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Cloudflare AI Searchがエージェント検索を簡素化、公開エンドポイントと価格プレビュー発表

Cloudflareは2026年8月6日、AI Searchに大規模な機能拡張を発表した。従来はWorkers AIやVectorize、R2、Browser Runといった複数のプリミティブを組み合わせて独自の検索パイプラインを構築する必要があった。今回のアップデートによりAI Searchがこれらの処理を自動化し、開発者やエージェントが、まるで自前の検索エンジンを持っているかのような感覚で扱えるようになった。

新機能として、複数のWebサイトやファイルを横断して検索できる公開エンドポイントの提供、サイトマップ不要のクロール機能、カスタムドメインによるブランディング、EmDash CMS向けの検索プラグインなどが追加された。さらにプレビュー価格モデルも発表され、デフォルトの埋め込み・リランキングモデルを利用すれば、これらの処理が無料になる予測可能な料金体系が示されている。エージェントが信頼できる情報源から回答を引き出せるインフラが、これまでより格段に手軽になった。

AI Searchの主な機能強化点

AI Searchを導入する前は、ベクトル化したデータの格納先やクローリングの仕組み、リランキングのパイプラインなどを開発者が自前で組み上げる必要があった。しかし今回の強化により、それらの低レベルなサービスを意識せずに済む。結果としてエージェントが信頼できる最新情報を引き出せるインフラが、数分で立ち上がるようになった。

インデックス作成の簡素化

これまでAI SearchでWebサイトをインデックスに追加する際は、サイトマップが必須だった。しかし新たに追加された「Discover」パースオプションを使えば、サイトマップがなくてもページ内のリンクを辿って自動的にコンテンツを収集できる。Cloudflareアカウントに登録されたゾーンであれば、特定のページから始まる全サイトデータを取り込めるようになった。

さらに、HTMLやPDFなどの非構造化データから構造化データまで、幅広いファイル形式に対応した取り込みが可能になった。これにより社内Wikiや製品マニュアルといった多様なデータソースをエージェントの検索対象に加えやすくなっている。

公開検索/MCPエンドポイント

ネームスペースに対して公開URLを有効化すると、/search と /mcp のエンドポイントが即座に利用できるようになる。/search は通常のREST APIとして、/mcp はモデルコンテキストプロトコル（MCP）に対応した形で提供される。どちらも認証不要で、複数のインスタンスにまたがる横断検索を1つのリクエストで実行できる。

外部のエージェントやアプリケーションに検索機能を提供したい場合、このエンドポイントをそのまま公開するだけで済む。Cloudflare以外の顧客に自社データへアクセスしてもらうシナリオでも、認証が不要で、URLを渡すだけのシンプルな共有が可能になっている。

EmDashとの統合とbotポリシー

Cloudflareが公開しているOSSのCMS「EmDash」向けに、AI Searchプラグインが提供された。これを導入すると、EmDashで構築したサイト内にセマンティック検索を組み込める。実際にCloudflare BlogやDeveloper Docsもこの仕組みで動いている。

また、AI Searchのクローラは独自のユーザーエージェント「Cloudflare-AI-Search」を使い、各サイトのrobots.txtに従う。ブラウザベースのクローリング機能を使う場合でも、このポリシーは変わらない。サイト運営者がクロールを拒否すれば収集が停止されるため、著作権や利用規約上の配慮が十分になされている。

Cloudflare Dev Stack MCPの実装事例

Cloudflare自身がAI Searchをどう活用しているかを示す好例が、新しく公開された「Cloudflare Dev Stack MCP」だ。これはCloudflareのエコシステム全体（ドキュメント、ブログ、APIリファレンス、コミュニティなど）を横断検索し、コーディングエージェントへ最新の引用付き回答を返す仕組みである。古いトレーニングデータではなく、常にフレッシュな情報を基にコードを生成できる。

インスタンス作成とクロール

CloudflareはDocs、Blog、API Docs、コミュニティ、Astro、Viteなど計10以上のサイトに対して、それぞれ個別のAI Searchインスタンスを作成した。各インスタンスはドメインが異なるが、Cloudflareが所有するサイトデータであるため、統一的な方法でクロールできる。

npx wrangler ai-search instance create cloudflare-community \
  --namespace dev-stack \
  --source https://community.cloudflare.com \
  --type web-crawler \
  --parse-type discover

上記のコマンドでは、--parse-type discover を指定することでサイトマップなしにページを発見するクロールを実行している。この内部ではBrowser Runの/crawl機能が使用され、リンクを辿って再帰的にページを見つけ出す。

Workerを使ったマルチインスタンス統合

10個のインスタンスにまたがる横断検索を実現するため、CloudflareはWorkerを用いたMCPサーバを構築した。wrangler.jsonにAI Searchネームスペースのバインディングを追加し、1つのツール呼び出しで全インスタンスを同時に検索する。

{
  "ai_search_namespaces": [
    { "binding": "AI_SEARCH", "namespace": "cloudflare-stack" }
  ]
}

context.registerTool(
  'search_dev_stack',
  {
    description: 'Search current docs across the Cloudflare stack.',
    inputSchema: z.object({ query: z.string() }),
  },
  async ({ query }) => {
    const res = await context.env.AI_SEARCH.search({
      query,
      ai_search_options: {
        instance_ids: ['developers-cloudflare-com', 'astro', /* ... */],
        retrieval: { max_num_results: 10 },
        reranking: { enabled: true },
      },
    })
    return { content: [{ type: 'text', text: format(res.chunks) }] }
  }
)

この方式により、エージェントが単一のツール呼び出しで全ドキュメントを検索でき、結果にはどのインスタンスから取得されたかのメタデータが付与される。複数の検索先を順に叩く必要がなく、応答速度も一括で処理される。

コード不要の公開エンドポイントも選択可能

Workerを書かずに済ませたい場合、ネームスペースの公開URLを有効化するだけで、すべてのインスタンスにクエリを投げる/searchおよび/mcpエンドポイントが得られる。設定画面からワンクリックで有効化でき、即座に利用を開始できる。Cloudflare自身のMCPサーバもこの公開エンドポイントを活用している。

コードを書く場合は細かいチューニングやMCPツールとしての統合が可能で、コードを書かない場合は設定画面上の操作だけで外部共有が完了する。どちらの選択肢も提供されている点が、利用者のスキルや要件に応じた柔軟な導入を後押しする。

公開エンドポイントとカスタムドメインで検索を共有

AI Searchでは、公開エンドポイントに独自のカスタムドメインを割り当てられる。デフォルトのCloudflare管理URLではなく、search.example.com/mcpといったブランド化されたエンドポイントを用意できるため、サービス提供時の信頼感が高まる。

さらに、検索を限定公開したいケースではCloudflare Accessを介した認証ゲートを追加できる。これによりエンドポイントへのアクセスを許可された人物やエージェントだけに制限し、認証情報を持たない第三者からの不正なクエリを防げる。社内データや顧客限定の検索サービスを安全に運用できる設計になっている。

このカスタムドメイン機能は、SaaSプロダクトやエージェントサービスを展開する事業者にとってとくに有用だ。自社ブランドのURLで検索APIを提供することで、サービス全体の統一感が生まれ、導入先からの信頼獲得につながる。

プレビュー価格モデルでコストを予測可能に

AI Searchは現在ベータ版として無料提供されているが、正式版に向けたプレビュー価格が公開された。課金開始前には十分な通知が行われる予定だ。料金設計の中心にある考え方は「予測可能でスケーラブル」であり、埋め込みとリランキングをデフォルトモデル利用時に無料化することで、トークン数の見積もりに頭を悩ませる必要をなくしている。

料金の主な内訳

• インジェスト（テキスト）： $0.75 / 1Mトークン。月間無料枠5Mトークン。
• 画像処理アドオン： +$0.50 / 1Mトークン。画像の埋め込みに使用される。
• ストレージ： $2.00 / GB・月。月間無料枠10GB。
• セマンティック検索（ハイブリッド＋ベクトル）： $0.75 / 1,000クエリ。無料枠2,000クエリ。
• 全文検索： $0.10 / 1,000クエリ。同上の無料枠と共有。
• 埋め込みとリランキング： 指定モデル利用時は無料。それ以外はWorkers AIの従量課金。

無料枠はインジェスト5Mトークンと検索2,000クエリがそれぞれ一つのプールとしてまとめられており、用途を気にせず使い切れる。埋め込みやリランキングのコストが気にならないため、データ更新や再インデックスの頻度を高めやすい。これは頻繁に情報が変わるナレッジベースをエージェントに与えたい開発者にとって大きなメリットだ。

2万ドキュメント規模の試算例

以下は、2万件の文書（約2,000万トークン）と1,000枚の画像をインジェストし、月間3万回のセマンティッククエリを実行した場合の想定コストである。ワーカーズ有料プランが前提で、埋め込みとリランキングにはデフォルトモデルを使用する。

• インジェスト（テキスト）: 18.1Mトークン × $0.75/1M = $13.58
• 画像アドオン: 1.1Mトークン × $0.50/1M = $0.55
• ストレージ: 約1.2GB → 無料枠内で$0
• 検索: 28,000クエリ × $0.75/1k = $21.00
• 埋め込み・リランキング: $0
• 合計: 約$35.13

初月にインジェスト費用がかかるが、2か月目以降は主に検索クエリ分だけ（この例では約$21）で運用できる。ドキュメントの大幅な増加がなければ、ランニングコストを低く抑えられる構造だ。

このように、AI Searchのコストは初回のデータ登録が大部分を占め、その後は利用量に比例した検索料金のみになる。大規模なデータベースを抱える場合でも、固定費ではなく使った分だけ支払うモデルのため、予算計画が立てやすい。

AI Searchの導入方法

AI SearchはCloudflareダッシュボードから有効化し、すぐに使い始められる。もっとも簡単な導入は、次のwranglerコマンドでインスタンスを作成する方法だ。

npx wrangler ai-search create my-search \
  --namespace my-namespace \
  --source https://my-website.com \
  --type web-crawler \
  --hybrid-search

この1行でWebクローラー型のインスタンスが立ち上がり、ハイブリッド検索（セマンティック＋キーワード）が有効になる。クロールが完了すれば、/searchエンドポイントで検索APIとして利用できる。さらに/mcpエンドポイントを使えば、ChatGPTやClaudeなどのモデルが直接ツールとして呼び出せる。

既存のアプリに組み込む場合はWorker経由でバインドし、エージェントと連携させればよい。カスタムドメインやCloudflare Accessを設定すれば、プライベートな検索サービスとしても公開できる。詳しい手順は公式ドキュメントを参照してほしい。

この記事のポイント

• Cloudflare AI Searchは、複数サービスの組み合わせを自動化し、データ検索基盤をワンストップで提供する。
• 公開/MCPエンドポイントやカスタムドメインにより、エージェントへの組み込みや外部共有が容易になった。
• サイトマップ不要のクロールやEmDash CMSとの統合で、あらゆるデータソースを取り込める。
• プレビュー価格ではデフォルトモデルの埋め込み・リランキングが無料で、予測しやすいコスト構造が示された。
• wranglerコマンド1行でセットアップが完了し、すぐにエージェント向け検索エンジンとして利用開始できる。

海田 洋祐

・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験

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