AWS vs GCP vs Azure 3大クラウド徹底比較【エンジニア向け】

クラウドエンジニアを目指すなら、AWS、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure のどれを学ぶべきか？ 2025年現在、この3つのクラウドプラットフォームが市場を独占しており、選択によってキャリアパスが大きく変わります。

本記事では、技術的特徴、転職市場価値、学習戦略、将来性まで徹底比較し、あなたに最適なクラウドプラットフォーム選択をサポートします。

市場シェア・採用状況の現実

世界市場シェア（2025年Q1）

プラットフォーム	世界シェア	成長率
AWS	32%	+12%
Microsoft Azure	23%	+28%
Google Cloud	11%	+35%
その他	34%	-5%

日本市場の特徴

AWS（圧倒的首位）

国内シェア: 約40%
強み: 豊富なサービス、成熟したエコシステム
採用企業: スタートアップ〜大手企業まで幅広い
人材需要: 最も多くの求人・案件

Microsoft Azure（急成長）

国内シェア: 約25%
強み: Microsoft製品との親和性、エンタープライズ導入
採用企業: 大手企業、金融、製造業中心
人材需要: 企業のOffice 365連携需要で拡大

Google Cloud（技術先進性）

国内シェア: 約15%
強み: AI/ML、ビッグデータ、Kubernetes
採用企業: 技術重視の企業、新興企業
人材需要: 高単価・技術志向の案件多数

技術的特徴・サービス比較

コンピューティングサービス

AWS

EC2: 豊富なインスタンスタイプ、Nitro システム
Lambda: サーバーレスのパイオニア、豊富な統合
ECS/EKS: コンテナオーケストレーション
Batch: 大規模バッチ処理

Azure

Virtual Machines: Hyper-V ベース、Windows統合
Functions: .NET ネイティブサポート
Container Instances: シンプルなコンテナ実行
Service Fabric: マイクロサービスプラットフォーム

GCP

Compute Engine: 高パフォーマンス、ライブマイグレーション
Cloud Functions: 高速起動、Go/Python ネイティブ
GKE: Kubernetes発祥、最も進んだK8s管理
Cloud Run: コンテナベースサーバーレス

データベースサービス

AWS

RDS: 6つのDBエンジン対応、Aurora
DynamoDB: フルマネージドNoSQL、グローバルテーブル
Redshift: データウェアハウス、ペタバイト級
DocumentDB: MongoDB互換

Azure

SQL Database: SQL Server互換、ハイブリッド対応
Cosmos DB: グローバル分散、マルチモデル
Synapse Analytics: データウェアハウス + 分析
PostgreSQL/MySQL: オープンソースDB

GCP

Cloud SQL: PostgreSQL/MySQL/SQL Server
Firestore: NoSQL、リアルタイム同期
BigQuery: 高速データウェアハウス、SQL標準
Spanner: グローバル分散RDBMS

AI・機械学習サービス

AWS

SageMaker: フルマネージドML、豊富なアルゴリズム
Rekognition: 画像・動画認識
Comprehend: 自然言語処理
Textract: 文書解析

Azure

Machine Learning: ドラッグ&ドロップML
Cognitive Services: 音声・画像・言語API
Bot Framework: チャットボット開発
Power BI: ビジネスインテリジェンス

GCP

Vertex AI: 統合MLプラットフォーム
AutoML: 自動機械学習
TensorFlow: 独自AI フレームワーク
BigQuery ML: SQL での機械学習

料金体系・コスト比較

料金モデルの特徴

AWS

従量課金: 使った分だけ課金、細かい料金設定
リザーブドインスタンス: 長期契約で大幅割引
スポットインスタンス: 空きリソース活用で最大90%オフ
フリーティア: 12ヶ月間の無料枠

Azure

ハイブリッド特典: 既存Windowsライセンス活用
予約インスタンス: 1-3年契約で割引
スポット VM: AWS同様のスポット料金
開発者向け: Visual Studio サブスクリプション特典

GCP

自動割引: 使用量に応じた自動割引適用
継続使用割引: 月単位での自動割引
プリエンプティブル: 最大80%オフの一時インスタンス
常時無料: 制限内での永続的無料利用

コスト比較例（月額）

サービス	AWS	Azure	GCP
小規模VM（2vCPU/8GB）	$75	$70	$65
中規模VM（4vCPU/16GB）	$150	$140	$130
データベース（中規模）	$120	$110	$100
ストレージ（1TB）	$25	$22	$20

*実際の料金は使用パターン・リージョンにより変動

学習難易度・習得しやすさ

AWS（最も包括的、情報豊富）

学習の特徴

サービス数: 200+ の豊富なサービス
学習リソース: 最も充実、日本語対応多数
コミュニティ: 活発、質問・情報交換が容易
認定試験: 体系的、段階的なスキル証明

学習期間の目安

基礎レベル: 2-3ヶ月（Cloud Practitioner）
実践レベル: 4-6ヶ月（Solutions Architect Associate）
専門レベル: 8-12ヶ月（Professional認定）

推奨学習パス

Cloud Practitioner: クラウド基礎、AWS概要
Solutions Architect Associate: 設計・構築の基礎
専門分野選択: Security/DevOps/Data等

Azure（エンタープライズ重視、Microsoft親和性）

学習の特徴

Microsoft統合: Office 365、Windows Server知識活用
エンタープライズ: 大企業での採用パターン理解重要
ハイブリッド: オンプレミス連携の複雑性
学習リソース: Microsoft Learn、段階的学習

学習期間の目安

基礎レベル: 2-3ヶ月（AZ-900）
実践レベル: 4-6ヶ月（AZ-104）
専門レベル: 6-10ヶ月（AZ-303/304）

推奨学習パス

Azure Fundamentals（AZ-900）: Azure基礎
Azure Administrator（AZ-104）: 管理・運用
Solutions Architect（AZ-303/304）: 設計・実装

GCP（技術先進性、開発者フレンドリー）

学習の特徴

技術重視: 最新技術、開発者向け設計
K8s/AI: Kubernetes、機械学習の深い理解
学習コミュニティ: 技術志向、高度な議論
Google文化: Googleの開発思想・ベストプラクティス

学習期間の目安

基礎レベル: 2-4ヶ月（Cloud Digital Leader）
実践レベル: 4-6ヶ月（Associate Cloud Engineer）
専門レベル: 8-12ヶ月（Professional認定）

推奨学習パス

Cloud Digital Leader: GCP概要、ビジネス価値
Associate Cloud Engineer: 基本的な運用・構築
Professional認定: Cloud Architect/Data Engineer等

転職市場価値・年収比較

求人数・案件数（2025年）

AWS

求人数: 国内クラウド求人の40%
案件の特徴: スタートアップ〜エンタープライズまで幅広い
年収相場: 600万円〜2,000万円
平均年収: 950万円

Azure

求人数: 国内クラウド求人の25%
案件の特徴: 大手企業、金融・製造業中心
年収相場: 580万円〜1,800万円
平均年収: 900万円

GCP

求人数: 国内クラウド求人の15%
案件の特徴: 技術企業、AIプロジェクト中心
年収相場: 650万円〜2,200万円
平均年収: 1,050万円

認定資格の市場価値

AWS認定の価値

Solutions Architect Associate: 年収+100万円効果
Solutions Architect Professional: 年収+200万円効果
Specialty認定: 特定分野での希少価値

Azure認定の価値

Azure Administrator: 年収+80万円効果
Solutions Architect Expert: 年収+150万円効果
企業特化: Microsoft環境企業での高評価

GCP認定の価値

Professional Cloud Architect: 年収+180万円効果
Data Engineer: 年収+200万円効果
技術重視: 技術力重視企業での高評価

キャリアパス別推奨

インフラ・運用重視

第一選択: AWS（最も求人多い、安定したキャリア）
第二選択: Azure（エンタープライズ環境）

開発・技術重視

第一選択: GCP（最新技術、開発者向け）
第二選択: AWS（豊富なサービス、拡張性）

企業規模重視

大手企業: Azure > AWS > GCP
中堅企業: AWS > Azure > GCP
スタートアップ: AWS > GCP > Azure

企業・業界別採用傾向

AWS採用企業の特徴

スタートアップ・ベンチャー

理由: 豊富なサービス、従量課金、迅速な立ち上げ
代表企業: メルカリ、SmartNews、freee
求められるスキル: コスト最適化、サーバーレス、CI/CD

エンタープライズ

理由: 成熟したサービス、セキュリティ、コンプライアンス
代表企業: 三菱UFJ、NTT、ソフトバンク
求められるスキル: 大規模設計、ハイブリッド、移行

Azure採用企業の特徴

Microsoft連携企業

理由: Office 365、Windows Server、.NET 統合
代表企業: 富士通、NEC、日立
求められるスキル: ハイブリッド、AD連携、PowerShell

金融・製造業

理由: エンタープライズ機能、コンプライアンス
代表企業: みずほ、三井住友、トヨタ
求められるスキル: セキュリティ、ガバナンス、統合

GCP採用企業の特徴

技術重視企業

理由: 最新技術、AI/ML、データ分析
代表企業: サイバーエージェント、DeNA、GREE
求められるスキル: Kubernetes、BigQuery、AI/ML

データドリブン企業

理由: ビッグデータ処理、機械学習、分析
代表企業: 楽天、リクルート、ヤフー
求められるスキル: データエンジニアリング、分析基盤

将来性・技術トレンド

2025年以降の展望

AWS

強み継続: 豊富なサービス、先行者利益
重点分野: AI/ML、エッジコンピューティング、量子コンピューティング
課題: 複雑性の増大、学習コスト

Azure

成長継続: Microsoft エコシステム統合
重点分野: ハイブリッドクラウド、AI統合、メタバース
機会: OpenAI 統合、Copilot エコシステム

GCP

技術革新: Kubernetes、AI/ML のリーダーシップ
重点分野: 機械学習、データ分析、サステナビリティ
課題: 市場シェア拡大、エンタープライズ浸透

新技術トレンド

マルチクラウド

現実: 企業の70%が複数クラウド利用
スキル: 各クラウドの特性理解、統合設計
価値: マルチクラウドエンジニアの希少価値

エッジコンピューティング

AWS: AWS Wavelength、Local Zones
Azure: Azure Stack Edge、IoT Edge
GCP: Anthos、Edge TPU

サステナビリティ

重要性: 企業のESG対応、カーボンニュートラル
各社対応: 再生可能エネルギー、効率化技術
新スキル: グリーンクラウド設計

学習戦略・認定取得ロードマップ

初心者向け学習戦略

1つのクラウドに集中（推奨）

期間: 6-12ヶ月で深く習得
理由: 概念の深い理解、実践経験蓄積
選択基準: 転職目標、興味、学習リソース

マルチクラウド学習（上級者向け）

前提: 1つのクラウドでの実務経験
戦略: 共通概念理解、各クラウドの特徴把握
価値: 希少性、設計選択肢の幅

認定取得戦略

AWS 最短習得ルート

Month 1-2: Cloud Practitioner 取得
Month 3-5: Solutions Architect Associate 取得
Month 6-8: DevOps Engineer Associate 取得
Month 9-12: Professional レベル挑戦

Azure 企業価値最大化ルート

Month 1-2: Azure Fundamentals (AZ-900)
Month 3-5: Azure Administrator (AZ-104)
Month 6-9: Azure Solutions Architect (AZ-305)
Month 10-12: Security Engineer (AZ-500)

GCP 技術特化ルート

Month 1-3: Associate Cloud Engineer
Month 4-7: Professional Cloud Architect
Month 8-12: Professional Data Engineer
継続: Machine Learning Engineer

まとめ：あなたに最適なクラウドプラットフォームは？

AWS を選ぶべき人

転職重視: 最も多くの求人・機会を求める
包括的学習: 幅広いクラウドサービスを学びたい
安定志向: 確実なキャリアパスを重視
情報収集: 豊富な学習リソースを活用したい

Azure を選ぶべき人

企業環境: Microsoft 環境の企業を目指す
エンタープライズ: 大手企業・金融業界志向
ハイブリッド: オンプレミス連携を重視
既存スキル: Windows・.NET 経験を活かしたい

GCP を選ぶべき人

技術志向: 最新技術・AI/ML に興味がある
高単価重視: 技術力で高年収を目指す
開発者指向: 開発者フレンドリーな環境を求める
データ分析: ビッグデータ・分析に特化したい

マルチクラウド戦略

経験者: 1つのクラウドで実務経験がある
コンサル志向: 技術コンサルタントを目指す
アーキテクト: システム設計の選択肢を広げたい

どのクラウドを選んでも、2025年現在では十分な需要と将来性があります。重要なのは、あなたのキャリア目標と学習スタイルに合った選択をし、継続的に深く学習することです。

この記事を参考に、最適なクラウドプラットフォームを選択し、クラウドエンジニアとしてのキャリアを成功させてください。