Open Source — 2026.08.10 Released

会社専用の AI が、すべての社員の隣に。

Cloudflare OS 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。自社の知識・システム・ポリシーとつながった AI エージェントの作業環境を、エンジニア以外のすべての社員へ。

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社内利用実績: 数千名規模
ライセンス: OSS
デプロイ先: 自社アカウント

組織の AI 活用が
進まない、本当の理由

会社の「やり方」を知らない

汎用 AI は、社内用語・業務手順・システムの癖を知りません。毎回ゼロから説明し直す限り、現場の仕事は速くなりません。

社内システムに届かない

AI が価値を出すには、社員が使うシステムへのアクセスが必須。しかし API キーを社員やエージェントに直接渡すのは危険で、監査も困難です。

権限の境界が曖昧になる

エージェントが「どのツールを使えるか」だけでは不十分。実際に「どのデータを見たか」まで管理しないと、成果物の共有が情報漏えいの経路になります。

セキュリティは利用者任せにするものではなく、プラットフォーム自体に組み込むべきもの。その思想から生まれたのが Cloudflare OS です。

3 つの要素で構成される
企業のためのプラットフォーム

エージェントワークスペース

会社が整理した知識とスキルを基盤に動く、AI エージェントの作業環境。ブラウザー上で会話するだけで、隔離された実行環境の中でエージェントがコードを書き、実行します。開発者の知識もターミナル操作も不要です。

セッション・状態・成果ファイルを永続保持
社内の知識・スキルがあらかじめ登録済み
誰かの「良いやり方」が組織全体の資産になる

セキュリティ・ガバナンス基盤

社内データやサービスへの安全なアクセスを実現する基盤。エージェントは「何の権限も持たない状態」から始まり、管理者が許可したリソースだけに届きます。

Cloudflare Access が利用者を制御
Gatekeeper が操作単位で権限を仲介
MCP Server Portal で既存 MCP サーバーと連携

アプリプラットフォーム

1 つ 1 つの「ファイル」が独立したフルスタックアプリになる世界。社員が AI と一緒に作り、共有し、変更し続けられるアプリの基盤です。

すべてのアプリが Worker として分離実行
アプリ本体 or 設計図（ブループリント）で共有
専用 SQLite を持ち、状態を永続化

会話から、仕事の道具が生まれる

ワークスペースでの会話は、文書・アプリ・ワークフローへと発展し、継続して仕事をしてくれます。

Research

調査する、質問に答える

会社の知識と社内リソースを横断して調査。エージェント自身が検索・結合・分析のコードを書き、根拠のある回答を出します。

Docs

文書・プレゼン・表を作る

調査結果からドキュメントやプレゼン資料、スプレッドシートを生成。元データと接続した「更新され続ける成果物」にもできます。

Apps

チームで使うアプリを作る

独自 UI・ロジック・状態を持つ連携型アプリを構築。接続済みの社内リソースを使い、複数メンバーで共同利用できます。

Workflow

定型業務を自動化する

決まった手順はコードで、判断が要る所だけモデルで。手動・スケジュール・イベント駆動で回るワークフローに変換します。

権限ゼロから始まる、
ガバナンスの設計

1最初は何も見えない

すべてのエージェントとアプリはアクセス権ゼロで起動。リソースへのアクセスは要求制で、管理者が許可・拒否を判断します。

2Gatekeeper が操作を仲介

サービス専用 Worker が API・リソース・操作を理解し、「Issue の読み取りのみ」「特定フィールドはマスク」「マージ前に承認」といった細粒度制御を実現します。

3「見た情報」にポリシーが追従

参照したリソースはすべて記録され、成果物に紐付きます。閲覧者が元データの権限を持つかを Gatekeeper が検証し、機密データ参照後の外部送信なども制限できます。

typed-binding.ts

// 資格情報はコードから完全に分離
const issues = await env.PROJECT.listIssues({
  teamId: "ENG",
  state: "open",
});

env.PROJECT は「特定ポリシーのもとで特定リソースを使う権限」。生成コードは許可された権限経由でしか外界に触れられません。

あらゆる AI モデルを、
コストを握ったまま使う

すべての推論リクエストは Cloudflare AI Gateway を経由。利用モデルの一元管理、業務ごとのモデル使い分け、ユーザー・チーム単位のコスト可視化と予算・レート制限が可能です。

Model Routing高価なモデルは本当に難しい業務だけに
Cost Tracking推論コストの発生箇所を正確に把握
Guardrails予算・上限到達時の挙動を事前に定義

導入の流れ

オープンソースだから、自社の Cloudflare アカウントで、自社仕様に。

01
リポジトリを取得

Cloudflare OS コアと、実運用ベースのサンプルデプロイメントが GitHub で公開。スターターを使えば数分でデプロイできます。
02
自社アカウントへデプロイ

自社の Access ポリシー・AI Gateway 設定・データ・連携機能をそのまま使い、自分たちの Cloudflare 上で運用します。
03
自社仕様にカスタマイズ

コアを改変せずに、UI・独自 Gatekeeper・組織固有機能を追加。社内の知識とスキルをライブラリとして育てていきます。

導入・展開は Cloudflare の戦略パートナー（Presidio / Happy Cog）の支援も利用可能。スキル整備、独自 UI、社内システム連携、セキュリティ・コスト設計まで幅広くサポートされます。

自社専用の AI 基盤を、
始めましょう。

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会社専用の AI が、 すべての社員の隣に。

組織の AI 活用が進まない、本当の理由