世界のパブリッククラウド支出は6,790.0億ドルに達し、アイドル状態のリソースに1,900.0億ドルが無駄に浪費され（浪費率32.0%）、企業の71.0%がFinOpsチームを設置し、AIワークロードがコンピュート支出の+42.0%の急増を牽引しています。 58%の企業がクラウド予算を最大21%超過し、36%の仮想マシンがCPU使用率10%未満で稼働している一方で、FinOpsの実践により年間のクラウドコストを24%削減できます。以下の数値は、Gartner、Flexera、FinOps Foundation、Datadog、a16z、McKinsey & Companyが発表した実証研究に基づいています。
TL;DR
- 世界のパブリッククラウド支出は年間6,790.0億ドルに達し、前年比+20.4%成長（Gartner）
- 企業の58.0%が、割り当てられたパブリッククラウド予算を超過していると報告（Flexera）
- クラウド予算の超過率は、当初の財務予測を平均+15.0%〜+21.0%上回る
- 企業全体のクラウド総支出の28.0%〜32.0%が、アイドル状態または孤立したリソースで完全に浪費されている
- 世界中で年間1,900.0億ドル以上が未使用のクラウドコンピュートおよびストレージに無駄遣いされている（Gartner）
- クラウド仮想マシンインスタンスの36.0%が平均CPU使用率10%未満で稼働している（Datadog）
- 企業の71.0%がクラウド財務管理専用のFinOpsチームを設置している
- 正式なFinOpsプラクティスの導入により、初年度にクラウドコストが18.0%〜24.0%削減される（McKinsey）
- 生成AIのトレーニングおよび推論ワークロードにより、クラウドコンピュート支出が前年比+42.0%急増（a16z）
- 生成AIスタートアップの68.0%が資金調達総額の50%以上をクラウドGPUコンピュートに充当している
- 企業の87.0%がAWS、Azure、Google Cloudにまたがるマルチクラウドアーキテクチャを運用している
- 企業の34.0%がオンプレミスまたはコロケーション施設へのクラウド部分回帰（レパトリエーション）を検討している
- ハイパースケーラー（AWS、Azure、GCP）はEUデータ法への準拠に伴い移行時のデータ下り料金を免除した
1. 世界のクラウド支出：6,790億ドルの市場と58%の予算超過
企業のデジタルトランスフォーメーションと機械学習インフラが、クラウドハイパースケーラーの収益拡大を加速させました。GartnerとIDCは、世界のパブリッククラウド支出を6,790.0億ドル（前年比+20.4%増）と記録しています。
コスト超過は恒常化しています。企業の58.0%が割り当てられたクラウド予算を超過しており（Flexera）、インフラの監視されない無秩序なスケーリングにより、財務予測を+15.0%〜+21.0%上回っています。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| IaaS、PaaS、SaaSにわたる世界全体のエンタープライズパブリッククラウドエンドユーザー支出 | $679.0 Billion worldwide | Gartner Worldwide IT Spending / IDC |
| 企業のパブリッククラウドインフラストラクチャ支出における年間成長率 | +20.4% YoY spending growth | Gartner Cloud Forecasts |
| パブリッククラウド支出が当初の割り当て予算を超過したと報告した企業 | 58.0% of enterprises over budget | Flexera State of the Cloud Report |
| 企業のクラウド支出が当初の予算予測を超過した平均割合 | +15.0% to +21.0% over budget | Flexera Cloud Survey |
データセンターインフラの規模は当社のデータセンター統計に関連しています。情報源：Gartner Worldwide IT Spending Forecast。
2. 1,900億ドルの浪費危機：32%のクラウド浪費とゾンビVM
自動的なプロビジョニング解除を伴わない開発者による分散型の割り当てが、膨大な運用上の浪費フットプリントを生み出しています。FlexeraとHashiCorpは、クラウド総支出の28.0%〜32.0%が無駄になっていると算出しています。
資本の損失は甚大です。毎年1,900.0億ドル以上が無駄になっており（Gartner）、Datadogの調査では仮想インスタンスの36.0%がCPU 10%未満の「ゾンビVM」として稼働し、44.0%の環境に孤立したブロックストレージが残存しています。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| アイドル状態、過剰プロビジョニング、または孤立したリソースに完全に無駄遣いされた推定パブリッククラウド支出 | 28.0% to 32.0% of total cloud spend wasted | Flexera State of the Cloud Report / HashiCorp |
| 世界全体における企業のパブリッククラウドの無駄遣いの年間金銭的価値 | $190.0B+ in wasted cloud spend/yr | Gartner / Flexera Analysis |
| 平均CPU使用率10%未満で稼働しているクラウドインスタンスおよび仮想マシン（ゾンビVM） | 36.0% of active cloud instances | Datadog State of Cloud Costs Report |
| 毎月課金され続けているアタッチされていない孤立ブロックストレージボリューム（AWS EBS / Azure Disks） | 44.0% of cloud environments | FinOps Foundation Benchmark |
AIコンピュートコストの動向は当社のAI推論コスト統計に関連しています。情報源：Flexera State of the Cloud Report。
3. FinOpsの組織的定着：71%の導入率と初年度24%のコスト削減
部門横断的なクラウド財務管理（FinOps）は、必須の経営管理規律として浮上しました。FinOps Foundationの報告によると、企業の71.0%が公式なFinOpsチームを設立しています。
経営陣の監視が強化されています。FinOpsリーダーの46.0%がCFOに直接報告しており、構造化されたFinOpsガバナンスにより、初年度に18.0%〜24.0%のクラウドコスト削減が実現しています（McKinsey）。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| 公式なFinOps（クラウド財務管理）チームを設置したエンタープライズ企業 | 71.0% of enterprise companies | FinOps Foundation State of FinOps Report |
| 最高財務責任者（CFO）または財務担当VPに直接報告しているFinOpsチーム | 46.0% reporting to Finance/CFO | FinOps Foundation Annual Survey |
| FinOpsプラクティスを導入した初年度に達成された年間の平均クラウド支出削減率 | 18.0% to 24.0% cost reduction | McKinsey Cloud Economics Study |
エンタープライズソフトウェアの予算策定は当社のSaaS支出統計に関連しています。情報源：FinOps Foundation State of FinOps。
4. 生成AIの影響：+42%のコンピュート急増とスタートアップの資金消費
大規模言語モデル（LLM）のトレーニングとリアルタイムのトークン推論により、クラウド予算の配分が一変しました。a16zとStanford HAIは、AIクラウドワークロードが前年比+42.0%増加したことを記録しています。
ベンチャーキャピタルは直接クラウドへと循環しています。生成AIスタートアップの68.0%が資金調達総額の50%以上をコンピュートに割り当てており（Menlo Ventures）、AIチームの54.0%が中断可能なSpotインスタンスを採用する要因となっています（Datadog）。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| 生成AIのトレーニングと推論によって促進されたエンタープライズクラウドコンピュート支出の急増 | +42.0% YoY increase in AI cloud workloads | a16z AI Infrastructure Report / Stanford HAI |
| AIのバッチ処理コストを削減するためにSpotインスタンスやプリエンプティブルVMを利用している企業 | 54.0% of AI engineering teams | Datadog State of Cloud Report |
| ベンチャー資金調達総額の50%以上をクラウドコンピュート（AWS、CoreWeave、Azure、GCP）に費やしているAIスタートアップ | 68.0% of Gen AI startups | Menlo Ventures The State of GenAI |
エンタープライズAIの導入実装は当社のエンタープライズAI導入統計に関連しています。情報源：a16z AI Infrastructure Report。
5. 価格コミットメント：予約時間62%とマルチクラウドの摩擦
複数年コミットメントによる財務エンジニアリングにより、クラウドプロバイダーから大幅な割引枠が引き出されます。Flexeraのデータによると、クラウドコンピュート時間の62.0%がSavings PlansまたはReserved Instances（RI）で稼働しています。
コミットメントのリスクは依然として存在します。企業の38.0%が未使用のRIコミットメントを浪費しており（CloudZero）、同時にAWS、Azure、Google Cloudにわたる87.0%のマルチクラウドアーキテクチャを管理しています。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| 割引されたSavings PlansまたはReserved Instances（RI）で稼働している企業のクラウドコンピュート容量 | 62.0% of total cloud compute hours | Flexera State of the Cloud |
| 購入したReserved Instancesを完全に使い切れず、未割り当てのコミットメントの浪費を生じさせている企業 | 38.0% of RI buyers | CloudZero SaaS Cost Management |
| 2つ以上のハイパースケーラー（AWS、Azure、Google Cloud）にわたってマルチクラウドアーキテクチャを展開している企業 | 87.0% of enterprise organizations | Flexera Cloud Report |
ハードウェアサーバーの出荷動向は当社のサーバー市場統計に関連しています。情報源：CloudZero SaaS Cost Management。
6. クラウドレパトリエーションと下り料金改革：EU指令の影響
ベースラインのインフラ料金が高騰したことで、企業はハイブリッドオンプレミスアーキテクチャの再評価を迫られています。IDCの記録によると、企業の34.0%が部分的なクラウド回帰を検討しています。
下り（egress）の摩擦は解消されました。企業の52.0%が過剰なデータ転送下り料金を主要なコスト要因として挙げており（Gartner）、AWS、Azure、GCPはEUデータ法への準拠に伴い、プラットフォーム外への移行に関するデータ下り料金を恒久的に免除しました。
| 指標 | 値 | 情報源 |
|---|---|---|
| 部分的なクラウドレパトリエーション（予測可能なワークロードをオンプレミスやコロケーションへ戻すこと）を評価または実行している企業 | 34.0% of enterprises evaluating repatriation | IDC Cloud Infrastructure Survey / 37signals Case Study |
| 過剰なネットワーク下りデータ転送料金をコスト摩擦の主な要因として挙げている企業 | 52.0% of enterprise IT leaders | Gartner Infrastructure & Operations |
| 他社へ移行する顧客に対するデータ下り転送料金を免除した主要ハイパースケーラー（AWS、Google Cloud、Azure） | 100% of Big 3 hyperscalers (mandated by EU Data Act) | AWS / Google Cloud / Microsoft Announcements (2024-2026) |
まとめ：数字で見るクラウドコスト
| 指標 | 値 | 主要情報源 |
|---|---|---|
| 世界のパブリッククラウド支出 | $679.0 Billion | Gartner IT Spending / IDC |
| 年間クラウド支出成長率 | +20.4% YoY | Gartner Forecasts |
| クラウド予算を超過している企業 | 58.0% | Flexera State of the Cloud |
| 平均的なクラウド予算超過率 | +15.0% - +21.0% | Flexera Cloud Survey |
| 推定される浪費されたクラウド支出 | 28.0% - 32.0% | Flexera / HashiCorp |
| 世界の年間クラウド浪費額 | $190.0B+/year | Gartner / Flexera |
| CPU使用率10%未満のゾンビVM | 36.0% of instances | Datadog Cloud Report |
| 正式なFinOpsチームを持つ企業 | 71.0% of enterprises | FinOps Foundation |
| FinOps導入初年度のコスト削減率 | 18.0% - 24.0% | McKinsey Cloud Study |
| AIコンピュートワークロードの支出急増 | +42.0% YoY | a16z / Stanford HAI |
| コンピュートに50%超を費やす生成AIスタートアップ | 68.0% | Menlo Ventures Report |
| Savings Plans/RIで稼働するコンピュート時間 | 62.0% | Flexera Cloud Report |
| マルチクラウド環境を運用する企業 | 87.0% | Flexera State of Cloud |
| クラウドレパトリエーションを検討する企業 | 34.0% | IDC Infrastructure |
| 下り料金を免除したハイパースケーラー | 100% (AWS, GCP, Azure) | Hyperscaler Disclosures |
調査方法と情報源
本レポートの統計は、GartnerおよびIDCによる国際クラウドコンピューティング市場データセット、FlexeraおよびHashiCorpによるエンタープライズクラウドコストベンチマーク、FinOps Foundationによる運用調査、DatadogおよびCloudZeroによるインフラテレメトリデータ、ならびにa16zおよびMcKinseyによるAIインフラ研究からまとめられました。
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Gartner & IDC: Worldwide Public Cloud Services Spending & Infrastructure Forecasts（6,790億ドル市場、前年比+20.4%増、下り料金の摩擦）。
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Flexera: State of the Cloud Report: Cloud Cost Management & Waste（28〜32%の浪費、58%の予算超過、87%のマルチクラウド）。
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FinOps Foundation: State of FinOps Annual Research Report（71%の導入率、46%がCFOへ報告、孤立ストレージ）。
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Datadog: State of Cloud Costs: Compute Utilization and Modern Infrastructure Trends（36%のゾンビVM、Spotインスタンス採用）。
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a16z & Stanford HAI: The Economic Architecture of AI Infrastructure & Cloud Costs（AIワークロード+42%急増、スタートアップの68%がコンピュートに支出）。
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McKinsey & Company & IDC: Cloud Economics, Workload Repatriation, and FinOps ROI（FinOpsによる18〜24%の節約、34%の回帰関心）。
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データ観察: クラウドコスト統計は、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、および専用GPUクラウドにわたるパブリッククラウドのIaaS、PaaS、SaaSインフラストラクチャ支出を反映しています。特に明記されていない限り、プライベートオンプレミスデータセンターの設備投資は除外されています。
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最終更新: 2026年8月。このまとめは、Gartnerの支出予測発表、FinOps Foundationの状況レポート、およびクラウドプロバイダーの価格改定開示に合わせて四半期ごとに更新されます。