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大規模言語モデルAIビジネス・産業OpenAI Blog掲載日時: 2026年9月11日 1:002分で読める

OpenAI、ChatGPT Workにデータエージェント投入

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OpenAI、ChatGPT Workにデータエージェント投入

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    OpenAIはChatGPT WorkにDataエージェントを導入し、Amazon RedshiftやSnowflake、Databricksなど承認済みソースに接続。

  2. なぜ重要か

    OpenAIの製品チームのほぼ全員とGTM組織の3分の2以上が社内でデータエージェントをすでに利用。この機能をNTT DATAなど外部企業にも提供する。

  3. 注目点

    普及のカギは、企業の管理者がチーム向けにデータソースのプラグインと権限を設定するかどうか。NTT DATA、Thermo Fisher、ServiceTitanのAlphaプログラムの結果に注目だ。

誰に効くか企業のIT管理者とビジネスアナリストはセルフサービス分析ツールを手に入れ、データチームはアクセスルールと接続を設定する。非技術系の営業・財務担当者はエンジニアの助けなしにダッシュボードを構築できる。

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背景と解説

OpenAIがChatGPT WorkでDataエージェントを公開したのは、社内利用が土台にある。製品チームのほぼ全員とGTM組織の3分の2以上がすでにデータエージェントで社内データを分析している。今回のリリースはその機能を外部組織向けに製品化したもので、既存の権限を強制するセキュリティ管理と、どの接続を利用可能にするかを管理者が決める仕組みを備える。

このエージェントは幅広いデータプラットフォームやビジネスインテリジェンスツールに接続し、AWS、ClickHouse、Databricks、Snowflake、MongoDBなどの後押しを得ている。NTT DATAやThermo FisherなどAlphaプログラムの初期参加企業は、売上や支出、レポートの誤りの分析に活用している。これは非技術系の社員がセルフサービス分析を行う障壁を下げる可能性を示すが、成功は組織がセマンティックレイヤーとアクセスルールをどれだけ適切に整備できるかにかかっている。企業がこうしたガバナンス機能を採用するか、そしてユーザーがエージェントの回答を信頼して行動に移せるかが結果を左右する。

よくある質問
企業はDataエージェントをどう導入するのか?
管理者はChatGPT WorkのPluginsディレクトリでDataとして見つけ、Workspace設定 > Pluginsからインストールできる。DatabricksやSnowflakeなどのデータソースプラグインも設定する。
Dataエージェントはどのデータソースに接続するのか?
Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflakeなどの承認済みソースに加え、Google DriveやSharePointのファイルにも接続する。
接続後、従業員はDataエージェントで何ができるのか?
平易な言葉で業務上の質問をし、結果を調査し、TableauやPower BIなどのツールでインタラクティブなダッシュボードを構築し、Slackやメールで知見を共有できる。
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