AWS Lake Formationの概要と使用するメリットとは？

最終更新日：2026年8月12日

AWS Lake Formationについて

項目	AWS	Microsoft Azure	Google Cloud
世界シェア	約33%（首位）	約22%	約11%
強み	サービス数・実績	Microsoft製品連携	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月+常時無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	CLF / SAA / SAP	AZ-900 / AZ-104	ACE / PCA

皆さんは「データレイク」または「ビッグデータ」といったIT用語を聞いたことはあるでしょうか？
国家資格である基本情報技術者試験の科目A試験などで目にしたことがあるのではないでしょうか？
AWSではこれらを管理するためのサービス「AWS Lake Formation」というものがあります。
今回は「AWS Lake Formation」の概要とメリットについて「データレイク」や「ビッグデータ」といった関連する用語を交えながらご紹介したいと思います。

AWS Lake Formationとは？

AWS Lake Formationとは何かを説明する前に、「ビッグデータ」と「データレイク」について軽く説明いたしましょう

●ビッグデータ

IT用語辞典によるとビッグデータとは「様々な形をした、様々な性格を持った、様々種類のデータ」のことを指します。
量（Volume）、種類（Variety）、発生頻度・更新頻度（Velocity）の3つの要素からなります。
ビッグデータは主に需要の予測などに利用されています。

●データレイク

データレイクとはビッグデータを多数のソースから、元のままの多様な形式で保持するストレージリポジトリのことを指します。
データを格納する際に識別してデータタグを関連づけることにより、検索を高速化しています。

●AWS Lake Formation

AWS Lake FormationはAWSでデータレイクを構築し、運用するために作成されたマネージドサービスです。
実際にはAWSが提供する様々なサービスをラップしたものであり、データレイク専用にアクセス制御を行うために「AWS IAM」も利用している一方で、独自の権限管理機構を持っています。

AWS Lake Formationのメリット

●素早いデータレイクの構築

AWS Lake Formationを利用することにより、データの「移動」「保存」「消去」「カタログ化」を素早く実行することが可能です。
AWS Lake FormationにはAmazon S3内のデータで頻繁に使用されるクエリ用語を整理し適切なサイズにまとめ、効率性を向上させたり、レコードの重複を排除したり照合するレコードを検索しデータの品質を向上させるような機械学習が組み込まれています。

●セキュリティ管理の簡素化

AWS Lake Formationを使用すると「セキュリティ」「ガバナンス」「監査」といったポリシーを一つの場所で一元管理することが可能になります。
定義したポリシーはユーザーの分析アプリケーション全体へ適用でき、セキュリティーサービスやストレージサービス、分析・学習サービス全体へ実装されるため、一貫した実行とコンプライアンスを実現できます。

●データに対するセルフサービスアクセス

AWS Lake Formationでは利用可能なデータセットとグループのユーザーがアクセスできるかを説明する、データカタログを構築します。
これによってユーザーは適切な分析対象データセットを検索できるようになるため、生産性が向上します。
先述の通り、このカタログにも一貫性のあるセキュリティーが実行されますので、アナリストやデータサイエンティストは、好みの分析サービスを簡単に使用することができるようになります。

押さえておきたいポイント

• AWS Lake Formationは、Amazon S3・AWS Glue・AWS IAMなど複数のAWSサービスを組み合わせて、データレイクの構築・運用を簡素化するマネージドサービスです。
• データの「移動」「保存」「カタログ化」を自動化しつつ、独自の権限管理機構によって「セキュリティ」「ガバナンス」「監査」を一つの場所で一元管理できます。
• ビッグデータ活用やデータ分析基盤の構築を検討する際は、構造化データを扱うデータウェアハウスとの違いを理解したうえで、目的に応じて使い分けることが重要です。

よくある質問

Q. AWS Lake FormationとAWS Glueの違いは何ですか？

AWS Glueはデータのカタログ化やETL（抽出・変換・書き出し）処理に特化したサービスです。一方AWS Lake Formationは、Glueのデータカタログ機能を基盤として活用しつつ、データレイク全体に対するアクセス権限やセキュリティポリシーを一元管理するための管理層を提供する点が異なります。

Q. AWS Lake Formationの利用に料金はかかりますか？

AWS Lake Formation自体の利用に追加の基本料金はかかりませんが、裏側で利用するAmazon S3・AWS Glue・Amazon Athenaなど各サービスの利用料が発生します。最新料金はAWS公式サイトでご確認ください。

Q. データレイクとデータウェアハウスの違いは何ですか？

データウェアハウスは整形・構造化された分析用データを格納するのに対し、データレイクは構造化・非構造化を問わずデータを元の形式のまま保持します。目的に応じて使い分けたり、両者を組み合わせて活用したりするケースもあります。

まとめ

AWS Lake Formationと、それを説明するうえで欠かせない「ビッグデータ」と「データレイク」について
ご紹介させていただきましたが、いかがでしたでしょうか？
権限管理やデータソース、セキュリティーを一元管理できるのがかなり強力なシステムではないかと感じました。
ビッグデータを扱う案件でお目に掛かれたら、面白そうなシステムです。