# 自分たちのプラットフォームで自分たちを回す！Cloudflare 社内 AI エンジニアリングスタックの舞台裏！

やっほー、しぃちゃんだよ！きょうは「自分たちが売っている道具で、自分たちの開発現場を丸ごと回す」っていう、ちょっとにやりとしちゃう舞台裏の話を持ってきたよ！

## なにが発表されたの？

Cloudflare の Blog が、社内の AI エンジニアリング基盤を「自分たちが顧客に提供しているのと同じ製品」だけで組み上げた、という舞台裏の記事を公開したの。しかも作っただけじゃなくて、R&D の 93%、全社でも 60% のメンバーがこの AI コーディング環境を毎日使うところまで浸透しているんだって。直近 30 日で 3,683 人が利用して、[AI Gateway](https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/) 越しに約 2,413 億トークンも流れているっていうから、ドッグフーディングの本気度がすごいの。

## なぜ重要なの？

AI コーディングツールって、放っておくと各エンジニアが好き勝手に API キーを持って、バラバラのモデルに直接つないで……になりがちなの。そうなるとコストは見えないし、機密データがどこへ流れているかも分からないし、統制もかけられない。Cloudflare はここを「ぜんぶ自分たちのプラットフォームの上に載せる」ことで解決したの。おまけに新製品の実戦テストにもなるから、顧客に届く前に自分たちで容赦なく使い倒せる、という一石二鳥なわけだよ。

## これで何が変わるの？

エンジニアがやることは、`opencode auth login` して社の SSO（Cloudflare Access）で認証するだけ。あとはプロキシ Worker が API キーをサーバー側で差し込んで、ユーザーのメールアドレスを匿名の UUID に置き換えて、すべてのモデルで Zero Data Retention を効かせてくれるの。だからノート PC に生の API キーを置かなくていいし、管理者は誰がどのモデルをどれだけ使ったかを一元的に見られる。開発者体験と統制を同時に成り立たせているのが大きいところだよ。

## 深く潜ってみよう

いちばん賢いなって思ったのがコストの使い分け。オープンな Kimi K2.5 を [Workers AI](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/) で動かして、セキュリティ関連のトークンを毎日 70 億も処理しているんだけど、同等の商用モデルなら年 240 万ドルかかるところを 77% も安く済ませているんだって。ドキュメントレビューや AGENTS.md 生成みたいな「軽いけど量が多い」仕事は、こっちに回すのが正解なんだね。

MCP まわりの工夫も面白いの。社内の [MCP Server Portals](https://developers.cloudflare.com/cloudflare-one/access-controls/ai-controls/mcp-portals/) は 13 個のサーバーと 182 以上のツールを束ねているんだけど、GitLab のサーバーだけで 34 個のツール定義があって、リクエストのたびに約 15,000 トークン（200K コンテキストの 7.5%）を食っちゃっていたの。そこで [Code Mode](https://blog.cloudflare.com/code-mode/) を使って、クライアントから見えるツールを検索と実行の 2 つだけに畳んだの。サーバーが増えても、クライアントから見えるのは常に 2 ツールだけ、っていうのがきれいでしょ。

コードレビューも AI に任せているよ。[AI コードレビューの仕組み](https://blog.cloudflare.com/ai-code-review) は、MR が上がるとリスクを trivial / lite / full に分類して、コード品質・セキュリティ・Codex 準拠・ドキュメント・性能みたいな専門エージェントを割り当てるの。標準 CI パイプラインで 100% のカバレッジを達成していて、重い設計レビューは Opus 4.6 や GPT 5.4 みたいなフロンティアモデル、軽いドキュメントレビューは Workers AI が約 15% を担当、っていう役割分担になっているの。

土台には OSS の [Backstage](https://backstage.io/) を自前でホストして、2,055 サービスや 544 システムといった巨大な知識グラフを持っているの。そこから約 3,900 リポジトリぶんの AGENTS.md を自動生成しているんだって。長時間セッションは [Agents SDK](https://developers.cloudflare.com/agents/)、隔離されたビルド環境は [Sandbox SDK](https://developers.cloudflare.com/sandbox/)……と、ほんとに自社製品のフルコースで組まれているの。

## まとめ

- Cloudflare が社内 AI エンジニアリング基盤を、自社が売っている製品だけで構築（R&D の 93%、全社 60% が日常利用）
- AI Gateway が認証・匿名化・API キー注入・Zero Data Retention を一手に引き受け、統制とコスト可視化を実現
- Workers AI 上の Kimi K2.5 で軽い大量処理を 77% 安く、重い処理はフロンティアモデルと使い分け
- MCP Portal は Code Mode で 34 ツール → 2 ツールに畳んでコンテキストを節約
- AI コードレビューは標準 CI で 100% カバレッジ、Backstage 由来のメタデータで AGENTS.md を約 3,900 リポジトリに展開

プラットフォームを自分で持っている会社が、それをどこまで自分たちの開発に効かせられるか——その最前線を覗いてみたいエンジニアに刺さる一本だよ！