Google Cloudとは？意味・特徴と実務での使い方

Google Cloudとは

Google Cloudとは、Googleが提供するクラウドサービスの総称で、仮想サーバー、データベース、ストレージ、ネットワークといった基盤に加え、大量データの分析や生成AIの機能をインターネット経由で利用できるサービス群です。

平易に言えば「Googleが自社の検索やYouTubeを動かすために磨いてきた設備や技術を、他の会社も借りて使えるようにしたもの」です。

以前は Google Cloud Platform という名称で、その頭文字をとってGCPと呼ばれていました。現在の正式な呼び方は Google Cloud ですが、現場では今もGCPという略称がよく使われます。AWS、Microsoft Azure と並ぶ代表的なパブリッククラウドです。

仕組み・ポイント

Google Cloudのサービスは、ほかのクラウドと同じく用途ごとに分かれています。業務でよく登場するものは次のとおりです（サービス名は例で、内容は変わることがあります）。

分類	役割	サービスの例
サーバー	プログラムを動かす	仮想サーバーのCompute Engine、コンテナを動かすCloud Run、GKE
データベース	データの保存	Cloud SQL、Firestore、Spanner
ストレージ	ファイルの保管	Cloud Storage
データ分析	大量データの集計	BigQuery
AI	生成AI・機械学習	Vertex AI、Geminiのモデル
運用	監視とログ	Cloud Monitoring、Cloud Logging

Google Cloudが選ばれる理由としてよく挙がるのは、データ分析とAIの使いやすさです。BigQueryは、サーバーの台数を意識せずにSQLで大量データを集計でき、GA4などGoogleの他サービスのデータとも連携しやすい特徴があります。また、コンテナをそのまま動かせるCloud Runは、サーバーの管理を減らしながらWebアプリを公開できる手段として使われています。

料金はほかのクラウドと同様に従量課金が基本です。データ分析のサービスでは、保存量に加えて「どれだけのデータを読み込んで集計したか」で費用が決まる体系があるため、使い方によって費用が大きく変わる点に注意が必要です。

実務での使い方・具体例

ある小売の会社が、ECサイト、店舗のPOS、広告のデータを集めて経営ダッシュボードを作りたいと考えている場面を考えます。社内ではGoogle Workspaceを使っており、Webの計測にはGA4を入れています。

この場合、Google Cloudを中心に次のような構成が考えられます。

各システムのデータを定期的にBigQueryへ取り込む
BigQuery上で集計用のテーブルを作り、売上や顧客数を日次で計算する
Looker Studioなどのツールでダッシュボードを作り、社内で共有する
取り込み処理の失敗を通知して、数字が古いまま放置されないようにする

さらに、社内文書を検索して答えるAIを作りたくなった場合も、同じGoogle Cloud上でVertex AIを使えば、データの置き場所と権限管理を一か所にまとめやすくなります。

Webアプリの基盤として使う場合は、Cloud Runにアプリを載せ、データベースにCloud SQLを使う構成が、小さく始めて後から拡張できる選択肢として検討されます。

よくある誤解と注意点

分析向けだから業務システムには向かない、わけではない：Webアプリや業務システムの基盤として使うことも十分可能です。社内の技術者の慣れや、既存システムとの関係で選びます。
分析費用の想定外：BigQueryで条件を付けずに大きなテーブルを何度も読むと、想定以上の費用になることがあります。テーブルの分割や、予算超過の通知設定を最初に入れます。
権限の継承に注意：組織・フォルダ・プロジェクトの階層で権限が引き継がれる仕組みのため、上位で与えた権限が広く効いてしまうことがあります。
仕様と料金は更新される：設計や見積もりの前に、公式の最新情報を確認します。

Otsumuに相談できること

Google Cloudを使ったWebアプリの構築やクラウド移行、BigQueryを中心にしたデータ集約の仕組みづくりをお手伝いしています。どのクラウドを選ぶべきかという段階から、既存の社内ツールとの関係を踏まえて一緒に検討します。詳しくはクラウド移行をご覧ください。

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執筆：Otsumu株式会社／編集日 2026.10.01

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