Cloudflare、自然言語分析ツール Radar Researcher を公開──世界中のインターネットトラフィックデータを対話型グラフで照会
Cloudflare Radar の全データを自然言語で検索・可視化するベータ版ツール。API 呼び出しや手動のフィルタリングなしで、対話型のインタラクティブなグラフと詳細レポートを即時生成する。
リリース: 2026-08-07 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Cloudflare は 2026 年 8 月 7 日、自然言語でグローバルなインターネットトラフィックデータを照会できるベータ版ツール「Radar Researcher」を発表した。
- ユーザーは API の仕様やページ階層を意識せず、自然言語による質問から即座に対話型のインタラクティブなグラフと解説レポートを取得できる。
- 画面上の任意のチャートを「Explain with AI」機能で選択すると、画像・生データ・適用中のフィルタパラメータが同時に AI に渡され、正確な文脈分析が可能になる。
- チャット履歴は検索可能な状態で保存され、共有リンクは作成後 30 日間で自動的に期限切れになる仕様となっている。
2. 影響（Why）
- API仕様の調査コストを大幅に削減: 複雑なフィルタやエンドポイントの仕様を網羅的に学ぶ必要がなくなるため、インシデント調査やデータ分析の初期コストを実質的にゼロに圧縮できる。
- 国内テックリード・SREへの実務的影響: [国内インフラ・セキュリティ運用] 規模の組織では、グローバルな障害発生時における他地域への影響範囲の切り分けや、トラフィック枯渇のトレンド確認を自然言語ベースで即座に試行できるようになる。
3. 根拠・詳細（How）
- Cloudflare Agents SDK と Durable Object による状態管理: Cloudflare Worker 上で Cloudflare Agents SDK を稼働させ、各対話は個別の SQLite データベースを持つステートフルな Durable Object として処理。ページを離れてもサーバー側で生成が継続される。
- Workers AI とフォールバックチェーン機構: 推論エンジンとして Kimi K2.7 などのオープンモデルを Workers AI 上で実行。3 つのモデルファミリーを跨ぐオーダーメイドのフォールバックチェーンにより、単一プロバイダーの障害時に自動で切り替わる。
- マルチモーダル入力と AI Gateway による安全性確保: チャートのスクリーンショット、Cloudflare Radar API の生データ、適用中のフィルタパラメータの 3 点を同時にモデルに渡し、AI Gateway を経由させてロギング、コスト追跡、キャッシュ、安全性チェックを一元管理する。
4. 展望・課題（Next）
- ベータ版からの機能拡張とフィードバック: 現在はパブリックベータとして提供されており、ユーザーからのフィードバックを基にデータ探索の精度向上や対話テンプレートの拡充が予定されている。