クラウド入門【2026】AWS・Google Cloud・Azureとサーバーレスを、AIエージェント目線で理解

クラウドとは？「所有」から「レンタル」へ

クラウド（クラウドコンピューティング）とは、サーバーやストレージ、データベースなどのコンピューター資源を、自分で買って持つのではなく、インターネット越しに必要な分だけ借りて使う仕組みです。「クラウド＝雲」という名前は、昔のネットワーク図でインターネットの向こう側を雲の絵で描いていたことに由来すると言われています。

よく使われるたとえが電気です。昔の工場は自前の発電機を持っていましたが、今は電力会社から電気を買い、コンセントに挿すだけで使った分だけ払います。クラウドも同じで、

• 初期費用がほぼいらない：サーバーを買う・設置する・配線する必要がない
• 数分で使い始められる：管理画面やコマンドで申し込めば、すぐに仮想サーバーが起動する
• 増やす・減らすが自由：アクセスが増えたら台数を増やし、減ったら減らす（これをスケールと呼ぶ）
• 使った分だけ払う：時間・回数・データ量などに応じて課金（従量課金）

第5章の表でいえば、「一戸建てを建てる（物理サーバー）」でも「マンションの一室を月額で借りる（VPS）」でもなく、「必要な部屋・設備を必要な時間だけ借りる」のがクラウドです。

助手アイ便利そうですけど、「使った分だけ」って、うっかり使いすぎたら怖くないですか……？

エージェント博士良いところに気づいたのう。電気も付けっぱなしにすれば請求が増えるのと同じじゃ。だからクラウドでは「最初に予算アラートを設定する」のが鉄則。後の「料金の考え方」でしっかり説明するぞ

IaaS・PaaS・SaaSの違い（ピザでたとえると）

クラウドのサービスは、「どこまでをクラウド会社に任せるか」で大きく3つに分けられます。語尾の「aaS」は as a Service（サービスとして提供）の略です。有名なピザのたとえで見てみましょう。

下に行くほど楽になる代わりに自由度は下がります。IaaSはOSから好きにいじれる反面、セキュリティ更新も自分の仕事。PaaSはコードを置くだけで動く反面、そのサービスの決まりごと（使える言語・実行時間の上限など）に従う必要があります。

3大クラウドの特徴と主なサービス対応表

世界で広く使われているクラウドの代表が、AWS（Amazon Web Services）、Google Cloud、Microsoft Azureの3つで、「3大クラウド」と呼ばれます。

最初に知っておくと楽になるのが、「3社とも、同じ役割の部品を違う名前で出している」ということです。1社の仕組みを理解すれば、他社でも「これはあれのことだな」と置き換えられます。

※サービス名は執筆時点（2026年9月）のもの。クラウドのサービス名は改称されることがあります（例：Google CloudのCloud Functionsは現在Cloud Run functionsという名称）。最新は各社公式ドキュメントで確認してください。

それぞれの用語をかみくだいておきます。

• オブジェクトストレージ：画像・PDF・ログなどのファイルを、ほぼ容量無制限に置いておける「巨大な倉庫」。Webサイトの画像置き場や、AIに読ませる資料置き場としてよく使う
• リレーショナルDB：Excelの表のように行と列でデータを管理するデータベース（第3章）。顧客情報や注文履歴など
• NoSQL DB：表の形にとらわれず、JSONのような形でデータを保存するデータベース。会話履歴の保存などに向く

各社のAIサービス：ClaudeはBedrock・Vertex AI・Microsoft Foundryからも使える

3大クラウドは、それぞれ生成AIのモデルを呼び出せる基盤を持っています。

ここで大事なのは、Claudeは、AnthropicのAPI（第4章）から直接使えるだけでなく、Amazon Bedrock・Google CloudのVertex AI・Microsoft Foundryからも利用できるということです。

• メリット：すでに使っているクラウドの請求書・権限管理（IAM）・ログ・社内の審査にまとめられる。「新しい会社と契約するより、既存のAWSの中で使う方が社内稟議が通りやすい」といった企業は少なくありません
• 注意点：使える機能や新機能の提供時期、料金体系、呼び出し方（SDKの設定やモデルIDの書き方）が、Anthropic APIと異なる場合があります。使いたい機能に対応しているか、各クラウドの公式ドキュメントで確認しましょう

エージェント博士「頭脳（AIモデル）」は同じClaudeでも、どの窓口から呼ぶかを選べるということじゃ。個人の試作ならAnthropic APIが手軽、会社の本番システムなら普段のクラウド経由、という使い分けがよくあるパターンじゃな

Vercel・Cloudflare・Netlify：Webアプリ向けホスティング

3大クラウドは何でもできる反面、設定項目が多く、初心者にはやや重いのも事実です。そこで、WebサイトやWebアプリの公開に特化したサービスがよく使われます。

どれもGitHubのリポジトリとつなぐだけで、コードを更新するたびに自動で公開（デプロイ）されるのが共通の強みです（仕組みは第7章で詳しく）。個人や小さなチームが、AIエージェントと一緒に作ったWebアプリを公開する最初の一歩としては、3大クラウドよりこちらの方が手軽なことが多いでしょう。

サーバーレスとエッジ

サーバーレス：「サーバーのお世話」をしなくていい

サーバーレスは「サーバーが無い」という意味ではありません。サーバーは存在しますが、その管理（OSの更新、台数の調整、起動・停止）をクラウド側が全部やってくれるので、利用者からは見えない、という意味です。

たとえるならタクシーです。自家用車（仮想サーバー）は、乗らない時間も駐車場代や保険がかかり、整備も自分の仕事。タクシー（サーバーレス）は乗った分だけ払い、整備は会社がやってくれる。そのかわり、車種やルートの自由度は少し下がります。

AIエージェントは、ツールを何度も呼びながら考えるため1回の処理が数十秒〜数分に及ぶことがあります。短い処理ならサーバーレス関数、長くなりがちな処理ならCloud Runのようなコンテナ型のサーバーレスや、キュー（順番待ちの仕組み）で分割する設計がよく選ばれます。

エッジ：ユーザーの近くで動かす

エッジとは、世界各地に置かれたユーザーに近い拠点のことです。東京のユーザーには東京近くの拠点から、ロンドンのユーザーにはロンドン近くの拠点からコンテンツを返すので、表示が速くなります。静的ファイルをエッジから配る仕組みをCDN（コンテンツ配信ネットワーク）と呼び、Cloudflare Workersのようにエッジでプログラムまで動かせるサービスもあります。

リージョン：クラウドにも「住所」がある

クラウドのサーバーは世界中のデータセンターにあり、その地域単位をリージョンと呼びます。サービスを作るときは「どのリージョンに置くか」を選びます。

リージョン選びで考えることは主に3つです。

• 速さ：ユーザーに近いほど応答が速い
• データの置き場所：社内規定や取引先との契約で「データは国内に置く」と決まっていることがある。AIサービスでは、処理される地域をどう指定できるかも確認ポイント
• 使えるサービスと料金：リージョンによって使える機能や、新しいAIモデルの提供状況、単価が違うことがある

料金の考え方：従量課金と「二重構造」

クラウドの料金は、「何を・どれだけ・どれくらいの時間使ったか」で決まる従量課金が基本です。代表的な課金の単位は次のとおりです。

• 時間：仮想サーバーが起動していた時間（止め忘れに注意）
• 回数・実行時間：サーバーレス関数が呼ばれた回数と、動いた時間×メモリ量
• 保存量：ストレージやDBに置いているデータの量
• 転送量：クラウドの外へ送り出したデータの量（見落としがち）

多くのクラウドには無料枠や新規向けのクレジットがありますが、内容や条件は各社・時期によって異なり、枠を超えた分は自動的に課金されるのが普通です。「無料で試しているつもりが、止め忘れで請求が来た」は定番の失敗です。

AIエージェントは「二重構造」で考える

AIエージェントを動かす場合、費用は大きく2種類に分かれます。

とくにエージェントは、1つの依頼をこなすためにAIとのやり取りを何往復もするので、1回の依頼で何回分ものAPI料金がかかることがあります。①はクラウドの請求画面、②はAI APIの管理画面（Bedrock等経由ならクラウドの請求に合算）と、見る場所が分かれがちな点にも注意しましょう。

セキュリティ：責任共有モデルとIAM

責任共有モデル：「建物」と「部屋の鍵」

クラウドのセキュリティは、クラウド会社と利用者で責任を分け合うという考え方が基本です。これを責任共有モデルと呼びます。マンションで言えば、建物の耐震性やエントランスのオートロックは管理会社の責任、自分の部屋の鍵をかけるのは住人の責任、という分担です。

IaaS→PaaS→SaaSと進むほどクラウド会社の担当範囲は広がりますが、「誰に何を許可するか」と「データを公開してしまわないか」は、どの形態でも利用者の責任です。実際、クラウドの情報漏えい事故では、ストレージを誤って「誰でも閲覧可能」に設定していた、といった設定ミスが原因として繰り返し報じられています。

IAMと最小権限の原則

IAM（アイアム／Identity and Access Management）は、「誰（どのユーザー・どのプログラム）が、どの資源に、何をしてよいか」を決める仕組みです。そして一番大事な考え方が最小権限の原則——仕事に必要な最低限の権限だけを与えることです。

AIエージェントに当てはめると、次のようになります。

• レポートを作るだけのエージェントには、ストレージの「読み取り」だけを許可し、削除権限は与えない
• エージェント専用のアカウント（AWSならIAMロール、Google Cloudならサービスアカウント等）を作り、人間の管理者アカウントの鍵を使い回さない
• APIキーはコードや環境変数に直書きせず、Secrets Manager／Secret Manager／Key Vaultなどの秘密情報の保管サービスに入れる
• 何をしたかをログに残し、後から追えるようにする

助手アイ第5章の「読むだけは任せる、書く・消す・送るは確認する」と同じ考え方ですね！ クラウドでは、それを権限の設定で仕組みにするんだ。

エージェント博士その通りじゃ。AIは指示や読み込んだ情報によって想定外の動きをすることがある。「間違えても、できることがそもそも少ない」状態にしておくのが、AIエージェントを本番で動かすときの一番の保険なんじゃよ

AIエージェントをクラウドで動かす典型構成

ここまでの部品を組み合わせると、たとえば「社内向けAIアシスタント」は次のような構成になります。

そして、この流れを周りから支える部品があります。

最初から全部そろえる必要はありません。①〜③と「秘密情報の保管」「予算アラート」があれば、小さなエージェントは十分に動かせます。

小さく始める選び方

「結局どれを選べばいいの？」という方のために、目的別の目安をまとめます。

自社事例：このサイトはどこで動いている？

🤖 AIエージェントとやってみよう

ChatGPTやClaudeにそのまま貼り付けて使えるプロンプト例です。【】の部分を自分の状況に書き換えてください。

① 自分に合った構成を提案してもらう

クラウド初心者です。次のAIエージェントを作って動かしたいです。
- やりたいこと：【例：毎朝、前日の売上CSVを読んで要約をSlackに送る】
- 利用者：【例：社内の5人】
- 会社で使っているサービス：【例：Google Workspace】
- 月の予算の上限：【例：クラウドとAI APIを合わせて○円】

AWS・Google Cloud・Azure・Vercel/Cloudflareのうち、
初心者が小さく始めるのに向く構成を2案、比較表で提案してください。
各案について「使うサービス名」「費用がかかるポイント」「最小権限の設定で気をつけること」も書いてください。
料金の具体額は執筆時点の目安とし、公式で確認すべき点を明記してください。

② 3大クラウドの「翻訳表」を作ってもらう

AWSの【Lambda / S3 / IAMロール / CloudWatch】を使った構成を、
Google CloudとAzureで作るとしたら、それぞれ何というサービスに置き換わりますか？
初心者向けに、各サービスが「たとえると何か」も1行で添えて表にしてください。
サービス名が変更されている場合は、旧名称も併記してください。

③ 予算アラートの設定手順を案内してもらう

【Google Cloud】で練習用プロジェクトを作りました。
高額請求を防ぐために、今日やっておくべき設定を優先順に教えてください。
1. 予算アラートの設定手順（管理画面のどこを開くか）
2. アラートが来たときに、リソースを止める・削除する手順
3. AI API（Claude等）側で利用上限を設定する考え方
画面の名前が変わっている可能性があるので、公式ドキュメントの確認ポイントも添えてください。

よくあるつまずき

まとめ｜クラウドは「借り方」と「守り方」をセットで覚える

クラウドは、コンピューターを所有せずに必要な分だけ借りる仕組みです。AWS・Google Cloud・Azureは名前こそ違いますが、仮想サーバー・サーバーレス・ストレージ・DB・AI基盤という同じ部品のセットを持っています。ClaudeもAnthropic APIだけでなく、各クラウドのAI基盤から呼び出せます。

そしてAIエージェントを動かすなら、「クラウド利用料＋AI APIのトークン料金」の二重構造を予算アラートで見張ること、IAMで最小権限にすることの2つが、便利さと安全を両立させる土台になります。次の第7章「Git・GitHub・デプロイ入門」では、作ったものをGitで管理し、クラウドへ自動で公開する流れを学びます。

基礎を身につけたら、次は「仕事」につなげる

独学で進めるのも十分可能ですが、「最短で実務レベルにしたい」「転職・副業につなげたい」なら、次の記事も参考にしてください。

• AI・IT業界への転職ガイド【2026】：作ったものをポートフォリオに。未経験からの進め方と転職エージェントの選び方
• AIで独立するには？未経験から案件を取る6ステップ【2026】：自動化・開発スキルを案件にする。フリーランスエージェントの選び方も

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