1. はじめに
Windows11のWSL2環境でVSCodeリモート開発を行っている際、AIによるコーディングアシスタント「Claude Code」が異常に重く、処理がなかなか進まないという課題に直面しました。
最初はファイルパスの問題かと思われましたが、調査の結果、WSL2のリソース競合やネットワーク設定（DNS）の不備が重なっていることが分かりました。これを解決するために、 Dev Containers（Dockerコンテナ） へ開発環境を完全に分離・移行したところ、劇的にパフォーマンスが改善しました。
本記事では、その構築手順とハマりポイントの解決策をまとめます。
2. 解決策：環境の完全分離（Dev Containers）
ホストのWSL2環境で直接ツールを動かすのではなく、VSCodeの拡張機能である「Dev Containers」を利用し、プロジェクトごとに最適化されたDockerコンテナ内でClaude Codeを実行します。これにより、以下のメリットが得られます。
- 動作の安定化: ホスト側の環境（Node.jsのバージョン混在など）に左右されない。
- リソース管理: コンテナ単位でクリーンな状態で実行できる。
- 再現性: 誰でも同じ爆速環境をすぐに再現できる。
3. 手順1：Windows側のリソース最適化（.wslconfig）
WSL2がWindowsのメモリを過剰に専有し、結果としてスワップ（ディスクを使った低速な読み書き）が発生するのを防ぎます。
- Windows側のユーザーフォルダ（
C:\Users\ユーザー名\）に.wslconfigという名前でファイルを作成します。 - 以下の内容を記述します（メモリ量はPCのスペックに合わせて調整してください）。
[wsl2]
memory=16GB # 実装メモリの半分〜7割程度が目安
processors=8 # CPUコアの割り当て
さいごに
今回の環境構築を通じて痛感したのは、AIツールが高度化するほど、その土台となるインフラ（実行環境）の安定性がパフォーマンスを左右するということです。
当初、WSL2上のネイティブ領域で作業しているから十分だと思い込んでいましたが、いざDev Containersへ移行してみると、環境の「汚れ」やリソース競合がいかにブレーキになっていたかが浮き彫りになりました。特にネットワーク周りのトラブル（DNSエラー）は、解決するまでが大変ですが、一度最適化してしまえば後は非常に快適です。
AI（Claude Code）が本来のスピードで提案を繰り出してくる感覚は、一度味わうと元には戻れません。もし「ツールが重くてAIとの対話がもどかしい」と感じている方がいれば、ぜひこの構成を試してみてください。開発体験が劇的に変わるはずです。