パブリッククラウドとは、自社でサーバーなどの設備を一切所有せず、インターネット越しに「必要な分だけ」コンピューティングリソースを借りて利用する形態のことです。対義語である「プライベートクラウド（またはオンプレミス）」との最大の違いは、「所有（CAPEX）」から「利用（OPEX）」へのシフトにあります。
【結論】パブリック vs プライベート 決定版比較表
多くのエンジニアや意思決定者が最初に迷うのが、「結局、ウチのシステムはどっちで作るべきなのか？」という点です。
コスト、運用、自由度の観点で両者は根本的に異なるルールで動いています。まずは以下の比較表で、ビジネス上の決定的な違いを押さえてください。
| 比較項目 | パブリッククラウド | プライベートクラウド / オンプレミス |
|---|---|---|
| 本質的な違い | 共有利用（マルチテナント） | 専有利用（シングルテナント） |
| インフラの所在 | 事業者のデータセンター（DC） ※インターネット経由でアクセス | 自社DC または 事業者の専用区画 ※閉域網での接続が基本 |
| 調達・構築期間 | 即時（分単位） クリック一つでサーバーが立ち上がる | 長期（数週間〜数ヶ月） ハードウェア発注、搬入、ラッキングが必要 |
| コストモデル | OPEX（運営費） 初期費用ほぼ0、使った分だけ払う従量課金 | CAPEX（設備投資） 初期投資大、資産として減価償却が必要 |
| スケーラビリティ | 極めて高い 負荷に応じて自動で台数を増減（オートスケール） | 物理的限界あり リソース増強には追加投資とリードタイムが必要 |
| カスタマイズ性 | 制約あり メニューにあるOSや機能しか選べない | 自由自在 特殊なレガシーOSや独自のハード構成も可能 |
| 運用保守（物理） | 事業者任せ 故障対応や物理警備はユーザー関知せず | 自社責任 ハード故障時の交換作業やDC管理も自社で手配 |
現代のシステム開発において、特別な法的制約やハードウェア要件がない限り、第一選択肢（デフォルト）は「パブリッククラウド」です。スピードと柔軟性が圧倒的に優れているためです。
Mikoto表を見るとパブリッククラウドの方が圧倒的に便利そうですね。もう全部これでいいんじゃないですか？
Yachi基本的にはその感覚で合っています。ただ、表の「コストモデル」のところを見てください。パブリックは「使った分だけ払う」ので、何も考えずに使いすぎると、逆にオンプレミスより高くなるリスクがあるんです。
パブリッククラウドとは？「電力供給」で理解する本質
パブリッククラウドの本質を理解するために、ITインフラを「電力供給」に置き換えて考えてみましょう。
自家発電所モデル（プライベートクラウド / オンプレミス）
かつて工場を動かすためには、自社の敷地内に「自家発電所」を建設する必要がありました。
- 発電機のメンテナンス、燃料の調達、故障時の修理はすべて自社の責任です。
- 工場を拡張したくても、発電能力の上限を超えれば、新しい発電機を建設するまで生産ラインを増やせません。
- 逆に生産が止まっている夜間でも、発電所を維持するコストがかかり続けます。
これが、サーバーを自社で買って管理する従来型（オンプレミス）の姿です。
電力会社モデル（パブリッククラウド）
対して、パブリッククラウドは「電力会社と契約し、コンセントから電気を買う」モデルです。
- 発電所がどこにあり、どう動いているかを知る必要はありません。コンセントにプラグを差せば電気が使えます。
- 使った分だけ電気代を払います。工場がフル稼働する日は大量に使い、休業日はゼロにできます。
- 急に大量の電力が必要になっても、電力会社の巨大な供給網があるため、即座に対応できます。
NIST（米国国立標準技術研究所）の定義でも、この「オンデマンド・セルフサービス（欲しい時にすぐ使える）」や「迅速な弾力性（すぐ増やせる）」がクラウドの要件として挙げられています。
Yachi経営視点で見ると、バランスシートから固定資産（サーバー機器）を減らせる「アセットレス化」が最大のメリットです。個人的には、IT資産を持つことは今の時代、リスクでしかないと考えています。技術の進化スピードにハードウェアの償却期間が追いつかないからです。
代表的な3大パブリッククラウドの特徴と比較
パブリッククラウド市場は、事実上3つの巨大プレイヤーによる寡占状態にあります。それぞれの強みを知り、目的に応じて使い分けるのがエンジニアの定石です。
1. AWS (Amazon Web Services)
- 特徴: 世界シェアトップであり、最も長い歴史と圧倒的なサービス数を誇ります。
- 強み: ユーザー数が多いため、技術ドキュメントやトラブルシューティングの情報（ナレッジ）がネット上に豊富にあります。
- 選定指針: 特段の理由がなければ、まずはAWSから検討するのが無難な選択です。
Yachi個人的にも、迷ったらAWS一択だと考えています。実務でエラーが出たとき、ググって解決策が出てくる確率が段違いだからです。この「情報の多さ」は、開発スピードに直結する重要なスペックの一つです。
2. Microsoft Azure
- 特徴: WindowsやOffice製品との親和性が極めて高いクラウドです。
- 強み: 多くの企業ですでに導入されているActive Directory（ID管理）やOffice 365とシームレスに連携できます。
- 選定指針: すでに社内システムがWindows中心の大企業（エンタープライズ）が、既存資産をクラウドへ移行する場合に最適です。
3. Google Cloud
- 特徴: Googleが自社サービス（検索やYouTube）のために開発した技術を公開しているため、データ処理能力に優れています。
- 強み: ビッグデータ分析（BigQuery）やAI/機械学習、コンテナ技術（Kubernetes）の分野で他社をリードしています。
- 選定指針: データ分析基盤を構築したい場合や、AI活用を前提とした新規サービス開発を行うスタートアップ、テック企業によく選ばれます。
Mikotoうーん、どれも凄そうですけど、初心者の私はどれから勉強すればいいですか？
Yachi就職や転職を考えるならシェア1位のAWSですね。ただ、もし「データ分析がしたい」とか「AIアプリを作りたい」という明確な目的があるなら、Google Cloudの方が直感的に使いやすいことも多いですよ。
責任範囲の違い：IaaS/PaaS/SaaSの3階層
パブリッククラウドを利用する際、「どこまで事業者に任せて、どこから自社でやるか」という線引きを理解する必要があります。これを「オフィス物件」を借りる際の契約形態に例えて解説します。
IaaS (Infrastructure as a Service)
- 提供範囲: 仮想サーバー、ネットワーク、ストレージ。
- 比喩：スケルトン物件
- 壁と床（インフラ）は提供されますが、内装、家具、配線、水道の手続きなどは全て自社で施工（構築）する必要があります。
- ユーザー作業: OSのインストール、ミドルウェアの設定、アプリケーションの配備。
- 自由度: 最も高いですが、構築の手間も最大です。
- 代表例: Amazon EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine
PaaS (Platform as a Service)
- 提供範囲: OS、ランタイム、データベースなどの実行環境。
- 比喩：セットアップ済みオフィス
- 机、椅子、インターネット回線、電源、空調が完備されています。PCさえ持ち込めば、入居初日から仕事ができます。
- ユーザー作業: アプリケーションの開発（コードを書くこと）とデータの管理のみ。OSのパッチ当てやミドルウェアの管理は不要です。
- メリット: 開発に集中できるため、リリースまでの速度が上がります。
- 代表例: AWS Lambda, Google App Engine, Azure SQL Database
MikotoPaaSの方が楽そうでいいですね！全部PaaSじゃダメなんですか？
Yachi確かに楽なんですが、PaaSは「用意された環境」しか使えない制約があります。「特殊な設定のOSを使いたい」とか「DBの細かいチューニングをしたい」という時は、自由度の高いIaaSが必要になるんです。
SaaS (Software as a Service)
- 提供範囲: アプリケーションそのもの。
- 比喩：業務代行サービス / コワーキング個室
- 設備だけでなく、「メール機能」「顧客管理機能」といった業務機能そのものを利用します。
- ユーザー作業: アカウント設定と利用のみ。裏側の仕組みは一切触れません。
- 代表例: Gmail, Salesforce, Slack, Zoom
Yachi個人的には、インフラ管理をしたくないので極力PaaSやSaaSを優先して選びます。「サーバーのお守り」に時間を使うより、コードを書くことに集中したいですからね。これからのエンジニアはIaaSに固執せず、PaaSを使いこなすスキルが重要です。
セキュリティの真実：責任共有モデルと必須対策
「クラウドはインターネット越しだからセキュリティが不安だ」という意見はいまだに根強いですが、現在の情報漏洩事故の多くはクラウド基盤そのものの脆弱性ではなく、ユーザー側の「設定ミス」によって起きています。
これを理解するために、「総合病院の医療情報システム」をパブリッククラウド上に構築するシナリオで考えてみましょう。
責任共有モデル (Shared Responsibility Model)
クラウドセキュリティの大原則です。「ここまでは事業者が守る、ここからはあなたが守る」という境界線が明確に引かれています。
- 事業者（クラウド側）の責任:
- 「クラウド自体のセキュリティ」
- データセンターの物理的な警備（不審者の侵入防止）、ハードウェアの故障対応、基盤となるネットワークや電源の保護。
- ユーザー（利用者側）の責任:
- 「クラウド内でのセキュリティ」
- OSのセキュリティパッチ適用、誰がアクセスできるかの権限管理、データの暗号化、ファイアウォールのポート設定。
病院シナリオで見るインシデントと必須対策
注意点：ここが落とし穴
クラウド破産や情報漏洩は、技術的なバグではなく「単純な設定ミス」から起こります。以下の2点は特に注意してください。
事例1：権限管理ミスによるデータ消失
新人の研修医アカウントに、誤ってシステム全体の「管理者権限」を付与してしまいました。研修医が操作ミスでサーバーを削除してしまい、診療がストップする事態に。
- 対策: 最小権限の原則 (Least Privilege) を徹底します。作業に必要な最低限の権限だけを与え、管理者権限は特定の責任者のみに絞ります。
事例2：公開設定ミスによる情報漏洩
患者のレントゲン画像データが入ったストレージを、設定ミスで「インターネット公開（Public Access）」状態のまま放置。外部から誰でも閲覧できる状態になっていました。
- 対策: クラウド側の機能である「パブリックアクセスブロック」を有効化し、意図しない公開をシステム的に防ぎます。
Mikoto「クラウドなら事業者が守ってくれる」って思ってましたけど、中身の管理は自分たちの責任なんですね…。
Yachiそうなんです。「家の頑丈さは大家さんが保証するけど、鍵をかけ忘れて泥棒に入られたら住人の責任」というのと同じですね。
これらに加え、パスワードだけでなくスマホ等を使ったMFA（多要素認証）を強制すること、システムが使うアクセスキーを定期的に変更（ローテーション）することが、現代の必須マナーです。
政府認定の安全性指標「ISMAP」とクラウド・バイ・デフォルト
セキュリティ評価を自社だけで完結させるのが難しい場合、信頼できる外部基準を活用するのが有効です。
現在、日本政府（デジタル庁）は「クラウド・バイ・デフォルト原則」を掲げています。これは「政府の情報システムを構築する際は、まずクラウドサービスの利用を第一候補として検討する」という方針です。もはや「重要なデータだからクラウドには置けない」という考え方は古くなりつつあります。
その安全性の根拠となるのが、ISMAP（イスマップ：政府情報システムのためのセキュリティ評価制度）です。政府が求める厳格なセキュリティ基準を満たしたクラウドサービスだけが「ISMAPクラウドサービスリスト」に登録されます。AWS、Azure、Google Cloudなどの主要サービスは登録されており、選定時の強力な「信頼のアンカー」として利用できます。
現実解としての「ハイブリッドクラウド」と「マルチクラウド」
実務では、パブリッククラウドかプライベートクラウドか、0か100かで決める必要はありません。適材適所で組み合わせるアーキテクチャが一般的です。
先ほどの病院のシナリオを継続して考えます。
ハイブリッドクラウド：オンプレミス × パブリック
機密性と利便性を両立させる構成です。両者は専用線（AWS Direct ConnectやAzure ExpressRouteなど）で接続します。
- オンプレミス: 秘匿性が極めて高い「電子カルテのデータベース」は、院内の堅牢なサーバー室に残します。
- パブリッククラウド: 患者が使う「Web予約システム」や「遠隔診療アプリ」は、アクセスが集中しても耐えられるようクラウド上に構築します。
- 連携: 患者がWeb予約をすると、クラウド上のサーバーが受付し、専用線を通じて院内のDBに予約情報を書き込みます。
マルチクラウド：AWS × Azure × Google
複数のパブリッククラウドの「いいとこ取り」をする構成です。
- 事務系のメールや文書管理には、使い慣れたOffice 365が動くMicrosoft Azure基盤を利用。
- 遺伝子解析などの研究データ処理には、AI機能に強いGoogle Cloudを利用。
このように、用途に応じて最適なベンダーを使い分けます。
Mikotoいいとこ取りは魅力的ですけど、AWSもAzureもGoogleも全部管理するのって大変じゃないですか？
Yachiその通りです。鋭いですね。管理画面も操作方法も全部違うので、運用チームの負担は激増します。
Yachi個人的には、明確な理由がない限り安易なマルチクラウドは推奨しません。運用コストが跳ね上がるからです。「なんとなくロックインが怖いから」という理由で分散させるより、1つのクラウドを極める方が結果的に安くて安定することが多いです。
失敗しない選定フローチャート：Yes/Noで判断
最後に、自社システムをどこに置くべきか迷った際のアクションプランを整理します。以下の順序で検討を進めてください。
- Step 1: 既存のSaaSで代替できないか？
- メール、チャット、会計、人事などは、自前で作るよりSaaS（Gmail, Slack, freee等）を使うのが最も低コストで短納期です。
- Yes → SaaS導入へ。
- No → 独自開発が必要。Step 2へ。
- Step 2: データの所在やハードウェアに絶対的な制約があるか？
- 「データは自社敷地内から出してはならない」という法的・規約的な縛りがある、あるいは特殊な専用ハードウェア（汎用サーバーではない機器）の接続が必須である場合。
- Yes → プライベートクラウド（オンプレミス）へ。
- No → パブリッククラウド（IaaS/PaaS）へ。Step 3へ。
- Step 3: どのパブリッククラウドにするか？
- Windows資産やOffice連携を重視する → Azure
- ビッグデータ分析、AI活用を重視する → Google Cloud
- 実績、情報の多さ、エンジニア確保のしやすさを重視する → AWS
よくある質問 (FAQ)
- クラウドに移行すると必ずコスト削減になりますか？
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いいえ、単純移行（リフト＆シフト）では逆に高くなることが多いです。
オンプレミスと同じ感覚でサーバーを24時間365日動かし続けると、クラウドの従量課金は割高になりがちです。コストを下げるには、「夜間や休日はサーバーを停止する」「負荷が低い時は台数を減らす（オートスケール）」といった、クラウドの特性に合わせた運用への変更（最適化）が不可欠です。 - パブリッククラウドのデータはどこに保存されていますか？
-
事業者が管理するデータセンターですが、国や地域（リージョン）は指定できます。
クラウドを利用する際、ユーザーは必ず「東京リージョン」「大阪リージョン」などのデータの置き場所を指定します。事業者が勝手にデータを海外のサーバーへ移動させることは基本的にはありません。「データがどこにあるかわからない」という懸念は、リージョン指定によって解消できます。
まとめ
パブリッククラウドは、現代のITビジネスにおける「標準的なインフラ」です。
「所有」から「利用」へと切り替えることで、初期投資を抑え、変化に強いシステムを構築できます。一方で、責任共有モデルへの理解不足や、漫然とした運用はリスクやコスト増を招きます。
重要なのは、「なんとなくクラウドにする」のではなく、「なぜクラウドにするのか（コスト変動費化、スピード、拡張性）」を明確にし、そのメリットを享受できる設計・運用を行うことです。まずはSaaSの活用や、小規模なシステムでのパブリッククラウド導入から始めてみることをお勧めします。
Yachiこれからは「サーバーを買う」という行為自体が稀になっていきます。クラウドを特別なものとして構えるのではなく、電気や水道のように「あって当たり前」の道具として使い倒していきましょう。まずはアカウントを作って、サーバーを1台立ててみるところから始めてみてください。
