AWS Rekognition と Cloud Vision API の比較【2025年版】

はじめに

画像認識サービスの代表格であるAWS RekognitionとGoogle Cloud Vision APIについて、実際の開発現場で重要となる観点から徹底比較します。技術的な特徴から料金体系、実装の容易さまで、プロジェクト選定に役立つ情報をまとめました。

サービス概要

AWS Rekognition

AWSが提供するフルマネージド画像・動画分析サービス。AWSエコシステムとの高い親和性が特徴。

Google Cloud Vision API

Googleの機械学習技術を活用した画像分析サービス。高い認識精度と多機能性が強み。

機能比較

機能	AWS Rekognition	Google Cloud Vision API
物体検出	✅ 80以上のカテゴリー	✅ 1000以上のカテゴリー
顔検出・分析	✅ 年齢・感情・属性	✅ 顔の向き・感情
有名人認識	✅ 数万人対応	❌ 非対応
テキスト検出（OCR）	✅ 基本的なOCR	✅ 高精度OCR
ランドマーク認識	❌ 非対応	✅ 世界的ランドマーク
不適切コンテンツ検出	✅ 4段階レベル	✅ 5段階レベル
動画分析	✅ リアルタイム対応	❌ 静止画のみ
バッチ処理	✅ S3連携	❌ 単発リクエストのみ

料金比較（2024年現在）

AWS Rekognition

Image API: 最初の100万枚 $1.00/1000枚
Face API: 最初の100万枚 $1.00/1000枚
Video API: $0.10/分
Free Tier: 月5,000枚（最初の12ヶ月）

Google Cloud Vision API

Label Detection: $1.50/1000枚
Face Detection: $1.50/1000枚
OCR: $1.50/1000枚
Safe Search: $1.50/1000枚
Free Tier: 月1,000枚（永続）

コスト例（月10万枚処理の場合）

AWS Rekognition: 約$100
Google Cloud Vision: 約$150

実装例

AWS Rekognition（Python）

import boto3

# クライアント作成
rekognition = boto3.client('rekognition', region_name='us-east-1')

# S3から画像を分析
response = rekognition.detect_labels(
    Image={
        'S3Object': {
            'Bucket': 'my-bucket',
            'Name': 'image.jpg'
        }
    },
    MaxLabels=10,
    MinConfidence=80
)

for label in response['Labels']:
    print(f"{label['Name']}: {label['Confidence']:.2f}%")

Google Cloud Vision API（Python）

from google.cloud import vision

# クライアント作成
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# ローカル画像を分析
with open('image.jpg', 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

image = vision.Image(content=content)
response = client.label_detection(image=image)

for label in response.label_annotations:
    print(f"{label.description}: {label.score:.2f}")

パフォーマンス比較

処理速度（平均）

AWS Rekognition: 200-500ms/画像
Google Cloud Vision: 300-600ms/画像

認識精度（主観的評価）

物体検出: Google > AWS
顔認識: AWS ≈ Google
OCR: Google > AWS
リアルタイム処理: AWS > Google

それぞれの強み・弱み

AWS Rekognition

✅ 強み

AWSサービスとのシームレスな連携
動画・ストリーミング分析の充実
有名人認識機能
コストパフォーマンス
豊富なSDKサポート

❌ 弱み

物体認識の種類が限定的
OCR精度がやや劣る
AWS環境外での利用時の複雑さ

Google Cloud Vision API

✅ 強み

業界最高レベルの認識精度
1000以上の物体カテゴリー
多言語OCR対応
シンプルなREST API
詳細な属性情報

❌ 弱み

動画分析非対応
料金がやや高額
リアルタイム処理の制約

ユースケース別推奨

AWS Rekognitionが適している場面

既存AWS環境: S3、Lambda等との連携が必要
動画分析: 監視カメラ、ライブストリーム分析
コスト重視: 大量画像の定期処理
有名人検出: メディア・エンタメ系アプリ

Google Cloud Vision APIが適している場面

高精度要求: 医療・製造業等の品質管理
多言語OCR: 国際的なドキュメント処理
研究開発: プロトタイプ・実験での利用
複雑な画像: 低品質・複雑なシーンの分析

導入時の考慮点

技術的考慮事項

既存インフラ: 使用中のクラウドプラットフォーム
認証方式: IAM vs サービスアカウント
データ保存場所: プライバシー・コンプライアンス要件
API制限: レート制限・同時接続数

運用面の考慮事項

学習コスト: チームのスキルレベル
サポート体制: ドキュメント・コミュニティの充実度
将来性: 機能追加・アップデート頻度

まとめ

項目	AWS Rekognition	Google Cloud Vision API
総合評価	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
コスト	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
精度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
機能性	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
開発効率	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

選択の指針

AWS環境 + コスト重視 → AWS Rekognition
精度重視 + プラットフォーム非依存 → Google Cloud Vision API

どちらも優秀なサービスですが、プロジェクトの要件と既存環境を総合的に考慮して選択することが重要です。まずは無料枠での検証から始めることをお勧めします。

参考リンク