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Cursor、自社ネットワーク内で完結する「セルフホストマシン」を追加──導入判断はどう変わる?

AIツールギャラリー編集部更新: 2026年9月3日
Cursor、自社ネットワーク内で完結する「セルフホストマシン」を追加──導入判断はどう変わる?

2026年9月2日、Cursorは公式に「セルフホストマシン」を発表しました。コードやシークレットを外部クラウドに出せないセキュリティ要件のもとでCloud Agents導入を検討しているエンタープライズにとって、この発表は導入判断の土台が変わる内容です。

この記事の監修者

山原 慎也
山原 慎也

AIリスキル株式会社 代表取締役

AIツールギャラリーを運営するAIリスキル株式会社の代表取締役。企業・自治体向けの生成AI研修とAI導入支援を手がけています。

実績: 大阪・関西万博 公式プログラム「AI HEROES COLLECTION」司会進行 / 神戸市デジタル人材育成エコシステム構築事業の運営 / MBS「せやねん!」「よんチャンTV」に生成AIの専門家として出演 / Felo日本初コアアンバサダー / Genspark第1期公式アンバサダー / Skywork公式アンバサダー / AKOOL公式パートナー など

セルフホストマシンとは何が変わるのか

公式発表によると、セルフホストマシンを使うと、コードベースやビルド出力、シークレットを自社インフラ内の内部マシンに留めたまま、エージェントがツール呼び出しをローカルで処理できます。処理そのものを自社ネットワークの外に出さずに済む点が最大の変化です。

My Machinesとチームプールの違い

個人向けには「My Machines」があり、1台のノートPCやVMをアカウントに接続して個人のワークフローに使えます。チームやエンタープライズ向けには「チームプール」があり、複数のワーカーを名前付きキューとして束ねて運用します。プールは特定のリポジトリに紐づかず、名前を指定すれば空いているワーカーがリクエストを受け取る仕組みです。

動的プールスケジューリングでコストを抑える

プールは需要に応じて容量が増減し、ワーカーが切断すれば縮小します。さらにアイドル状態のマシンは休止(ハイバネート)でき、次のリクエストが来た際は再接続の時間内に復帰します。次のプロンプトのためだけに高コストな環境を常時稼働させておく必要がなくなる仕組みです。

AWS Lambda・Coder・Vercel・E2Bなど既存サンドボックス基盤での実行対応

公式発表では、クラウドエージェントがAWS Lambda、Coder、Cloudflare、Daytona、Modal、Namespace、Vercel、E2Bといった既存のサンドボックス基盤上で実行できるようになったとされています。すでに使っている基盤をそのままCursorの実行環境に組み込める点が実務上のポイントです。

LinuxとMacでのcomputer use対応

セルフホストのワーカーは、LinuxとMacでのcomputer use(画面操作)にも対応しました。必要なデスクトップパッケージがあれば、エージェントがクリックや入力、スクリーンショットの取得、ブラウザ操作を行えます。その様子はCursor側から見ることも、操作を引き継ぐこともできるとされています。

なお、変更前の具体的な操作手順や画面については素材からは確認できません。対象プランや料金への影響についても公式ページ本文に記載が見当たらないため、現時点では不明です。

出典

公式発表(発表日: 2026年9月2日)

この記事はAIツールギャラリーがCursorの公式アップデート情報をもとに自動生成しています。

詳しくはCursorの詳細ページをご覧ください。

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