OpenAI、ChatGPT Work向けに「Data agent」を発表 自然言語での社内データ分析やダッシュボード作成が可能に
要点
- 米OpenAIは2026年9月10日、企業向け環境「ChatGPT Work」の新機能として、社内データを自然言語で分析できる「Data agent」を発表した。
- 専門的なクエリを記述することなく、対話を通じてデータの変化要因を調査し、共有可能なインタラクティブダッシュボードを生成できる。
- Snowflake、Databricks、Google BigQuery、AWSなどの主要データ基盤や各種BIツールと連携し、既存のアクセス権限を維持したまま利用可能となっている。
- OpenAI社内でも先行して活用されており、プロダクトチームのほぼ全員や市場展開部門の3分の2以上が自律的なデータ分析に利用していると公表された。
米OpenAIは現地時間2026年9月10日、企業向けプラットフォーム「ChatGPT Work」において、組織内のデータを対話形式で分析・可視化できる新機能「Data agent（データエージェント）」の提供を開始したと発表した。
本機能は、利用者がSQLなどのデータベース言語を記述したり新たな分析ツールの操作を習得したりすることなく、チャット上で質問を重ねるだけでデータの原因分析や可視化を行えるエージェント機能である。売上の変動要因の特定やコスト増加の確認、顧客維持に関するリスク分析など、従来はデータ担当部署への依頼やレポート作成待ちが発生していた業務を、各担当者が自ら進められる環境を提供するとしている。
対話を通じたデータ調査とダッシュボードの自動生成
Data agentは、ひとつの会話スレッド内で指示を出しながら分析を進められる点が特徴となっている。利用者は提示された結果に対して追加の質問を行い、各数値や洞察の背景にある根拠（エビデンス）を確認しながら深掘りを行うことができる。
分析結果は、標準で備わっている可視化機能を用いて、操作可能なインタラクティブダッシュボードへ変換することが可能だ。生成されたダッシュボードはチーム内で編集や共有、データの再読み込みができるほか、企業のブランドガイドラインに合わせたデザインの調整にも対応する。具体的なユースケースとして、製品の導入から初期利用、継続的な利用状況や定着率までの顧客体験を追跡し、利用者がつまずいている箇所を特定して改善機会を見出すといった活用例が示されている。
さらに、分析結果に基づいた次のアクションの提案や関与すべき関係者の特定、Slackや電子メールを通じた分析結果の共有、連携ツール上での承認に基づくアクション実行までを支援する。
多様なデータ基盤への接続とアクセス権限の維持
Data agentは、組織で承認された多様なデータソースへの接続をサポートしている。対応するデータ基盤には、Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflakeなどが含まれる。加えて、Google DriveやSharePoint上に保存されたファイルや文書も分析対象として取り込むことができる。
また、組織固有のビジネス用語、指標（メトリクス）の定義、独自の計算ロジック、データ間の関連性を正しく解釈するため、セマンティックレイヤー（データの意味や定義を共通管理する仕組み）を活用する。このコンテキストは、Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon、既存のBIダッシュボードといった信頼できるソースから読み込まれる仕組みとなっている。
セキュリティと統制の面では、企業の管理者が利用可能なデータ接続先や利用できるユーザーの役割（ロール）を指定できる。データへのクエリ実行時には、接続先のアカウントに設定されているテーブル単位、行単位、列単位の既存のアクセス権限がそのまま適用され、ガバナンスが担保されると説明している。
既存BIツールとの統合とパートナー各社の連携
本機能は、OpenAIの画面内での完結にとどまらず、企業がすでに導入している外部のBI（ビジネスインテリジェンス：データを集計・可視化するツール）製品とも連携して動作する。Omni、Oracle BI、Microsoft Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpotなどのツールに対応しており、利用者は自然言語の指示を通じてこれらのBIツール上でダッシュボードを構築したり直接操作したりすることが可能だ。
発表に際しては、AWS、ClickHouse、Databricks、Snowflake、MongoDB、G2、Tableau、Microsoft Fabric、Sigma、ThoughtSpotなどのパートナー企業幹部がコメントを寄せている。例えばMongoDBのチーフプロダクトオフィサーであるPablo Stern氏は、リアルタイムに更新されるAtlasのデータへ平易な言葉で直接アクセスし、最新の状況に基づいた回答が得られる価値を強調している。また、TableauのチーフプロダクトオフィサーであるSouthard Jones氏やMicrosoft FabricのコーポレートバイスプレジデントであるBogdan Crivat氏らは、企業が蓄積してきた信頼性の高いデータモデルやセマンティックレイヤーを保ったまま、日常の作業空間から自然言語でダッシュボードを作成・展開できる利点を挙げている。
OpenAI社内での運用実績と管理体制
OpenAIによると、Data agentの基盤となっている機能は、同社が自社内のデータ分析業務で使用してきたツール群をベースに構築されたものだという。
同社内ではすでに幅広い部門で日常的に活用されており、プロダクトチームのほぼ全員、およびGTM（Go-To-Market：営業やマーケティングなど市場展開を担う組織）部門の3分の2以上がChatGPT Workのデータエージェントを用いて社内データを自ら分析していると公表された。この社内展開においては、社内のデータチームが共通のビジネス定義を策定し、厳格なアクセス権限ルールを設定するとともに、機密データを保護するための安全対策（ガードレール）を講じることで実現したとしている。