「イランのネット遮断、どうなった？」と話しかけるだけで答えが返ってくる——Cloudflare Radar Researcherがベータ公開

内部の仕組み

Radar ResearcherはCloudflareの自社開発プラットフォーム上に完全に構築されており、同社の技術スタックを自ら実証するドッグフーディングのショーケースとなっています。各コンポーネントの動作は以下の通りです。

• セッション管理: Cloudflare Agents SDKを実行するCloudflare Workerが各会話を処理します。各セッションはステートフルなDurable Objectであり、独自のSQLiteデータベースを持っているため、ユーザーがページを離れてもチャット履歴が保持され、レスポンスのストリーミングが継続します。
• AIモデル: 中核となる推論エンジンは、Workers AI上で動作するKimi K2.7などのオープンモデルです。このモデルは自然言語クエリをデータ調査に変換し、関連するRadarデータセットを検索し、インタラクティブなチャート（折れ線グラフ、地図、ヒストグラムなど）を生成し、その結果を平易な言葉で要約します。
• サブタスク: 会話のタイトル作成やフォローアップ質問の提案といった周辺タスクは、より小型で高速なモデルが担当するため、メインの応答速度に影響を与えません。
• コンテキスト認識: ツールは現在の日時と、IP位置情報やネットワークといった基本的な接続コンテキストを受け取るため、場所に応じた回答を提供できます。

すべての情報はRadarのAPIを介して提供されるため、基盤となるLLMは実際の検証可能なデータに依存し、推測による出力は行われません。

広がるコンテキスト：Agents WeekとWebMCP

Radar Researcherは、Cloudflareの社内イベントAgents Weekの一環としてローンチされました。このイベントは、Cloudflareの開発者プラットフォーム上に構築されたAIエージェントに焦点を当てたものです。ツール全体はWorkers、Durable Objects、Workers AI、AI Gateway、R2ストレージ、Cloudflareのデータレイヤー上で動作し、これはあらゆる開発者が自身のAIエージェントを構築するために使用できる同じツールであることを示しています。

同日、CloudflareはRadarでのWebMCPサポートも有効化しました。WebMCPは、ブラウザベースのAIエージェントがHTMLをスクレイピングする代わりに、ページのツールを直接発見して呼び出せるようにする新しいWeb標準です。これによりRadarはエージェント対応となり、自社のエージェント準備態勢チェックに合格し、Cloudflareが自社プロパティを人間と自律型AIエージェントの両方にアクセス可能にするという方針を示しています。

データアクセスの意味

Radar Researcherは、インターネット計測データの最大級の公開リポジトリの1つへの障壁を大幅に引き下げます。これまでは、Cloudflare Radarから洞察を抽出するには、複雑なビジュアライゼーションを操作したり、APIエンドポイントを理解したり、手動でデータセットをフィルタリングしたりする必要がありました。現在では、地域の障害を取材するジャーナリストやトラフィックの異常を調査するネットワーク事業者は、単に質問するだけで、裏付けとなるチャートと共に回答を得られます。

このツールは、基となるチャート、データセット、クエリトレースへのアクセスも維持しているため、ユーザーは引き続き結果を検証し、さらに深く掘り下げることができます。その結論は、Cloudflareのネットワークおよび関連データソースが観測できる範囲に限定されています。