Cloudflare、「Identity-Aware AI Gateway」を公開—全AIリクエストを実在の従業員に紐づけ

従業員IDをAIリクエストに紐づける仕組み

ゲートウェイはCloudflare Accessの背後に配置されます。AIモデルプロバイダーにリクエストが届く前に、ユーザーは組織の既存のIDプロバイダー（IdP）で認証を行わなければなりません。Accessで保護されたカスタムドメインを通じてリクエストが到着すると、Cloudflareはユーザーとデバイスの状態を検証し、検証済みのAccessユーザーIDをリクエストメタデータにcf.user_idとして書き込みます。

これにより、リクエストを特定の人物やシステムに紐づけることを不可能にしていた、ブラインドな共有APIキーは過去のものとなります。ITチームは誰が、いつ、どのデバイスから、どのモデルにプロンプトを送信したのかを正確に把握できるようになります。

可視性とコスト管理

IDが紐づけられると、ゲートウェイはきめ細かなコスト管理を実現します。

• ユーザー単位の支出制限 — ITチームはアカウント全体ではなく、個人またはチームレベルで支出上限を設定できます。
• User Insights（ユーザーインサイト） — ユーザーまたは自動システムごとに通常のAI使用パターンを学習し、アクティビティや支出がそのベースラインから逸脱した場合にアラートを発する補助機能です。
• ユーザーによるログと分析のフィルタリング — ログや分析ダッシュボードで、認証済みIDごとにリクエストをフィルタリング、監査、分析できます。
• リアルタイムフラグ — 従業員がより安価な代替モデルで済む単純なタスクに高額なモデルを使用していることを検出できます。
• コスト削減機能 — 重複リクエストをキャッシュして冗長コストを削減。レート制限により、請求書に反映される前に暴走する使用量を止めます。

付随するセキュリティとガバナンス機能

IDだけでは不十分です。企業にはガードレールも必要です。

• Data Loss Prevention（DLP） — 外部のAIプロバイダーにリクエストが届く前に、従業員名、パスワードなどの機密データを自動的に除去するフィルター。
• ガードレール — 入力プロンプトとモデル応答の両方に対して、ゲートウェイ層でコンテンツフィルタリングとポリシーを適用。
• レート制限 — ユーザー単位またはゲートウェイ単位でリクエスト数を制限し、不正使用を防止。
• 動的ルーティング — ポリシーに基づいて異なるモデルにリクエストをルーティングできるベータ機能。

今後の展開と関連機能

CloudflareはID認識型の制御を自律エージェントにも拡張しています。

• Cloudflare Wallets と cloudflare.pay — 2026年8月4日に発表。AIエージェントに安定したIDを与え、人間の作成者が設定した制限内で購入を可能にします。
• Code Mode — 2026年7月のAgents Weekで発表。コーディングエージェントのトークンコストを大幅に削減する機能。
• Shadow MCP検出 — 不正なModel Context Protocolサーバーを検出するCloudflare Gatewayルール。

本サービスは現在オープンベータ版で利用可能です。CloudflareのCTOであるDane Knecht氏は次のように要約しています。「チームは好きなAIモデルを自由に使える。IT部門は必要なリアルタイムの可視性、ガードレール、予算管理を手に入れられる」。