AWSとGCPの違いをわかりやすく解説：初心者が選ぶクラウドの決定版ガイド

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はじめに AWSとGCPの違いを知る理由

クラウドサービスは現代のITの土台となっており、学習する人も企業も必ず触れる分野です。
このブログでは、世界で広く使われている二大クラウド企業 AWSと GCP の違いを、中学生にも伝わるやさしい日本語で解説します。
最初は同じ機能を持つように見えるかもしれませんが、実際には設計思想や使い勝手、学習コスト、料金のしくみなどが異なります。
重要なのは自分の目的に合わせてどちらを選ぶかを判断できる力を養うことです。初心者の方はまず一方を深掘りして基礎を固め、次にもう一方へと広げていくと理解がぐんと深まります。

1. 基本の考え方と歴史

AWSは2006年に生まれ、長い間クラウド市場をリードしてきました。数多くのサービスが追加され、世界中の企業や開発者が利用しています。対してGCPは Google のデータ処理や検索技術の経験を活かし、特にデータ分析や機械学習の分野で強みを持っています。
この二つは似たレベルの「計算・ストレージ・ネットワーク」といった基本機能を提供しますが、設計思想や操作の感触には違いがあります。
中学生の例えで言うなら、AWSは巨大なショッピングモールのように多様な店舗が並んでいます。一方GCPは統一感のある設計で、使い勝手の統一感を重視している印象です。
どちらを選ぶかはプロジェクトの性質と学習の目標次第で、両方を触ると知識が広がります。

2. 主要なサービスの違いと代表的な特徴

両者は計算資源・ストレージ・データ分析・機械学習といった基本サービスを提供しますが、命名や操作の癖が異なります。
計算資源の作成や管理方法は似ている部分が多いものの、デフォルト設定やインターフェースの細かな違いが学習コストに影響します。データ分析の分野では GCP が BigQuery という強力なデータウェアハウスを持ち、巨量データの処理を直感的に行える点が評価されています。
また機械学習の統合も各社独自のツール群を提供しており、初心者にとってはどのツールを選ぶかが学習の分岐点になります。
この章の表は代表的な違いを整理するためのものです。
使い勝手の良さは学習コストにも直結します。

able border=1>項目AWSGCP計算資源EC2・ECS・EKS など多様Compute Engine・GKE が中心ストレージS3 は世界的に有名Cloud Storage・Filestoreデータ分析Redshift・Athena などBigQuery が強力機械学習SageMaker など豊富AI Platform・Vertex AI料金の考え方従量課金が基本・割引あり従量課金が基本・深い統合性

この表を見て分かる通り、両者は基本機能は似ていますが得意分野が違います。
選択する際には「データ量の規模」「分析の目的」「運用の慣れ」「学習の目標」を頭に入れるとよいでしょう。
初学者には一方を極める学習法がおすすめで、時間をかけて基礎を固めてから他方へ展開するのが効果的です。
実際の現場では、企業が二つを併用してハイブリッド構成を作るケースも増えています。
学習の第一歩は小さな実践から始めてみましょう。

3. 学習コストとエコシステム

新しい技術を学ぶときには「エコシステムの広さ」が大きな要素になります。AWSは歴史が長い分サードパーティの連携や教材が豊富で、実務経験を積みやすい環境が整っています。
一方、GCPはデータ分析・機械学習・データウェアハウスの統合が強く、直感的なツール設計や統一感を重視する設計思想が特徴です。
この章では学習計画の立て方を具体的に紹介します。まずは小さなプロジェクトを選び、基本操作をひとつずつ覚えることが大切です。
学習のコツは「使いやすさ」と「目的の明確化」を両立させることです。実際に手を動かして、成果を出す喜びを味わうと学習意欲が続きます。

ピックアップ解説

koneta という言葉を聞くと、私はいつも放課後の雑談を思い出します。友だちとクラウドの話をしていて、AWSとGCPの違いを例えるなら“選ぶべき道は目的次第”という結論に落ち着きました。AWSは規模と機能の幅広さが魅力、GCPはデータ処理と機械学習の統合が光る。私たちが最初に触れるべきは、どちらを“学ぶべき目的”に合わせて選ぶかということです。学習の順序を決めると、迷いが減り、手を動かす回数も自然と増えます。私は友達と話しながら、最初は片方を深掘りして、次にもう一方へと広げる方法を何度も試しました。結局、未知の世界は“使って覚える”のが一番近道だと感じました。

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