2026年9月、Cloudflareは自社で開発・運用してきたエージェント基盤「Cloudflare OS」をオープンソースとして一般公開しました。これまでCloudflare社内で数千人規模の従業員が日常業務に活用してきたこの仕組みは、単なるチャットボットではなく、ドキュメント作成・調査・アプリ開発までを自律的にこなす『エージェントのための作業環境』です。あわせて、Cloudflare初のAIエージェント「Cloudy」や、AIエージェントを大規模運用するための専用コンピューター環境の話題も注目を集めています。本記事では、Cloudflareのエージェント関連技術の全体像を、基本知識から主要機能、メリット・デメリット、実際の活用例まで徹底的に解説します。エンジニアだけでなく、非開発者の業務担当者にも役立つ内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。
Cloudflareのエージェントとは？基本知識をおさらい
「Cloudflareのエージェント」と一口に言っても、実態は複数のレイヤーで構成されています。まず土台となるのが、AIエージェントを安全かつ大規模に実行するための「専用コンピューター環境」です。Cloudflareは、単純なDockerコンテナのようなものではAIエージェントのワークロードを支えきれないという課題意識から、Workers上でエージェント専用の隔離実行環境（サンドボックス）を提供しています。これにより、エージェントがコードを書いて実行し、結果を検証し、また修正するというループを、セキュアかつ低レイテンシで回せるようになっています。
その上に構築されているのが「Cloudflare OS」です。これは、エージェントが業務を遂行するための統合ワークスペースであり、ドキュメント作成、プレゼン資料生成、データ分析、社内ツールとの連携までを一つの画面で完結させます。さらに、個別の用途に特化した存在として「Cloudy」があります。Cloudyは、Cloudflareの管理画面における複雑な設定作業を、対話形式でわかりやすく案内してくれるAIエージェントです。つまりCloudflareは「基盤（コンピューター環境）」「汎用ワークスペース（OS）」「特化型アシスタント（Cloudy）」という三層構造でエージェント戦略を展開していると理解すると全体像がつかみやすくなります。
主要機能・特徴の解説
Cloudflare OS：会社の知識を蓄積する共有ライブラリ
Cloudflare OSの最大の特徴は、「会社共通の知識やスキルのライブラリ」を備えている点です。社内用語、業務手順、繰り返し作業の最適な進め方などが、エージェントが実行できる指示としてあらかじめ登録されています。誰か一人がより効率的なやり方を見つければ、それを組織全体に共有し、他のメンバーもすぐに同じ恩恵を受けられます。これは従来のRAG（検索拡張生成）や単発のプロンプトエンジニアリングとは異なり、「組織のノウハウをエージェントの実行可能な資産として蓄積する」という思想に基づいています。
実際の利用イメージとしては、以下のような指示テンプレートがライブラリに登録されているイメージです。
skill: "quarterly_report_summary"
trigger: "四半期レポートを要約して"
steps:
- fetch_data: "社内BIツールから最新の売上データを取得"
- apply_format: "会社標準のレポートテンプレートに整形"
- export: "Google Slidesへ書き出し"
このように業務の型そのものがコード化されているため、新入社員であっても、ベテランと同じ品質のアウトプットを短時間で作成できます。
ワークスペース：調査からアウトプット作成までを一気通貫で
Cloudflare OSの中核である「ワークスペース」は、ブラウザ上で完結する点が大きな強みです。開発者知識やターミナル操作の経験がなくても、誰でも利用できます。ワークスペースには次の要素が統合されています。
- エージェントとの継続的なセッション管理
- 作業状態（ステータス）の永続保持
- 生成された出力・ファイルの一元管理
- 社内リソースや外部サービスへのアクセス権限管理
- エージェントがコードを書き実行するための隔離実行環境
例えば「競合サービスの料金プランを調査してレポートにまとめて」と依頼すると、エージェントは会社の知識ベースと利用可能な社内リソースを組み合わせて調査を実行します。重要なのは、必要な情報をすべてモデルのコンテキストに詰め込むのではなく、エージェント自身が検索・フィルタリング・結合・分析を行うコードを書いて実行する点です。これにより、大量データを扱う調査でもコンテキスト長の制約を受けにくく、精度の高いアウトプットが得られます。
ドキュメント・プレゼン・スプレッドシートの動的生成
ワークスペースは調査結果をもとに、ドキュメント、プレゼン資料、スプレッドシートを自動生成します。特筆すべきは、成果物が静的ファイルにとどまらない点です。元データに接続されたまま出力されるため、情報源が更新されれば成果物の内容も自動的に更新されます。さらにGoogle Driveなど普段使い慣れたサービスへのエクスポートにも対応しており、既存の業務フローに無理なく組み込めます。
Cloudy：Cloudflare設定を対話形式で簡素化
Cloudyは、Cloudflareの複雑な管理画面設定を、自然言語での対話を通じて解決するために開発されたAIエージェントです。DNS設定、セキュリティルール、キャッシュ設定など、専門知識が必要な項目についても、Cloudyに質問すれば適切な設定手順や推奨構成を提示してくれます。これにより、Cloudflare管理者は公式ドキュメントを何ページも読み込む手間を減らし、迅速に課題を解決できるようになります。
AIエージェント専用のコンピューター環境
Cloudflareは「AIエージェントに必要なのはコンテナではなくコンピューターだ」という考え方を提唱しています。従来型のコンテナ環境は一時的なタスク実行には適していますが、AIエージェントが長時間にわたり自律的にコードを書き、実行し、検証するというサイクルを繰り返すには、より永続性とセキュリティを兼ね備えた専用の実行環境が必要になります。Cloudflareはこの課題に対し、Workers基盤上でエージェント専用の隔離コンピューター環境を提供することで、大規模なエージェント運用を支える基盤を構築しています。
比較・メリット・デメリット
Cloudflareのエージェント関連技術は、従来の単発型AIチャットボットや外部SaaS型のエージェントサービスと比較して、どのような違いがあるのでしょうか。以下の表に整理しました。
| 比較項目 | Cloudflare OS / エージェント | 従来型チャットボットAI | 外部SaaS型エージェント |
|---|---|---|---|
| 知識の蓄積 | 組織のスキル・ノウハウを共有ライブラリ化 | セッションごとにリセットされやすい | サービス依存で汎用性に欠ける場合が多い |
| 実行環境 | 専用の隔離コンピューター環境でコード実行可 | テキスト生成のみが中心 | サービスにより実行環境の柔軟性が限定的 |
| カスタマイズ性 | オープンソースで自社システムに接続・改変可能 | API連携のみでカスタマイズ範囲が狭い | ベンダーロックインのリスクあり |
| 利用者の技術要件 | 非エンジニアでもブラウザだけで利用可能 | 利用は容易だが業務連携が弱い | 初期設定に専門知識が必要な場合がある |
メリットとしては、組織固有の業務ノウハウを資産化できる点、オープンソースであるため自社インフラへの統合が自由自在である点、そして専用コンピューター環境によって高度なタスク遂行が可能になる点が挙げられます。一方でデメリットとしては、オープンソース版の導入・運用には一定のインフラ知識が必要になること、社内ナレッジの整備・登録に初期コストがかかること、Cloudflareのエコシステムへの依存度が高まる点などが考えられます。特に中小規模の組織では、導入初期のスキルライブラリ構築フェーズに人的リソースを割く必要がある点は留意すべきでしょう。
実際の活用例・おすすめのターゲット
Cloudflare社内では、非エンジニアを含む多様な部門がCloudflare OSを日常的に活用しています。具体的な活用例としては以下のようなものが挙げられます。
- マーケティング部門：競合調査からプレゼン資料作成までを一気通貫で自動化
- カスタマーサポート部門：頻出する問い合わせパターンをスキルライブラリ化し、回答品質を均一化
- 経営企画部門：BIツールと連携し、常に最新データを反映するダッシュボード型レポートを生成
- インフラ運用担当：CloudyによるDNS設定・セキュリティルールの迅速な構成サポート
おすすめのターゲットとしては、まず「社内に散在するノウハウを標準化・自動化したい」と考えている中堅〜大企業のIT部門や情報システム部門が挙げられます。また、Cloudflareを既に利用している開発者やインフラエンジニアにとっては、Cloudyによる設定作業の効率化は即効性のあるメリットとなるでしょう。さらに、オープンソース公開により自社のセキュリティポリシーに合わせたエージェント基盤を構築したいと考えるスタートアップやSIerにとっても、有力な選択肢となりそうです。
まとめ
Cloudflareのエージェント戦略は、単一のAIツールを提供するのではなく、「専用コンピューター環境」「Cloudflare OSによる統合ワークスペース」「Cloudyのような特化型アシスタント」という三層構造で、組織全体の業務効率化を支える設計になっています。特にCloudflare OSのオープンソース化は、これまでSaaSとして提供されがちだったエージェント基盤を、企業が自社システムに合わせて自由にカスタマイズできる形に変えるインパクトの大きい動きです。組織の知識を資産化し、誰もが同じ品質のアウトプットを生み出せる仕組みは、今後のAI活用における一つの理想形と言えるでしょう。まずは自社の定型業務の中から、スキルライブラリ化できそうな作業を洗い出すところから、Cloudflareのエージェント活用を検討してみてはいかがでしょうか。
関連サイト: https://www.aegis4.net/