Cloudflare OSとは？できること・使い方・料金・Copilotとの違い

Cloudflare OSとは｜Cloudflareが公開したオープンソースの社内AIプラットフォーム

Cloudflare OSとは、Cloudflareが公開した、社内のAI活用をまとめて支えるオープンソースのプラットフォームです。

公式ブログでは「企業内の知識や業務フローを活用しながら、社員自身がアプリ開発・業務自動化・社内システムへの安全なアクセスを実現できるオープンソースプラットフォーム」と説明されています。汎用のチャット型AIとの大きな違いは、組織特有の用語や業務手順、社内システムを前提にAIが働くよう設計されている点です。

背景には、社内AI活用の分断という問題があります。個人がそれぞれのチャットAIを使うだけでは、会社の知識は引き継がれず、成果物も権限管理もばらばらになります。Cloudflare OSは、AIが参照する知識、外部サービスへのアクセス権限、作った成果物の共有までを1つの基盤に載せることで、この分断を解消しようとする設計です。しかもオープンソースのため、ベンダーのサービス仕様に縛られず、自社の要件に合わせて中身まで手を入れられます。

発表の概要｜2026年8月10日にオープンソースとして公開

Cloudflare OSは2026年8月10日（米国時間）に発表され、発表当日からオープンソースとして公開されています。ソースコードはGitHubのメインリポジトリ（cloudflare-os）で入手でき、ライセンスはApache-2.0です。サンプルデプロイ用のスターターリポジトリ（cloudflare-os-starter）も用意されています。発表は日本語の公式ブログでも公開されており、一次情報を日本語で確認できる点も、社内での検討資料を作るうえで助かるところです。

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「OS」と名付けられた意味

Cloudflare OSは、WindowsやmacOSのようなパソコンのOS（オペレーティングシステム）ではありません。公式の発表タイトルは「エージェント、アプリ、作業のためのオープンプラットフォーム」で、会社の知識やシステムの上でAIエージェントと社内アプリを動かす、仕事の基盤という意味合いの命名です。パソコンのOSがアプリを動かす土台であるように、Cloudflare OSは「会社の文脈で動くAI」を動かす土台にあたります。

対象ユーザー｜開発者でなくても使える設計

公式ブログでは「ブラウザー上で操作するため、扱うために開発者の知識や、ターミナルの使い方の知識も必要もありません」と説明されています。エンジニアだけのツールではなく、非エンジニアを含む全従業員が日常業務で使うことを想定した設計です。後述するとおり、Cloudflare社内ではエンジニア以外も含む数千人の社員が日常的に利用しているとされています。

注意したいのは、「日常の利用」と「最初の立ち上げ」で必要なスキルが異なる点です。使う段階はブラウザ完結でも、導入の段階ではデプロイや連携設定といった技術作業が発生します。詳しくは使い方の章で整理します。

Cloudflare OSでできること｜3つの構成要素

Cloudflare OSの機能は、大きく3つの構成要素に分かれています。AIが働く場所、アクセスを管理する仕組み、アプリを作って共有する基盤という役割分担で、この3つが揃っていることが単なるチャットAIとの違いを生んでいます。順番に見ると、社内でAIを安心して使わせるために何が必要かの整理としても読める構成です。

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エージェントワークスペース｜会社の知識を踏まえてAIが働く場所

エージェントワークスペースは、公式ブログで「会社が整理した知識やスキルを基盤として動作するAIエージェントの作業環境」と説明されています。AIエージェント（人の指示を受けて複数の工程を自律的に進めるAIの仕組み）が、ブラウザ上の操作でドキュメント作成、アプリ構築、ワークフローの自動化を進めます。エージェントは隔離された実行環境でコードを実行できるため、作業の途中で集計や変換などの処理を挟むような、手順の長い仕事にも対応できます。

一般的なチャットAIとの違いは、会社側で整理した知識やスキルが土台になる点です。例えば、自社の用語集や業務手順を基盤に載せておけば、社員ごとにプロンプトを工夫しなくても、会社の文脈を踏まえた成果物が返ってくる状態を目指せます。個人の使い方のうまさに依存しない仕組みづくりが、この構成要素の狙いと読めます。

Gatekeeper｜外部サービスとの間に立つ権限管理の仕組み

Gatekeeperは、公式ブログで「Cloudflare OSと外部サービスの間に配置される、サービス専用のWorker」と説明されている権限管理の仕組みです。APIキー（外部サービスに接続するための認証情報）をエージェントから分離し、「特定のリポジトリだけにアクセスを許す」「読み取りだけを許す」といった細かな権限制御を実現します。

別のユーザーがワークスペースや成果物を開こうとした場合も、参照元データへのアクセス権限を持っているかをGatekeeperが確認します。セキュリティを利用者任せにせず、プラットフォーム自体に組み込んでいる点が設計上の特徴です。

社内アプリプラットフォーム｜現場の社員がアプリを作って共有する基盤

3つ目の要素は、社員が作ったアプリを社内で動かし、共有するための基盤です。各ファイルが独立したアプリケーションとして動作し、実行はDynamic Worker、データ保存はアプリごとの専用SQLiteデータベースという構成が公式ブログで説明されています。作ったアプリはブループリント（設計図）方式で共有でき、複製時にデータベースや認証情報は引き継がれません。「便利なアプリを作った人の仕組みを、データは分離したまま他部署でも再利用する」という社内展開が想定されています。

社内で使う小さなツールは、これまで表計算のマクロや個人スクリプトとして属人化しがちでした。アプリごとに実行環境とデータベースが分離された形で社内に置けるようになると、作った本人が異動しても仕組みが会社に残ります。技術基盤としてはCloudflare Workers（Cloudflareのアプリケーション実行環境）の上に構築されており、実行環境の管理を自社でゼロから作る必要がない点も、この基盤の実用性を支えています。

Cloudflare OSの使い方・始め方

Cloudflare OSはオープンソースのため、SaaSのようにアカウント登録だけで使い始める形ではなく、自社の環境にデプロイ（配置）して使います。技術的なハードルはここに集中しているため、進め方を順に整理します。始め方は、自社アカウントへのデプロイ、ローカルでの検証、そして社内展開という3段階で考えると全体像を掴みやすくなります。

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スターターリポジトリで自社アカウントにデプロイする

最短の始め方は、GitHubのスターターリポジトリ（cloudflare-os-starter）を使う方法です。公式ブログでは「スターターリポジトリを使って数分でご自身のCloudflareアカウントにデプロイしたりできます」と説明されています。前提として、デプロイ先となるCloudflareアカウントが必要です。GitHubやGoogle、Slackといった外部サービスと連携させる場合は、それぞれのOAuth認証情報（サービス間連携のための接続設定）の準備も必要になります。

連携設定は、Cloudflare OSを実務で使ううえでの肝になる部分です。エージェントに社内の情報を扱わせるには、どのサービスのどの範囲へアクセスを許すかを決める必要があり、これは技術作業であると同時に、情報管理のルールづくりでもあります。先に「最初の1業務で必要になる連携はどれか」を洗い出しておくと、設定の範囲を最小限に抑えられます。

ローカル環境で試す

本格導入の前に手元で挙動を確かめたい場合は、ローカル実行も用意されています。リポジトリはpnpmというパッケージ管理ツールを使う構成で、pnpm run-local のコマンドでローカル起動できるとされています。Cloudflareのオープンソース実行環境であるworkerdを使ったセルフホスト（自社サーバーでの運用）についても言及がありますが、ドキュメントは整備中の段階です。この段階の検証はエンジニアの領域なので、情報システム部門やエンジニアと組んで進めるのが無難です。

ローカル検証の目的は、機能の確認だけではありません。自社の知識をどんな形式で渡すと精度が出るか、Gatekeeperの権限をどの単位で切るかといった、本番展開時の設計判断の材料を集める工程として位置づけると、検証が「触ってみた」で終わりません。

社内展開の進め方｜1チーム・1業務から

デプロイができたら、いきなり全社に開放するのではなく、まず1チーム・1業務で試す進め方が向いています。Cloudflare自身も、2026年5月に最初のバージョンを全社員に開放する前から社内で段階的に使い始めています。最初の1業務で「会社の知識をどう整理して渡すか」「権限をどこまで許すか」の勘所をつかんでから広げるほうが、結果的に定着までの距離が短くなります。

試す業務の選び方には目安があります。手順が決まっていて繰り返し発生する業務、参照する情報が特定のサービスに集まっている業務、成果物の正誤を確認しやすい業務の3条件が揃うものから始めると、効果の判定がしやすくなります。逆に、判断基準が人によって揺れる業務や、機密性の高い情報を広く参照する業務は、権限設計に慣れてからのほうが安全です。

展開の段階では、うまくいった業務のワークスペースやアプリを、ブループリント共有で他チームに横展開できます。「1業務で型を作り、型を複製して広げる」という流れが、この基盤の設計とかみ合った進め方です。

Cloudflare OSの料金｜本体は無料、運用コストに注意

Cloudflare OSのソフトウェア本体は無料です（2026年8月時点、出典: cloudflare.com）。ただし「無料で社内AI基盤が手に入る」と考えるのは早計で、実際には次の表のような費用構造になっています。SaaS型ツールのような人数単価の価格表が存在しない代わりに、費目ごとの性質を理解しておく必要があります。導入判断では、本体価格ではなく運用全体のコストで比較することが欠かせません。

料金面で特徴的なのは、AIモデルの利用コストを管理する仕組みが最初から組み込まれている点です。すべての推論リクエストはCloudflare AI Gateway（AIモデルへのアクセスを一元管理する機能）を経由し、実行したユーザー・チーム・ワークスペースに関連付けて記録されます。管理者は予算を設定でき、「誰がどれだけAIを使ったか分からない」という社内AI活用にありがちな状態を避けられる構成です。特定のAIモデルに固定されない点も特徴で、さまざまなモデルと組み合わせて利用できるとされています。

コストを見積もる際は、人数課金のSaaSと発想を変える必要があります。SaaS型が「使う人数×単価」で予算が決まるのに対し、Cloudflare OSは「実際にAIを動かした量」でコストが決まります。利用が少ない立ち上げ期は安く済む一方、活用が進むほどモデル利用料は増えるため、予算設定と利用状況の定期確認をセットで運用するのが前提です。

Cloudflare OSとCopilotなどSaaS型AIツールとの違い

社内のAI活用基盤を検討するとき、比較対象になるのはMicrosoft CopilotのようなSaaS型のAIツールです。両者はいずれも「社員が業務でAIを使う」ことを支えますが、提供のされ方と管理の考え方が根本的に異なります。どちらが優れているかではなく、自社の体制と目的にどちらが合うかで選ぶ性質の違いです。下表は、検討時に判断が分かれやすい5つの観点で両者を整理したものです。

表のとおり、Cloudflare OSは「自由度と管理を自社で握る」選択肢、SaaS型は「早さと運用の軽さを買う」選択肢です。たとえば、すぐに全社員へAIを配りたい場合はSaaS型が早い一方、社内システムとの連携方法や権限管理を自社の要件に合わせて作り込みたい場合は、オープンソースであるCloudflare OSに分があります。自社にエンジニアリソースがあるか、AI活用をどこまで自社の仕組みとして育てたいかが、使い分けの判断軸になります。

なお、この2つは必ずしも二者択一ではありません。日常のオフィス業務はSaaS型のAIアシスタントに任せ、社内システムと深く連携する業務アプリやエージェントはCloudflare OSのような自社基盤で作る、という役割分担も考えられます。大切なのは、自社が「どの業務の、どの程度の作り込み」を必要としているかを先に言葉にすることです。

関連記事：Copilotとは？基盤モデル・機能・仕組みからMicrosoft 365 Copilotの使い方・事例まで整理

Cloudflare OS導入前に押さえたい注意点

GiftXの調査では、組織のAI活用課題として「AI活用が個人任せになっている」ことが26%で挙げられています。Cloudflare OSのような社内基盤は、この「個人任せ」を会社の仕組みに変えるための選択肢ですが、導入前に次の3点は押さえておく必要があります。

自社運用の技術前提がある

デプロイ、外部サービスとのOAuth連携、アップデートへの追従は自社の作業です。公開直後のソフトウェアでもあるため、社内にCloudflare WorkersやGitHubの扱いに慣れたエンジニアがいるか、いなければパートナーの支援を使うかを先に決めておく必要があります。公式ブログでは、PresidioとHappy Cogによるカスタマイズ・導入支援サービスが提供予定とされています。

オープンソースゆえのサポート体制

SaaSのようなベンダーの一次サポート窓口はありません。不具合や疑問はGitHub上の情報やコミュニティに頼ることになります。この点は、業務システムとして使う際の運用設計（誰が調査し、誰が判断するか）にあらかじめ織り込んでおくべき部分です。公開直後で更新が続くソフトウェアのため、バージョンアップへの追従方針（すぐ追う業務と安定版で止める業務の切り分けなど）も、使い始める前に決めておくと運用が安定します。

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モデル利用コストの管理

本体が無料でも、AIモデルの利用料は使った分だけ発生します。幸いCloudflare OSにはAI Gateway経由の記録と予算設定が組み込まれているため、導入初期から「チーム別の利用量を見る」「予算の上限を設ける」といった管理をセットで始めることをおすすめします。

詳細な調査データは「ビジネス職生成AI活用実態調査（2026年版）」にてご覧ください。

Cloudflare社内での活用実績

Cloudflare OSは、外部に売るために作られた製品である前に、Cloudflare自身が社内で使ってきた仕組みです。公式ブログによると、2026年5月に最初のバージョンが全社員に開放され、現在ではエンジニア以外も含むさまざまな部門の数千人の社員が日常的に利用しているとされています。開発元が自社で使い込んだうえで公開している点は、机上のコンセプトではなく実務で回っている仕組みであることの裏付けになります。

読み方として参考になるのは、対象がエンジニアに限られていないという部分です。開発ツールが社内で使われているだけなら珍しくありませんが、さまざまな部門の社員が日常的に使う状態は、ブラウザ完結の操作性と権限管理の仕組みが実務に耐えていることを示します。一方で、Cloudflareは自社製品のインフラを知り尽くした会社でもあります。同じ水準の運用を一般企業がすぐに再現できるわけではない点は、実績を読むときに差し引いておくべきところです。

Before/Afterで見る社内AI基盤の業務インパクト

社内アプリを現場の社員が作れるようになると、業務はどの程度変わるのでしょうか。例えば、社内手続きの案内と定型集計を担当者が手作業で行っている職場のケースを考えます。導入前は、業務部門の現場担当が問い合わせ対応と週次の集計表作成に週6時間をかけていたとします。Cloudflare OS上に手続き案内アプリと集計アプリを作り、担当者の仕事を確認と例外対応に絞ると、かかる時間は週2時間程度まで減る計算です。削減率は約67%で、時給3,000円換算では週約1.2万円、年間で約60万円相当になります。

数字はあくまで一例ですが、注目すべきは削減の中身です。ここで浮くのは「同じ質問に何度も答える」「同じ表を毎週作る」という繰り返し部分であり、担当者には例外対応や改善検討といった判断の仕事が残ります。「アプリを作って業務を変える」動きが情報システム部門の順番待ちにならず、現場で完結するようになる点が、この種の基盤がもたらす変化の本質です。

AIエージェント導入で陥りがちな3つの落とし穴

Cloudflare OSに限らず、AIエージェントを業務に取り入れるときには共通のつまずきがあります。基盤を用意しても、進め方を誤ると使われないまま終わるため、導入前に次の3つを押さえておきましょう。

落とし穴1｜いきなり全てをやろうとする

全部署・全業務への一斉展開から入ると、検証も改善も追いつかず、結局どれも定着しません。まず対象を1つに絞ることが出発点です。

落とし穴2｜壮大なAI戦略から考えて手が止まる

全社のAI戦略や基盤構想を先に固めようとすると、検討だけで時間が過ぎて着手できません。小さく試して得た実感から広げるほうが早く、判断の質も上がります。

落とし穴3｜既製品のチャット型AIでは業務フローに組み込めない

汎用のチャット型AIは、自社の手順や品質基準に合わせたカスタマイズが難しく、業務フローに組み込めるレベルの質に届かないことがあります。道具の選定だけでなく、業務への組み込み方の設計が定着を左右します。

スモールスタートで1業務をAIエージェントに任せる

遠回りに見えても、1業務をAIエージェントで自動化・効率化するスモールスタートがポイントです。1業務で成果と運用の勘所をつかめば、Cloudflare OSのような基盤に載せて広げる展開も現実味を持って設計できます。GiftXでは、こうしたスモールスタート前提のAIエージェント構築を1業務単位から伴走支援しています。詳細は AIエージェント構築支援サービス をご覧ください。

Cloudflare OSに関するよくある質問

Cloudflare OSは無料で使えますか？

ソフトウェア本体はオープンソースで無料です。ただし、デプロイ先のCloudflareアカウントと、AIモデルの利用料（AI Gateway経由の従量課金）、自社運用の手間は別途必要です。総コストで判断することをおすすめします。

WindowsやmacOSのようなOSとは何が違いますか？

パソコンを動かすOSではありません。会社の知識やシステムの上でAIエージェントと社内アプリを動かすための業務基盤で、「仕事のためのOS」という比喩的な命名です。パソコンのOSを置き換えるものではなく、ブラウザから利用します。

どこで入手できますか？

GitHubで公開されています。メインリポジトリ（cloudflare-os）とサンプルデプロイ用のスターターリポジトリ（cloudflare-os-starter）があり、スターターを使うと自身のCloudflareアカウントへ数分でデプロイできるとされています。

どのAIモデルが使えますか？

特定のモデルに固定されず、さまざまなモデルと組み合わせて利用できるとされています。推論リクエストはすべてCloudflare AI Gatewayを経由するため、モデルの選択やコスト・利用状況の管理を一元的に行えます。

非エンジニアでも使えますか？

日常の利用はブラウザ上の操作で完結し、公式ブログでも開発者の知識やターミナルの知識は不要と説明されています。ただし、最初のデプロイや外部サービスとの連携設定には技術作業が必要なため、立ち上げはエンジニアまたはパートナーの関与が前提です。立ち上げ後の「アプリを作る・エージェントに任せる」段階は、非エンジニアが主役になれる設計です。

まとめ｜Cloudflare OSは「個人のAI活用」を「会社の仕組み」に変える選択肢

Cloudflare OSは、エージェントワークスペース、Gatekeeper、社内アプリプラットフォームの3要素で、社内のAI活用を会社の管理下でまとめて動かすオープンソース基盤です。本体は無料でも、モデル利用料と自社運用の手間を含めた総コストで判断する必要があります。SaaS型AIツールとの違いは「自由度と管理を自社で握れるか」にあり、エンジニアリソースの有無が現実的な分かれ目です。基盤を入れること自体が目的にならないよう、最初に任せる1業務を決めてから触り始めるのが遠回りしないコツです。関心がある場合は、スターターリポジトリでの小さな検証と、任せる1業務の選定から始めてみてください。

Cloudflare OSのような社内AI基盤を検討中の方へ

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