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Google Cloud(GCP)とは?DX化の要になるクラウドサービス導入でできることやメリットを解説

 2023.05.29  2023.06.07

AIを導入して、自社の業務を自動化したいという方は多いのではないでしょうか。デジタル化や働き方改革が進む現代では、AIを活用したさまざまなサービスが開発されており、導入している企業が増えています。AIによる業務の自動化をするなら、Google Cloud(GCP)が便利です。

この記事では、Google Cloud(GCP)の概要、できること、活用シーン、メリット・デメリットなどを詳しく解説します。Google Cloud(GCP)が自社に適したサービスかどうかを判断できる内容になっているため、ぜひ参考にしてみてください。

Google Cloud(GCP)とは?DX化の要になるクラウドサービス導入でできることやメリットを解説

Google Cloud(GCP)とは?

Google Cloud(GCP)の概要、DX化との関係、活用が期待できる業種について解説します。Google Cloud(GCP)が社会でどのように活用されているのかを把握しておきましょう。

Google Cloud(GCP)の概要

Google Cloud(GCP)は、Googleがクラウドを介して提供しているサービスの総称です。一般的には、GCPもしくはGoogle Cloud Platformとして知られています。Google Cloud(GCP)は、Googleの社内で使われているインフラやテクノロジーを利用しており、Googleのノウハウを活かして作られた機械学習やデータ解析などのサービスが利用可能です。

従量課金制でサービス提供されているため、使用量によっては無料で利用できます。より多く使用したい場合は、必要に応じてアップグレードします。Google Cloud(GCP)の特徴は、単一のサービスではなく、さまざまなサービスが複数集まっている点です。それぞれ異なる機能を持ったサービスが利用できます。

Google Cloud(GCP)の活用はDX化の要

Google Cloud(GCP)は、DX化(※1)の実現に役立つサービスです。クラウド上のサーバーが利用できるという単一の機能を持ったサービスとは異なります。Google Cloud(GCP)を活用すれば、AIや機械学習を使ってさまざまな業務の自動化が可能になります。

※1. DX化(デジタルトランスフォーメーション):企業がデジタル技術を使って、組織、業務、サービスなどを変革し、競争社会のなかで優位に立つこと

Google Cloud(GCP)の活用が期待できる業種

Google Cloud(GCP)は、さまざまな業種で活用できるサービスです。IT業界にしか関係がないサービスであると思われる場合がありますが、実際にはあらゆる分野で活躍します。アプリ開発を行う企業であれば、アプリ開発に必要な時間を短縮でき、製造業であれば、工場の自律化・自動化が可能です。Google Cloud(GCP)を使って実現できることについては、これから詳しく解説します。

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Google Cloud(GCP)でできる5つのこと

Google Cloud(GCP)を使ってできることは、以下の5つです。

  • 高性能仮想マシンの利用
  • AI・機械学習の利用
  • 大規模なデータを高精度で分析
  • APIの開発・利用
  • 大容量データベースの利用

Google Cloud(GCP)でできることを確認して、サービスの可能性を把握しましょう。

高性能仮想マシンの利用

Google Cloud(GCP)では、高性能仮想マシンの利用が可能です。高性能仮想マシンは、パソコン1台で複数のパソコンを操作できる技術です。高性能仮想マシンを使えば、社内の情報インフラを強化できます。急激な負荷が加わった場合でも、負荷を分散させて耐えられるため、より大規模なシステム開発が可能です。

また、高性能仮想マシンがあれば、自社にサーバーを導入する必要がありません。サーバーを用意する際に必要な時間と手間の削減が可能です。サーバーの導入・維持・管理する時間と手間を大幅に削減できるため、コストの削減にもつながります。Google Cloud(GCP)を導入すれば、サーバーの導入に必要な時間と手間を減らしながら、大規模なシステム開発ができる環境を整備できます。

AI・機械学習の利用

Google Cloud(GCP)では、Googleの最先端技術を使ったAI・機械学習が利用可能です。内容の近いサービスは他にもありますが、Google Cloud(GCP)は特に高性能なサービスとして知られています。Google Cloud(GCP)のAI・機械学習を使えば、対外的に販売できるシステム開発が可能です。また、開発の迅速化と簡略化ができ、性能が優れたシステム開発をより多く生産できます。

Google Cloud(GCP)の機械学習には、テキスト・画像・コンテンツの分類、翻訳、商品の提案などのさまざまな種類があります。IT業界にかかわらずあらゆる分野で活用可能です。また、自社が保有するデータにAIや機械学習を利用すれば、業務効率化やDX化の実現につながります。

大規模なデータを高精度で分析

Google Cloud(GCP)を活用すれば、ビッグデータのような打規模なデータまで高精度・高速で分析することが可能です。データ分析に必要な準備の手間や時間を削減でき、業務の効率化が可能です。高性能仮想マシンを使えば、データ量が膨大であっても、短時間でデータ分析を完了できます。自社が保有している膨大な顧客データを高精度で素早く分析できるため、分析結果をもとに需要予測やサービス開発を行い、売上向上が見込めます。

データ分析を行うことによって、営業DX化やサービスの改善も可能です。営業DX化は、デジタル技術とデータを活用して顧客のニーズを把握し、営業体制や営業プロセスの見直しと再構築をすることです。営業戦略やサービスが顧客のニーズに最適化され、より多くの売上獲得につながります。

APIの開発・利用

Google Cloud(GCP)を使えば、API開発の迅速化と簡略化が可能です。APIは、アプリやソフトウェア間をつなげて、情報や機能を共有できるものです。APIは、アプリやソフトウェアの利便性を上げたり、機能を拡張させたりする際に使われます。

APIを活用すれば、アプリ開発が簡単になり、手間や時間を削減可能です。社内におけるアプリ開発のハードルが下がり、外注せずに自社で開発しやすくなります。自社の事業に役立つAPIを開発すれば、業務改善やDX化に活用可能です。例えば、営業情報を入力するだけで情報が整理され、自社サーバーに保存されるアプリの開発が可能になります。

大容量データベースの利用

Google Cloud(GCP)を使えば、大容量データベースにより、膨大なデータであっても素早く保存できます。処理速度が早いため、データを扱うさまざまなアクションを短時間で処理可能です。また、場所や時間の制限を受けずに、データの保存や管理ができます。データ処理や保管におけるセキュリティの高さも魅力です。セキュリティを維持しながら、安全にデータを扱えます。

データ分析やアプリ開発などの業務において、ストレスや不安を感じずに安心して作業可能です。企業が扱うデータには、社内情報や顧客データなどのさまざまな種類があり、企業規模が大きければ、データ量も膨大です。Google Cloud(GCP)であれば、膨大なデータ量があっても問題なく情報の蓄積ができ、安全に管理できます。

DX化にはGoogle Cloud(GCP)などのクラウドサービスが必須な3つの理由

解説したGoogle Cloud(GCP)でできることは、DX化の実現に必須です。Google Cloud(GCP)がDX化に必須な理由は、以下の3つです。

  • 社内データを収集や管理、共有により効率的な業務が可能
  • 機械学習・AIを用いて業務効率の向上が可能
  • 顧客などのデータを分析することで業務効率・品質の向上が可能

3つの理由については、以下で詳しく解説します。

社内データを収集や管理、共有により効率的な業務が可能

Google Cloud(GCP)がDX化に必須な理由の1つは、サービスの利用による業務効率化の実現です。Google Cloud(GCP)を活用すれば、自社が保有しているデータの収集・整理・管理がしやすくなり、作業に必要な手間と時間が削減できます。

データを扱うさまざまな業務が効率化され、社内のデジタル化と業務プロセスの変革が起きるため、Google Cloud(GCP)がDX化を進める上で重要な役割を果たします。また、Google Cloud(GCP)を利用すれば、部署やチーム間でのデータ共有が簡単です。部署やチームを越えて、企業全体で円滑にデータを共有できれば、さらに業務効率化が進みます。

機械学習・AIを用いて業務効率の向上が可能

Google Cloud(GCP)を利用すれば、AIと機械学習を簡単に活用可能です。AIと機械学習により、今まで手動で行っていた業務の自動化が実現でき、DX化に大きく貢献します。業務の自動化は、IT以外の分野でも広く実践できるため、社会全体でDX化が進められます。

また、AIと機械学習を使って自社が保有しているデータを分析・学習すれば、企業の課題発見が可能です。サービス、製品、営業戦略などをさまざまな視点から分析して、将来の企業活動に役立てられるでしょう。

顧客などのデータを分析することで業務効率・品質の向上が可能

Google Cloud(GCP)で顧客データを分析すれば、顧客のニーズを把握して効率的な営業活動が可能です。分析結果により把握できた顧客のニーズと課題は、商品やサービスのブラッシュアップにも活用できます。

また、売上データを分析して、需要予測に活用すれば、在庫数の削減、欠品の防止につながります。Google Cloud(GCP)は、AI・機械学習を活用して、業務の自動化も可能にするサービスです。MAツール(新規顧客の開拓を目的としたマーケティング施策の自動化、効率化、管理できるツール)のような活用方法でも効果を発揮できます。

Google Cloud 事例
Google Cloud

よくあるGoogle Cloud(GCP)の活用シーン3選

Google Cloud(GCP)で多い活用シーンは、以下の3つです。

  • 顧客へのアプリ開発
  • 工場などのラインの自動化・自律化
  • 機械学習による属人性の軽減

活用シーンを確認して、具体的なサービスの活用方法をイメージする際に役立ててください。

顧客へのアプリ開発

Google Cloud(GCP)を使えば、アプリ開発の迅速化と簡略化が可能です。顧客の利便性を高める新しいアプリ開発に多く利用されています。他のサービスに比べて低コストで導入でき、管理コストも削減できるため、多くの企業が自社アプリの開発に活用しています。

また、Google Cloud(GCP)は、高度な自動スケーリング(サーバーの負荷の大きさによって、稼働するクラウドサーバーの台数を自動的に調整すること)が実行可能です。開発したアプリにアクセスが集中しても、安定的に利用できるため、安心してアプリをリリースできます。

Google Cloud(GCP)の自動スケーリングは、アプリのアクセス数が膨大になる可能性がある場合や、アクセス数の予測が難しい場合に便利な技術です。Google Cloud(GCP)を使ったアプリ開発の例では、飲食店で顧客が各席からメニューを注文できるアプリの開発がされたケースがあります。

顧客がスマートフォンでアプリにアクセスするため、来店人数が多い時間帯にアクセス数が急増しても、問題なくアプリを利用可能です。

工場などのラインの自動化・自律化

Google Cloud(GCP)は、工場の自動化と自律化にも活用できます。工場内の機器をloT(インターネットにさまざまなものを接続する技術)でクラウドに接続・管理して、Google Cloud(GCP)のAI・機械学習により、自動化と自律化が実現可能です。

また、Google Cloud(GCP)でデータ分析をすれば、工場の稼働量や生産量などを最適化して、業務効率化を図れます。すでにGoogle Cloud(GCP)を導入した工場のなかには、人の手をほとんど必要とせずに、工場の自動化と自律化、稼働量や生産量の最適化を実現した例があります。

機械学習による属人性の軽減

Google Cloud(GCP)を導入によって、属人化した業務を軽減することも期待出来ます。一部の業務を個々の従業員の知識や技術に依存していた場合、離職や休職などで人材がいなくなった際に、円滑に業務遂行ができません。Google Cloud(GCP)の機械学習を活用して、属人性が高い業務を誰でも遂行できるようにする体制構築が可能です。

Google Cloud(GCP)は、顧客データの分析による顧客ニーズや課題把握に活用され、新しいマーケティング施策の創出や従来施策の改善に利用されています。ある企業では、手作業で行っていた広告出稿の審査を、Google Cloud(GCP)のAI・機械学習を使って自動化した事例があります。

Google Cloud(GCP)の実際の活用例3選

以下3社のGoogle Cloud(GCP)の活用例を解説します。

  • 花王株式会社
  • freee株式会社
  • 株式会社ダイナックホールディングス
サービスが実際にどのように活用されているのかを把握して、導入する際の参考にしましょう。

花王株式会社

花王株式会社は、Google Cloud(GCP)を活用して、マーケティングデータの処理基盤の構築、マーケティングのDX化、社内SE(システムエンジニア)育成の内製化を実現しました。花王株式会社が抱えていた課題は、データ分析を使ったマーケティングができる人材とシステムの不足です。以下に、詳しい課題とGoogle Cloud(GCP)を導入した際の効果を記載します。

企業が抱えていた課題

  • マーケティングに利用している外部データの扱いが難しい
  • データソース(※1)を活用しきれていない
  • 社内にシステムの構築に関するノウハウがないため、SEを教育して内製化できない

Google Cloud(GCP)を導入して得られた効果

  • 膨大な量の外部データの収集・処理・内製化が可能になった
  • データの収集・分析が可能になり、データソースが効果的に活用できるようになった
  • 社内SEがクラウドエンジニア(※2)に成長し、人材育成の内製化が可能になった
  • WebサイトやSNSのさまざまなデータを活用できるようになった

※1. データソース:データの提供元となる場所
※2. クラウドエンジニア:インターネット上のサービスを使ってシステム設計・構築・保守を行うエンジニア

freee株式会社

freee株式会社は、Google Cloud(GCP)を使ってデータ分析を行い、システムのパフォーマンス不足の改善、運用コストの削減、システムの利便性向上、業務効率化を実現しました。freee株式会社が抱えていた課題とGoogle Cloud(GCP)を導入した際の効果は、以下の通りです。

企業が抱えていた課題

  • システムのパフォーマンスが不足している
  • システムの運用コストが高い
  • データアクセスがしにくい

Google Cloud(GCP)を導入して得られた効果

  • システムのパフォーマンス不足が改善された
  • システムの運用コストが大幅に下がった
  • 社内からのデータアクセスが簡単になり、業務効率化につながった

株式会社ダイナックホールディングス

株式会社ダイナックホールディングスは、Google Cloud(GCP)を活用して、食の安全と安心につながるシステムを構築し、低コストで業務効率化を実現しました。株式会社ダイナックホールディングスが抱えていた課題は、売上データの集計と食材の仕入れにかかる膨大な時間の消費です。以下に、詳しい課題とGoogle Cloud(GCP)を導入した際の効果を記載します。

企業が抱えていた課題

  • Excelを使った売上データの集計では、非効率で膨大な時間がかかる
  • 売上データのチェックに時間がかかる

Google Cloud(GCP)を導入して得られた効果

  • 売上データと食材の仕入れを集計できるシステムを構築できた
  • 月別で利用するスプレッドシートを自動作成できるようになった
  • シート作成にかかる情報システム部担当者の作業工数が1/2以下に削減された
  • 営業部門担当者の毎月の作業量が約1/10まで削減された
  • システムのランニングコストが大幅に削減された

Google Cloud(GCP)の5つの特徴

Google Cloud(GCP)の特徴は、以下の通りです。

  • 最先端AI・機械学習モデルの構築が可能    
  • 高性能仮想マシンによる安定した大規模な処理分析
  • MySQLによる拡張が可能
  • 直感的に操作できるUIシステム
  • 低コストによるスタートの手軽さ

サービスの特徴を理解して、自社で活用する際の参考にしてください。

最先端AI・機械学習モデルの構築が可能

Google Cloud(GCP)の「Cloud Machine Learning Engine」は、機械学習モデル(機械学習で入力したデータに回答する仕組み)の構築が簡単にできるサービスです。最先端AIによって、複雑な機械学習モデルでも構築でき、トレーニングからモニタリングまで幅広くサポートします。マシンスペックが高いため、迅速な機械学習が可能です。

高性能仮想マシンによる安定した大規模な処理分析

Google Cloud(GCP)の「BigQuery」は、素早いデータ解析を可能にしたサービスです。Google社内で活用されていたデータ解析システムを、一般向けに再構築して生まれました。BigQueryと機械学習を組み合わせれば、素早くビッグデータ(あらゆる種類と形式のデータが集まったもの)を解析できます。API連携ができるため、組み合わせによっては単一のサービスではできない処理が可能です。

MySQLによる拡張が可能

Google Cloud(GCP)は、MySQL(世界で利用されているデータベース管理システム)を使って機能を拡張可能です。機能の拡張によってプログラムのカスタマイズ性が向上し、細かいプログラムを実装できます。

直感的に操作できるUIシステム

Google Cloud(GCP)は、直感的で使いやすいユーザーフレンドリーなUI(ユーザーとデジタル機器をつないで情報のやり取りをする仕組み)を使用しています。サービスの操作画面がわかりやすいため、使う際のストレスが少なく、操作に慣れるまでに時間がかかりません。サービスの高い操作性は、アプリ開発やデータ管理・分析などのさまざまな業務を効率化できます。

低コストによるスタートの手軽さ

Google Cloud(GCP)は、従量課金制で利用できるサービスです。また、すべてのサービスが利用できる無料トライアルとは異なり、一部のサービスを一定の使用量まで無料で利用できます。サービス別に設定された無料枠以上に使用したい場合は、有料プランの購入が必要です。導入してすぐに高額な費用がかからないため、自社に合ったサービスかどうかを判断しやすいサービスです。

Google Cloudの4つのメリット

Google Cloud(GCP)のメリットは、以下の4つです。

  • 高性能クラウドによる高パフォーマンス
  • 安定性・信頼性の高さ
  • セキュリティの高さ
  • 目的に合った利用料金

サービスのメリットを把握して、導入する際の参考にしましょう。

高性能クラウドによる高パフォーマンス

Google Cloud(GCP)は、高速かつ高精度でデータ処理が可能です。システムの起動時間が短く、ストレスなく快適に利用できる点が魅力です。また、ビッグデータのように膨大なデータ量があっても対応できるため、サービス開発の迅速化や開発不可能だった新しいサービス開発が実現できます。

Google Cloud(GCP)を使えば、今まで収集不可能だったデータを集めて、機械学習に利用可能です。処理速度が早いため、リアルタイムでデータ分析ができます。

安定性・信頼性の高さ

Google Cloud(GCP)は、高い安定性と信頼性を兼ね備えたサービスです。高性能なため、システムに対する信頼性が高く、システムの影響で社内データを紛失したり、顧客データを含めた機密情報が外部に漏れたりする心配が少なくなります。また、長年にわたって多くのサービスを提供しているGoogleが開発している点も、システムを信頼できる理由です。

セキュリティの高さ

Google Cloud(GCP)を利用すれば、自社の機密情報を高いセキュリティ環境で保護できます。クラウドサービスは、アクセスが簡単で社外からも操作できるため、セキュリティの高さが重要です。万が一機密情報が外部に漏れれば、社会における企業の信頼を大きく損ない、事業活動にも悪影響を与えます。

Googleは、海底ケーブルの専用回線を使って高いセキュリティを維持しているため、クラウドサービスが持つ安全性のリスクを軽減できます。また、セキュリティに関する第三者機関の認証を受けている点も、安心してサービスを利用できる理由です。

目的に合った利用料金

Google Cloud(GCP)は、従量課金制のサービスであるため、無駄な利用料金がかかりません。自社の利用目的に合わせて料金を払えば、必要なサービス内容と使用量で利用できます。サービスに設定されている無料枠の範囲で使用すれば、本格的な導入を決める前に、サービスをテスト運用可能です。コストをかけずに自社に合ったサービスであるかを検討できます。

Google Cloud(GCP)の2つのデメリット

Google Cloud(GCP)のデメリットは、以下の通りです。

  • 完璧な日本語化が完了していない
  • 複雑なものを作るには専門知識が必要

導入する前の留意点として、サービスのデメリットを把握しておきましょう。

完璧な日本語化が完了していない

Google Cloud(GCP)は、一部で日本語に対応していないところがあります。すべてのサービスにおける日本語対応は未完了ですが、今後さらに日本語対応が進む可能性は十分あります。また、日本語対応が完全に進んでいないのは、Google Cloud(GCP)だけではありません。Google Cloud(GCP)とサービス内容が近い他のサービスでも、日本語対応していなかったり、一部のサービスで日本語対応していたりするサービスもあります。

複雑なものを作るには専門知識が必要

Google Cloud(GCP)は、アプリやシステム開発を簡単にしますが、複雑なものを開発するには、サービスに関する専門知識が必要です。他のサービスでも同じように、サービスを活用するためには、機能の知識や活用方法を理解しなければなりません。複雑な開発をするには、サービスに対する専門知識を持った人材の採用もしくは育成が必要です。

また、サービスを利用する目的の明確化も重要なポイントです。具体的な目的がなければ、サービスを導入する効果が十分に発揮されない可能性があります。サービスの利用に関してサポートが必要な場合は、Googleの専門チームに依頼可能です。必要な場合は、適宜問い合わせをしましょう。

Google Cloud(GCP)の無料枠でできること

Google Cloud(GCP)の無料枠でできることは、以下の通りです。

  • $300分の無料トライアル
  • 毎月の無料枠の付与

無料枠でできるサービス内容を確認して、無料トライアルを含めた導入検討の参考にしましょう。

$300分の無料トライアル

Google Cloud(GCP)の新規利用者には、$300分の無料クレジットが付与されます。前述したサービスの機能を90日間にわたって利用可能です。無料トライアルには一部サービスの機能に制限がありますが、導入を検討する際のお試し目的であれば、サービスの使用感を十分に確認できます。

無料トライアルであれば、コストがかからずに3か月近くにわたってサービスを利用できるため、気軽にお試し可能です。Google Cloud(GCP)を利用したことがある場合や、無料トライアルの登録をしていた場合は、無料クレジットが付与されません。過去に利用したことがあるか、事前に確認しておきましょう。

毎月の無料枠の付与

Google Cloud(GCP)のサービスやプロダクトのなかには、毎月一定の無料枠を付与するものもあります。無料枠であれば、無料トライアルのように利用期限がなく、使用量の範囲内で自由にサービスの利用が可能です。コストをかけずに検証やデータ分析をしながら、サービスを継続利用できます。

無料枠を利用するには、有料プランにアップグレードするか、無料トライアルを開始する必要があります。アカウントを作成して、早速利用してみましょう。

Google Cloud(GCP)と類似したクラウドコンピューティングサービス2つを比較

Google Cloud(GCP)と類似しているサービスとの違いについて解説します。比較するサービスは、以下の2つです。

  • Google Cloud(GCP)とAmazon Web Service
  • Google Cloud(GCP)とMicrosoft Azure

Google Cloud(GCP)と類似しているクラウドコンピューティングサービスには、AWSと呼ばれるAmazonが提供するサービスと、Microsoftが提供するMicrosoft Azureがあります。2つのサービスとの違いやそれぞれの特徴を把握して、導入を検討する際の参考にしてください。

Google Cloud(GCP)とAmazon Web Service

Amazon Web Service(AWS)の特徴は、幅広い種類のサービスが利用できる点です。サービスの種類が豊富な分、より多くの利用者が、自身の目的に合わせてサービスを活用できます。また、Amazon Web Service(AWS)独自の機能を使って、複雑なシステム開発も可能です。

Google Cloud(GCP)は、Googleの最先端技術を使って、AI・機械学習やデータ解析ができます。Google Cloud(GCP)とAmazon Web Service(AWS)を比較した情報は、以下の通りです。

Amazon Web Service(AWS)

  • コスト:分単位
  • マシンスペック(起動時間):約1分
  • サービス数:205種類以上

Google Cloud(GCP)

  • コスト:時間単位
  • マシンスペック(起動時間):40秒以内
  • サービス数:200種類以上

Amazon Web Service(AWS)は、拡張性に優れており、既存システムとの関係でサポート範囲の広さを求める場合におすすめです。Google Cloud(GCP)は、コストとマシンスペックの面でAmazon Web Service(AWS)よりも優れています。また、AI・機械学習やデータ解析が簡単に利用できる点も大きな特徴です。AI・機械学習やデータ解析を活用すれば、自社の課題解決や業務改善に役立てられます。

※1. Microsoft SQL Server:Microsoftが提供しているデータベース
※2. Oracle:日本オラクル株式会社が提供しているデータベース

Google Cloud(GCP)とMicrosoft Azure

Microsoft Azure(Azure)の特徴は、Microsoftが提供しているサービスとの互換性が高い点です。官公庁や大企業でも導入されています。また、Amazon Web Service(AWS)と同じくサービスの種類が豊富です。Google Cloud(GCP)とMicrosoft Azure(Azure)を比較した情報は、以下の通りです。

Microsoft Azure(Azure)

  • コスト:分単位(一部サービスを除く)
  • マシンスペック(起動時間):約4分20秒
  • サービス数:265種類以上

Google Cloud(GCP)

  • コスト:時間単位
  • マシンスペック(起動時間):40秒以内
  • サービス数:165種類以上

Microsoft Azure(Azure)は、拡張性に優れたサービスです。Microsoftの他サービスとの互換性が高いため、普段からMicrosoftのサービスを利用している人は、Microsoft Azure(Azure)がおすすめです。Google Cloud(GCP)は、コストとマシンスペックの面でMicrosoft Azure(Azure)よりも優れています。普段からGoogleの他サービスを利用している人には、Google Cloud(GCP)がおすすめです。

Google Cloud(GCP)でDX化をして自社の事業を効率化しよう

Google Cloud(GCP)は、Googleがクラウドを介して提供しているサービスの集合体です。Google Cloud(GCP)を活用すれば、データ解析やAI・機械学習が迅速かつ簡単になり、DX化に役立ちます。IT業界以外の分野にも導入できるため、あらゆるビジネス領域でDX化を達成できます。

無料トライアルを利用すれば、90日間にわたって一定のサービスを無料で利用可能です。利用期間に制限がない無料枠も活用すれば、導入する前にサービスの使用感を確認でき、検討する際に便利です。導入を検討する際には、お試しとして無料トライアルもしくは無料枠を利用するとよいでしょう。

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