ChatGPT Work における OpenAI Data agent のリリース

TL;DR

OpenAI は ChatGPT Work に Data agent を導入しました。このプラグインにより、ユーザーは企業のデータソースに接続し、自然言語で質問を投げかけ、クエリを書くことなく、可視化ダッシュボードや実行可能なワークフローを取得できます。また、新しい分析ツールを学ぶ必要もありません。

信頼できる企業データソースに接続

Data agent は、Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake などの承認済みデータウェアハウスおよびサービスをサポートしています。また、Google Drive や SharePoint などのファイルストアも対象です。このエージェントは、組織のセマンティックレイヤー（例：Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon、既存の BI ダッシュボード）を活用して、ビジネス用語、メトリクス定義、カスタム計算、データ関係を解釈します。企業の管理者は、どの接続が利用可能かを制御し、既存の権限モデル（テーブル、行、列レベル）を維持できます。

「ChatGPT Work に Data agent を導入することで、ユーザーは Amazon Redshift に直接接続でき、質問を投げかけるだけでデータを探索し、インサイトを抽出し、組織全体で迅速な意思決定が可能になります。」 —Naresh Chainani、AWS エンジニアリングディレクター

「ClickHouse を ChatGPT Work の Data agent に接続することで、リアルタイム分析を、意思決定を行うすべてのビジネスユーザーに提供できます。」 —Ryadh Dahimene、ClickHouse プロダクトマネジメントディレクター

「数千の組織が Databricks Genie を使って信頼できる企業データの回答を提供しています… OpenAI と提携し、すべての ChatGPT ユーザーが Genie のデータインテリジェンスに簡単にアクセスできるようにすることを大変嬉しく思います。」 —Ken Wong、Databricks プロダクトマネジメント上級ディレクター

「当社の顧客は Snowflake で企業データとコンテキストの信頼できる基盤を構築しています… Data agent により、従業員はビジネスの質問を調査でき、OpenAI モデルが Snowflake CoCo や CoWork などの体験に知能をもたらします。」 —Umesh Unnikrishnan、Snowflake デベロッパー体験責任者

「当社の顧客にとって最も重要なデータは Atlas にあり、リアルタイムで更新されています… Data agent はそのデータに直接アクセスできるため、誰もが自然言語で質問を投げかけ、今まさに起きていることに基づいた回答を得られます。」 —Pablo Stern、MongoDB AI および新規プロダクト担当最高製品責任者

「G2 の信頼できる B2B ソフトウェアデータと Data agent を組み合わせることで、チームは購入者のニーズ、競合動向、 emerging trends を理解できます。」 —Godard Abel、G2 CEO および共同創立者

質問から分析、可視化、アクションへ

ユーザーは、発見した内容を深掘りするための追加質問を投げかけることができ、裏付けとなる根拠を確認できます。エージェントは、編集可能で共有可能、自動更新可能な組み込みのビジュアライゼーションを備えたインタラクティブダッシュボードを生成できます。ブランドガイドラインを適用して、組織の見た目と一致させることも可能です。

Data agent は、Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpot といった主要な BI プラットフォームと統合されており、ユーザーは自然言語コマンドで既存のツールでダッシュボードを作成または変更できます。

「Tableau を ChatGPT Work と接続することで、従業員がすでに使っている場所に信頼できるビジネスセマンティクスをもたらし、得られる回答が同じデータモデルに基づくようになります。」 —Southard Jones、Tableau 執行役員兼最高製品責任者

「Power BI は信頼できるセマンティックレイヤーを使って、人々がより良い意思決定をできるようにしています… Data agent により、ユーザーはビジネスの質問を説明するだけで Power BI ダッシュボードを作成できます。」 —Bogdan Crivat、Microsoft Fabric 副社長

「当社の顧客は Sigma を売上予測に使用しています… これを ChatGPT Work に組み込むことで、質問を投げる最速の場所が、セマンティクスに基づいた回答を得られる場所になります。」 —Hassen Karaa、Sigma プロダクト上級副社長

「分析は、チームが働いている場所で機能すべきです。Data agent があれば、チームは自然言語を使って数分で ThoughtSpot AI 分析を構築できます。」 —Bhargav Addala、ThoughtSpot プロダクトマネジメント上級副社長

エージェントは、次のステップの提案、関係者（ステークホルダー）の特定、Slack やメールを通じた発信も可能で、接続されたツールを介して承認されたアクションを実行できます。

OpenAI 内部での利用と開発

OpenAI 自身のプロダクトおよび GTM チームは、内部分析において Data agent を頻繁に利用しています。GTM 組織の2/3以上がこのツールに依存しています。内部データチームは、共有ビジネス定義、アクセスルール、機密データに対するセーフガードを構築し、この利用を可能にしました。内部ワークフローの詳細については、LinkedIn の投稿とウェビナーをご覧ください。

Alpha プログラムの早期顧客体験

Alpha プログラムに参加する複数の組織から、実際の利点が報告されています：

  • NTT DATA：エンジニアでないユーザーが自然言語でダッシュボードを作成・更新し、ライセンスコストと作業負荷を削減。
  • Thermo Fisher Scientific：サプライチェーンの機会を特定し、準備体制を改善。
  • ServiceTitan：Atlas AI サイドキックのユーザーがキャンペーンを3倍頻繁に実施していることが判明し、オンボーディング改善に活かされた。
  • Zipline：自然言語によるクエリが、トップアナリストが数時間かけて発見するはずのインサイトを明らかにした。
  • Empower：組織と AI 利用データを統合し、自由記述型アンケートからトップユースケースを抽出。
  • Piston：経営陣が手動のレポート作成なしに、カスタムの販売ファネル、チケット数、支出のビューにアクセス。
  • Doeren Mayhew：マーケティングと財務チームが2日でカスタマイズされたダッシュボードを構築し、インサイト共有を加速。
  • CookUnity：「高需要期のコンバージョン」を自然言語で尋ねることでダッシュボードを構築し、計画時間を短縮。
  • Turing：運用メトリクスを探索し、要因を特定し、手動レポート作成を削減。
  • micro1：30分でパフォーマンス追跡ダッシュボードを再構築し、エラーも発見。
  • Unit8：ビジネス開発リーダーがスコアカードを使って、パイプライン需要と納品能力をマッチング。

Data agent の使い始め方

Data agent は、ChatGPT Work のプラグインディレクトリに Data として表示されます。管理者は Workspace → Plugins から有効化し、必要なデータソースプラグイン（例：Databricks、Snowflake）を設定します。インストールおよびアカウント接続の手順を完了後、ユーザーは @Data と会話開始し、ビジネス上の質問を直接投げかけます。

試してみるサンプルプロンプト

  • メトリクス変化の診断：「先週の週次アクティブユーザー数が変化した理由を診断してください。可能性のある要因を特定し、過去の期間と比較し、次の確認項目を提案してください。」
  • KPIフレームワークの設計：「この新製品領域のためのKPIフレームワークを設計してください。主要メトリクス、ドライバー、ガードレール、目標、データ検証の必要性を含めて。」
  • リーダーシップ向けレポートの作成：「今月のメトリクスを、実績、比較、ドライバー、注意点、推奨アクションを含むリーダーシップ向け更新に変換してください。」

これらのプロンプトは、エージェントが根本原因分析、測定構造の設計、経営者向けレポートの生成を可能にすることを示しています。

企業分析への影響

Data agent は、SQLの専門知識や特別なBIトレーニングの必要性を排除することで、データ駆動型意思決定の障壁を低くします。分析を会話型ワークフローに直接埋め込むことで、組織はインサイトの生成を加速し、信頼できるデータへのアクセスを民主化し、ボトルネックになるレポートチームへの依存を減らすことができます。既存のBIツールとの統合により、既存のガバナンスおよびビジュアライゼーションの基準が維持されながら、自然言語機能がより広範なユーザー層に拡張されます。

この記事は、2026年9月10日に公開された OpenAI の公式発表を要約したものです。

Sources