AI を使ったコーディングプラットフォーム（「バイブコーディング」 ↗ プラットフォームと呼ばれることもあります）は、作りたいものを自然言語で伝えるだけで、ユーザーがアプリケーションを構築できるようにします。コード生成、テストとデバッグ、プロジェクトのデプロイまでをプラットフォームが担います。
こうしたプラットフォームのインフラを構築するには、特有の課題があります。AI が生成したコードは本質的に信頼できないため、悪用を防ぎ、ユーザー同士を隔離するには、安全なサンドボックスで実行する必要があります。会話形式で素早く開発するには、ライブプレビューとリアルタイムのデバッグで、ほぼ即座にフィードバックを返す必要があります。さらに、ユーザーが作る数千〜数百万のアプリケーションを、従来のサーバーインフラのようなコスト増なしでデプロイし、ホストする仕組みが必要です。
Cloudflare には、こうしたプラットフォームを作るための部品がそろっています。AI モデルへつなぐミドルウェア、コード実行用の安全なサンドボックス、数百万アプリケーションまでスケールするサーバーレスのデプロイ基盤です。
すぐに AI バイブコーディングプラットフォームのリファレンス実装を試すには、この スターターテンプレート ↗ を Cloudflare アカウントへデプロイします。
AI を使ったコーディングプラットフォームを作るには、次の主要コンポーネントが必要です。
- コード生成用の AI: ユーザーのプロンプトを解釈し、コードを自動生成する AI モデルと連携します。
- 安全な実行サンドボックス: 信頼できない AI 生成コードを、ユーザーがすぐ実行して試せる、隔離された安全な環境を提供します。
- スケーラブルなアプリケーションデプロイ: AI が生成したアプリケーションを大規模にデプロイし、ホストします。
- 分析とオブザーバビリティ: ログとメトリクスを収集し、AI の利用状況、アプリケーション性能、プラットフォームコストを監視します。
最初のステップは、ユーザーの自然言語プロンプトを処理し、コード生成用の AI モデルへ安全にルーティングすることです。
複数の AI プロバイダーを使う場合、コストの可視化、費用を抑えるレスポンスキャッシュ、信頼性を保つフェイルオーバーが必要です。AI Gateway は、プラットフォームと AI プロバイダーのあいだの統合コントロールポイントとして、これらの機能を提供します。
- 複数の LLM プロバイダーへリクエストを振り分ける 統合アクセスポイント。OpenAI、Anthropic、Google など、さまざまなプロバイダーの モデル を使えます
- よくある応答の キャッシュ。「ToDo リストアプリを作って」といった依頼では、プロバイダーへ送らずキャッシュを返せます（推論コストを節約できます）
- 全プロバイダーのリクエスト、使用トークン、応答時間を一箇所で見る オブザーバビリティ
- AI プロバイダー横断の コスト追跡
AI コードジェネレーターを作り、Cloudflare 上でのアプリケーション構築に詳しくしたい場合は、次の 2 つのツールを推奨します。
- Cloudflare Workers Prompt: Cloudflare の API、設定パターン、ベストプラクティスを AI モデルに教える、例付きの構造化プロンプトです。AI システムに含めると、出力コードの品質が上がります。
- Cloudflare のドキュメント MCP サーバー ↗: AI ツールが Model Context Protocol (MCP) に対応している場合は、Cloudflare のドキュメント MCP サーバーへ接続し、プラットフォームの最新知識を取得できます。
Sandboxes と Containers はどちらも、信頼できない AI 生成コードを実行するための、安全で隔離された環境を提供します。次の特徴があります。
- 強力な隔離とサンドボックス制御。悪意のあるコードや不具合のあるコードが、ほかのインスタンスへ影響しないようにします
- 短い起動時間。リアルタイムのフィードバックで、素早い反復が可能です
- ログと結果のリアルタイム出力ストリーミング。進捗のライブ更新とデバッグに使えます
- プレビュー URL。開発中にアプリケーションを試せます
- グローバルなエッジデプロイ。Cloudflare のネットワーク上で、世界中で低遅延に実行できます
Sandboxes はフルマネージドで、すぐに使えます。コード実行、出力整形、開発者ツール向けの 事前構築 API があり、ほとんどの AI コード実行用途に適しています。
Containers はランタイムを完全に制御できます。カスタム Docker イメージで任意の言語やフレームワークを実行でき、最大 4GB RAM と専用 vCPU を使えます。カスタムランタイムやリソース負荷の高いワークロードに向いています。
AI を使ったコーディングプラットフォームでは、生成される数千〜数百万のアプリケーションをデプロイし、ホストできる必要があります。
Workers for Platforms がその基盤です。無制限にアプリケーションをデプロイでき、各アプリケーションは独立した Worker インスタンスで動き、ほかのアプリケーションへ影響しません。
Workers for Platforms で得られるもの:
- 隔離とマルチテナンシー — すべてのアプリケーションは、専用の Worker（安全で隔離されたサンドボックス）で動きます
- egress 制御と利用上限 — outbound worker で送信リクエストのファイアウォールポリシーを設定し、カスタム利用上限 で悪用を防ぎます
- プロジェクトごとの専用リソース: 各アプリケーションに KV ストアやデータベースを付けられます。機能を強化しつつ、リソース はそのアプリケーションだけが使えます。
- プラットフォーム全体のログとオブザーバビリティ。インサイトの収集、性能監視、アプリケーション横断のトラブルシュートができます
Cloudflare は、信頼できないコードを大規模に実行、テスト、デプロイする AI プラットフォームに必要なサービス一式を提供します。
Cloudflare には、デプロイできる AI バイブコーディングプラットフォームのテンプレートがあります。コード生成、プレビュー環境付きのサンドボックス開発、Workers for Platforms による大規模なデプロイとホスティングまでを扱う、完成した例から始められます。