OpenAIは2026年9月10日、公式発表「Now everyone can put data to work」でChatGPT WorkのData agentを公開した。企業が承認したデータソースに接続し、指標変化を調査して編集可能な対話型ダッシュボードを作成し、ユーザーの承認後にはメール、Slack、その他の連携ツールで結果を次の行動へ進められる。
今回変わるのは企業分析の入口だ。業務担当者は一つの会話の中で質問し、根拠を確認し、追加調査を依頼してダッシュボードを調整できる。分析担当者がクエリや定型レポートを作るまで待つ必要が減る。
データ接続はファイルのアップロードにとどまらない
対象にはAmazon Redshift、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake、Datadogが含まれ、Google DriveとSharePointのファイルも分析に取り込める。Data agentは組織の指標定義、独自計算、データ間の関係も利用し、dbt、Databricks Genie Ontology、Snowflake Horizon、GitHub、既存BIダッシュボードなどの意味情報を参照する。
単独のCSVを読むだけではない。売上低下、コスト増、顧客更新リスクといった問いで、関連データをたどりながら調査を続け、静的なグラフだけで終わらない分析が可能になる。
権限設計が本番導入の可否を決める
Data agentを接続しても、データベース全体への権限が自動で付与されるわけではない。管理者が利用可能な接続先とロールを決め、クエリには接続アカウントのテーブル、行、列単位の制限が適用される。指標定義が統一されていなければ、矛盾した回答を速く作るだけになりかねない。
導入前にはデータ所有者、指標ロジック、機密項目、結果の公開権限を整理すべきだ。財務、人事、顧客データは最小権限から試し、人の確認を必須にする必要がある。
BIツールは置き換わらず、対話型の入口が加わる
OpenAIはOmni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpotとの連携も挙げている。Data agentは自然言語でダッシュボードを作成・操作でき、チームは結果を編集、共有、更新できる。既存BIの意味層、権限、監査機能は不要になるのではなく、さらに重要になる。
信頼できるデータ基盤と共通指標を持ちながら分析依頼が滞っている営業、運用、製品、財務チームが最初の恩恵を受けるだろう。データが乱れている組織は、Agentに行動提案を任せる前に基盤を整えるべきだ。
