こんにちは、阿久梨絵です！
Dockerは、開発環境の構築・運用を効率化する定番ツール。
Windows 11では、WSL2との連携により、Linuxベースの軽量コンテナを高速かつ安定して動かすことが可能です。
この記事では、Dockerを Windows 11で使うための手順と、WSL2連携・ネットワーク設定の注意点をわかりやすく解説します。
Docker × WSL2とは？
Windows 11では、WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）を活用することで、Docker Desktopが仮想マシンではなくLinuxカーネル上で直接動作します。
主なメリット
・仮想マシンより高速＆軽量
・Linuxベースの開発環境と高い互換性
・ファイルアクセスが高速
・GUIアプリやGPU連携も可能（AI開発向け）
Docker環境の構築手順【Windows 11対応】
Step 1：WSL2を有効化
PowerShell（管理者）で以下を実行
wsl –install
UbuntuなどのLinuxディストリビューションが自動でインストールされます。
Step 2：Docker Desktopをインストール
公式サイトから最新版の Docker Desktop をダウンロード
Docker公式ダウンロードページ： https://www.docker.com/products/docker-desktop
インストール時に「WSL2バックエンドを使用する」にチェックを入れておきましょう。
Step 3：WSL2との連携を確認
Docker Desktopの設定 →「Resources」→「WSL Integration」から、使用するディストリビューション（例：Ubuntu）を有効化。
docker version
docker info
これらのコマンドで、WSL2上でDockerが動作しているか確認できます。
ネットワーク設定の注意点
WSL2環境では、ホスト（Windows）とLinux間のネットワーク構成が特殊です。以下の点に注意しましょう。
ポートフォワーディング
WSL2のIPは動的に変わるため、ホスト側からアクセスするにはポートフォワーディングが必要です。
例：WSL2内で起動したWebサーバー（ポート3000）にアクセスする場合
netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=3000 listenaddress=0.0.0.0 connectport=3000 connectaddress=<WSL2のIP>
※WSL2のIPは wsl hostname -I で確認可能。
ファイアウォールの設定
Dockerコンテナが外部と通信する場合、Windows Defenderやセキュリティソフトのファイアウォール設定を確認・調整する必要があります。
開発環境構築例
Web開発（Node.js／Nginx）
docker run -d -p 8080:80 nginx
docker run -it node bash
AI開発（Python／Jupyter／CUDA）
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-jupyter
docker run -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter
GPUを使う場合は、NVIDIA Container Toolkitの導入が必要です。
まとめ
WSL2との連携により、Windows 11上でも本格的な Linux 開発環境をDockerで構築可能。
Web開発・AI開発・CI/CDなど、あらゆる用途に対応できる柔軟性があります。
ネットワーク設定やWSL統合のポイントを押さえれば、快適で高速な開発体験が待っています。
ぜひこのガイドを参考に、あなたの理想の環境を構築してみてください！
阿久梨絵でした！
