# AWS vs GCP: どちらのクラウドプロバイダー？

> AWS と Google Cloud Platform の比較。最も幅広く成熟したクラウド vs データと Kubernetes に強い挑戦者。サービス、料金、エコシステム、CI への適合を比較します。

Source: https://latchkey.dev/ja/learn/tool-comparisons/aws-vs-gcp  
Updated: 2026-06-26

AWS は最も幅広く成熟したクラウドで、最大のサービスカタログを持ちます。GCP はデータ、ML、Kubernetes のツールで先行する強力な挑戦者です。

AWS はサービスの種類が最も多く、リージョンの展開が最も深く、統合と人材のエコシステムが最大で、ほぼあらゆるワークロードにとって安全なデフォルトです。GCP はデータ分析（BigQuery）、マネージド Kubernetes（GKE はこの分野の多くを生み出しました）、開発者体験で差別化し、多くの場合よりシンプルな料金です。AWS は幅広さと成熟度で勝り、GCP はデータ、Kubernetes、きれいなデフォルトで勝ります。

## Comparison

|  | AWS | GCP |
| --- | --- | --- |
| 幅広さ | 最大のカタログ | 絞り込まれ、成長中 |
| 強み | あらゆるもの、成熟度 | データ、ML、Kubernetes |
| 料金 | 細かく、複雑 | よりシンプル、継続利用割引 |
| エコシステム | 最大 | 強力、やや小さい |
| 最適な用途 | 幅広く成熟したワークロード | データ/ML、GKE ファーストのチーム |

## ユースケースとエコシステム

AWS は、最も幅広いサービスの選択肢、最も多いリージョン、最大の採用市場を求めるチームに向いています。GCP は、データや ML の重いワークロード、Kubernetes に標準化するチーム、そして BigQuery やよりシンプルな継続利用割引を重視する層に向いています。どちらもマネージドデータベース、serverless、ネットワーキングが成熟しています。

## CI とデプロイでは

どちらも OIDC 経由で GitHub Actions を一級サポートしているため、長期の鍵なしでデプロイできます。いずれもマネージドランナーからきれいにデプロイでき、高速なランナーはコンテナビルド、Terraform のプラン、デプロイ手順を短縮します。

## Decide with your own numbers, not a feature table

Feature comparisons age badly and rarely decide anything, because both tools in a mature category can do the job. What differs is how each behaves on your repository, and that takes one afternoon to measure.

```Terminal
# time a cold install with each candidate, cache cleared
hyperfine --prepare "rm -rf node_modules" --warmup 1 \
  "<tool-a> install" "<tool-b> install"

# and the thing CI actually pays for: a cold run with no local cache
docker run --rm -v "$(pwd):/w" -w /w node:22 sh -c "<tool> install"
```

> Measure the cold path. Warm local benchmarks favour whichever tool you already have cached, which is exactly the condition a CI runner never has.

## What actually changes when you switch

- Lockfile format. A switch is a one-way door for anyone still on the old tool until everyone migrates, so plan it as a single coordinated change.
- Resolution strictness. Tools differ on whether an undeclared transitive import works, and the stricter one will surface latent bugs as new failures.
- CI cache configuration. The cache path and key differ per tool; carrying over the old ones silently disables caching.
- Everyone on the team and every runner must move together. Pin the version so they cannot drift.

## 結論

最も幅広いカタログ、最も深い成熟度、最大の人材プールが欲しいなら AWS。同クラス最高のデータ分析、ML、Kubernetes をよりシンプルな料金で欲しいなら GCP。多くのチームはデフォルトで AWS を使い、BigQuery、ML、あるいは GKE 中心のプラットフォームのために GCP を選びます。

## FAQ

### AWS vs GCP: Which Cloud Provider?

AWS has the widest range of services, the deepest regional footprint, and the largest ecosystem of integrations and talent, making it a safe default for almost any workload. GCP differentiates on data analytics (BigQuery), managed Kubernetes (GKE invented much of the space), and developer ergonomics, often with simpler pricing.

### Use case and ecosystem?

AWS suits teams wanting the widest service selection, the most regions, and the biggest hiring pool. GCP suits data-heavy and ML workloads, teams standardizing on Kubernetes, and those who value BigQuery and simpler sustained-use discounts. Both have mature managed databases, serverless, and networking.

### In CI and deploy?

Both have first-class GitHub Actions support via OIDC, so you deploy without long-lived keys. Either deploys cleanly from managed runners, where faster runners shorten container builds, Terraform plans, and deploy steps.

### Which should I choose?

Want the broadest catalog, deepest maturity, and largest talent pool: AWS. Want best-in-class data analytics, ML, and Kubernetes with simpler pricing: GCP. Many teams default to AWS and reach for GCP specifically for BigQuery, ML, or a GKE-centric platform.

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