【2025最新版】AWS, Azure, Google Cloud 生成AIサービスを徹底比較！導入目的・料金・選び方を解説

はじめに

企業のDX推進に不可欠な生成AIですが、「AWS Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AIのどれが自社に最適か」と選定に迷う担当者も多いでしょう。Google Cloud認定パートナーの専門家が、AWS、Azure、GCPの生成AIサービスを徹底比較 。強み・弱み、そして「既存システム親和性」や「導入目的」といったビジネス視点の最適な選び方を分かりやすく解説します 。

生成AI/クラウド開発のプロが解説

なぜ主要クラウドベンダーの比較が必要なのか

クラウドプラットフォームは、高性能なコンピューティングリソース、大規模なデータストレージ、高度な機械学習フレームワークを提供することで、生成AIモデルの開発と運用を効率化する上で重要な役割を果たしています。

AWS、Azure、Google Cloudが提供する生成AIサービスは、それぞれサービス提供範囲、得意分野、そして既存システムとの親和性など、独自の機能と特徴を持っています。そのため、自社の要件や既存のクラウド環境に応じて、最適なサービスを選択することが、ビジネスの俊敏性向上や競争優位性の確保に繋がります。

比較する上での着眼点

生成AIサービスを比較する際の重要な着眼点として、以下の点が挙げられます。

• モデルの種類と性能: 提供される大規模言語モデル（LLM）の種類や性能、特に多言語処理などの強み。
• カスタマイズ性: モデルのファインチューニングやチューニングAPIの柔軟性。
  
• セキュリティとプライバシー: 高水準のセキュリティ機能やデータ保護、責任あるAI機能の提供。
  
• エコシステムと統合性: 他のクラウドサービスとのシームレスな連携や、既存のクラウド環境との親和性。
  
• API使用の簡便さ: 開発者フレンドリーなインターフェースや、既存APIとの互換性。

AWS 生成AIサービスの強みと具体的なユースケース

AWSは、Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、Amazon CodeWhisperer、Amazon Pollyなどの生成AI関連サービスを提供しています。

Amazon Bedrockの概要と特徴

Amazon Bedrockは、AWSが提供する生成AIサービスの一つで、基盤モデル（Foundation Models, FM）と呼ばれる強力なAIモデルを活用し、テキスト生成、画像生成、コード生成など多様なジェネレーティブAIタスクを支援します。

• 基盤モデル（FM）の選択肢: Anthropic、AI21 Labs、Stability AIなどの複数のAI企業のモデルにアクセスを提供しており、選択の幅が広いことが特徴です。
  
• 特徴: 企業がAIアプリケーションを迅速に構築・展開できるように設計されており、複雑なAIモデルの訓練や管理が不要です15。直感的なインターフェースと強力なAPIを提供しています。
  

強みと得意なユースケース

• 強み: AWSの豊富なセキュリティサービスとの連携が強みです。スケーラブルなインフラストラクチャと高度なセキュリティ機能を備えています18。
  
• 得意なユースケース: カスタマーサポートの自動化やマーケティングキャンペーンのコンテンツ生成、ソフトウェア開発におけるコード補完など、業務効率を大幅に向上させることが可能です。
  

注意点と考慮事項

提供されるLLMの種類は広範ですが、具体的なユースケースや既存のクラウド環境との親和性を考慮して選択することが重要です。

Microsoft Azureの生成AIサービス

Azureは、Azure OpenAI Service、Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Bot Servicesなどの生成AI関連サービスを提供しています。

Azure OpenAI Serviceの概要と特徴

Azure OpenAI Serviceは、Microsoft Azureが提供する強力な生成AIサービスで、OpenAIの先進的なAIモデルにアクセスし、幅広いアプリケーションに応用できるようにします。

• OpenAIモデルの利用: OpenAIのGPTシリーズ（GPT-4など）の高度な生成AIモデルを利用し、自然言語生成（NLG）、対話型AI、コンテンツ生成など、さまざまな生成AIタスクに対応しています。
  
• 特徴: スケーラブルでセキュアなインフラストラクチャを提供し、Azureの他のサービスと統合することで、生成AIの効果を最大化できます。
  

強みと得意なユースケース

• 強み: 強力なLLM性能: OpenAIの最新モデル（GPT-4等）をAzure上で利用可能。エンタープライズレベルでの高性能を求める場合に最適です。Microsoftの強固な企業向けセキュリティ機能を活かしています。OpenAIのAPIとの互換性が高く、移行が容易です。
• 得意なユースケース: 自動応答システムの構築による顧客からの問い合わせへの即時対応、記事の自動生成やコンテンツのパーソナライズなど、効率的な運営が図れます28。

注意点と考慮事項

モデルの選択肢、利用制限、料金体系だけでなく、必要なモデルの種類を考慮することが重要です。

Google Cloudの主な生成AIサービス

Google Cloudは、Vertex AI、Dialogflow、Google Vision AI、Google Natural Language APIなどの生成AI関連サービスを提供しています。

Vertex AI Gemini API / Generative AI on Vertex AIの概要と特徴

Vertex AIは、Google Cloudが提供する包括的な機械学習プラットフォームで、生成AIの開発と運用に特化した機能を豊富に備えています。

• Googleの最新AIモデル: Geminiのような最新のLLMを利用でき、テキスト生成、コード生成、対話システムなど、幅広い生成AIタスクに対応します。
  
• Vertex AIプラットフォーム: データの準備からモデルのトレーニング、デプロイまでの全工程を一元管理でき、AutoMLやカスタムトレーニングオプションを提供します。
  

強みと得意なユースケース

• 強み: Googleの独自モデル（Gemini等）を提供し、特に多言語処理に強みがあります34。Vertex AIのAutoML機能は特に高性能で直感的であり、複雑なタスクにも対応可能です。
  
• 得意なユースケース: 需要予測、カスタマーサポートの自動化、小売業者による在庫管理や販売予測など、ビジネスの効率向上に貢献します36。
  

注意点と考慮事項

Vertex AIのTuning APIは特に柔軟性が高いと評価されていますが、新しい機能の追加頻度や料金体系についても考慮が必要です。

【機能別】AWS・Azure・GCP 生成AIサービスの徹底比較

【失敗しない】目的・状況別、生成AIサービスの最適な選び方

企業が最適な生成AIサービスを選択するためには、具体的なニーズや既存の状況を考慮することが不可欠です。

既存のクラウド利用状況

すでに利用しているクラウド環境（AWS、Azure、Google Cloud）があれば、そのプラットフォームの生成AIサービスは、他のサービスとのシームレスな統合が容易であり、親和性が高いです。

導入目的と求める機能

• LLMの性能を重視する場合: Azure OpenAI ServiceのGPTシリーズが良い選択肢となる可能性があります。
• 多様なモデルを試したい場合: Amazon Bedrockの幅広い選択肢が適しています。
• データ分析との連携やAutoMLを重視する場合: Vertex AIが強力な選択肢となります。

セキュリティとコンプライアンス要件

3サービスとも高水準のセキュリティを提供していますが、既存のセキュリティ体制やコンプライアンス要件（例：Microsoft 365の利用状況）に基づいて、最も親和性の高いプラットフォームを選択することが重要です。

コストとスケーラビリティ

大規模な機械学習ワークロードに対応するスケーラブルなインフラストラクチャはどのプラットフォームも提供していますが、具体的なユースケースや設定によってパフォーマンスや費用が異なるため、利用規模に応じた費用対効果を慎重に比較検討する必要があります。

開発者のスキルセットと学習コスト

開発者が使い慣れているフレームワーク（例：TensorFlowに強いVertex AI）や、開発者フレンドリーなインターフェース（例：OpenAI APIとの互換性が高いAzure OpenAI Service）を持つサービスを選択することで、開発者のスキルセットとの適合性を高め、学習コストを抑えることができます。

まとめ：進化する生成AIを活用し、ビジネスを加速するる

AWS、Azure、Google Cloudの生成AIサービスは、それぞれ独自の強みと特徴を持ち、企業のニーズや状況に合わせた最適な選択が重要です 。貴社の既存システム、セキュリティ要件、達成したいビジネス目的に合わせ、最もフィットする基盤の選択が成功への近道です。

• 課題例: AI活用したい、Vertex AIの知見不足
• 支援内容: 体制づくり、開発計画、スキルアップ支援など

無料相談も可能ですので、Google Cloud導入や生成AI活用を検討中の方は、お気軽にお問い合わせください。