ChatGPT WorkのData agentは、社内データに質問し、分析を掘り下げ、その結果を対話型ダッシュボードにするためのエージェントです。OpenAIが2026年9月10日に発表しました。SQLを書かずに調べられることに目が向きますが、導入時に見たいのは、会社で使う指標の定義をどう渡し、結果を誰に見せるかという部分です。
データだけでなく、数字の読み方を渡す
接続先にはBigQuery、Snowflake、Databricks、Amazon Redshiftなどがあり、Google DriveやSharePointの文書も分析に取り込めます。さらに、業務用語、指標の定義、独自の計算式、データ間の関係を使って数字を解釈します。公式発表では、その文脈を得る場所としてdbt、Databricks Genie Ontology、Snowflake Horizon、既存のBIダッシュボードなどを挙げています。
つまり、データを渡して集計方法をすべて推測させる設計ではありません。公式ヘルプも、信頼できる定義やクエリを収めた「セマンティックレイヤー」の準備を勧めています。質問の言い回しを磨く前に、どの定義を正とするかを決めておく。その準備が分析の土台になります。
使い始めるには、PluginsからDataをインストールし、必要な接続を済ませて、@Data に質問します。ただし、プラグインの導入と接続先アプリへのアクセス許可は別です。管理者による有効化や、アプリ側の設定・認証が必要な場合があります。
グラフを作ったあとも、同じ会話で確かめる
分析結果には追加で質問でき、比較対象や根拠を確認しながらダッシュボードを調整できます。グラフやレイアウトの変更に加え、ブランドガイドラインを渡して見た目を合わせる使い方も案内されています。
既存のBIをすべて置き換える話でもありません。Power BI、Tableau、Sigma、ThoughtSpotなどとの連携があり、使える操作は接続先の機能と利用者の権限に依存します。Slackやメールでの共有、接続ツールでの操作にも、権限や承認条件が付きます。
見た目が整った段階で分析を終えないことも大切です。公式ヘルプは、結果を使う前にデータソース、期間、フィルター、指標の定義を確認するよう案内しています。既存レポートと値が違うなら、この条件を比較する。会話を続けられる利点は、グラフを作り直すだけでなく、数字の食い違いを調べるところにもあります。
クエリの権限と、公開先の範囲は別
クエリには、接続したアカウントの既存権限が適用されます。テーブル・行・列の制限もその対象です。管理者は、利用できる接続先と、それを使える利用者を管理します。
ただし、ここで安心して共有まで進めるのは早い。公式ヘルプには、Sitesで公開すると、分析に使ったデータが公開サイトへコピーされると明記されています。元データを読む権限が守られていても、公開先を選ぶ判断は別に残ります。ダッシュボードに含まれる情報を、その共有相手へ渡してよいかを確認する必要があります。
最初に試すなら、既存レポートと照合できる指標を一つ選び、期間と定義を指定して分析させるのがよさそうです。数字が合うかを確かめてから、共有範囲を絞って公開する。Data agentを評価する基準は、きれいな画面をすぐ作れるかだけでなく、根拠を追えて、意図した相手に渡せるかです。