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GCP導入/構築の完全ガイド

GCPの導入・構築は、サービスの特性を理解し、要件に合う構成と費用を設計できるかで成否が分かれます。全体の流れは、GCPの概要、導入の進め方、費用、外注先の選び方の順です。

ここで触れた導入の進め方、開発会社、費用相場、発注方法は、それぞれ別の記事で詳しく解説しています。

業務システム開発の種類・工程・費用・会社選定までの全体像については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。

GCP（Google Cloud Platform）の基本

GCPを中心に、コンピューティング、ストレージ・データベース、データ分析・AI、ネットワーキング、ハイブリッド・マルチクラウドの5カテゴリを配置した図解。
用途に応じて、5つのカテゴリからサービスを選びます。

GCP（Google Cloud Platform）は、Googleが2011年に一般提供を開始したクラウドコンピューティングサービスです。現在では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureと並ぶ世界3大クラウドプロバイダーの一つとして認知されており、世界200以上の国・地域で利用されています。

Googleは、自社のデータセンターネットワーク（世界35以上のリージョン）を活用して、低レイテンシかつ高可用性なクラウドサービスを提供しています。

GCPの概要と主要サービス

導入を検討する担当者は、用途に応じて次のカテゴリからサービスを選びます。

  • コンピューティング：Compute Engine、GKE、Cloud Run、Cloud Functions、App Engine
  • ストレージ・データベース：Cloud Storage、Cloud SQL、Cloud Spanner、Firestore、Bigtable
  • データ分析・AI：BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Vertex AI、Looker
  • ネットワーキング：VPC、Cloud Load Balancing、Cloud CDN、Cloud Armor、Cloud Interconnect
  • ハイブリッド・マルチクラウド：Anthos

なかでも、GoogleのAI・機械学習・データ処理技術を活用できる点は、GCPの特徴です。

GCPがもたらすビジネス価値（AI/ML、データ分析等のGoogleの強み）

GCPが他クラウドと差別化される最大のビジネス価値は、Googleが長年にわたって培ってきたAI・機械学習・データ処理技術をそのまま活用できる点です。たとえば、BigQueryはサーバーレスアーキテクチャにより、ペタバイト規模のデータを数秒で処理でき、エンタープライズのデータ分析基盤として高い評価を受けています。

また、Kubernetes（K8s）の発祥地はGoogleであり、GKEはKubernetesのマネージドサービスとして業界最高水準の機能と安定性を提供しています。グローバルに展開するサービスでは、Googleのグローバルプライベートネットワークを活用したCloud CDNやCloud Interconnectが大きな優位になります。

Vertex AIでは、AutoMLから大規模言語モデル（Gemini等）の活用まで、AIの実装を一つのプラットフォームで実現できます。さらに、Google Workspaceとの連携やChrome Enterprise等との統合により、Google製品を活用している企業では相乗効果が期待できます。

ポイント

GCPを選ぶかどうかは、自社の用途に合うサービスがそろっているか、そしてGoogleのAI・データ処理技術を目的に生かせるかで判断するとよいでしょう。

導入の進め方の概要

GCP導入の要件定義・設計から構築・設定、テスト・移行・本番稼働までの3段階を示す図解。
設計、環境整備、移行の順に工程を追えます。

GCPの導入・構築は、フェーズを分けて段階的に進めると、全体を管理しやすくなります。各フェーズの重要点を押さえれば、品質・コスト・スケジュールの釣り合いを保てます。

アーキテクチャ設計から本番稼働までの流れ

発注側と開発会社は、要件定義から本番稼働までを3つの段階で進めます。

  1. 要件定義・設計：現状調査、要件整理、GCPアーキテクチャとランディングゾーンの設計。
  2. 構築・設定：VPC・ネットワーク、IAM、アプリケーション基盤、CI/CDパイプラインの整備。
  3. テスト・移行・本番稼働：機能・性能・セキュリティテスト、データ移行、監視体制の構築。

各フェーズでは、Infrastructure as Code（Terraform等）を使って環境を定義しておくと、同じ環境を何度でも再現できます。セキュリティは、設計の段階から組み込みます（Security by Design）。また、定期的なレビューを行うことで、品質を保ちます。

なお、大規模プロジェクトでは、本格構築の前にPoC（概念実証）フェーズを設けると、技術的な実現可能性と費用感を確認でき、プロジェクトリスクを低減できます。進め方の詳細は、GCP導入/構築の進め方で解説しています。

ポイント

3段階の各フェーズで重要点を押さえ、品質・コスト・スケジュールの釣り合いを保つことが、導入全体を管理するうえでの判断の目安になります。

費用の概要

GCPの初期構築費用を小規模、中規模、大規模に分け、それぞれの目安額を示す図解。
規模が大きくなるにつれて、費用の目安も上がります。

GCP導入・構築の費用は、プロジェクトの規模、要件、利用するサービスによって大きく変わります。全体を把握するには、初期構築費用と月次のクラウド利用料を分けて考える必要があります。

初期構築費とクラウド利用料の構造

初期構築費用（SI費用）の目安は、システムの規模によって変わります。小規模で100〜500万円、中規模で500〜2,000万円、大規模で2,000万円以上です。この費用には、要件定義・設計、データ移行、テストの工数が含まれます。加えて、VPC/IAM/セキュリティの構築、アプリケーション基盤の整備、CI/CDパイプラインの構築も含まれます。

月次クラウド利用料は、Compute EngineやBigQueryなどの使用量に応じて課金されます。そこで、割引制度を活用すると、月次費用を大幅に抑えられます。

割引制度には、Committed Use Discounts（最大57%割引）、Sustained Use Discounts（自動適用）、Spot VM（最大91%割引）などがあります。費用の詳細は、GCP導入/構築の費用相場で解説しています。

ポイント

費用は、初期構築費用とクラウド利用料を分けて見積もると比べやすくなります。初期構築費用は規模によって100〜500万円から2,000万円以上まで幅があります。

外注時のポイント

GCP導入を外注する場合は、パートナー選びが成否を左右します。技術力、実績、サポート体制を総合的に評価したうえで、自社のニーズに合うパートナーを選ぶ必要があります。

Google Cloud認定パートナーを選ぶ重要性

Google Cloud Partner Advantageプログラムの認定パートナーは、Googleの厳格な審査基準（技術力、顧客実績、認定資格保有者数など）をクリアしており、GCPの技術力と実績が保証されています。さらに、認定パートナーを選ぶと、最新のGCPベストプラクティスの適用、Googleサポートへのエスカレーションルートの確保、リセラー割引によるコストの抑制などのメリットがあります。

候補企業は、Googleの公式パートナーディレクトリ（cloud.google.com/find-a-partner）で検索できます。そのうえで、自社の導入目的に合う専門認定（Specialization）を持つ企業を選ぶことをおすすめします。

発注側は、パートナー候補を次の5つの観点で比較します。

  • 認定状況：Google Cloudの認定と専門認定。
  • 技術者：GCP資格を持つエンジニアの数と経験。
  • 導入実績：自社と同規模・同業種での実績。
  • 対応範囲：上流コンサルティングから運用までの一貫対応。
  • 費用提案：コスト最適化に向けた提案力。

ポイント

パートナーは、Google Cloudの認定と専門認定を持つかを最初の目安にし、自社と同規模・同業種の実績があるかで絞り込むと迷いにくくなります。

まとめ

GCP（Google Cloud Platform）は、Googleの強みであるAI・機械学習・データ処理技術を活用できるクラウドプラットフォームです。多くの企業で、DX推進やシステム基盤の近代化に貢献しています。

Compute Engine、BigQuery、Vertex AIなど200以上のサービスを組み合わせれば、さまざまなビジネス要件に対応したシステム基盤を構築できます。

GCP導入・構築を成功させるには、要件定義とアーキテクチャ設計から段階的に進めることが大切です。そのうえで、初期構築費と月次クラウド利用料を合わせた費用計画を立て、外注する場合は認定パートナーを適切に選ぶことが求められます。

本ガイドが、GCP導入プロジェクトを成功させる第一歩になれば幸いです。各テーマの詳細は関連記事で解説しているので、あわせてご覧になり、最適なGCP活用につなげてください。

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株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。