クラウドはなぜ3社寡占になったのか。Googleの巻き返しから考えるAI OSの未来

AIモデルのトークン利用単価が下がっている一方、最新GPUのレンタル価格は上がっている。最近見たこのチャートが気になって、クラウド黎明期に何が起きたのかを改めて調べてみた。

調べるほど面白かったのが、Google Cloudの巻き返しだ。

2017年、世界のクラウドインフラ市場でAWSは34%、Microsoftは11%、Googleはわずか5%だった。それが2026年4〜6月期には、AWS 28%、Microsoft 20%、Google 15%になっている。

GoogleはAWSを逆転したわけではない。でも、9年間でシェアを3倍にした。

しかも、この間に市場そのものが四半期約110億ドルから1,430億ドルへ、約13倍になった。Googleの取り分は、市場規模とシェアから計算すると四半期約5.5億ドルから約214.5億ドル。約39倍だ。

ここにAI時代を考えるうえで重要なヒントがあると思う。

1. なぜクラウドはAWS・Microsoft・Googleの3社に集中したのか

スイッチングコストが高いから、という説明は間違っていない。ただ、それだけではない。

大きかったのは、規模の経済、移行の難しさ、サービスの広さ、法人営業力、技術者とパートナーのエコシステムだ。

一度クラウドにシステムを移すと、データベース、ネットワーク、認証、監視、権限設定まで、その基盤に合わせて作り込む。後から移行するには相当な費用とリスクがかかる。

一方、クラウド事業者側には、世界中のデータセンター、ネットワーク、電力、半導体などへの巨額投資が必要になる。規模が大きいほど設備や運用の効率を改善でき、提供できるサービスも増える。

つまり「顧客は離れにくい」「新規参入は難しい」「勝者はさらに投資できる」という構造が重なった。

ただし、実際に3社で100%を独占しているわけではない。2026年Q2のSynergyの推計では上位3社合計は63%。残りにはOracle、Alibaba、各種Neocloudなど多くの事業者がいる。

2. GoogleはAWSの顧客を奪って伸びたのか

ここが今回、一番面白かった。

もちろんAWSや他の事業者との競争はあった。でも、Googleの成長を「AWSから顧客が移った」だけで理解すると本質を見落とす。

クラウド市場はそもそも約13倍になった。まだ自社サーバーで運用していた企業がクラウドへ移行し、既にクラウドを使っている企業が2つ目のクラウドを導入し、そしてAIのように過去には存在しなかった新しい計算需要が生まれた。

Googleはその変化を捉えた。

第1の波は、企業のオンプレミスからの移行だ。

2016年、Spotifyは自社運用のインフラからGoogle Cloudへの大規模移行を発表した。特にBigQuery、Dataflowなどのデータ処理技術を評価した。2019年にはHSBCが、15年にわたり運用してきたデータウェアハウスと180TBのデータをBigQueryへ移行した事例を公開している。

この2社は「AWSからGoogleへの全面乗り換え」の典型例ではない。既存の自社システムからクラウドへの転換に、Googleが選ばれた事例だ。

第2の波は、特定の仕事だけをGoogleへ任せるマルチクラウドだ。

AWSをメインに使う企業でも、データ分析はBigQuery、Kubernetesの管理はGKEといった形でGoogleを採用できる。全部を移行させなくても、得意な領域から入り込める。

第3の波は、生成AIだ。

2025年10月、AnthropicはGoogle CloudのTPUを最大100万基まで利用する計画を発表した。数百億ドル規模の契約に相当する見通しだ。これは過去の企業システムを奪い合う話ではない。フロンティアAIの学習・推論という新しい需要を獲得する話だ。

重要なのは、Googleの成長の何割が新規需要で何割が他社からの移行か、公開情報では正確に分解できないこと。それでも、具体的な事例と市場全体の急成長を見れば、新しい市場を捉えたことが成長の重要な要因だったのは間違いない。

3. ただ、Googleにはもう一つ決定的な変化があった

Googleは最初から技術力を持っていた。検索、YouTube、広告などの大規模サービスを運用し、分散コンピューティングやネットワークの技術も蓄積していた。

でも、技術力と企業向けの営業力は別物だ。

転換点は、2018年末からGoogle Cloudを率いたThomas Kurianだった。

彼は業界別の法人営業、システムインテグレーターとの提携、サポート、コンプライアンス対応を強化。本人によれば2019〜2021年に営業組織を約3倍にした。

Googleは優秀なエンジニアが作った技術を売る会社から、企業が安心して長期契約を結べる会社へ変わった。

これはAIのフロンティアモデル企業にもそのまま当てはまると思う。

最も賢いモデルを作ることと、大企業の業務を安全に運用してもらうことは、まったく別の能力だ。

4. クラウドは価格が下がっても、巨大な利益を生むようになった

2006年、AWSのS3ストレージは月額1GBあたり0.15ドルで始まった。その価格は2016年の米国東部向け標準料金で0.023ドルまで下落した。約85%の値下がりだ。

しかしAWSの事業は衰退しなかった。顧客数と利用量が拡大し、データベース、分析、セキュリティなどのサービスも増えた。

現在のクラウド事業の売上と利益を見ると、さらに面白い。

2025年の年間売上はAWSが1,287億ドル、Microsoft Intelligent Cloudが1,063億ドル、Google Cloudが587億ドル。営業利益はAWSが456億ドル、Microsoft Intelligent Cloudが446億ドル、Google Cloudが139億ドルだった。

この図には注意が必要だ。AWSのセグメント、Google Cloudのセグメント、MicrosoftのIntelligent Cloudは、完全に同じ事業の範囲ではない。Google CloudにはWorkspace、Microsoft Intelligent CloudにはAzure以外のサーバー製品やサービスも含まれる。またGoogleの共通AI研究開発費の一部はAlphabet本社費用だ。数字をそのまま利益効率の優劣と読むべきではない。

そのうえで、Google Cloudの黒字化の軌跡は際立っている。

2019年の営業赤字は約46億ドル。2020年は約56億ドルの赤字。それでも投資を続け、2023年に年間黒字化し、2025年には139億ドルの営業利益を計上した。

2019〜2021年は当時の開示値、2022年以降は後年の組み替え値を使用。費用配賦等の変更により、厳密な同条件比較ではない。

そして2026年4〜6月期、Google Cloudの四半期売上は前年同期比82%増の248億ドルになった。AIインフラと企業向けAI需要が成長を押し上げている。

利用単価の低下と、インフラ企業の利益成長は両立する。むしろ新しい用途が急速に広がる時期には、需要の拡大の方がはるかに大きくなることがある。

5. では、なぜAppleとMetaはAWSのようなクラウドを作らなかったのか

これも考えてみると興味深い。

AppleもMetaも、大規模なクラウド技術を持つ企業だ。AppleはiCloudやCloudKitを提供してきたし、Metaは2011年にOpen Compute Projectを立ち上げ、データセンターの設計技術を公開した。

Metaは2013年に開発者向けバックエンドのParseを買収したが、2017年にはそのホスティングサービスを終了している。

なぜAWSのような汎用クラウド事業を大きく育てなかったのか。

ここからは僕の解釈だが、参入する技術がなかったのではなく、資本と経営資源を振り向ける先が違ったのだと思う。

Appleにとっては、iPhoneやMac、OS、App Store、ユーザー体験を押さえる方が重要だった。Metaにとっては、Facebook、Instagram、WhatsAppと広告のネットワーク効果を強化する方が重要だった。

興味深いのは、2026年6月にAppleがPrivate Cloud Computeの一部をGoogle Cloud上へ拡張すると発表したことだ。Appleはユーザー体験とプライバシーの設計を握りながら、計算基盤の一部にはGoogleを使う。

つまり、インフラを所有することと、顧客との関係を所有することは、必ずしも同じではない。

6. AI OSはクラウドの勝者が取るのか

ここから先は僕の見立てだ。

クラウドの勝者には大きなアドバンテージがある。MicrosoftにはMicrosoft 365、企業IDとセキュリティ基盤がある。GoogleにはCloud、Workspace、Android、Chrome、Geminiがある。AWSには世界規模のクラウドと開発者のエコシステムがある。

しかし、AIはクラウドと違う点がある。

企業がAWSからAzureへ全面移行するのは大変だが、特定の仕事で使うAIモデルをOpenAIからAnthropicに切り替えるのは、設計次第で比較的容易だ。企業は複数のモデルを使い分けるようになるだろう。

その一方で、AIエージェントが会社の業務や個人の生活に深く入り込み、記憶、権限、承認、過去の実行履歴まで持つようになると、エージェントそのもののスイッチングコストは高くなる可能性がある。

僕はAI OSの競争を、少なくとも3つに分けて見ている。

1つ目は計算インフラ。規模の経済が効くので、既存クラウド大手が引き続き強い。ただしAI専業Neocloudにもチャンスがある。

2つ目はモデル。フロンティアモデルの研究開発は莫大な投資を必要とする一方、性能差も価格差も短期間で変わる。クラウドよりシェアの流動性が高い可能性がある。

3つ目はエージェントとAI OS。ここでは誰が最初に仕事を依頼されるのか、誰がデータと権限を管理するのか、誰が仕事を最後まで完了できるのかが争点になる。

既存のMicrosoftやGoogleが取る可能性もあるし、OpenAIやAnthropicが新しい顧客接点を作る可能性もある。AppleとMetaも、端末やメッセンジャーという強力な顧客接点を持っている。

7. Google Cloudから学んだこと

今回の調査で、一番大きな学びはこれだ。

既存市場を奪い合うだけが成長戦略ではない。技術革新によって新しい用途が生まれると、巨大な先行者がいても後発企業は大きく成長できる。

Googleはデータ分析とクラウドネイティブ、企業のクラウド移行、そしてAIという需要の波を捉えた。さらに法人営業とパートナー体制を徹底的に作り直した。

だからAI時代でも、今日の勝者がそのまま10年後の勝者とは限らない。

ただし、モデルの性能競争に勝つだけでも不十分だ。

本当の勝負は、ユーザーが新しくAIに任せる仕事を誰が獲得し、その実行を安全で継続的なサービスとして提供できるか。

クラウドの歴史を振り返ると、AI OSで勝つ企業を考えるヒントがたくさんある。

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