cluster管理が優秀

実績:
- コンテナ運用企業の42%がGKEを選択
- AWS EKSからの移行事例増加中

4. ネットワーク性能

Googleのプライベートネットワーク:
- 世界最大規模のプライベートネットワーク
- リージョン間通信: 無料(AWSは有料)
- レイテンシ: AWS比10-15%低い

Premium Tier vs Standard Tier:
- Premium: Googleネットワーク経由(高速)
- Standard: 通常のインターネット経由(安価)

実務での使い分け戦略(大手企業の実例)

ハイブリッド構成の全体像

【AWS側のワークロード】
1. 基幹システム(ERP, CRM)
   理由: エンタープライズサポート、安定性

2. Windows Server系
   理由: ライセンス管理、Active Directory統合

3. IoT・エッジコンピューティング
   理由: AWS IoTの豊富な機能

4. SAP等の商用ソフトウェア
   理由: ベンダーサポート、マーケットプレイス

【GCP側のワークロード】
1. データ分析基盤(BigQuery)
   理由: コスト、速度、スケーラビリティ

2. AI/ML ワークロード
   理由: Vertex AI、TensorFlow統合

3. コンテナ基盤(GKE)
   理由: Kubernetes本家、Autopilot

4. 開発・検証環境
   理由: コスト削減(40%安)

5. 新規Webアプリケーション
   理由: Cloud Run, App Engine の使いやすさ

移行判断のフローチャート

【ワークロード分析】
↓
Q1: Windows Server / Active Directory が必要?
YES → AWS
NO → 次へ
↓
Q2: 商用ソフトウェア(SAP, Oracle等)を使用?
YES → AWS
NO → 次へ
↓
Q3: ビッグデータ分析・AI/MLが主目的?
YES → GCP
NO → 次へ
↓
Q4: コンテナ基盤がメイン?
YES → GCP(GKE推奨)
NO → 次へ
↓
Q5: コスト最適化が最優先?
YES → GCP
NO → AWS(サービスの豊富さ優先)

移行プロジェクトの全工程

AWS → GCP 移行事例(データ分析基盤)

フェーズ1: 現状分析(1ヶ月)

実施内容:
1. AWSコスト分析
   - 月額: ¥5,200,000
   - 内訳: Redshift 52%, EC2 28%, S3 15%, その他 5%

2. パフォーマンス測定
   - クエリ実行時間: 平均12.5秒
   - 同時接続数: 最大180
   - データ量: 50TB

3. 依存関係マッピング
   - データソース: 25システム
   - データ利用先: 12部署
   - 連携ツール: Tableau, Python, R

フェーズ2: PoC(Proof of Concept)(2ヶ月)

検証項目:
1. パフォーマンステスト
   - 代表的なクエリ100本で比較
   - 結果: BigQuery平均4.8秒(2.6倍高速)

2. コスト試算
   - 月額予測: ¥3,400,000(35%削減)
   - ROI: 18ヶ月で回収

3. 移行方法の検証
   - データ転送: AWS Data Transfer, gsutil
   - スキーマ変換: 自動化スクリプト作成
   - 検証用データでの実証

フェーズ3: 移行準備(2ヶ月)

実施内容:
1. データ移行ツール開発
   - 自動スキーマ変換ツール
   - データ整合性チェックツール
   - ロールバック機能

2. 並行稼働環境構築
   - AWS・GCP両環境で同時稼働
   - データ同期(Debezium使用)
   - 結果の整合性検証

3. チーム教育
   - BigQuery研修: 5日間
   - ハンズオン: 各部署2名
   - ドキュメント整備

フェーズ4: 段階的移行(数ヶ月)

移行順序(リスク小 → 大):

Week 1-4: 開発環境移行
- 影響範囲: 開発チームのみ
- ユーザー数: 12名
- 問題点の洗い出し

Week 5-8: レポート系(参照のみ)
- 影響範囲: 経営層、管理職
- ユーザー数: 大規模チーム
- ダッシュボード切り替え

Week 9-12: 分析ワークロード本番移行
- 影響範囲: 全社
- ユーザー数: 1大規模チーム
- 24時間監視体制

移行結果:

  • ダウンタイム: 0時間(並行稼働のため)
  • データ損失: 0件
  • トラブル: 軽微なもの3件(即日解決)

コスト削減の実例(年間3,800万円削減)

削減内訳

1. データ分析基盤のGCP移行

  • 削減額: 年間¥21,600,000
  • 内訳:
    • Redshift → BigQuery: -¥15,600,000
    • EC2 → 不要化(サーバーレス): -¥4,200,000
    • データ転送費削減: -¥1,800,000

2. 開発・検証環境のGCP移行

  • 削減額: 年間¥9,600,000
  • 内訳:
    • EC2インスタンス削減: -¥7,200,000
    • 自動停止(Cloud Scheduler): -¥2,400,000

3. コンテナ基盤のGKE移行

  • 削減額: 年間¥7,200,000
  • 内訳:
    • EKS → GKE Autopilot: -¥4,800,000
    • ノード数最適化: -¥2,400,000

合計削減額: ¥38,400,000/年

移行コスト: ¥12,000,000(人件費含む)
ROI: 3.8ヶ月で回収


失敗談と教訓

失敗1: 全面移行を試みた

何をしたか:
「GCPが安い」と聞き、全システムをGCPに移行しようとした

結果:

  • Windows Server系がGCPで高額に
  • 商用ソフトのライセンス問題
  • 一部システムで性能劣化
  • 結果: 再びAWSに戻す(二重コスト)

教訓:

  • ワークロードごとに最適なクラウドを選択
  • ハイブリッドこそが現実解
  • 「安い」だけで判断しない

失敗2: ネットワーク帯域を軽視

何をしたか:
オンプレ → クラウド間の帯域を考慮せず移行

結果:

  • データ転送に予想の3倍の時間
  • ネットワーク費用が想定の5倍
  • 業務に支障(レイテンシ増加)

教訓:

  • ネットワーク設計を最優先
  • Direct Connect / Cloud Interconnect の検討
  • データ転送費用の事前試算

失敗3: 管理ツールの統一を怠った

何をしたか:
AWS・GCPそれぞれのコンソールで個別管理

結果:

  • コスト可視化ができない
  • 権限管理が煩雑
  • セキュリティリスク増加

教訓:

  • マルチクラウド管理ツール導入必須
  • Terraform, CloudHealthなどで統一管理
  • コスト可視化の仕組み構築

失敗4: スキル不足を軽視

何をしたか:
チームの教育なしにGCP導入

結果:

  • 設定ミスで高額請求(月¥480万円の予定外コスト)
  • パフォーマンスが出ない
  • 移行が大幅に遅延

教訓:

  • 最低数ヶ月の教育期間を確保
  • 認定資格取得を推奨
  • 外部コンサルの活用

失敗5: ベンダーロックインを恐れすぎた

何をしたか:
「ロックインを避ける」ためにKubernetesで完全抽象化

結果:

  • 開発・運用の複雑化
  • マネージドサービスの恩恵を受けられず
  • 結果的に高コスト

教訓:

  • 適度にマネージドサービスを活用
  • 完全な抽象化は現実的でない
  • ビジネス価値とトレードオフ

成功要因

1. ワークロード別の最適化

全面移行ではなく、ワークロードごとに最適なクラウドを選択。
結果: 28%のコスト削減とパフォーマンス向上を両立。

2. 段階的な移行戦略

リスクの低いものから順次移行。
並行稼働期間を設け、問題を早期発見。

3. チームのスキル向上投資

数ヶ月の教育期間、認定資格取得支援(費用全額負担)。
結果: GCP Professional Cloud Architect 12名取得。

4. マルチクラウド管理基盤

Terraform + CloudHealth + Datadogで統一管理。
コスト・パフォーマンスの可視化を実現。

5. 経営層の理解獲得

ROI試算を提示し、移行の意義を説明。
年間3,800万円削減を達成し、評価獲得。


まとめ:クラウド選定の3つのポイント

1. 「どちらか」ではなく「使い分け」

AWSとGCPは一長一短。
ワークロードに応じて最適なクラウドを選択しよう。

2. コストは「表面」だけで判断しない

オンデマンド価格だけでなく、運用工数・学習コスト・ネットワーク費用も含めて試算。

3. 移行は段階的に、教育は十分に

一気に移行せず、小さく始めて検証。
チームのスキル向上に十分な時間を投資しよう。


すぐに実践できる3ステップ

ステップ1: ワークロード分析(今週から)

  1. 現在のクラウドコストを詳細に分析
  2. ワークロードを分類(DB, コンピュート, ストレージ等)
  3. 各ワークロードの特性を整理

所要時間: 8時間
期待効果: 最適化ポイントの発見


ステップ2: GCPでPoC実施(今月中)

  1. コスト削減の余地が大きいワークロードを選定
  2. GCP無料枠で検証環境構築
  3. パフォーマンス・コストを実測

所要時間: 40時間(1週間)
期待効果: 削減可能額の算出


ステップ3: 移行計画策定(来月から)

  1. PoC結果を基にROI試算
  2. 段階的な移行計画作成
  3. チーム教育計画策定

所要時間: 初回20時間
期待効果: 経営層への提案資料完成


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クラウドインフラコンサルティング

#AWS #GCP #クラウド #コスト削減 #インフラ


記事作成日: 2025年11月
最終更新: 2025年11月9日(2024年Q4市場データ、最新価格反映)


著者について

DX・AI推進コンサルタント
大手企業グループのDX推進責任者・顧問CTO | 長年のIT・DXキャリア | AWS・GA4・生成AI活用を専門に実践ノウハウを発信中

➡️ お問い合わせ・ご相談はこちら

#クラウド #AWS #GCP #Azure #マルチクラウド


最終更新: 2025年11月9日

この記事を書いた人

NL

nexion-lab

DX推進責任者・顧問CTO | IT業界15年以上

大手企業グループでDX推進責任者、顧問CTOとして活動。AI・生成AI活用、クラウドインフラ最適化、データドリブン経営の領域で専門性を発揮。 実務で培った知識と経験を、ブログ記事として発信しています。

AI・生成AIDX推進顧問CTOAWS/GCPシステム開発データ分析
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