【完全解説】AWSで「できること」を徹底紹介！サーバー構築からAIまで網羅的に解説

近年、クラウドサービスの利用が進むなか、「AWSでできること」を知りたい方が増えています。AWS（Amazon Web Services）は、Amazonが提供している世界最大級のクラウドプラットフォームであり、数多くのサービスが存在します。

本記事では、AWSでできる主なことにフォーカスして詳しく紹介します。「AWSには興味があるけれど、具体的に何ができるの？」「どのサービスをどう活用すればいいの？」といった疑問を解決したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

AWSとは？なぜこんなに注目されているのか
AWSでできること1：コンピューティング（仮想サーバ構築やサーバレス）
AWSでできること2：ストレージ（オブジェクトストレージ・バックアップ）
AWSでできること3：データベース（RDS・NoSQLなど）
AWSでできること4：ネットワーク＆セキュリティ（VPC・WAFなど）
AWSでできること5：機械学習（AIサービスでデータ分析・予測）
AWSでできること6：IoT（モノとクラウドを連携する仕組み）
AWSでできること7：開発ツールの提供（統合開発環境・CI/CD）
AWSを使ったユースケース・導入例
まとめ

AWSとは？なぜこんなに注目されているのか

AWS（Amazon Web Services） は、Amazon社が提供しているパブリッククラウドサービスの総称です。クラウド上で サーバー・ストレージ・データベース・ネットワーク・機械学習 など、幅広いITリソースを必要なときに必要なだけ利用できるため、企業や個人ユーザーが柔軟にシステムを構築・運用できる点が特長です。

提供元：Amazon
サービス総数：200を超えるクラウドサービス
特徴：
- 利用した分だけの 従量課金制
- 細かくサービスを組み合わせられる 拡張性の高さ
- 幅広いユースケースに対応可能（ウェブサイト運用からAIまで）

AWSが注目される理由は、「イニシャルコストの低減」「高いセキュリティ」「サービスの豊富さ」などが挙げられます。オンプレミスサーバー時代のように大きな機器投資を行わなくても、必要なときに必要なサービスを選べるのが人気の秘密です。

AWSでできること1：コンピューティング（仮想サーバ構築やサーバレス）

Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）

AWSを語るうえで欠かせないサービスが「Amazon EC2」です。これは、仮想サーバー（インスタンス）をオンデマンドで立ち上げられるサービスで、必要な性能や台数、OSイメージを柔軟に選択できます。

できること
- LinuxやWindowsなど、多様なOSを選択可能
- 必要に応じてCPU・メモリを拡張し、サーバー台数を増減できる
- 一時停止した状態でもデータを保持し、使わないときは課金を抑えられる

AWS Lambda（サーバレスコンピューティング）

サーバーレスでアプリケーションを実行したい場合には「AWS Lambda」が便利です。自分でEC2を立ち上げずに、Lambda上に書いたコード（Python、Node.jsなど）をイベントに応じて実行できます。

できること
- イベントドリブン：S3にファイルがアップロードされたら自動で処理、など
- サーバの管理不要：サーバの起動・停止やパッチ適用が不要
- 使った時間（リクエスト数や実行時間）だけ課金

Lambdaは、自前でサーバーを運用する手間を削減したい方に適しており、APIバックエンドや定期バッチ処理など、さまざまな用途で利用が広がっています。

AWSでできること2：ストレージ（オブジェクトストレージ・バックアップ）

Amazon S3

クラウドストレージサービスの代表格が「Amazon Simple Storage Service（S3）」です。オブジェクトストレージと呼ばれる仕組みで、ファイル単位（オブジェクト）でデータを保存します。高い耐久性と拡張性が魅力です。

できること
- 静的ウェブサイトのホスティング（HTMLファイルだけのサイトならS3上で公開可能）
- システムのバックアップ先として利用
- 大規模データの保存（IoTセンサー情報、画像・動画ファイルなど）

AWS Backup

マルチアカウントやマルチリージョンのリソースを一括管理し、バックアップするサービスとして「AWS Backup」もあります。S3やRDS、EBSといったAWSリソースのバックアップポリシーを集中管理できるため、運用コストの削減につながります。

AWSでできること3：データベース（RDS・NoSQLなど）

Amazon RDS

データベースをクラウド上で簡単に構築・管理したい場合は「Amazon Relational Database Service（RDS）」が便利です。MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL Serverなどの主要なリレーショナルデータベースをサポートしています。

できること
- OSやミドルウェアのパッチ適用などの管理工数を低減
- リードレプリカや自動バックアップで高可用性を実現
- ストレージ容量や性能を柔軟に拡張

Amazon DynamoDB

NoSQLデータベースを使うなら「Amazon DynamoDB」が選択肢に入ります。キーと値のペアでデータを管理するKey-Value型データベースであり、大量のトラフィックにも対応できるスケーラビリティを持っています。

できること
- フルマネージドのNoSQLデータベース
- ほぼ無制限のスループットで大規模データにも耐えうる性能
- サーバレス構成との相性が良く、AWS Lambdaなどと組み合わせやすい

AWSでできること4：ネットワーク＆セキュリティ（VPC・WAFなど）

Amazon VPC（Virtual Private Cloud）

AWS上でセキュアな仮想ネットワーク環境を構築できるのが「Amazon VPC」です。プライベートIPアドレスの範囲やサブネット、ルーティングを自由に設計・設定して、オンプレミス環境とのVPN接続も可能。企業のシステムをAWSに移行するときに必須の仕組みといえます。

できること
- サブネット分割：Webサーバー、DBサーバーなど用途別にネットワークを分ける
- セキュリティグループやネットワークACLでトラフィックを制御
- オンプレミスとのハイブリッド構成（VPN接続やAWS Direct Connect）

AWS WAF

Webアプリケーションへの攻撃（SQLインジェクションやXSSなど）を防ぎたい場合、「AWS WAF（Web Application Firewall）」が利用できます。
特定のIPアドレスやパターンに対してブロック・モニタリングを設定することで、クラウド環境でも柔軟にセキュリティ対策が可能です。

できること
- ルールベースで不正アクセスを防止
- CloudFrontなどと連携し、グローバルな配信経路でWAFを適用
- 既存のセキュリティツールと組み合わせて多層防御

AWSでできること5：機械学習（AIサービスでデータ分析・予測）

Amazon SageMaker

AWSでは機械学習やAIを簡単に扱えるサービスが充実しています。その中心的存在が「Amazon SageMaker」。開発者やデータサイエンティスト向けの機械学習プラットフォームで、モデル構築からデプロイまでのフローを一元管理できます。

できること
- Jupyter Notebookベースの開発環境
- 学習ジョブのスケールアウトと高速化
- 推論APIのデプロイ（エンドポイント公開）

Amazon Bedrock

大規模言語モデル（LLM）や生成AIを活用したアプリケーションをスムーズに開発したい場合には「Amazon Bedrock」が注目されています。
Amazon Bedrockは、AWSが提供する 生成AI 向けプラットフォームの1つであり、機械学習モデルの管理や実行をより簡単に行える仕組みを提供しています。

できること
- LLMをはじめとする大規模AIモデルの推論と管理
- 自社データを活用したカスタムモデルの学習
- SageMakerなどの他サービスとの連携で、AIワークフローを統合的に構築

AI特化型サービス：Amazon Personalize、Amazon Rekognitionなど

Amazon Personalize：レコメンデーションエンジンを簡単に構築
Amazon Rekognition：画像認識・動画分析機能（顔認識、物体検出など）
Amazon Polly：テキストを音声合成するText-to-Speechサービス
Amazon Comprehend：テキスト解析により感情分析やトピック抽出

これらの高機能AIサービスを組み合わせれば、ユーザー行動の可視化や自動化など、より高度なデータ活用が可能になります。

AWSでできること6：IoT（モノとクラウドを連携する仕組み）

クラウド時代の次の波として、あらゆる機器がインターネットにつながるIoT（Internet of Things）が注目を集めています。AWSでは以下のようなIoTサービスを用意し、モノとクラウドをシームレスに接続できます。

AWS IoT Core：デバイスとのメッセージ通信を管理する中核サービス
AWS IoT Greengrass：デバイス側でローカル処理を行いながらクラウドと連携
AWS IoT Analytics：IoTデータを取り込み、集計・分析を効率化

たとえば、工場のセンサー機器から取得したデータをAWS IoT Coreで受け取り、S3に蓄積して機械学習で故障予兆を予測する、というような使い方が可能です。

AWSでできること7：開発ツールの提供（統合開発環境・CI/CD）

AWS Cloud9　※2024年7月25日をもって新規利用が停止されました

AWSが提供するクラウドベースの開発環境（IDE）が「AWS Cloud9」です。ブラウザ上でコードを編集・デバッグできるため、ローカルPCの環境構築が不要。チームメンバーとリアルタイム共同編集もできます。

できること
- ブラウザ経由でコーディング・デバッグ
- GitHubやAWS CodeCommitとの連携
- サーバレス開発（Lambda）を手軽に実行・テスト

AWS CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy

CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）を整備する際には「AWS CodePipeline」や「AWS CodeBuild」「AWS CodeDeploy」といったサービスが力を発揮します。ソースコードのビルドからデプロイまで、自動化したパイプラインをクラウド上で簡単に構築でき、DevOpsを推進するうえで役立ちます。

AWSを使ったユースケース・導入例

ウェブサービスやECサイトの迅速な立ち上げ
- EC2でサーバーを構築し、Amazon RDSでデータベースを作成することで、短期間でウェブサービスをリリース可能
- AWS WAFやSecurity Groupなどでセキュリティを強化
大規模データ分析（ビッグデータ・AI）
- Amazon S3にデータを収集し、Amazon EMRやAWS Glueなどを使って大量データを分析
- Amazon SageMakerで機械学習モデルを構築・運用
- Amazon Bedrock を活用して、生成AIの推論基盤をスムーズに構築
コンテンツ配信（CDNの利用）
- Amazon CloudFrontを活用すれば、グローバルに高速コンテンツ配信が可能
- S3の静的ファイルをキャッシュして、ユーザーに低レイテンシーで配信
IoTプラットフォーム構築
- スマート家電や工場センサーからのデータをAWS IoT Coreで一元管理
- 高度な異常検知や故障予測をAmazon SageMakerやAmazon QuickSightで可視化