OpenAI、ChatGPT Workに「Data agent」追加──社内データ分析とダッシュボード作成を会話で実行

OpenAIが、ChatGPT Work上で社内データを分析し、要因調査やダッシュボード作成まで行う「Data agent」を発表しました。Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、Snowflake、MongoDB、ClickHouseなどのデータソースに接続し、会話を通じて分析を進められるようにします。

これは、データ分析を専門チームだけの仕事から、現場のマネージャーや営業、プロダクト担当者が直接扱う業務へ広げる動きです。ランキングで強い企業AI・公共AI導入の関心とも近く、AI活用の実務化を示すニュースです。

Data agentの仕組み

Data agentは、企業が承認したデータ接続と、dbt、Databricks Genie Ontology、Snowflake Horizon、BIダッシュボードなどにある業務用語や指標定義を参照して分析します。ユーザーは「先週アクティブユーザーが減った理由を診断して」「新製品のKPI体系を作って」といった依頼を会話で出せます。

現場部門に効く理由

多くの企業では、売上低下や解約率上昇の要因を知りたくても、SQLを書ける人やデータチームの順番待ちが必要です。Data agentは、指標の変化を調べ、根拠を示し、チームで共有できるダッシュボードを作ることで、その待ち時間を短縮します。

OpenAIは、自社のプロダクトチームのほぼ全員、GTM組織の3分の2超がデータエージェントを使っているとも説明しています。NTT DataやThermo Fisherなどのアルファ参加組織も、売上・支出分析やレポートエラー検出に使っているとされます。

注意点は「データ文脈」と権限

会話で分析できるようになっても、元データの定義が乱れていれば結論も乱れます。導入前に、指標定義、権限、行・列レベル制御、データ更新頻度、分析結果のレビュー責任を整理する必要があります。

また、AIがSlackやメールで分析結果を共有できる場合、誤送信や機密情報の過剰共有にも注意が必要です。最初は読み取り専用、限定データ、承認付き共有から始めるのが安全です。

参考：OpenAI公式