# Cloudflare OSとは？社員向けAIワークスペースの中身と導入の条件

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/cloudflare-os/
- カテゴリ: AI活用 > AIエージェント
- 執筆: 小洞 映（システムエンジニア）
- 公開日: 2026-10-28 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- Cloudflare OSが何をする製品か知りたい
- 無料で自社に入れられるのか確かめたい
- 社員がAIを使う環境づくりを考えている

2026年8月、Cloudflareが「Cloudflare OS」をオープンソースで公開しました。OSという名前から、パソコンの新しいOSを思い浮かべた人もいるかもしれません。 Cloudflare OSは、社員が会社のデータや業務の手順を使ってAIエージェントと仕事を進めるための、ブラウザで使う作業環境です。ソフトは無料でも、動かすには自社のCloudflareアカウントと準備が要ります。本記事では公式ブログとGitHubの説明をもとに、できること、権限の仕組み、動かすのに要るもの、Cloudflare社内での使われ方を整理します。

**この記事のゴール（読了目安 約7分）**：Cloudflare OSの中身と今の提供状況を把握し、自社で試すか、マネージド版を待つかを判断できるようになる。

## この記事の結論

- Cloudflareが2026年8月にオープンソースで公開した、社員向けのAIワークスペース
- エージェントとアプリは権限なしで始まり、管理者が許した範囲だけを使う
- ソフトは無料だが、Workersの有料プランとサインインなどの準備が要る
- アーリーアクセスの段階で、マネージド版は予定

## Cloudflare OSとは

社員がブラウザからAIエージェントと会話し、調べものや資料づくりを進める会社専用の作業場です。パソコンやスマートフォンに入れるOSとは別物です。

### 社員向けのAIワークスペース

ブラウザで[AIエージェント](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/about-ai-agent/)と会話しながら、調べもの・資料づくり・小さなアプリづくり・定型作業の自動化を進める環境です。社内の用語や手順、つないだ社内システムを前提に動く点が、一般のチャットAIと違います。

### パソコンのOSとは別物

パソコンやスマートフォンに入れるOSではありません。Cloudflareのサーバーレス基盤「Workers」の上で動く**会社専用のAIの作業場**で、社員はブラウザから使います。

## 公開の経緯と今の状態

初版は2026年5月にCloudflareの全社員が使えるようになりました。8月には作り直した第2版をApache-2.0ライセンスで公開しています。

[GitHubのREADME](https://github.com/cloudflare/cloudflare-os)では**アーリーアクセスの段階で、開発の途中**とされています。Cloudflareのダッシュボードから使えるマネージド版や、Slackなどのチャットから使う機能は、予定として挙がっている段階です。企業ごとのカスタマイズは、PresidioとHappy Cogの2社が支援します。

## できる5つのこと

[Cloudflareの公式ブログ（日本語版）](https://blog.cloudflare.com/ja-jp/cloudflare-os/)の説明から、使い方を5つに分けて整理します。

- **調べて答える**: 許可された社内の資料やデータから調べる
- **資料を作る**: 文書・プレゼン・表を作り、元データの更新に合わせて直す
- **アプリを作る**: 画面と保存先を持つ小さなアプリを作り、複数人で使う
- **作業を自動化する**: 手動・時刻の指定・出来事をきっかけに動かす
- **知識を共有する**: 社内の用語や手順をスキルにして、ほかの社員も使う

会話がそのまま文書やアプリになり、同じ画面で続きを進められます。

![調べて答える、資料を作る、アプリを作る、作業を自動化する、知識を共有するの5つをカードで並べた図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/cloudflare-os01.png)  
*会話から始めて、資料やアプリ、定型作業の自動化まで同じ画面で進めます。*

## 3つの構成要素

| 構成要素 | 役割 |
|---|---|
| エージェントのワークスペース | 隔離された環境でコードを書いて動かす作業場 |
| セキュリティとガバナンスの基盤 | 社内のデータやサービスへの接続を管理する |
| アプリの基盤 | 社員が作ったアプリを動かし、共有する |

アプリは1つずつ専用のデータベースを持ちます。共有の方法は同じアプリを複数人で使う形と、設計図だけを渡して複製してもらう形の2つです。**設計図で渡るのはコードだけ**で、データや会話の履歴、資格情報は渡りません。

## 権限は最初ゼロから

**エージェントもアプリも、初期状態では何にもアクセスできません。**誰が入れるかはCloudflare Accessで決め、何を使わせるかは管理者が許可します。どのデータをAIに渡してよいかは、先に[社内のAI利用ルール](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/generative-ai-guidelines/)で決めておくと許可の判断がぶれません。

外部のサービスとの間には、サービスごとに「Gatekeeper」という仕組みが入ります。Gatekeeperが資格情報を預かり、エージェントには渡しません。読める範囲を1つのリポジトリに絞る、項目を伏せる、外に影響する操作の前に人の承認を挟む、といった設定ができます。

さらに、エージェントが読んだものを記録し、機密のデータを読んだ後の外部への送信など、[AIエージェントのセキュリティ](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/ai-agent-security/)で問題になる操作を止められます。

![入る人をCloudflare Accessで決める、エージェントとアプリは権限なしで始まる、管理者が使うものを許可する、Gatekeeperが資格情報を預かり範囲と承認を管理する、の4段の手順の図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/cloudflare-os02.png)  
*最初は何にもアクセスできず、管理者が許した範囲だけをGatekeeper経由で使います。*

## モデルと費用の管理

AIのモデルは複数から選べ、推論はすべてCloudflareの「AI Gateway」を通ります。管理者は使えるモデルを決め、利用者・チーム・ワークスペースごとに**予算と利用の上限**を設定でき、上限に達したときの動きも決められます。

## 動かすのに要るもの

ソフトは無料ですが、動かす場所と認証は自社で用意します。公開されている[スターターのREADME](https://github.com/cloudflare/cloudflare-os-starter)では、次のものが要ります。

| 要るもの | 内容 |
|---|---|
| Cloudflareのアカウント | Workers・R2・AI Gatewayなどを使う |
| Workersの有料プラン | アプリの実行に使うDynamic Workersが 有料プラン専用（Cloudflareの料金説明） 。 最低月5ドル（Workersの料金） |
| サインインの設定 | Cloudflare Accessのアプリと、公開するホスト名 |
| 外部サービスとの接続 | GoogleやGitHubは、OAuthの認証情報を自分で用意する |
| 手元の環境 | JavaScriptの実行環境（24.19以上）と、パッケージ管理のツール |

AIの推論は[Workers AIの無料枠](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/platform/pricing/)を超えると利用量に応じて費用がかかり、Web検索には無料枠とは別にAI Gatewayのクレジットなどが要ります。**入れるには、Cloudflareの設定とコマンドを扱える担当者が要ります。**

![Cloudflareのアカウント、Workersの有料プラン、サインインの設定、外部サービスとの接続、手元の環境、AIの利用料の6つをカードで並べた図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/cloudflare-os03.png)  
*ソフトは無料でも、動かす場所と認証の準備、利用量に応じた費用が要ります。*

## Cloudflare社内での使われ方

[CloudflareのCIOのブログ](https://blog.cloudflare.com/how-we-use-ai-with-cloudflare-os/)によると、社内では毎週数千人が使っています。会社の発表として、次の数字が挙がっています。

- **アプリとツール**: 30日で4,000以上が作られた
- **開発のレビュー**: 4か月で1万6,000件のマージを止めた

一方で初版より前の反省として、開発者向けの道具では多くの社員が取り残されかねないこと、何でも作れる道具が要らないアプリを増やしたことも書かれています。**数字はいずれも会社の発表で、外部の検証はありません。**

## 【プロの視点】毎回AIに作らせない

AIの作業環境は、モデルの賢さや作れるアプリの数で比べられがちです。ただ、Cloudflareが初版から第2版で変えたのは、AIを呼ぶ回数でした。

CIOは毎朝ほぼ同じ報告書をエージェントに作り直させ、そのたびに数千トークンを使っていたと書いています。第2版では処理をコードとして残し、**最初の表示で使うトークンはゼロ**になりました。決まった手順はコードで動かし、判断が要る所だけをモデルに任せる形です。

見るべきは、くり返す作業のうちどれだけをコードに残せるかです。毎回AIに作らせる使い方では、費用も結果のぶれも回数に比例して増えます。明日できることは、毎週同じ形で作っている報告書を1つ選び、手順を箇条書きにすることです。

![左に毎回AIに作らせる（毎朝同じ報告書を作り直す・そのたびに数千トークン・回数に比例して費用が増える）、右にコードに残す（決まった手順はコードで動かす・判断の所だけモデルに任せる・最初の表示のトークンはゼロ）を並べた左右比較の図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/cloudflare-os04.png)  
*くり返す作業はコードに残し、AIは判断が要る所だけに使うと、呼ぶ回数が減ります。*

## 【waltsu視点】指示は会話の外に置く

社内でAIにサイト制作を任せる検証をしたとき、前の会話で伝えた指示やルールが次の依頼に引き継がれず、同じ指示を何度もくり返しました。パーツごとにエージェントを分けると、今度はデザインがそろいませんでした。原因はまだ特定できていません。

対策として挙がったのは、依頼の状況を保持する管理画面と、パーツの骨格を先に選ばせる仕組みです。どちらも**指示を会話の中ではなく、毎回読み込む場所に置く**考え方です。Cloudflare OSが社内の用語や手順をスキルとして共有するのも、同じ問題への答えとして読めます。

Cloudflare OSを入れるかどうかにかかわらず、AIに毎回伝えている指示を1つ選んで、先に社内の共有ファイルへ書き出してください。次からはそのファイルを渡せば済みます。

## まとめ

Cloudflare OSは、社員が会話からAIエージェントを使い、資料やアプリ、定型作業の自動化まで進めるための作業環境です。権限を最初ゼロにして、管理者が許した範囲だけを渡す設計になっています。

今はアーリーアクセスで、入れるにはCloudflareの設定を扱える担当者が要ります。すぐに入れるかマネージド版を待つかは、社内でくり返している作業と、担当者の手が空いているかで決めてください。社内のどの作業からAIに任せるかに迷ったら、waltsuが業務の洗い出しから試す範囲の設計までご支援します。

## よくある質問

**Q. 無料で使えますか**  
A. ソフトはApache-2.0のオープンソースで無料です。ただしアプリの実行にWorkersの有料プラン（最低月5ドル）が要り、AIの利用量に応じた費用も別にかかります。

**Q. プログラミングは必要ですか**  
A. 使う社員には要らず、会話で指示します。入れる担当者には、Cloudflareの設定とコマンドの操作が要ります。

**Q. どのAIモデルを使えますか**  
A. 複数のモデルに対応し、管理者が使えるモデルを選びます。初期設定ではWorkers AIのモデルが使え、他社のモデルも足せます。Workers AIでは、Cloudflareが自ら学習させた判断モデルのClefも公開されています。

**Q. 自前のサーバーで動かせますか**  
A. 今は自社のCloudflareアカウントに置く形です。Cloudflareを使わずに自前のサーバーで動かす方法は、準備中とされています。

**Q. ChatGPTなどと何が違いますか**  
A. 自社のCloudflareアカウントに置き、つなぐ社内システムと権限を自社で管理する点です。どのモデルを使うかも、会社が選べます。

## 執筆者

**小洞 映**（システムエンジニア）公共系システムのSEとしてキャリアをスタートし、可用性と正確性が最優先される領域で設計・運用の基礎を固める。その後Web業界へ転向し、AWS上のインフラ構築・運用からバックエンド開発、フロントエンド実装までを一貫して担当。70万人規模のユーザーを抱えるtoCサービスを、設計から開発まで一貫して手がけた実績を持つ。現在はテックリードとして、保険業界向けサービスの技術選定・障害対応・チームの技術判断を担っている。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/hayuru-kobora/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/cloudflare-os/）をもとに再編集したものです。