ChatGPTのレストラン予約機能で秘書が会食枠を確定する手順
ChatGPTに追加されたレストラン予約機能を使って、秘書が接待の会食枠を確定するまでの手順と、日本国内での対応範囲の限界を整理します。
Claude Codeのクラウドセッションは、通常はAnthropicが管理するインフラの上で動きます。しかし2026年8月に公開ベータとして追加されたセルフホスト環境（self-hosted environments）を使うと、Team・Enterpriseプランの組織はセッションの実行場所を自社が管理するサーバーに移せる、と公式ドキュメントは説明しています。金融機関や医療機関の情報システム部門にとって気になるのは、「コードや顧客データを本当に外部クラウドに出さずに使えるのか」という点でしょう。結論から言うと、答えは半分イエスです。リポジトリのチェックアウトやビルド成果物、認証情報（システムにログインするための鍵やパスワードのようなもの）は自社インフラ上に残る一方、やり取りの中身そのもの、つまり入力した指示文（プロンプト）やAIの応答は、モデルによる推論処理のためAnthropicのAPI（外部サービスと通信するための窓口）へ送信され続けます。この線引きを理解しないまま導入すると、監査や規制対応の場面で想定と食い違う可能性があります。
セルフホスト環境は、「環境（environment）」「ランナー（runner）」「セッション（session）」という3つの要素で構成されている、とAnthropicの公式ドキュメントは説明します。環境はclaude.aiの管理画面で作成する送信先で、ランナーは自社ネットワーク内のホストで稼働する常駐プログラムです。開発者がclaude.ai上でセッションを開始し、環境の選択画面で自社のセルフホスト環境を選ぶと、Anthropic側の制御システムはそのセッションを環境の待ち行列に置きます。待ち行列を監視しているランナーがセッションを受け取り、リポジトリをクローン（複製）して子プロセスとしてClaude Codeを起動する仕組みです。
通信の向きも重要なポイントです。ランナーからAnthropic側への接続はすべて発信（アウトバウンド）で完結し、Anthropicからランナーへの着信接続は発生しない、とされています。ランナーはapi.anthropic.comに対して待ち行列を定期的に確認し、セッションの子プロセスはやり取りの内容を流すストリームとモデル推論のための通信を行います。逆方向の接続が存在しないという設計は、社内ネットワークの境界を守りたい組織にとって重要な前提になるはずです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象プラン | Team、Enterpriseプラン向けの公開ベータとされています |
| 初期状態 | デフォルトでは無効。組織のOwnerまたは管理者が管理画面で「Allow self-hosted environments」を有効にする必要があるとされています |
| ゼロデータ保持（ZDR）組織 | ZDRを設定している組織では利用できないとされています |
| モデル推論の経路 | Anthropic APIに固定され、Amazon Bedrock・Google CloudのAgent Platform・Microsoft Foundryや社内LLMゲートウェイ経由には切り替えられないとされています |
| ランナーホストのOS | LinuxまたはmacOSホスト。Windowsは非対応で、Linuxコンテナ上で動かす必要があるとされています |
| 必要なClaude Codeバージョン | v2.1.224以降。それより古いバージョンではランナー用のサブコマンドを認識しないとされています |
| 必要なGitバージョン | 2.24以降。機能によってはより新しいバージョンが必要な場合があるとされています |
| リポジトリの取得元 | GitHub（GitHub Enterprise含む）からのチェックアウトが前提とされています |
「社内に閉じる」という言葉が指す範囲を、過度に広く期待しないことが大切です。以下の対比表で、実際に自社インフラに残るものと、引き続き外部に出るものを整理します。
| できること・自社に残るもの | 注意点・限界 |
|---|---|
| リポジトリのチェックアウト、ビルド成果物、セッション中に作成・変更されたファイルは自社が用意したマシン上に留まるとされています | プロンプト・応答・ツールの実行結果を含む会話の中身自体は、モデル推論のためAnthropicのAPIに送信され、セッションの記録としてAnthropic側に保存されるとされています |
| Anthropicからランナーへの着信接続は発生せず、通信はすべて自社側からの発信で完結するとされています | セッションの割り当ては組織全体に対して開かれており、どの環境に誰がセッションを送れるかを環境ごとに制限する仕組みは用意されていないとされています |
| 社内限定のリポジトリやデータベース、社内APIなど、外部に公開していないシステムにセッションから直接アクセスできるとされています | GitHubやSlack、Linearといった外部連携ツール（コネクタ）を使う場合、その通信は自社ランナーではなくAnthropic側のインフラを経由するとされ、社内ネットワーク内では完結しません |
| ネットワーク遮断（アウトバウンド通信を許可リストだけに絞る運用）や監査ログの取得など、自社のセキュリティ基準に合わせた構成を組めるとされています | ZDR（ゼロデータ保持）を契約している組織はそもそも対象外で、この機能を使うにはZDR以外の契約形態を選ぶ必要があります |
基幹系データベースや社内専用のAPIなど、外部に公開していないシステムへの接続が必要な開発タスクでは、通常のクラウドセッションはネットワークの外側にあるため直接アクセスできません。セルフホスト環境であれば、ランナー自体が社内ネットワークの内側で稼働しているため、公開範囲を広げることなくそうしたシステムにアクセスできる、とされています。ネットワーク境界を越えずに開発支援を使いたい部門にとっては、この点が導入の主な動機になりやすいでしょう。
コンパイラやSDK、社内独自のコマンドラインツールをあらかじめランナーの実行環境（イメージ）に組み込んでおけば、セッションを開始するたびに毎回インストールし直す必要がなくなります。金融機関や医療機関で使われる独自の検証ツールや、社内標準のビルドチェーンを事前に用意しておくと、セッションの立ち上がりが速くなる可能性があります。
公式のハードニング（堅牢化）ガイドは、ランナーやセッションの通信を許可リスト方式で絞り込む「デフォルト拒否」の設定を推奨しています。加えて、ランナーに割り当てるクラウド上のアクセス権限は必要最小限にとどめ、クラウドのメタデータエンドポイント（インスタンスの内部情報を返す特殊なアドレス）へのアクセスをコンテナ側で明示的に遮断することも推奨事項に含まれています。監査要件が厳しい業種では、こうした設定をチェックリスト化して運用するのが現実的だと考えられます。
セルフホスト環境は一般の業務担当者が直接触る機能というより、情報システムやセキュリティを担う部門が導入・運用する基盤です。そのため活用の主体も、開発現場を支える技術系の部署が中心になります。
勘定系や顧客管理システムに連なる社内限定のリポジトリを扱う業務です。通常のクラウドセッションでは接続できない社内ネットワークの奥にあるリポジトリに対して、自社が管理するランナー経由でAIによるコード修正・レビューの支援を受けられるようにすると、外部公開の範囲を広げずに開発支援ツールを導入できます。
電子カルテ連携システムなど、院内ネットワークに閉じたシステムの保守開発を担う業務です。セルフホスト環境を導入すれば、患者データそのものを直接扱わせない設計を保ちながら、院内システムの改修作業にAIの支援を取り入れられる可能性があります。ただし会話内容自体はAnthropic側に送信される点を踏まえ、扱わせる情報の範囲は慎重に線引きする必要があります。
AIツールの導入可否を審査し、監査証跡やネットワーク統制の要件を満たしているかを確認する業務です。セルフホスト環境の「何が自社に残り、何が外部に送信されるか」という線引きを整理した資料を作り、社内稟議や監査対応の説明資料として使う、という活用の仕方が考えられます。
顧客である医療機関や金融機関から、コード実行環境の分離を求められることがある業務です。自社の開発基盤にセルフホスト環境を組み込み、ネットワーク遮断やアクセス権限の設定を整えておくことで、顧客からのセキュリティ質問票（導入前に相手先のセキュリティ体制を確認するアンケート）に具体的な構成で回答しやすくなります。
セルフホスト環境は、Claude Codeのクラウドセッションの実行場所を自社が管理するサーバーに移し、リポジトリのチェックアウトやビルド成果物、認証情報を自社インフラ内に留められる、Team・Enterpriseプラン向けの公開ベータ機能です。一方で、プロンプトや応答といった会話の中身自体は引き続きAnthropicのAPIに送信されるため、「完全に外部と遮断される」わけではありません。金融機関や医療機関の情報システム部門にとっての本論は、この機能を導入するかどうかよりも、何が社内に残り何が外部に出るかを正確に切り分け、社内の監査基準や規制対応の文書にその線引きを反映させることにあります。まずは公式のクイックスタート手順に沿って、本番データを扱わない検証用リポジトリでランナーを1台立て、ネットワーク遮断やハードニング項目を一つずつ確認しながら試してみるのが現実的な次の一歩と言えそうです。
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