皆さん、こんにちは。三代です。
Claude Codeなどを使ってさまざまなタスクをこなしていると、「Macのほうが圧倒的に便利そうだな」と感じることがあると思います。
ただ、手元のMacはメモリ不足で動作がもっさりしている。そもそもMacを持っていない。そんな方向けに、現実的な解決策をご提案します。
かなり試行錯誤した末に行き着いた結論です。この記事で無駄な出費が少しでも減れば幸いです。
先に結論
- 使い慣れた手元のマシンからSSHでLinuxマシンにアクセスし、そこで開発する
- そうすれば、かなりMacに近い使用感で開発できる
- 使っていない古いマシンを引っ張り出して使う
です！！
まず大前提：WindowsでのAI駆動開発は厳しいです
厳しいというより、無理と言ってしまってもいいかもしれません。
事実、できなくはないです。ただ、「できなくはない」と「できる」の間には大きな溝があります。この溝が何なのかを理解できる人は、もはやこの記事の読者ターゲットではない、まであります。
この記事にたどり着いた方には、なぜそうなるのかを解説するより先に、結論をお伝えします。Windowsは無理です。
どうしても気になる方に一言で言うなら、英語で書かれたアメリカの法律を全部日本語に翻訳して勉強するようなものです。無理ではない。でもニュアンスは変わるし、翻訳ミスもある。いろいろ大変なので、もはや無理。そんな感じです。
Macは持っているけど、スペックが足りない方へ
少し前にMacBookは買った。でもメモリは8GB。多くても24GBくらいで、「そんなに使うと思ってなかった」状態（これは私笑）。
ストレージもケチって、全然保存場所がない……（これも私笑）。
かといって、最近のMacは値上げもしたし、納期も遅いし、なんとも踏ん切りがつかない……。
そんな方へ。結論にも書きましたが、古いマシンを引っ張り出してLinuxをインストールし、そこで開発しましょう！という話です。
LinuxはMacに非常に近いOSなので、ターミナルのコマンドもほとんどそのまま使い回せます。
また、Claude CodeなどのAIもLinux前提のコマンドを学習しているため、Windowsと比べて「このコマンドは使えませんでした。やり直します」が少なくなります。
このご時世なので、AIに聞けば分かる情報を書く必要はありません。SSHが何か、設定方法は割愛します。
問題は、実際のローカルマシンではなく外部のマシンにSSHして開発すると、具体的にどのようなメリット・デメリットがあるのかという部分です。私が感じた点を書いていきます。
SSH開発で実際に感じたメリット・デメリット
メリット
- 使っていないWindowsマシンにLinuxを入れたことで、ハイスペックな環境で開発できるようになった
- 具体的には、ビルドなどの作業が半分以下の時間で終わるようになり、大幅な高速化を実現した
- ストレージはほぼ無制限レベルまで拡張され、一切のストレスがなくなった
- OpenClawなどの常時起動エージェントを古いノートPCなどに移管することで、メインマシンで起動していたときと比べて再起動などがしやすくなった
- ネットワーク内にマシンを追加すれば、それをワーカーとしてタスクを振り、並列化できる。あらゆるタスクの高速化が視野に入ってくる
デメリット
- 開発中に画像を送るとき、画像が開発機にあるのか、手元のマシンにあるのか分かりづらく、若干使いづらい
localhostはポート転送をしないと当然エラーになってアクセスできないので、Web開発は毎回ひと癖ある（慣れれば問題なし）
と、こんな感じです。
普段からサービスを開発し、クラウドサービスにデプロイして動かしている人にとっては、遠隔のマシンで何かが動き、それを別のマシンからマネージするという概念は、わりと理解しやすいかと思います。
一方で、そうではない方からすると、「手元にあるようで、手元にない」という感覚は不思議かと思います。
このSSH開発さえマスターすれば、極論、地球の裏側にあるデスクトップPCでも開発できます。1週間だけデータセンターのハイスペックマシンを借りて開発する、なんてことも当然可能なわけです。
複数台あれば、さらにできることが増えます
同じネットワーク内に複数のマシンを追加し、それぞれのハードウェアリソースをあらかじめClaude Codeなどに教えておきます。
そうすると、重い作業が発生したときに、AIが空いているリソースのマシンにタスクを振り分け、並列で作業してくれます。
海外ではいわゆる「ホームラボ」と言われているようですが、古いマシンなどを集めてクラスター運用し、24時間365日PCを止めずに何かしらの作業を行い続ける環境を作るわけです。
三代のほうでは、ここにOllamaサーバーを立てて、Qwen 3.5 9Bなどをデプロイし、いつでも無料で使えるLLMが常駐している、なんて構成で実験もしてみたことがあります。
そして実はこれは、昨今流行り始めている動画編集の自動化など、並列化しやすいタスクで非常に効果を発揮します。
5台のマシンがあるので、並列でリソースを効率的に使うようAIに指示すれば、1台でやるよりはるかに高速でタスクが終わります。
終わったら中央にあるNASにデータを集めることで、各ワーカーがダウンしてもデータを安全に保てます。
100万円のMac Studioか、0円と土日か
このような構成を自宅で組むのは、少し大変かもしれません。
ですが、Mac Studioに100万円を課金するのと、すでにあるPCをLANケーブルでつなぎ、電源を入れてLinuxをインストールするのでは、どちらがお得でしょうか。
後者なら、0円＋土日でできるタスクです。天秤にかけていただくと、答えは出るのではないでしょうか？
外出先からこれらのクラスターを安全かつ簡単に使える無料サービスとして、Tailscaleというサービスもあります。
もし気になった方は、この記事を丸ごとAIに入れて、続きを聞いてみてください。とても幸せな未来が待っているかもしれません！
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