Cloudflare は 2026年10月1日、Apache 2.0 ライセンスで公開された 二つのオープンソース「意思決定モデル」、Clef と Clef-flash を発表しました。このモデルは自由形式の返答を書きません。入力を読み取り、あなたが事前に定義した回答リストの中から選び、各選択肢の確率を返します。軽量な Clef-flash は 9B パラメータの Qwen 3.5 モデルをベースにしており、応答時間の中央値は 38.8 ミリ秒です。より高精度な Clef は 27B パラメータの Qwen 3.8 モデルをベースにしており、中央値は 209.3 ミリ秒です。どちらも Workers AI で利用でき、重みは自社ホスティング用に Hugging Face で公開されています。

カスタマーサービスにおける AI の多くは、実際には分類です。苦情なのか注文なのか、急ぎなのかそうでないのか。多くのチームはこれに汎用のチャットモデルを使い、応答が遅く、実行のたびに結果が変わりうる状態になっています。

意思決定モデルとは実際には何か

Cloudflare は意思決定モデルを、範囲の限られた構造化出力を「安く、速く、一貫して」生成するモデルだと説明しています。そして、大部分が非決定的だとする大規模言語モデルと対比しています。

Hugging Face のモデルカードによると、状況を説明する「状態」をテキストまたは JSON で、必要に応じて画像や動画と一緒に送り、続いて許可された選択肢付きの質問リストを送ります。モデルは各選択肢の確率を返し、自由形式のテキストは生成しません。Cloudflare によれば、あなたのコードはこれらの確率を使って、チケットを振り分けたり、エスカレーションを発動したり、判断を人に委ねたりします。

Cloudflare が公表した数値

  • 機能：発表によるとコンテキストウィンドウは 64k トークン（モデルカードでは既定の入力上限を 16,384 トークンとしており、変更可能）で、どちらのバージョンも画像を読み取って分類できます。
  • レイテンシの中央値：Clef-flash が 38.8 ミリ秒、Clef が 209.3 ミリ秒で、Typesafe AI の競合モデル Jev の 524.1 ミリ秒を下回ります。
  • 社内テスト：Cloudflare の脅威インテリジェンスチームでは、Web サイトの取得、レンダリング、分類に Clef で 2.2 秒かかりました。チームで最速の汎用 LLM である gpt-oss-120b では 4.7 秒かかり、しかも分類結果は 二つしか返しませんでした。
  • 最も遅いリクエスト：リクエストの 95% が、Clef-flash では 122.4 ミリ秒以内、Clef では 238.6 ミリ秒以内に完了します。

対象範囲外のリクエストも検査する意図分類テスト CLINC150 では、Clef の macro-F1 が 97.43 だったのに対し、Clef-flash は 66.77 でした。銀行顧客の問い合わせを扱う BANKING77 では両者は近く、94.20 対 90.93 でした。API-Bank では Clef-flash が正解率 93.11 で、91.93 の Clef を上回りました。そのため Cloudflare は Clef を精度重視のモデル、Clef-flash をレイテンシが重要な判断により適したモデルと位置づけています。最も大きな差が出るのは、対象範囲外のリクエストを見抜く必要がある場合です。

サウジ企業にとってどこで役立つか

Cloudflare が挙げる用途には、サポートチケットを緊急度と担当チーム別に振り分けること、脅威インテリジェンスチームのために Web サイトのドメインを分類すること、良いボットと悪いボットを見分けることがあり、請求書処理やセキュリティインシデントもテスト対象に含まれています。サウジ企業では、次のような形になります。

  • WhatsApp の仕分け：すべてのメッセージを即座に注文、苦情、価格の問い合わせ、スパムのいずれかに分類し、適切な担当者に送ります。
  • サポートチケット：担当者がチケットを開く前に、緊急度と担当部署を決めます。
  • ERP 内の書類：受け取った書類が仕入先の請求書、発注書、貸方票のいずれなのかを判別し、適切なフローに回します。
  • フォームとストアの保護：問い合わせフォームや EC ストアでの自動登録や自動注文を見つけ出します。

自社サーバーで動かせばデータは王国内にとどまる

サウジ市場にとって最も重要な特長は速度ではありません。重みが公開されており、王国内で動かせることです。顧客メッセージや仕入先の請求書には個人データや商業データが含まれ、個人データ保護法（PDPL）は個人データを王国外へ移転することに規制を設けています。現地のデータセンターで動くモデルなら、分類タスクについては越境移転の問題を回避できますが、同法のその他の義務は引き続き適用されます。モデルカードによると H200 GPU 一基でテストされているため、ハードウェアは早めに計画してください。

始める前に知っておくべき限界

  • アラビア語への言及がない：発表にもモデルカードにも対応言語の記載がありません。サウジ方言の実際のアラビア語メッセージでテストしてください。
  • 発表に価格がない：Cloudflare はブログ記事で、Workers AI 上で 二つのモデルを使う費用を公表していません。コストを見積もる前に料金ページを確認してください。
  • カスタマイズはまだセルフサービスではない：強化学習で自社データに合わせてモデルを調整するには、現在は Cloudflare のエンジニアチームを通す必要があり、セルフサービスのプラットフォームは後日提供される予定です。

ステップごとの構築方法

  • 判断の棚卸しをする：システム内で回答が限られている質問をすべて洗い出します。
  • 実際のサンプルを集める：スタッフが手作業で分類した過去のメッセージやチケットです。
  • 三つの選択肢を比較する：Clef-flash、Clef、現在のソリューションを、精度と応答時間で比べます。
  • 信頼度のしきい値を設定する：最上位の選択肢の確率が高ければシステムが自動で処理し、低ければ担当者に回します。
  • 作業を分担する：意思決定モデルが経路を選び、大規模言語モデルは必要なときだけ返信を書きます。

Origami では、カスタマーサービスや業務自動化のシステムを構築する際にこのパターンを採用しています。小さなモデルが判断し、大きなモデルが書き、不明確なケースは担当者が確認します。Clef モデルは最初の部分を容易にし、しかもその部分を王国内にとどめられます。

出典