Claude Codeのクラウド実行が正式版に｜会社員の副業で「パソコンを閉じても作業が進む」使い方

2026年9月23日、Claude Code のクラウド実行が正式版になりました。 以前は「Claude Code on the web」という名前の研究プレビューだった機能で、いまは「クラウドセッション」と呼ばれています。

20代後半・会社員の ユウト です。会社員の副業でいちばん足りないのは、時間よりもパソコンの前に座っていられる時間なんですよね。平日の作業は、夜の1〜2時間に詰め込むしかない。

クラウド実行は、そこを少し変えてくれる機能です。パソコンを閉じても、Claude Code の作業がクラウド上で進み続ける。 今回はこれを、会社員の副業でどう使うかに絞って書きます。

1. いま読む理由：正式版になった＋クレジットの確認

まず事実から整理します。

もうひとつ、急ぎで見ておきたいのがお試し用のクレジットです。

クレジットは「あとでいいや」で締め切りを過ぎるのがいちばんもったいないパターン。対象の人は、この記事を読み終わる前に請求だけ先に済ませちゃうのもアリだと思うよ。

2. クラウド実行とは：パソコンの外で Claude Code が動く

ふだんの Claude Code は、自分のパソコンの中で動きます。パソコンを閉じたり、スリープさせたりすると作業も止まります。

クラウド実行では、Claude Code が Anthropic が管理するクラウド上のパソコン（仮想マシン） で動きます。公式ドキュメントの説明を、副業に関係するところだけ抜き出すとこうです。

逆に、変わらないこともはっきりさせておきます。

• 考えるのは同じ Claude です。 クラウドになったから賢くなる、という話ではありません
• 指示の出し方が下手なら、結果も下手です。 「いい感じに直して」で放置すると、帰ってきたときに想定と違うものができています
• 最後の確認は人間の仕事です。 クラウドで進むのは「作業」であって、「判断」まで代わりにやってくれるわけではありません

Claude Code そのものが初めての人は、先にClaude Code を非エンジニアが30日触ってわかったことを読んでおくと、ここから先がイメージしやすいと思います。

3. 始める前の準備：GitHub 連携

クラウド実行でいちばんつまずきやすいのが、ここです。クラウド側は、自分のパソコンのファイルを直接見られません。 GitHub にあるリポジトリ（コードの置き場所）をクラウドにコピーして作業し、結果を GitHub に戻します。

ターミナルに慣れている人は、claude --cloud から始める方法もあります。

claude --cloud "トップページの営業時間の表記を、原稿どおりに直して"

ただしこの場合も、クラウドがコピーするのは GitHub 上のコードです。公式ドキュメントにも「手元で変更したものは、先に GitHub に送っておくこと」と書かれています。手元で直したのに反映されていない、というときはまずここを疑ってください。

最初の1回だけは、GitHub まわりの設定で30分くらい見ておくと気がラク。一度つながれば、あとはスマホから指示を送るだけになるから、準備にかける時間は元が取れると思う。

4. 使い方①：昼休みにスマホで指示 → 帰宅後に確認

会社員の副業でいちばん効くのは、この形だと思います。指示を出す時間と、確認する時間を分ける使い方です。

ポイントは、昼休みの指示を「具体的に・小さく」することです。帰宅後に確認するまで、途中で軌道修正できないからです。

このリポジトリは飲食店のホームページです。次の3点だけ直してください。

1. トップページの営業時間を「11:00〜15:00／17:30〜21:00」に変更
2. 定休日を「毎週水曜」から「毎週水曜・第3火曜」に変更
3. メニューページの「日替わり定食」の価格を「950円」に変更

デザイン・レイアウト・ほかの文章は変えないでください。
終わったら、変更したファイルと箇所を一覧で報告してください。

「ほかは変えないで」「終わったら報告して」を最後に入れておくと、帰宅後の確認がぐっとラクになります。確認しやすい形で終わらせてもらうのが、放置する作業のコツです。

なお、作業の途中で Claude が質問してきて止まることもあります。公式ドキュメントによると、その場合もあとから答えれば続きから進みます。ただし、長いあいだ何も操作しないと、クラウド側の環境は片付けられます。会話の履歴は残っていて開き直せば再開できますが、裏で動いていた処理までは戻りません。昼休みに送った指示は、その日のうちに確認するくらいの感覚で使うのが安全です。

親族のお店などのホームページを最初に作る手順は、親族のお店のホームページをAIで作る手順にまとめてあります。作ったあとの「ちょっとした修正」を回すのに、クラウド実行は相性がいいです。

5. 使い方②：デモサイトの量産・作業の下書き

もうひとつは、同時にいくつも走らせる使い方です。公式ドキュメントでも、作業を複数同時に始めると、それぞれが別々のクラウド環境で並行して動く、と書かれています。

副業だと、こんな場面で使えます。

• 提案用のデモサイトを、方向性違いで3つ作る：「落ち着いた和風」「写真大きめのマガジン風」「白ベースのミニマル」を同時に走らせて、帰宅後に並べて見比べる
• LP の見出し違いを複数パターン作る：ABテスト用の下書きを、別々の作業として同時に頼む
• 面倒な下調べ系の作業：リンク切れのチェック、画像の代替テキストの抜け確認、表記ゆれの洗い出しなど、「終わったら一覧で報告して」で済む作業

デモサイトを「作って終わり」にしないことも大事です。見比べたうえでひとつに決め、残りは消す。何を基準に選んだかをメモしておくと、そのまま提案文の材料になります。

3パターンを並べて「どれがいいですか？」って聞くより、「この理由でこれがおすすめです」って1つに絞って出すほうが、相手は決めやすいんだよね。クラウドで作るのは下書きまで、選ぶのは自分、って分け方がいいと思う。

6. 注意点：上限・秘密情報・守秘

便利なぶん、気をつけるところもはっきりしています。副業で使うなら、次の3つは必ず押さえてください。

①利用上限は、ふだんの Claude と共有

クラウドの計算機代は別にかかりませんが、上限は共有です。昼休みにクラウドで大きな作業を走らせると、夜にチャットで使おうとしたときに上限が残っていない、ということが起きます。

大きい作業をクラウドに任せる日は、自分の残り上限を先に確認しておくのが安全です。上限の考え方はClaude Opus 5.5 の記事でも触れています。

②パスワードや API キーをリポジトリに入れない

これは、クラウド実行に限らずいちばん大事なルールです。

とはいえ、いちばん確実なのはそもそもリポジトリに秘密情報を書かないことです。パスワード・API キー・トークンをコードに直接書かない。GitHub のリポジトリは**必ず非公開（Private）**にする。この2つは、クラウド実行を使うかどうかに関係なく守ってください。

③クライアント案件は「どこで動くか」を相手に説明できるように

クラウド実行では、コードが Anthropic が管理するクラウド上にコピーされて作業されます。自分のパソコンの中だけで完結していた作業とは、ここが違います。

• 契約で「外部サービスにデータを預けない」と決まっている案件には使わない
• 迷う案件は、使ってよいかを事前に相手に確認する
• 作業の画面（セッション）を人に見せる共有機能もありますが、Pro・Max で「Public」にすると claude.ai にログインしている誰でも見られる状態になります。公式ドキュメントにも、共有前に機密が含まれていないか確認するよう書かれています。クライアント案件のセッションは共有しないのが無難です

会員の個人情報や決済情報を扱うサイトは、そもそも副業の範囲で手を出さず、専門のエンジニアに任せるのが安全です。

7. まとめ

会社員の副業は、「作業する時間」を増やすより、「作業が進む時間」を増やすほうが現実的です。昼休みの10分で指示を出して、会社の仕事をしているあいだに下書きが進む。確認と判断だけを夜の時間に回す。クラウド実行は、その分け方をやりやすくしてくれる道具だと思います。

最初の半年、ほぼ全部失敗した理由のひとつは、全部を自分の手でやろうとしていたことでした。道具が作業を進めてくれるなら、自分は「何をやらせるか」と「それでいいか」を決める側に回る。この記事の使い方も、結局はその練習です。

ツールの月額をどこまで払うかで迷っている人は、AI副業のツール月額はいくらまで払うかの「回収の割り算」もあわせてどうぞ。コードを書かずにアプリの試作を作る方法なら、Lovable で2時間でMVPを作った話も参考になると思います。

それでは、また別の記事で。

―― ユウト

※本記事の仕様・提供条件は、2026年9月28日に Claude Code の公式ドキュメント・Claude 公式ブログ・Anthropic の公式アカウントの告知で確認した内容です。お試しクレジットの対象・金額・締め切り・有効期限などの条件は、必ずご自身のアカウントの画面でご確認ください。AIサービスの料金・プラン構成・利用上限は短期間で変わります。契約・利用の前に必ず公式ページをご確認ください。本記事は一般的な情報提供であり、特定のサービスの利用を推奨・保証するものではありません。成果には個人差があります。