ノートPCを閉じてもAIエージェントの作業が続くようになった

Claude Codeに大きめのリファクタリングを頼んだ夜、処理が終わるまでノートPCを閉じられなかった経験はないだろうか。あるいは閉じずに朝までつけっぱなしにしたか。この作業を手元から切り離してクラウドで続けられないか、という問いに、Dockerが2026年9月24日に公開したCloud Sandboxesが答えを出した。sbxコマンド一つで、ローカルの作業をDocker管理のクラウドマシンへ移せる。

クラウド版で何ができるようになったのか、動いている作業は本当にそのまま引き継がれるのか、料金はいくらかかるのか。この順で確かめていく。

何ができるようになったのか

DockerはAIエージェント向けに、隔離された使い捨ての実行環境を「サンドボックス」として提供してきた。エージェントはこの中でファイルを書き換えたりコマンドを叩いたりでき、母艦のファイルやネットワークには触れない。これまではローカルマシンの中に立てる方式だけだった。

今回Dockerは、この仕組みのクラウド版「Cloud Sandboxes」を加えた。中身はDocker公式ブログいわく「同じマイクロVM」で、隔離の仕組みもコマンドラインも変わらない。変わるのは実行場所で、常時起動しているDocker管理のマシンを、必要なだけ並べて使える。

公式ブログが挙げる使い方は2つある。

• 退社前にクラウドでエージェントを起動しておき、ノートPCを閉じて帰宅し、翌朝つないで結果を確認する
• 環境を1つずつ用意する手間をかけずに、100個のタスクを並列で走らせる

エージェントごとに専用のマイクロVM・専用の認証情報・専用のネットワークポリシーが割り当てられるので、100個同時に走らせても互いに干渉しない。

100個も並列で動かすとなると、それぞれのエージェントにAPIキーなどの認証情報をどう配るのかが気になる。公式ブログはこの点も説明している。キーやトークンは一度登録しておけば、Cloud Sandboxes側のプロキシがリクエストごとに差し込む仕組みになっている。エージェント自身は実際のキーの値を受け取らないので、プロンプトインジェクションで指示を乗っ取られても、そもそも渡されていないキーは盗みようがない、という設計だ。

ここまでは新しい置き場所ができた話にすぎない。気になるのは、動いている途中の作業をクラウドへ移したとき、本当にそのまま続くのかという点だ。

移すと何が引き継がれるのか

移動にはsbx moveコマンドを使う。

$ sbx move my-project --to cloud

これだけでローカルの作業がクラウドへ渡り、sbx move cloud-project --to localとすれば逆方向にも戻せる。公式ブログは、この移動によって作業が引き継がれ、双方向に使えると説明している。

ただし公式ドキュメントの「Move a sandbox」を読むと、実際に移るのは「サンドボックスコンテナに保存されたファイルシステムのデータ」だけだと分かる。同じページが移らないと明記しているものは次のとおりだ。

• 動いていたプロセス、メモリ、開いていたソケット
• ローカルのワークスペースマウント、バインドマウント
• 管理対象のシークレット

つまり移動が引き継ぐのは、エージェントが書き換えたファイルや設定であって、動作中のエージェントそのものではない。移した先でエージェントをもう一度起動し直す必要がある。

コマンド一つで「作業が続く」と読める書き方をしていたので、ここで一度止まった。ノートPCを閉じる前提で使うなら、閉じる前にクラウド側で起動しておくほうが、移動に頼るより素直だ。

引き継がれるのがファイルだけだとしても、クラウド側をずっと起動させておけば同じように使える。次に気になるのは、その稼働時間にいくらかかるかだ。

料金はいくらかかるのか

公式ブログが示す料金は、インスタンスの大きさに応じた5段階になっている。

一番小さいMicroが1時間7セントから始まり、CPUとメモリを16倍にしたXLでも1時間1.12ドルにしかならない。Docker公式ドキュメントは「秒単位で計測する」「月額の固定費用はない」と説明している。別ページでは、停止中のサンドボックスは課金対象にならないことも確認できる。100個のエージェントを1時間ずつ並列で走らせても、Smallサイズなら合計14ドル程度で済む計算になる。新規アカウントには250ドルの無料クレジットが用意されているので、最初はこの範囲で試せる。

稼働時間の上限にも触れておく。サンドボックスは作成から24時間を超えて延長できないと利用ガイドにあり、丸1日以上つけっぱなしにしたい作業には向かない。

料金と上限が分かったところで、最後に残るのは始め方と、クラウド側でできないことの確認だ。

何から始めればいいのか

始めるには、Docker Personal・Proのアカウントで「Docker Agentic Platform」の従量課金プランを有効にする。sbx CLIもバージョン0.45.1以上にしておく。ターミナルからは次のように打つ。

$ brew install docker/tap/sbx
$ sbx login
$ sbx --cloud run claude

ブラウザのWebコンソールからキットを選んで実行する方法も用意されている。対応しているコーディングエージェントは公式ブログによると6種ある。挙がっているのはClaude Code・Codex・Copilot・Antigravity・Open Code・Hermesだ。

ここで一つ確認しておきたい条件がある。ローカル版とクラウド版では、アクセスできるものが違う。公式ドキュメントの比較ページを、判断に関わる3点で並べる。

ローカルのファイルを直接触らせたい作業や、GPUを使う処理をそのままクラウドへ逃がしたい場合には向かない。その代わり、動かしている開発サーバーの画面を公開URL経由で人に見せる、といった使い方はローカルより手軽になる。

まとめ

Dockerは2026年9月24日、AIエージェント向けの実行環境をクラウドへ広げる「Cloud Sandboxes」を公開した。sbx --cloud runでエージェントをクラウド上に起動でき、ノートPCを閉じても最大24時間動き続ける。sbx moveで行き来もできるが、実際に運ぶのはファイルシステムのスナップショットだけで、動いていたエージェントのプロセスまでは移らない。

料金は秒単位課金で、Microが1時間7セントから、CPU16基のXLでも1時間1.12ドルに収まる。ホストのファイルやGPUに直接触れる作業には向かないが、それ以外の重い処理をノートPCから切り離したいなら、試す価値のある選択肢が増えたことになる。