AI-Papers
- OpenAIが2026年9月10日、ChatGPT Work向けの新機能「Data agent」を発表した
- Snowflake、BigQuery、Databricksなどの社内データに接続し、自然言語の質問から分析結果と対話型ダッシュボードを生成する
- OpenAI社内では全プロダクトチームと営業・マーケティング部門の3分の2以上が日常的に利用している
発表の概要
OpenAIは2026年9月10日、法人向けプラン ChatGPT Work に新しいエージェント機能「Data agent」を追加したと発表しました。社内のデータウェアハウスやドキュメントに接続し、ユーザーが日本語や英語で投げかけた質問に対して分析結果を返す機能です。
従来、社内データの分析には SQL の記述や BI（Business Intelligence、ビジネスインテリジェンス）ツールの操作といった専門スキルが必要でした。Data agent はこの前提を外し、クエリ言語や分析ツールの習熟がないユーザーでも自分でデータを扱えるようにすることを狙っています。
接続先として公式に挙げられているのは、データ基盤と BI ツールの双方にまたがります。
- データウェアハウス系: Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Databricks
- データベース・監視系: MongoDB、ClickHouse、Datadog
- ドキュメント: Google Drive、SharePoint 上のファイル
- BI ツール連携: Tableau、Power BI、Sigma、ThoughtSpot、Omni、Oracle BI
BI ツールとの連携では、それらのツール内で自然言語からダッシュボードを組み立てる使い方も想定されています。既存の分析基盤を置き換えるのではなく、その上に対話的な入り口を重ねる構成といえます。
分析から実行まで一続きに
Data agent の処理は、質問への回答だけで終わりません。得られた分析結果からそのままインタラクティブなダッシュボードを生成し、チームで共有したり、後から最新データで更新したりできます。ブランドガイドラインをアップロードして出力の見た目を自社仕様に揃えることも可能です。
さらに、分析結果に基づく推奨アクションを提示し、ユーザーが承認した操作を連携ツール経由で実行する機能も備えます。Slack やメールでの結果共有もこの流れに含まれます。分析、可視化、実行という3つの工程を1つの対話の中で完結させる設計です。
図1のように、データソースとエージェントの間には業務定義と権限の層が挟まります。Data agent は組織固有のビジネス用語や指標の定義を Databricks Genie Ontology、dbt、Snowflake Horizon といった信頼できるソースから取得し、社内で共有された定義に沿って集計を行います。「アクティブユーザー」のような語が部署ごとに違う意味で使われる問題を、既存のセマンティック層に委ねて解消する形です。
権限管理と導入手順
企業データを扱う以上、アクセス制御が前提になります。Data agent は接続に使ったアカウントの既存権限をそのまま適用し、テーブル単位に加えて行レベル・列レベルの制限も引き継ぎます。管理者側では、どのデータ接続を利用可能にするか、どの役割のユーザーに開放するかを制御できます。
導入は ChatGPT Work のプラグインディレクトリから「Data」を検索してインストールし、管理者がワークスペース設定で有効化してチームに展開する手順です。Databricks や Snowflake など個々のデータソース向けプラグインは別途設定します。利用時は @Data を指定して質問を送ります。
社内実績と顧客の反応
OpenAI は自社での利用状況も公開しました。全プロダクトチームと、営業・マーケティングを担う GTM 組織の3分の2以上が Data agent を日常的に使っているとしています。前提として、データチームが共有のビジネス定義とアクセス制限を整備した点を挙げており、ツール導入だけでは成立しないことを示唆しています。同社は社内でのコーディングエージェント利用データも公開しており、自社運用の実績を機能訴求に用いる姿勢が続いています。
Alpha プログラムには NTT DATA、Thermo Fisher Scientific、ServiceTitan、Zipline、CookUnity など11社が参加しています。NTT DATA はライセンスコストと技術的専門知識の障壁が大きく下がったと述べ、ServiceTitan では Atlas AI の利用者が非利用者の3倍の頻度でキャンペーンを起動したという結果が報告されました。CookUnity は季節変動を追うダッシュボードの構築時間を大きく短縮したとしています。
BIツール市場への影響
この機能が向き合うのは、既存の BI ツールと分析部門の役割分担です。BI ツールは高価なライセンスと専門人材を必要とし、現場の質問がアナリストのキューに滞留する構造がしばしば問題になってきました。Data agent はその滞留を減らす方向に働きます。
一方で、OpenAI は Tableau や Power BI との連携も同時に打ち出しており、正面からの置き換えを掲げてはいません。分析の精度と信頼性は、社内のセマンティック層と権限設計がどこまで整備されているかに左右されます。データガバナンスの成熟度が、この種のエージェントを実務で使えるかどうかの分かれ目になりそうです。
