2030年に10兆円規模へ――国内パブリッククラウド市場、CAGR17.6%の成長予測
IDC Japanは2026年3月12日、「国内パブリッククラウドサービス市場の最新予測」を発表しました。2025年の市場規模は前年比20.3%増の4兆4,930億円。2030年には10兆962億円に達し、5年間で約2.2倍に拡大するとの見通しです。年間平均成長率（CAGR）は17.6%と、日本のIT市場全体の成長率を大幅に上回る水準が続きます。
しかし、この成長の裏側には、企業が直面する構造的な課題が潜んでいます。オープン系システムのクラウド移行は一巡し、成長の主軸はレガシーモダナイゼーションとAI投資へ移行しています。問題は、AI関連のクラウド支出が従量課金モデルを中心に急増する一方で、企業がその支出を的確に予測・制御する手段を十分に持ち合わせていない点にあります。成長市場への投資を止めれば競争力が低下し、投資を拡大すればコスト管理が難航する。この二律背反が、いまクラウド戦略の設計を複雑にしています。
今回は、国内パブリッククラウド市場の成長構造とその変質、AIがもたらすクラウド支出の不確実性やコスト最適化の課題、そして、今後の展望について取り上げたいと思います。
マイグレーションからモダナイゼーションへ――成長エンジンの交代
国内パブリッククラウド市場の拡大は、過去数年間、オープン系システムのクラウド移行（リフト＆シフト）が牽引してきました。しかし、IDCの分析が示すように、このマイグレーション需要はすでにピークを越えています。現在の成長を支えているのは、メインフレームやオフコンなどレガシーシステムのモダナイゼーション需要です。
この転換は、市場の成長率だけを見ていては読み取れない質的な変化を意味します。リフト＆シフトは既存のアプリケーションをそのままクラウドに移す作業であり、比較的予測しやすいコスト構造でした。一方、モダナイゼーションはアーキテクチャの再設計を伴い、マイクロサービス化やコンテナ化、API連携の再構築といった技術的な複雑性が増します。その結果、プロジェクトの期間と費用の見積りが困難になり、クラウドベンダーに対する依存度も高まる傾向にあります。
この構造変化が進行する中で、もう一つの成長要因が急速に存在感を増しています。それが企業のAI投資です。
AI投資が変えるクラウド支出の力学
2025年の国内パブリッククラウド市場において、AI関連の支出拡大は成長を押し上げる中核的な要因となっています。生成AIの本格導入が始まり、大規模言語モデル（LLM）の学習・推論に必要なGPUインスタンスの利用が急増しました。これに伴い、クラウドベンダー各社はAI機能を既存サービスに統合し、製品・サービスの単価を引き上げています。
IDCが指摘するように、AIの発展はワークロードの増加と単価の上昇という二つの経路でクラウド市場を拡大させています。企業がAIを活用したデータ分析、顧客対応の自動化、ソフトウェア開発の効率化などに取り組むほど、クラウド上の計算リソース消費は加速します。
ただし、この構図には見落とされやすい問題があります。AI関連のクラウド支出は、従来のITインフラ投資とは異なる支出パターンを持っているという点です。多くのAIサービスは従量課金モデルを採用しており、利用量に応じて費用が変動します。生成AIのAPIコール数やトークン消費量は、事前の見積りが困難であり、実際の運用を始めてから想定を大幅に超えるケースが報告されています。この予測困難性こそが、次章で検討するコスト管理の課題に直結しています。
クラウド支出の「読めなさ」がもたらす経営課題
企業にとって、デジタル戦略の遂行は競争力を維持するための経営課題です。IDCの松本聡リサーチディレクターが指摘するように、コスト懸念によってデジタル戦略を停滞させることは、競争力の低下を招く要因となり得ます。しかし現実には、クラウド支出の不確実性が経営判断を難しくしています。
従来のオンプレミス環境では、サーバーの調達費用やライセンス料はあらかじめ確定していました。クラウドへの移行後も、仮想マシンの月額費用など比較的予測しやすいコスト構造が維持されていました。ところが、AIワークロードの従量課金が加わることで、月次のクラウド請求額の変動幅が拡大しています。
この問題は、CFO（最高財務責任者）とCTO（最高技術責任者）の間に新たな緊張を生んでいます。技術部門はAI導入による業務効率化や競争優位を推進したい一方、財務部門は予算の予測可能性を確保する責任を負います。AI関連のクラウド支出が月によって数倍の幅で変動する状況は、四半期ごとの業績予測にも影響を及ぼしかねません。では、この構造的な矛盾に対して、企業はどのような打ち手を持ち得るのでしょうか。
コスト最適化という名の構造改革
IDCの松本氏は、ベンダーに対して「投資対効果の説明だけではなく、企業がコスト最適化のために取り組むアクションを盛り込んだデジタルビジネスの支援」を行う必要があると述べています。この指摘は、コスト最適化が単なる値引き交渉やリソースの削減ではないことを示唆しています。
具体的には、アーキテクチャの刷新がその中核に位置づけられます。クラウドネイティブな設計への移行により、使用していないリソースの自動スケールダウンやサーバーレスアーキテクチャの採用が可能となり、無駄な支出を構造的に削減できます。また、FinOps（クラウド財務管理）の導入により、技術部門と財務部門が共同でクラウド支出を可視化・最適化する体制を構築する動きも広がりつつあります。
しかし、これらの取り組みには「新しいスキルの習得」が前提条件として伴います。クラウドネイティブなアーキテクチャを設計できるエンジニア、FinOpsを運用できる人材は、日本企業においてまだ十分に確保されていません。コスト最適化に取り組みたくても、その実行能力を持つ人材がいないという二重のボトルネックが存在しています。
ベンダー選定基準の変質――価格からコスト構造支援へ
企業のコスト最適化への関心が高まる中、クラウドベンダーの選定基準にも変化が生じています。従来は機能の豊富さや技術的な先進性が選定の主要基準でしたが、いまはコスト効率とその改善を支援する能力が重視される傾向が強まっています。
この変化は、ベンダー間の競争の軸を移動させています。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudといった大手ハイパースケーラーは、AI機能の統合で差別化を図りつつも、リザーブドインスタンスやセービングプラン、コスト管理ツールの拡充を進めてきました。一方で、国内ベンダーやマルチクラウド管理を専門とする企業は、きめ細かなコスト診断やアーキテクチャ最適化の提案を強みとして打ち出しています。
市場規模が10兆円に向かう過程で、この「コスト構造を理解し最適化を支援できるか」という基準は、ベンダーの市場シェアを左右する要因になると考えられます。安価なサービスを提供するだけでは不十分であり、顧客企業のビジネスモデルとIT支出の関係を構造的に理解した上で、長期的なコスト低減の道筋を示せるかどうかが問われています。
今後の展望
国内パブリッククラウド市場がCAGR17.6%で成長を続け、2030年に10兆円規模に達するというIDCの予測は、AI投資の持続とレガシーモダナイゼーション需要の継続を前提としています。しかし、この成長軌道がそのまま実現するかどうかは、いくつかの条件に左右されます。
もしAIの技術進化が現在のペースで続き、推論コストの低減が進めば、より多くの企業がAIワークロードをクラウド上に展開し、市場は予測を上回る速度で拡大する可能性があります。逆に、AI投資のROI（投資対効果）が可視化されないまま支出だけが膨張する状況が続けば、2027年前後に企業のAI予算見直しが一斉に起こり、成長率の一時的な鈍化が生じることも想定されます。
2026年後半から2027年にかけて、FinOpsの導入とクラウドネイティブ人材の育成を同時に進められる企業と、従来型のIT運用体制のまま支出増を受け入れ続ける企業の間で、コスト構造の格差が顕在化するでしょう。この格差は、デジタル投資の収益性を通じて事業全体の競争力にも波及していく可能性があります。
