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スタートアップスポットライト:第5コホートによるAIエージェントの作成とイノベーションの加速

2025-04-11

9分で読了
この投稿はEnglishでも表示されます。

柔軟なインフラと革新的なAIツールにすばやくアクセスできれば、スタートアップ企業は本番環境対応のアプリケーションを迅速かつ効率的にデプロイできます。Cloudflareは数多くのアプリケーションで極めて重要な役割を果たし、創業者やエンジニアリングチームが技術的オーバーヘッドの負担なく容易にイノベーションを構築、拡張、加速できるようにしています。また、該当ケースでは、スタートアッププログラムWorkers Launchpadといった当社のイニシアチブが、それらの野心的なプロジェクトをさらに推進するツールやリソースを提供します。

Cloudflareは最近、AIエージェントを発表しました。これにより、開発者はCloudflareを活用してエージェントをデプロイし、自律的タスクを完了することができます。既に、スタートアップ企業数社がエージェントインフラストラクチャ構築のプラットフォームとしてCloudflareを活用しています。前途有望なスタートアップ企業がCloudflareを利用してAIエージェントプラットフォームを構築している例をいくつかご紹介しましょう。

Lamatic AIがWorkers for PlatformでスケーラブルなAIエージェントプラットフォームを構築

2023年に設立されたLamatic.aiは、SaaSスタートアップがインテリジェントなAIエージェントを製品にシームレスに統合できるよう支援しています。Lamatic.aiは、スケーラビリティとセキュリティを念頭に置いて完全管理されたライフサイクルを提供することにより、AIエージェントのデプロイメントを簡素化します。SaaSプロバイダーは、Lamaticを使ってノーコードのビジュアルビルダーでAIワークフローをリプラットフォームし、技術的負債の削減と製品の迅速な出荷を実現しています。高可用性、拡張性、低遅延を実現するために設計されたLamaticのアーキテクチャは、重い負荷がかかってもパフォーマンスを維持できるAI駆動型アプリケーションを構築するのに役立ちます。Product Huntで短期間に多数のユーザーを獲得したLamaticは、AIエージェントで複雑な問題を解決することへの関心の実在を見極め、同社チームはスケーラビリティとパフォーマンスを念頭に置いたソリューションを構築する必要があることを認識しました。

Cloudflareは、Lamaticの成長を支援する重要な役割を果たしています。LamaticはCloudflare Workersを使って、リクエストがエンドユーザーの近くで処理されるようにし、遅延を最小限に抑え、中央のサーバーの計算負荷を軽減しています。Lamatic.aiは、効率的な拡張によってわずか数か月で月に300万件以上のサーバーレスリクエストを処理するまでになり、1,000社以上の顧客をサポートしています。しかも、その業務のすべてを3人体制の小チームで管理しています。

顧客はコーディング不要のビジュアルビルダーでエージェントフローを設計し、相互運用可能なYAML設定を生成します。APIキーやモデルアクセストークンなどの機密性の高い認証情報は、Workers KVにセキュアに暗号化されて保存され、実行時のみに復号化されるようにしてセキュリティを強化します。すべてのYAML設定は、Workers互換のJavaScriptバンドルにコンパイルされます。プロジェクトがデプロイされると、Lamaticは、スケジュールされたデータのETL操作の同期ジョブや受信Webhookなどの重要なコンポーネントを調整し、Cloudflare Queuesでイベント駆動型のワークフローを処理します。一度デプロイすれば、プロジェクトは公開されたAPIエンドポイントを持つCloudflare Workerとして完全稼働し、顧客はAIによる自動化を最小限の摩擦でアプリケーションに直接統合することができます。

Lamatic.aiはプラットフォームを拡張するために、サーバーレスとAIロジックを顧客ごとに分離するアーキテクチャを構築しました。Lamatic.aiは、リクエストをバッチ処理して中央でクラスター化するのではなく、Cloudflareのグローバルネットワーク全体にワークロードを分散して、それぞれの顧客とエンドポイントについて個別のWorkerで専用ロジックを実行しています。Workers for Platformsだから可能なこの顧客ごとのデプロイメントモデルによって、Lamatic.aiは各顧客特定のサーバーレス機能を大規模に提供し、追加の顧客のオンボーディングにおける技術的オーバーヘッドを削減することができます。各顧客に、サブスクリプションのレベルに応じてリクエストとレートの制限が有効化された専用のWorkerが与えられます。

リクエスト処理の他にも、LamaticはCloudflare Workers KVを分散設定ストアとして使用し、高い可用性とセキュリティを確保しています。すべての値がAES-256-GCMによって保存時に暗号化され、実行時にのみ復号化されるため、操作はセキュアかつ低遅延に保たれます。トークンとユーザー認証情報は暗号化されて、データベースとKVに保存されます。

パフォーマンスをさらに向上させるため、Cloudflare Queuesがタスクの完了を調整する上で重要な役割を果たします。LamaticはQueuesでWorkersのリクエストからワークをオフロードし、Webhookや分散プロセスの調整などのタスクを処理します。どちらも、システムの一貫性と信頼性を大規模に維持するために不可欠のタスクです。Workersは実行時に同期リクエストを処理しますが、長時間実行されるジョブはQueuesを介して処理します。例えば、スケジュールされたETL同期中は、新たに生成されるデータレコードはCloudflare Pub/Subにメッセージキューとして保存されます。コンシューマーWorkerはこれらのメッセージを収集し、Workers Queueを使ってポッドへのAPIリクエストを行います。コンシューマーWorkerは、各キューの処理が完了するにつれてより多くのメッセージを消費します。

これが最適であるもう1つの例が、AIのワークフロー管理です。多くのAIワークフローは複数データソースへの同時リクエストを伴いますが、Queuesがデータ処理を合理化し、顧客の検索拡張生成(RAG)ワークフローに効率的に情報をフィードします。このアプローチにより、ワークロードの急増が緩和され、ボトルネックが緩和され、AIエージェントが遅延なく確実にデータの集計と処理を行えるようになります。

このほか、Lamatic.aiは顧客がプラットフォーム全体で利用できるサポート推論プロバイダーの1つとしてWorkers AIを提供しています。顧客は、ユースケース(チャットボット、画像生成、音声など)に応じて、Workers AI上でホストされている多くのオープンソースモデルのうちの1つを選択し、実行することができます。これらのレイヤーを組み合わせることで、大量のデータを処理し、低遅延の応答を維持し、堅牢なセキュリティを確保することで、AIエージェントのスケーリングの課題を解決することができます。Lamatic.aiは、Cloudflareのインフラストラクチャをバックボーンとして活用して、最新AIアプリの厳しい要求に応える耐障害性を備えた高性能プラットフォームを構築しており、スタートアップ企業が製品にAI駆動機能を組み込む際に理想的な選択肢となっています。

Skyward AIはDurable Objectsとエージェントを備えたAIエージェントでコンプライアンスを自動化

Skyward AIは、Cloudflareのサーバーレスコンピューティング機能を活用して、証拠収集、リアルタイムのリスク分析、ポリシー更新などの重要タスクを合理化するAI駆動型コンプライアンスエージェントを構築し、コンプライアンス業務を変革しています。フィンテック、サプライチェーン、その他の規制の厳しい業界のコンプライアンスチームは、それらのAIエージェントを使用して、証拠を抽出して整理し、リアルタイムの推奨を行い、ポリシーと手続きの更新を自動的に調整しています。これらのAIエージェントがドキュメントの構文解析、リスクの監視、ポリシーの適用を処理することで、ヒューマンエラーのリスクを軽減し、コンプライアンス担当者が価値の高いタスクに集中できるようにします。

Skywardは、中央集権型クラウドコンピューティングの制約を回避するために、サーバーレスファーストのアプローチで設計されたAIエージェントプラットフォームを構築しました。そのために、同社はCloudflareの開発者プラットフォームを活用して、応答性が高くスケーラブルなインフラストラクチャを作成し、維持しています。Workersがチャット入力、コンプライアンスチェック、認証などの受信リクエストを処理し、複数の地域にわたって効率的にルーティングします。Skywardは当初、Durable ObjectsWorkflows、そしてAI協調のためのJavaScriptネイティブRPCを使用してAIエージェントインフラストラクチャを構築しましたが、最近になってCloudflareの新しいAIエージェントフレームワークに移行しました。エージェントがAIエージェントの作成と調整のフレームワークを提供するため、SkywardがDurable Objectsを手動で管理する必要性を抽象化するのに役立ち、ツール管理に費やす時間が大幅に減ります。リリースされたばかりでしたが、移行によってエージェントの通信方法が簡素化されました。一方、データプライバシー、分離、同時実行管理など、当初設計の利点は保たれています。また、エンドユーザーにリアルタイムのフィードバックや応答を提供することも容易になりました。

Skywardは、AIエージェントのクエリの応答時間を100ミリ秒未満に短縮することにより、リアルタイムでコンプライアンス自動化を最適化します。ワークロードは不要なネットワークラウンドトリップを最小限に抑えるように構成されており、同期エンジンのアプローチでデータを自主的にプリロードしてクライアントへプッシュし、応答性の高いユーザーエクスペリエンスを実現します。Skywardは、AI推論のプロキシとしてAI Gatewayを使用し、複数ベンダーの使用状況、パフォーマンス、コストを観測可能にして、AIの運用効率を高めています。Cloudflareのサーバーレス開発者プラットフォームを活用することで、Skywardはアーキテクチャを簡素化すると同時に、グローバルな可用性をサポートし、Kubernetesクラスタや複雑なロックメカニズムの必要性を回避することができました。Cloudflareの複数地域サポートにより、運用の複雑化を招くことなく世界中で一貫したパフォーマンスを保証できるため、Skywardのチームは地域展開の管理の負担も回避できます。

状態管理は、エージェントワークフローを実行するために不可欠なコンポーネントです。各コンプライアンスセッションは専用のDurable Object内で実行され、関連データは実行レイヤーの近くに留まります。このセットアップにより、データベースのラウンドトリップが最小限に抑えられ、アンチマネーロンダリング(AML)チェック、Know Your Business (KYB)検証、ドキュメント処理などのタスクの効率性が維持されます。コンプライアンスセッションが完了すると、システムは関連する情報をまとめてPostgresとR2に保存し、永続的なクラウドインフラストラクチャを必要とせずにメモリ使用を最適化します。

低遅延運用と長期ストレージのバランスをとるため、Skywardは多層データ管理戦略を採用しています。SkywardのチームはHyperdriveを使用することでクエリの遅延を50%近く低減し、コンプライアンスチームが即座にフィードバックを得られるようにしました。Skywardの核心には、「コンプライアンスチームのために合理化された」プラットフォームを提供するという目標があります。スピーディなフィードバックループによってエンドカスタマーは行動に必要なデータと応答を得られると、同社のチームは断言します。タスクを処理するエージェントが1つの場合も、数百のエージェントが並行処理する場合も、Hyperdriveは、広範な会社のドキュメント(規制、ポリシー、手順、社内文書など)、複雑な規制ナレッジグラフ、会話型ワークフローのためのオンデマンドのコンテキスト情報などのアセットに対するデータベースリクエストがすべて可能な限り高速処理されるようにします。

Durable Objectsはリアルタイムのセッション状態を促進し、複雑なロックメカニズムなしでAIエージェントがスムーズに機能できるようにします。法務のPDFやアーカイブデータなど大容量のコンプライアンス関連文書については、Cloudflare R2が長期ストレージを提供し、すぐ利用可能なのは頻繁にアクセスする情報だけにします。このアプローチは、ストレージ管理の効率性と費用対効果を維持しながら、パフォーマンスを向上させます。

コンプライアンス重視のAIアプリケーションでは、セキュリティとスケーラビリティが依然として優先事項になっています。Skywardは厳格なアクセス制御を実施し、許可されたユーザーだけが開発環境や本番環境にアクセスできるようにしています。各AIセッションは、主要イベント、ユーザーアクション、承認に関する監査可能なログを保持し、コンプライアンスや法的義務遂行のためにそれらのインサイトをエクスポートすることができます。各エージェントは独自のインスタンスにデプロイされ、独自のデータベースを持っており、必要なユーザー、エージェントインタラクション、監査要件の詳細記録が残るようになっています。また、Cloudflareのネットワークはグローバルなデプロイとスケールが可能なため、Skywardはインフラストラクチャに多額のオーバーヘッドをかけずに、複数地域に渡って一貫した高パフォーマンスの運用を維持できました。

Skywardは今後、選択されたモデルをCloudflare Workers AI上で直接実行することによってAIエージェントの応答性を一層高め、外部推論プロバイダーへの依存を減らしていく計画です。さらに、顧客データやワークフローをより明確に分離するためにWorkers for Platformsの統合を進め、コンプライアンス自動化に対するエンドユーザーの制御を強化する予定です。Cloudflareが引き続きAI機能を進化させていくにつれて、Skywardは分散型AIコンプライアンスソリューションの限界を押し広げ、規制遵守の自動化を進め、よりスケーラブルかつセキュアにすることを目指しています。

Cloudflareで構築

Lamatic AIやSkyward AIといったスタートアップ企業がCloudflareでAIエージェントプラットフォームを構築していることが、私たちのインスピレーションになっています。そうしたイノベーションこそ、多くのスタートアップ企業がスケーラブルで信頼性が高く効率的な基盤としてCloudflareを信頼してくださることを私たちが誇りに思う理由です。

Lamatic AIとSkyward AIは、近日公開されるCloudflareのWorkers Launchpad第5コホートに招待されています。Workers Launchpadといえば、前回のアップデートから数か月が経っていますので、最新情報を見てみましょう。

Workers Launchpad第4コホートに感謝し、第5コホートを歓迎します

Workers Launchpadチームは、お客様が開発者プラットフォームで見せた成果に圧倒されています。第4コホートのメンバーは、年2回のDemo Dayで発表を行いました。AI/MLはもちろん、開発者ツール、3Dデザイン、クラウドインフラストラクチャ、アドテック、メディアなどさまざまな業界でお客様が構築しているものを見せてくださいました。それらの素晴らしい企業がCloudflareネットワーク上で何を構築しているかを見るのは、とても励みになります。今後も参加されるスタートアップ企業のジャーニーを通して協力していくのを楽しみにしています。

Workers Launchpad第4コホートのDemo Dayの後、第5コホートへの参加を希望する世界中のスタートアップ企業から過去最多の申し込みがありました。このように押し寄せる創業者の次の波が、AIエージェント、開発者ツール、MCP、メディアなどの分野で構築することで、実現可能なものが広がっていきます。新しいコーホートが誕生するたび、私たちはいつも、創業者チームの実力を見て刺激を受け、彼らが実現する大胆なアイデアやテクノロジーで解決に取り組む現実世界の問題に触発されています。

私たちと一緒に、第5コホートの参加者を温かい気持ちでお迎えください:

第5コホートの成果を詳しくお伝えするのを楽しみにしています。Xで@CloudflareDevをフォローし、Developer Discordサーバーでこのコーホートの最新情報をご覧ください。

Cloudflareの開発者プラットフォームでアプリケーションを開発している方は、Cloudflareをどう使っているかをぜひお聞かせください。構築しているものについて詳細情報をお送りください。当社チームがご提案内容を必ず確認します。また、Workers Launchpadへの参加に興味をお持ちのスタートアップ企業の方は、ぜひ第6コホートにお申し込みください。参加申し込みは現在受付中です!

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