Cloudflare AI Searchが一般提供を開始、画像検索とOCRに対応

Cloudflareは2026年10月1日、AI Searchの一般提供を開始しました。AI Searchは、企業の文書をインデックス化し、アプリやAIエージェントがそれを検索できるようにするマネージドサービスです。一般提供版では、画像検索、スキャンしたPDFの文字認識、より大きなファイルへの対応が加わり、サービスに料金が設定されました。課金は11月1日に始まります。

開発者にとっての売りは、つなぎ込みの手間が減ることです。自分のデータを対象にした検索を作るには、通常、ストレージ、埋め込みモデル、ベクトルデータベース、ランキングの工程を組み合わせる必要があります。Cloudflareは、そのすべてを1つの製品として販売しています。

AI Searchとは

Cloudflareの発表によると、AI Searchは4つのCloudflare製品を、インデックス作成と検索のための1つのパイプラインにまとめたものです。Workers AIがモデルを動かし、Vectorizeがベクトルを保存し、R2がファイルを保持します。4つ目はBrowser Runで、Cloudflareがホストするブラウザです。

ここでいうベクトルとは、コンテンツの意味を捉えた数値の並びです。ベクトルで検索すると、キーワードが一致する結果だけでなく、意味が近い結果も見つかります。Cloudflareによると、同社は自社のブログと開発者向けドキュメントの検索にAI Searchを使っています。

一般提供で新しくなった点

最大の追加機能は、画像を写っている内容で検索できることです。AI Searchは、Qwen3-VL-Embeddingモデルを使い、画像の埋め込みを作成するようになりました。画像の埋め込みとは、ピクセルそのものから作るベクトルです。insideAI Newsは、これを画像自体のピクセルによる検索だと説明しています。

機能	GAでの変更点
画像	Qwen3-VL-Embeddingによる、ビジュアル検索向けのネイティブな画像埋め込み
スキャンした文書	OCR（光学文字認識）が、スキャンしたPDFの文字を読み取る
ファイルサイズ	テキストファイルとPDFが最大10 MiBに（従来は4 MiB）
埋め込み	Matryoshka Representation Learningでベクトルをコンパクトに保つ
検索モード	ハイブリッド検索が、ベクトル検索とキーワード検索を並行して実行し、結果を統合する

Matryoshka Representation Learningは、各ベクトルを短くしても機能するように埋め込みを学習させる手法です。これにより、サービスは精度をあまり落とさずに、より小さなベクトルを保存して比較できます。

料金

課金は2026年11月1日に始まります。insideAI Newsによると、解析、チャンク分割、埋め込み、キーワードのインデックス作成、再ランキングには追加料金がかかりません。Cloudflareの投稿には、次の料金と毎月の無料枠が記載されています。

項目	毎月の無料枠	無料枠を超えた後の料金
取り込み	500万トークン	100万トークンあたり0.75ドル
画像の取り込み	-	100万トークンあたり0.50ドル
ストレージ	10 GB	1 GBあたり月2.00ドル
セマンティッククエリ	1,000件	1,000件あたり0.75ドル
全文クエリ	1,000件	1,000件あたり0.10ドル

セマンティッククエリは、ベクトルを使って意味で検索します。全文クエリはキーワードを照合するもので、料金はずっと安くなります。

Cloudflareは、AIエージェント向けのツールを拡充してきました。8月には、同社のWorkersプラットフォーム上で動くAIエージェント向けのブラウザKitesurfを発表しています。

これが開発者にとって意味すること

11月1日より前に、クエリの料金を見積もってください。セマンティッククエリは、毎月1,000件の無料枠を超えると1,000件あたり0.75ドルかかります。一方、キーワードクエリは0.10ドルです。すべての検索をセマンティックな経路に送るアプリは、キーワード検索で十分な場面でそれを使うアプリに比べて、7倍以上のコストがかかります。単純な検索は全文検索に回しましょう。

PDFと画像のインデックスを作り直しましょう。インデックスを以前の4 MiBの上限のもとで作成した場合や、スキャンした文書を対象外にしていた場合は、より大きなファイルとOCRによって、抜け落ちていたコンテンツが見つかるようになるかもしれません。画像の埋め込みによって、製品写真、スクリーンショット、グラフも、写っている内容で検索できるようになります。

自分のクエリでハイブリッド検索を試してください。ベクトル検索とキーワード検索の結果を統合すると、純粋なベクトル検索では見落とされる名前、部品番号、エラーコードを見つけやすくなることが多いです。切り替える前に、実際の検索のサンプルで結果を比較しましょう。

インデックスの拡大に合わせて、ストレージを監視しましょう。無料枠は10 GBまでで、それを超えるとストレージは1 GBあたり月2.00ドルかかります。画像の多いインデックスは急速に大きくなることがあるため、予算アラートを設定してください。

ロックインのリスクを見極めましょう。AI Searchが便利なのは、Workers AI、Vectorize、R2、Browser Runを結び付けているからです。その結び付きこそが、移行を難しくします。ソースファイルは、ほかの場所でもインデックス化できる形式で保管しておきましょう。