Cloudflare OSを実際に動かしてみた — 動くまでに5つの壁と、2円でできた業務アプリ

前回の記事で、Cloudflareがオープンソースで公開したCloudflare OSのしくみを解説しました。「社員が言葉で頼むと、その人専用の業務アプリが1個ずつ生まれる」という、なかなか野心的なプラットフォームです。

ただ、しくみの解説だけでは「で、実際に使えるの？」が分かりません。そこで、弊社のWindows機に実際に導入し、アプリが1本できるところまでやってみました。

結論から言うと、できました。ただし、たどり着くまでに5つの壁がありました。 READMEには「pnpmを入れて、コマンドを1つ叩くだけ」と書かれています。そのとおりには、まったく動きませんでした。

先に結論：3行でまとめると

• ❌ 無料では、目玉機能に到達できない——推奨モデルが2つとも有料プラン専用。実質月額5ドルからです
• ❌ Windowsでは、書いてあるとおりに起動しない——Node.jsのセキュリティ仕様と衝突します。MacかWSLが無難です
• ⭕ ただし、動けば速い——「社内の備品を管理するアプリを作って」の一言から、実際に動くアプリが約2分・2円でできました

【この記事の読み方】 壁1〜5は技術的な内容を含みます。「結局どうだったのか」だけ知りたい方は、「実際にできたアプリ」の章まで飛ばしていただいて大丈夫です。導入判断に必要な情報は、そこと最後のまとめに集約しています。

※検証日 2026年8月7日。Windows 11 / Node.js 24.15.0。開発の活発なプロジェクトのため、現在は改善されている可能性があります。

壁1：READMEどおりのコマンドが、起動すらしない

READMEの手順は2行です。「pnpmを入れて、pnpm run-local を実行」。やってみると、いきなり落ちました。

Error: spawnSync pnpm ENOENT

pnpmは入っているのに「見つからない」と言われます。原因はNode.js側のセキュリティ仕様でした。

Node.js 18.20以降には、Windowsで .cmd や .bat ファイルを直接起動できなくする変更が入っています（コマンドインジェクションの脆弱性対策）。ところがWindowsのpnpmは、まさにその .cmd 形式です。そしてCloudflare OS側は、内部の3つのスクリプトから pnpmを直接呼び出す 作りになっていました。つまり、Windowsでは構造的に起動できません。

回避策として、pnpmを本物の実行ファイル形式（@pnpm/exe）で入れ直し、そのパスを通す起動用ファイルを1枚自作しました。リポジトリ本体には手を入れずに済みましたが、ここで最初の30分を使いました。

そのうえで初回起動には約70秒かかります。画面が無反応でも、待てば立ち上がります。

壁2：モデルは選べるのに、必ず403エラー

画面は無事に立ち上がり、AIモデルも選択できました。ところが何を頼んでも、こう返ってきます。

Error: 403 status code (no body)

本文が空のエラーなので、手がかりがありません。ソースコードを読んで分かったのは、推論の通り道が、直感と違うということでした。

Cloudflare OSにはCloudflare自身のAI（Workers AI）を使うオプションがあり、そのための起動フラグも用意されています。しかしドキュメントを読むと、「推論自体はもうそのフラグを使わない。トークンを使ってHTTPSで通信する」と書かれていました。つまり、AI Gatewayという別の仕組みと、そのアクセストークンを用意しないと、1文字も生成できません。

READMEにはこの説明がありません。モデル選択のUIには何事もなく候補が並ぶのに、選んで送ると必ず403という状態になります。

壁3：「APIトークンの名前」と「ゲートウェイの名前」は別物

Cloudflareの管理画面でアクセストークンを発行し、設定ファイルに書き込みました。すると、エラーが変わりました。

400 {"code":2001,"message":"Please configure AI Gateway in the Cloudflare dashboard"}

これは前進です。403（認証できない）から400（認証は通ったが設定が無い）に変わったので、トークンは有効だと分かります。

原因は単純な混同でした。「APIトークン」と「AI Gateway」は、まったく別のものです。

名前	正体	作る場所
APIトークン	ゲートウェイを使うための「鍵」	マイプロフィール → APIトークン
AI Gateway	AIへのリクエストが通る「道」そのもの	アカウント → AI → AI Gateway

鍵は作ったが、その鍵で開ける扉をまだ作っていなかった、という状態です。作る場所が「マイプロフィール」と「アカウント」に分かれているのが、混乱しやすいポイントでした。

壁4：推奨モデルが2つとも「無料プランでは使用不可」

ゲートウェイを作り、設定を直しました。それでも403です。今度はエラーの本文を取得できたので、原因がはっきりしました。

Model @cf/moonshotai/kimi-k2.7-code is not available on the Workers Free plan

「このモデルは無料プランでは使えません」。設定ミスではなく、プランの制限でした。

そこでモデルごとに動作を実測したところ、はっきり分かれました。

モデル	無料プランでの結果
Kimi K2.7 Code（推奨モデル）	❌ 使用不可
GLM 5.2（推奨モデル）	❌ 使用不可
GPT-OSS 120B	⭕ 使える
Llama 3.2 3B	⭕ 使える

そして決定的だったのが、Cloudflare OSは、選べるモデルをこの推奨2つだけに固定していたことです。使えるモデルは他にもあるのに、UIには出てきません。

整理すると、こうなります。

無料プランでは、Cloudflare OSのAIは1つも使えない。

壁5：無料で使えるモデルに変えたら、今度は「会話はできるがアプリは作れない」

ここで、無料でも使えることを確認したGPT-OSS 120Bを選択肢に追加してみました（追記したのは5行です）。

結果——会話は動きました。「こんにちは」に対して「こんにちは！何かお手伝いできることがあれば教えてくださいね。」と、日本語で返ってきます。無料のままAIが動いた瞬間です。

ところが、肝心の「アプリを作って」を頼むと、今度は400エラーで止まりました。

ここはAI Gatewayの通信ログから、実際に送られたリクエストとエラー全文を取り出して調べました。犯人はデータ形式の食い違いです。

AIがアプリを作るときは、「ファイルを作る」「コードを書く」といった道具を何度も往復して使います。その往復のやり取りに使うデータ形式を、GPT-OSS 120B側が受け付けませんでした。実測すると、こうです。

送った内容	GPT-OSS 120B	Kimi K2.7 Code
ふつうの会話	⭕	⭕
道具を使う指示	⭕	⭕
道具の実行結果を返す往復	❌ 400	⭕

つまり「1手目までは動くが、2手目で必ず止まる」。挨拶が成功してアプリ作成が失敗したのは、これが理由でした。

ここで、Cloudflareが推奨モデルを2つに絞っていた理由も腑に落ちます。この2つだけが、AIエージェントに必要なやり取りの形式を満たしているのです。そして、その2つは有料プラン専用。逃げ道はありませんでした。

突破：月額5ドルで、すべて解決した

Workersの有料プラン（月額5ドル）に切り替えました。課金前に、APIを直接叩いて確認しています。

モデル	ふつうの会話	道具の往復（本命）
Kimi K2.7 Code	⭕	⭕
GLM 5.2	⭕	⭕

両方とも通りました。5つの壁が、ここですべて解消します。

実際にできたアプリ

あらためて、日本語でこう頼みました。

社内の備品を管理する簡単なアプリを作って。品名・数量・保管場所を登録できて、一覧で確認できるものにしてください。

まず驚いたのが、AIの思考が日本語で流れていくことです。

「ワークスペースにガジェットがないので、まず新規作成する必要があります。既存のテンプレートがあるか確認すべきですが、品名・数量・保管場所を登録・一覧するシンプルなアプリは標準のテンプレートには該当しません。カスタムで作成します。」

「まず既製品を探す → 該当しない → だから自作する」という判断の筋道が、そのまま画面に出ます。しかも「日本語UIで作る」ことまで自分で決めていました。そして約2分後——

頼んでいないところまで作り込まれていました。

• 入力例が日本語で気が利いている——「例：ペーパータオル」「例：受付横の棚」
• データが1件もない状態の表示——「備品が登録されていません」
• 入力チェック——数量は0以上の整数、品名と保管場所は必須
• データの保存とリアルタイム更新——頼んでいないのに、複数人で同時に見ても同期する作りになっていました
• 使い方メモ（README）まで生成

かかった費用は2円（0.02ドル）。AIとのやり取りは6往復でした。

もう1つ実務的に良かったのが、変更の承認画面です。AIが加えた変更は即座に反映されるのではなく、「Accept changes（反映する）／Discard（捨てる）」を選ぶ形になっています。コードを読まずに、画面を見て判断できるのは、非エンジニアが使う道具として大きい点です。

やってみて分かったこと

良かった点

• 成果物が「コード」ではなく「動いているアプリ」——ここが最大の価値です。同じものをAI開発ツールで作ると、この後にサーバーの用意・データベース・ログイン・共有の手当てが必要になります。Cloudflare OSはそれが最初から済んでいて、そのままURLを渡せば他の人が使えます
• 日本語がまったく問題ない——指示も、思考も、生成されるUIも日本語
• 安い——アプリ1本で2円。試行錯誤しても数十円の世界です
• コストが業務単位で見える——ワークスペースごとに金額が表示されます

厳しい点

• 導入にエンジニアが要る——今回の5つの壁は、いずれも非エンジニアには突破できません。エラー本文が空だったり、ソースコードを読まないと原因が分からなかったりします
• 「無料で試せる」は事実上できない——月額5ドルからです。金額は小さいですが、「タダで様子見」は不可能だと知っておくべきです
• Windowsは相性が悪い——MacかWSLを強くおすすめします
• 日本語の情報がほぼ無い——公式も外部からの改善提案を受け付けていないため、当面は自力で読み解く必要があります

まとめ：誰が試すべきか

2回にわたって、しくみと実機の両面から見てきました。導入判断としての結論はこうです。

• ⭕ 向いている：社内にエンジニアが1人以上いて、現場からの小さなツール依頼が溜まっている会社。「情シスに頼むほどでもないが不便」を現場が自分で解決できる受け皿になります
• ❌ 向いていない：技術が分かる人がいない会社。今の完成度では、立ち上げも運用も維持できません

そして重要なのは、これがChatGPTやGeminiの置き換えではないという点です。埋めている穴が違います。

• ChatGPT / Gemini＝すでにある情報を賢く扱う
• Cloudflare OS＝無かった道具を作る

今回の備品管理アプリは、GeminiやChatGPTでは作れません。逆に「先週の議事録を要約して」はGeminiの圧勝です。競合ではなく、併用するものだというのが、実際に触ってみた実感です。

5つの壁を「面倒だ」と読むか、「大手がこの問題にどう答えたかを先に知れた」と読むかは、会社の状況次第だと思います。ただ、言葉で頼んだだけで、その日から使えるアプリが2円でできる——この体験そのものは、一度見ておく価値があります。

参考リンク

• 【前編】Cloudflare OSとは？ 社員一人ひとりに「専用アプリ」を配るOSS — しくみの解説はこちら
• cloudflare/cloudflare-os（GitHub） — 本体のリポジトリ
• cloudflare/cloudflare-os-starter（GitHub） — 自社版を立ち上げるためのスターター

AI開発ツールの選び方については 主要AIモデル ベンチマーク徹底比較、新技術を採用すべきかの判断軸は 話題のGraphRAG、採用しませんでした もあわせてご覧ください。

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