こんにちは、テクノロジー部の山﨑です。
近年、業種を問わずさまざまな企業でクラウドサービスが利用されています。なかでも初期費用を抑えて開発環境を構築することができるクラウドコンピューティングサービスは今やDX推進に欠かせない存在といっても過言ではありません。
本記事ではそんなクラウドコンピューティングサービスの中でもシェア率上位の「Google Cloud」（旧GCP：Google Cloud Platform）の概要について解説します。
目次
Google Cloud（旧GCP）とは？
Google Cloudとは、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスです。
クラウドコンピューティングサービスとは、クラウド上でサーバー等のITインフラストラクチャーやプラットフォーム、およびソフトウェアをサービスとして提供し、世界中のデータセンターを通じて利用できる仕組みです。
ハードウェアやソフトウェアを施設内に設置して運用するオンプレミスと比較すると、初期投資が不要な点やセキュリティ性能が高いことなど、さまざまなメリットがあります。
知名度、実績ともに高いクラウドコンピューティングサービスは、Google Cloudの他にもAWSやAzureなどが挙げられます。それぞれのサービスとの比較については後述しています。
Google Cloudの特徴や導入メリット
従量課金制と柔軟な料金設定
Google Cloudは前払いの必要がなく、従量課金制のため、使用したリソースの費用のみ請求される仕組みとなっています。
具体的にはストレージやネットワークリソース、機械学習ツールなどの利用に対して時間単位や使用量に基づいて料金が発生します。それによりオンプレミスと比べ、初期投資を抑え、必要なときに必要な分のリソースを利用することが可能になります。
また、確約利用割引（CUD）や継続利用割引（SUD）など、さまざまな割引プログラムが用意されています。大企業はもちろん、大きな予算を投じることが難しい中小企業にもおすすめです。
高いセキュリティと信頼性
Google Cloudは「FIPS140-2」という第三者認証を取得しており、データセンターの物理的なセキュリティからネットワーク、アプリケーション、データ保護に至るまで高度なセキュリティを保っています。インシデントに迅速に対応するための専用チームもあり、セキュリティ面で安心できるメリットがあります。
また、データセンターを世界中に分散させ、インフラを冗長化させることで高い可用性と耐障害性を実現し、高い負荷がかかったときでも安定したパフォーマンスを提供できる点で信頼性も高いといえます。
ビッグデータと機械学習への強み
Google Cloudには「BigQuery」や「Cloud Dataflow」などのビッグデータを分析する基盤が提供されていたり、「Vertex AI」や「AI Platform」などのAI開発ツールが充実しています。
スケーラブルかつ高速な処理が可能で、Googleが提供するサービスの中でデータ解析が完結するため、人件費や時間的コストを最大限に抑えることができます。また、Googleによる最先端の機械学習の技術を使ってデータ解析およびAI開発が可能であることも魅力の一つであるといえます。
AWS、Azureとの比較
以下の表に、簡単にそれぞれのクラウドコンピューティングサービスの特徴についてまとめました。
| Google Cloud | AWS | Azure | |
|---|---|---|---|
| 提供元 | Amazon | Microsoft | |
| 強み・メリット |
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| 弱み・デメリット | 日本語の情報が少なく、サービスを利用する難易度が高い | サービスがパッケージ化されていないため、専門知識が必要 | VM（仮想マシン）の選択肢が少なく、起動に時間がかかる |
| 料金プラン | 従量課金制 | 従量課金制 | 従量課金制 |
| どんな人に向いている？ |
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Google Cloudの主要サービス
Compute Engine
Google Compute Engineとは、Google Cloudで提供される高性能な仮想マシンサービスのことです。AWSのEC2、AzureでいうVM（仮想マシン）にあたり、Iaas（Infrastructure as a Service）に分類されます。
自動スケーリングに対応しており、柔軟にコンピューティングサービスを利用することが可能であることから、業務効率化やコスト削減できる点で高く評価されています。また、迅速なデプロイ、そしてGoogle Cloudの強力なネットワークやセキュリティ機能が利用できることも導入のメリットとして挙げられます。
BigQuery
ビッグデータを高速解析するフルマネージドのサービスです。数TBや数PBの大量なデータであっても数秒〜数分で処理することができます。具体的な処理時間はクエリの複雑さやデータの構造によって異なりますが、従来のデータウェアハウスソリューションと比較して非常に高速です。
サーバーレスのサービスであるため、データベースのチューニング作業などが必要なく、専門的なデータベースの知識がなくてもデータ処理を実現することが可能です。また、Googleから提供されているGA4とも連携することができます。
GA4とはWebサイトへのアクセスを解析するためのツールで、GA4で収集したデータをBigQueryにエクスポートすることで、より高レベルな分析が可能になります。
BigQuery エンタープライズ向けデータ ウェアハウス | Google Cloud
Cloud SQL
Cloud SQLはMySQL、PostgreSQL、SQLServerを運用することができるフルマネージドのリレーショナルデータベースサービスです。
ユーザーの管理やデータベースの管理はWebコンソール上で操作できるため、管理工数を削減することが可能です。Googleのインフラ上で動作するため、高い可用性や信頼性が確保され、必要に応じたリソースのスケールアップやスケールダウンも簡単に行うことができます。
さらに、Cloud SQLは「ISO/IEC27001」に準拠しているほか、Googleの内部ネットワーク、データベーステーブル、バックアップにおいてデータを暗号化して取り扱うため、セキュリティ面でも安心して利用することができます。
Cloud SQL for MySQL、Cloud SQL for PostgreSQL、Cloud SQL for SQL Server | Google Cloud
Vertex AI
Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習プラットフォームです。Vertex AIを使用することで、データの準備から機械学習モデルの構築、デプロイ、管理までの一連のプロセスを効率的に行うことができます。
AIの専門知識が少なくても高品質なモデルを自動で構築できる機能（AutoML）や、より高度なカスタムモデルの開発・学習機能、モデルの簡易デプロイと管理機能、そして需要予測などの実用的な分析機能を提供しています。
Gemini 1.5 Pro と Gemini 1.5 Flash を使用した Vertex AI | Google Cloud
Google Cloudの導入事例
BigQuery × GA4でユーザーの行動分析
Google CloudのサービスであるBigQueryとGA4を連携させて、自動でレポートの可視化が実現できるようなシステムの開発が可能です。
GA4だけでもサイトのページごとにセッション数やお問い合わせ数、遷移先などを見て、ユーザーの行動分析やページの改善に活用することができますが、さらにBigQueryを使用することで、さまざまな切り口でユーザーの行動フローを詳細に分析できるようになります。
データが膨大になると見づらくなるため、Looker Studioなどのビジネスインテリジェンス（BI）ツールとBigQueryを連携して見やすくするのもおすすめです。
Googleインフラをベースとした経営戦略
Googleの企業向けグループウェア・Google Workspaceを活用すれば、働き方改革を図ることができます。高度なセキュリティと99.9%の稼働率が保証されており信頼性もあるため、全社員で情報共有しやすい環境を整えることが可能です。
また先述したVertex AIを用いれば、AIで需要予測ができ、顧客ニーズを捉えた商品づくりに役立てることもできます。顧客ニーズにだけに留まらず、在庫管理の最適化やコスト削減にもつながるでしょう。
まとめ
今回はGoogle Cloudについて簡単に解説しました。
Google Cloudを含めたクラウドコンピューティングサービスは今や業務効率化や生産性向上に欠かせない存在となっています。しかし、その種類はさまざまであるため、自社のニーズや既存のシステム環境、予算などを考慮し、最適なクラウドコンピューティングサービスを選択することが重要です。
この記事が、クラウドサービス導入の一助となれば幸いです。
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