2026/10/05 19:47

ウェブ検索API

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要約▶

Japanese Translation:

まとめ:

Cloudflare は、AI Gateway を介してベータ版として Web Search API を発売し、AI エージェントが生きたインターネット情報をアクセスするようになり、正確で根拠のある応答を実現する画期的なツールとなりました。従来のモデルが静的なトレーニングデータに依存しているのに対し、この API は人工知能をリアルタイムのウェブコンテンツに接続し、生成された回答における事実に基づく精度を大幅に向上させます。現在では Ceramic.ai、Exa、Linkup の 3 つの検索プロバイダーをサポートしており、厳格なボットクロール基準の下で運用され、ユーザーのプライバシーを確保するためデータ保持ポリシーはありません。開発者は、標準的な REST API を使用するか、

env.AI.websearch()

という簡単なメソッドを通じて直接 Cloudflare Workers 内でこの機能をシームレスに統合できます。ここでゲートウェイ ID、クエリ、プロバイダー、上限などの特定のパラメータを設定できます。課金は透明であり、Cloudflare からの上乗せ料金なしに AI Gateway クレジットを通じて基盤となるプロバイダー API の価格のみを適用します。この進歩により、企業はリアルタイムデータと安全なインフラストラクチャを組み合わせた高度な AI アプリケーションを構築できるようになり、ユーザーは必要に応じて自らの API キーを持ち込むことで制御を維持できます。利用が増えるにつれて、パフォーマンスと信頼性は厳しく監視され、エコシステムが成熟するに従ってサポートされる検索プロバイダーの拡張も期待されます。

本文

Web Search API ベータ版公開のお知らせ

Cloudflare がWeb Search APIをベータ版として提供開始しました。この機能により、AI エージェントやアプリケーションはインターネットを検索し、以下のような高度な対応が可能になります。

リアルタイム情報へのアクセス: 推測に基づく URL の選択や、学習データの更新時期に依存せず、最新の情報を基にした回答を生成できます。
多様なプロバイダーからの選定: サービス開始時には以下の 3 つの検索プロバイダーから選べます。
- Ceramic.ai
- Exa
- Linkup

セキュリティとポリシー

すべてのプロバイダーは、Cloudflare を通じたリクエストに対して以下の基準を満たしています。

ゼロデータ保持ポリシーの採用
ボットクロール基準（Cloudflare の認証基準）への準拠

課金と利用方法

課金体系

Web Search API はAI Gatewayを介して動作します。

検索リクエストは Gateway のログに登録されます。
各プロバイダーの設定に基づき、AI Gateway クレジットから課金されます（追加マージンなし）。
必要に応じて、ご自身で提供側のAPI キーを使用することも可能です。

実装例

REST API を使用する場合

curl

コマンドでリクエストを送信します。

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID/ai/websearch/ \
--request POST \
--header "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
    "query": "What are some fun things to do in Salt Lake City as fall approaches?",
    "provider": "ceramic",
    "limit": 5,
    "options": { "gateway": { "id": "default" } }
}'

Worker で AI バインディングを使用する場合

Edge Workers から直接呼び出すコード例です。

const response = await env.AI.websearch({
  gatewayId: "default",
  query: "What are some fun things to do in Salt Lake City as fall approaches?",
  provider: "exa",
  limit: 5,
});

const results = await response.json();

まずは**「Web Search API の使用方法」**をご参照の上、ご活用ください。

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2026/10/06 4:16

Beam：反射の 501B オープンウェイトモデル

## Japanese Translation: 要約は主なナラティブを十分に捉えていますが、この文脈においてモデルの重要性を規定するハードウェア規模およびデータカurationに関するいくつかの定量的詳細が含まれていません。改良版は、具体的なGPU数、トレーニング環境の性質（サンドボックス）、明示的なデータフィルタリング統計を統合し、それがなぜ効率的かつ強力なのかというより完全な図像を提供する必要があります。以下に、欠落している要素を取り入れながら流れを維持した改善された要約を示します： **改良された要約:** Reflection は、高効率なコーディング、複雑な推論、自律エージェントタスク向けに設計された最初のオープンウェイトスパースミキサー-of-エキスパート（MoE）モデル「Beam」を発表しました。全パラメータ数は Massive な 5010 億ですが、トークンあたり有効なのは 230 億のみであり、Beam は推論コストを劇的に削減しつつ、競合他社である GLM 5.2 と同等かそれ以上の性能を示し、特定のエージェントベンチマークでは Qwen 3.8-Max に迫ります。この効率性は、厳格な事前トレーニング（生データの約 95% が選別された 238 兆トークン）、ならびに 13 億個のサンドボックスを使用した 1 万台超の NVIDIA GB300 GPU クラスタ上で実施した先進的な強化学習によって実現されています。モデルは印象的な汎化性能を示し、ウェブブラウジングなどのツール使用スキルを明示的なトレーニングなしで習得します。来月後期に Apache 2.0 ライセンスの下で公開予定（早期アクセスはウェイトリスト経由）であり、「Reasoning Effort」パラメータを搭載して応答長とタスク複雑性のバランスを最適化しています。特に、トレーニング中での拡張により有効コンテキストを 100 万トークンまで引き上げられ、オープンウェイトモデルの効率性における重要なマイルストーンとなっています。

2026/10/06 6:00

Opus 5.5 エージェントが室温で機能する磁性半導体の候補物質 2 つを発見

## Japanese Translation: 研究者らは、反強磁性とスピンソート機能を統合する有望なルティンガー補償磁性体の候補を 2 つ同定した。これらは外部磁場なしで高密度メモリに既に利用可能な次世代スピントロニクス材料の存在を示唆している。候補 1 の YBaMnFeO₅ は AI エージェントによって設計されたものであり、イットリウム、バリウム、マンガン、鉄、酸素の 5 つの元素からなる化合物である。予測されるバンドギャップは 2.35 eV、正孔のスピンウィンドウは 1.0 eV、電子のスピンウィンドウは 1.4 eV であった。シミュレーションでは磁性が約 490 K に及ぶと予測されるが、原子チェッカーボード構造が高熱合成（900–1300 °C）において不安定化しうるため、特別な手法なしでこの温度域での標準的な高温合成を困難にしている。候補 2 の KV[Cr(CN)₆] は、1999 年に最初に見出されたプルussian ブルー族に属する既存化合物であり、半導体としてのスピン特性が以前見過ごされていた。クロムはシアン化物基（炭素で終端しており、バナジウムは窒素で終端する）に結合している。予測されるバンドギャップは 2.1 eV、正孔のスピンウィンドウは 2.6 eV、電子のスピンウィンドウは 1.6 eV であった。完全な結晶ではゼロの全スピンモーメントを持つと予測されるが、1999 年の粉体試料は閉じ込められた水の影響により約 365 K まで磁気秩序を保持しつつも、わずかな残留モーメント（0.125 ボアマグネトン）を示した。密度汎関数理論を用いた量子力学シミュレーションにより、両材料のこれらの特性が確認された。今後の研究では、KV[Cr(CN)₆] の純度を向上させて水起因のアーティファクトを排除し、YBaMnFeO₅ の脆い格子構造を安定化させる合成戦略の改善に焦点を当て、実用的かつ効率的な磁気メモリソリューションへの明確な経路を提供する。

2026/10/06 6:15

Dust：バックプロパゲーションなしでトランスフォーマーを事前学習する手法

## Japanese Translation: Dust は、Transformer リンゲージモデルの事前学習において逆伝播と競合するゼロ次最適化手法です。重みそのものを更新する代わりに、Dust はすべてのトークンごとに活性化空間への擾乱を適用し、「仮想集団」を生成します。これにより、単一の順方向パス内で数千の仮想モデルを並列評価でき、モデル重みの複雑な変化を実体化する必要がありません。EGGROLL-Transformer といった基準手法と比較して、100 万トークンのトークン予算以上においては、1,000 倍から 10,000 倍の効率向上を実現します。従来の常識とは対照的に、大規模モデル（最大 2.43 億パラメータ）は小規模モデルよりも集団効率が良く、2.43 億パラメータを持つモデルは、多くの集団サイズにおいて 120 倍小さいモデルを上回ります。Dust の勾配推定値は逆伝播と良好に一致し、集団サイズが増加するにつれて改善され、10 億トークンに至るまで強い一貫性を保ちます。この手法は、順方向パス間でレイヤ種をジッターさせ、また出力勾配の推定値を用いて直接のトークン損失ではなく注意内部をスコアリングすることで、擾乱間の相互干渉を低減します。ノイズスケールやクレジット減衰などの超パラメータは、学習なしで逆伝播勾配への余弦類似度を最大化するようにグリッド検索によってチューニング可能であり、トークン予算と集団サイズを跨いで汎化します。10 万から 2,000 万トークン、集団サイズ 64 から 1.6 万にわたる実験において、Dust は大規模のトークン予算下で集団サイズが増加するに伴い逆伝播とのギャップを縮めていることが示されています。Adam オプティマイザ（すべての手法向けに再チューニング）を用いても Dust は有効であり、低数のトークンでは理論的な限界が逆伝播を下回るものの、規模が大きくなるにつれて競合可能な性能を発揮します。大規模モデルは、より大きな探索空間とより良好な条件の損失地形幾何学により、集団サイズの増加からより多くの恩恵を受けます。Dust の推定値と逆伝播勾配の間の余弦類似度は、低 RMSE（< 0.06）で複数のレイヤ種に適合するべき乗律に従います。これらの進展は、高度な事前学習技術をよりアクセスしやすくし、専門的な訓練手順を必要としないまま大規模 AI 開発の民主化を促進します。