AWS (Amazon Web Services・2006年3月14日)（エーダブリューエス）
Amazon Web Services (AWS) は、世界最大級のクラウドコンピューティングプラットフォームであり、計算資源、ストレージ、データベース、AIなどの200以上の機能をオンデマンドで提供するインフラ基盤です。
概要
AWSは、インターネット経由で提供される広範なクラウドサービス群です。物理的なサーバーの調達やデータセンターの運用といった複雑なインフラ管理を抽象化し、開発者がアプリケーションのロジックに集中できる環境を提供します。2025年以降の動向として、単なるリソースの提供から、生成AI（Generative AI）の構築・運用を容易にする「AI/MLプラットフォーム」としての側面が急速に強まっています。エッジコンピューティングや、より高度な自動化を伴うサーバーレスアーキテクチャへの移行が現在の主要な技術潮流です。
主要サービス・カテゴリ一覧
| カテゴリ | 代表的なサービス群 | 主な役割と用途 | | :--- | :--- | : | | コンピュート | EC2, Lambda, Fargate | 仮想サーバー、サーバーレス関数、コンテナ実行環境の提供。 | | ストレージ | S3, EBS, Glacier | オブジェクトストレージ、ブロックストレージ、長期アーカイブ。 | | データベース | RDS, DynamoDB, Aurora | リレーショナル(SQL)およびNoSQLデータベースの管理。 | | AI / 機械学習 | Bedrock, SageMaker | 基盤モデルの利用、機械学習モデルの開発・トレーニング・デプロイ。 | | ネットワーク | VPC, Route 53, CloudFront | 仮想ネットワーク構築、DNS管理、コンテンツ配信(CDN)。 | | セキュリティ | IAM, GuardDuty, KMS | IDアクセス制御、脅威検知、暗号化キーのライフサイクル管理。 |
クラウドプラットフォーム比較
| 比較軸 | AWS | Microsoft Azure | Google Cloud (GCP) |
|---|---|---|---|
| 市場ポジション | 圧倒的なシェアを持つ業界リーダー | エンタープライズ・ハイブリッド重視 | データ解析・AI・コンテナ技術に強み |
| エコシステム | 最も広範で成熟したサービス群 | Microsoft製品（AD/Office3ly）との親和性 | Kubernetesやビッグデータ処理の高度な統合 |
| 主な利用シーン | あらゆる規模のWeb、大規模インフラ構築 | 既存のWindows環境のクラウド移行・拡張 | 機械学習開発、データサイエンス、コンテナ運用 |
関連用語との違い
Cloud Computing vs On-premise
オンプレミスは自社で物理サーバーを所有し、設置・保守を行う「資本支出（CapEx）」モデルです。対してAWSなどのクラウドは、利用した分だけ支払う「運用支出（OpEx）」モデルであり、需要に応じた柔軟な増減が可能です。
IaaS vs PaaS vs SaaS
- IaaS (Infrastructure as a Service): 仮想ネットワークやサーバー基盤のみを提供。OS以上の管理はユーザーが行う（例: EC2）。
- PaaS (Platform as a Service): アプリケーションの実行環境まで提供。インフラ管理の手間を大幅に削減（例: Elastic Beanstalk）。
- SaaS (Software as a Service): ソフトウェアそのものを提供。ユーザーは設定と利用のみを行う（例: Amazon Chime）。
Serverless vs Traditional Server
従来のサーバー型（EC2等）は、稼働している時間に対して課金が発生しますが、サーバーレス（Lambda）は「イベントが発生し、コードが実行された瞬間」の計算資源に対してのみ課金されるため、極めて高いコスト効率とスケーラビリティを実現します。
FAQ
Q1: AWSを利用する際のセキュリティ責任は誰にあるのか？ AWSでは「責任共有モデル」を採用しています。クラウド自体の物理的なインフラや基盤ソフトウェアの保護はAWSが責任を負いますが、その上で動作するOS、アプリケーション、データの暗号化、およびアクセス権限（IAM）の設定についてはユーザーが責任を持つ必要があります。
Q2: クラウドコストを最適化するための手法は？ 「FinOps」という考え方が重要です。AWS Cost Explorerを用いた利用状況の可視化に加え、予約済みインスタンス（RI）やSavings Plansによる割引適用、およびS3のライフサイクルポリシーを用いた低頻度アクセス層へのデータ移行などが有効な手段となります。
**Q3: 生成AIの開発においてAWSはどう活用できるのか？ Amazon Bedrockを利用することで、複数の基盤モデルをAPI経由で簡単に呼び出し、自社データと組み合わせたアプリケーション開発が可能です。インフラの管理なしに、高度な生成AI機能を迅速にプロダクトへ組み込むことが可能となっています。