Google Cloud（GC）は、Googleが提供するクラウドサービスです。AWSやMicrosoft Azureと並ぶ大手のクラウドで、データ分析やAI、コンテナの分野に強いことで知られています。
ここでは、Google Cloudとは何かを、GCやGCPといった呼び方の違いから解説します。主なサービスや料金の考え方、AWS・Azureとの違いに加えて、インフラエンジニアがGoogle Cloudを学ぶメリットもまとめました。
この記事で分かること
- Google Cloud（GC）とは何か、GCPとの呼び方の違いと特徴
- Google Cloudの主なサービスと、料金・無料枠の考え方
- AWS・Azureとの違いと、インフラエンジニアとの関わり
Google Cloud（GC）とは？
Googleが提供するクラウドサービス
Google Cloudは、Googleが自社の検索やYouTube、Gmailなどを動かすために築いてきた基盤を、企業や個人も使えるようにしたクラウドサービスです。サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、AIなど、システムに必要な機能をインターネット経由で、必要な分だけ借りられます。
世界のクラウドの市場では、AWS、Microsoft Azureに次ぐ大手として知られ、この3つは「3大クラウド」と呼ばれています。
クラウドそのものの仕組みは、［クラウドコンピューティングとは］で解説しています。
GC・GCPとの呼び方の違い
Google Cloudは、いくつかの呼び方で呼ばれています。
| 呼び方 | 内容 |
|---|---|
| Google Cloud | 現在の正式な名前。クラウドのサービスに加え、Google Workspaceなどを含む事業全体を指すこともある。 |
| GCP（Google Cloud Platform） | 以前の正式な名前。今もクラウドのサービスを指す呼び方として広く使われている。 |
| GC | Google Cloudの略。現場や資料の中で、短く呼ぶときに使われる。 |
GC、GCP、Google Cloudは、クラウドのサービスを指す場合は、ほぼ同じものと考えて問題ありません。
Google Cloudの特徴
Google Cloudには、次のような特徴があります。
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| データ分析に強い | 大量のデータを高速に分析できるBigQueryが、代表的なサービスとして広く使われている。 |
| AIに強い | Googleが開発したAIのモデル「Gemini」や、AIの開発・運用を行うVertex AIを使える。 |
| コンテナに強い | コンテナを動かす仕組みのKubernetesは、もともとGoogleが開発したもの。 |
| ネットワークが速い | Googleが世界に張りめぐらせた自社の回線網を使い、速く安定した通信ができる。 |
| 日本でも使いやすい | 東京と大阪にデータセンターの拠点（リージョン）がある。 |
とくにデータ分析とAIの分野では、Googleならではの技術を使えることが大きな強みです。
Google Cloudの主なサービス
サーバー・コンテナのサービス
| サービス | 内容 |
|---|---|
| Compute Engine | 仮想マシン（仮想サーバー）を借りられる。AWSのEC2にあたる。 |
| Google Kubernetes Engine（GKE） | Kubernetesを使ったコンテナの環境を、手間をかけずに用意できる。 |
| Cloud Run | コンテナを置くだけで、サーバーの管理をせずにアプリを動かせる。 |
| Cloud Storage | 画像やバックアップなど、さまざまなデータを保存できる。 |
| Cloud SQL | MySQLやPostgreSQLなどのデータベースを、管理を任せて使える。 |
サーバーの管理をどこまで自分で行うかによって、Compute Engine、GKE、Cloud Runを使い分けます。
データ・AIのサービス
| サービス | 内容 |
|---|---|
| BigQuery | 大量のデータを、SQLで高速に分析できるデータウェアハウス。 |
| Vertex AI | AIのモデルの開発から学習、運用までをまとめて行える。 |
| Gemini（Google Cloud上） | Googleの生成AIを、自社のシステムやサービスに組み込める。 |
AIのモデルを継続して運用する考え方は［MLOpsとは］で、AIの学習に使うGPUを借りる方法は［GPUクラウドとは］で紹介しています。
料金と無料枠
Google Cloudの料金は、使った分だけ払う従量課金が基本です。長く使い続けるサービスには、利用を約束して単価を下げる割引も用意されています。
はじめて使う人向けには、次の無料の仕組みがあります。
| 仕組み | 内容 |
|---|---|
| 無料トライアル | 新規の利用者は、一定額の無料クレジットを期間内に使える（執筆時点では300ドル相当・90日間）。 |
| 無料枠 | 一部のサービスは、決められた量まで無料で使い続けられる。 |
料金や無料枠の内容は変わることがあるため、Google Cloudの公式サイトで最新の情報を確認してください。
クラウドの費用を管理する考え方は、［FinOpsとは］で紹介しています。
AWS・Azureとの違いとインフラエンジニアとの関わり
3大クラウドの比較
| 項目 | AWS | Microsoft Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| 提供元 | Amazon | Microsoft | |
| 強み | サービスの数が多く、利用者と求人も多い | Windows ServerやMicrosoft 365と連携しやすい | データ分析・AI・コンテナに強い |
| 向いている使い方 | 幅広いシステム全般 | Microsoft製品を多く使う企業のシステム | データの活用やAI、コンテナを中心にしたシステム |
どのクラウドも、サーバーやストレージなどの基本的な機能はそろっています。目的や、すでに使っている製品との相性で選ぶのが基本です。複数のクラウドを組み合わせて使う企業も増えています。
Google Cloudが向いているケース
- 大量のデータを分析して、事業に活かしたい。
- 生成AIやAIのモデルを、自社のサービスに組み込みたい。
- コンテナやKubernetesを中心に、システムを作りたい。
- Google Workspaceを使っていて、Googleのサービスとまとめて管理したい。
インフラエンジニアとの関わり
求人の数ではAWSが最も多いものの、データ分析やAIの基盤としてGoogle Cloudを使う企業も増えています。サーバーやネットワーク、コンテナの経験があるインフラエンジニアなら、その知識をGoogle Cloudにも置き換えて学べます。
AWSを学んだあとにGoogle Cloudを学ぶと、扱えるクラウドが増え、複数のクラウドにまたがる案件でも活躍しやすくなります。
クラウドの仕事については、［クラウドエンジニアとは］で紹介しています。
Google Cloudでよくある疑問
Q．個人でもGoogle Cloudは使える？
使えます。Googleのアカウントとクレジットカードがあれば登録でき、無料トライアルや無料枠を使って試せます。ただし、作ったサーバーを止め忘れると料金がかかり続けるため、使い終わったら停止・削除する習慣をつけましょう。
Q．AWSとGoogle Cloud、どっちを学べばいい？
迷ったら、利用者と求人が最も多いAWSから学ぶのが無難です。ただし、データ分析やAI、コンテナの仕事に進みたいなら、Google Cloudから学ぶのもよい選択です。1つのクラウドを深く理解すれば、ほかのクラウドも同じ考え方で学べます。
Q．日本にデータセンターはある？
あります。東京と大阪にリージョン（データセンターの拠点）があり、日本国内にデータを置いてシステムを動かせます。2つのリージョンを使えば、災害に備えて東京と大阪に分けてシステムを置くこともできます。
Q．Google Cloudの資格はある？
あります。クラウドの基本を学ぶ入門の資格から、構築・運用を担う中級の資格、設計を担う上級の資格まで、段階的に用意されています。代表的なのは、Cloud Digital Leader、Associate Cloud Engineer、Professional Cloud Architectです。
詳しくは、［クラウドエンジニアのおすすめ資格一覧］で紹介しています。
まとめ
Google Cloud（GC）は、Googleの技術を使えるクラウドサービスで、データ分析やAI、コンテナの分野に強みがあります。この記事のポイントは次のとおりです。
- Google Cloudとは
Googleが提供するクラウドサービスで、AWS・Azureと並ぶ3大クラウドの1つ。 - 呼び方
GCはGoogle Cloudの略で、以前の正式な名前のGCPも広く使われている。 - 主なサービス
Compute Engine、GKE、Cloud Run、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AIなどがある。 - 料金
使った分だけ払う従量課金が基本で、無料トライアルや無料枠で試せる。 - AWS・Azureとの違い
データ分析・AI・コンテナに強く、目的やすでに使っている製品との相性で選ぶ。
データとAIの活用が広がる中で、Google Cloudを扱える力はインフラエンジニアの強みになります。無料トライアルを使って、まずは小さなサーバーを1台動かすところから始めてみましょう。
