「なぜ先週の売上が落ちたのか」「解約リスクが高い大口顧客はどこか」——こうした疑問をSQLを書かずにChatGPTに聞くだけで調べられる新機能「Data agent」が、2026年9月10日にChatGPT Workへ追加されました。OpenAIによれば、社内のデータ基盤に直接接続し、自然言語での質問から分析・可視化・ダッシュボード作成までを一つの会話で完結できるとしています。この記事では、Data agentの仕組み、対応データソース、料金、実際の使い方までをまとめて解説します。
Data agentとは何か
Data agentは、ChatGPT Workのプラグインとして提供される企業データ分析エージェントです。従来、売上や利用状況の分析をしようとすると、SQLを書ける担当者に依頼したり、BIツールの使い方を覚えたりする必要がありました。Data agentは、この工程を「ChatGPTに質問するだけ」に置き換えることを目的とした機能です。
具体的には、次のようなことが可能になります。
- 自然言語での質問から、関連データを自動で探索・分析
- 分析結果をもとにした対話形式での深掘り（「なぜ？」「他の要因は？」といった追加質問）
- インタラクティブなダッシュボードの自動生成と、チームメンバーへの共有・更新
- 分析結果に基づく次のアクションの提案、Slackやメールでの共有
OpenAIは、Data agentが「OpenAI社内でデータ分析に使っているツールをもとに作られた」機能であるとしており、自社のプロダクトチームの大半、GTM（事業開発）部門の3分の2以上が実際にこの仕組みで日常的にデータ分析を行っているとしています。
対応データソース
Data agentは、企業が利用する主要なデータ基盤・BIツールに接続できます。
データ基盤（承認済みデータソース）
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- ClickHouse
- MongoDB
- Datadog
- Google DriveやSharePoint上のファイル・ドキュメント
BIツールとの連携
- Tableau
- Microsoft Power BI
- Sigma
- Oracle BI
- ThoughtSpot
- Omni
さらに、dbtやGitHub、Snowflake Horizon、Databricks Genie Ontologyといった「セマンティックレイヤー」から、企業ごとに定義された指標名や計算ロジック、データ間の関係性を読み込むことで、部署ごとに用語や定義がバラバラでも、社内で共通認識のある言葉で分析結果を返せるようにしている点が特徴です。
権限管理の仕組み
企業データを扱う機能である以上、アクセス権限の管理は重要なポイントです。Data agentでは、管理者がワークスペース設定からどのデータ接続を有効にするか、どのロール（役職・部署など）が利用できるかを制御できます。分析実行時には、接続されたアカウントが本来持っている権限（テーブル単位・行単位・列単位の制限を含む）がそのまま適用されるため、Data agent経由だからといって権限を超えたデータにアクセスできるわけではありません。
料金プラン
Data agentは、ChatGPT Workの以下のプランで利用できます。
| プラン | 料金目安 | Data agent利用 |
|---|---|---|
| Business | 1ユーザーあたり月額20ドル〜 | 利用可能 |
| Enterprise | 個別見積もり | 利用可能 |
無料プランやPlus、Proといった個人向けプランでは利用できず、あくまで法人向けのChatGPT Workプラン限定の機能です。データソースとの接続には、RedshiftやSnowflakeなど接続先サービス自体の契約・利用料が別途必要になる点にも注意してください。
使い方
Data agentの導入・利用の流れは次の通りです。
- ChatGPT Workの管理者が、ワークスペース設定の「プラグイン」からData agentをインストール・有効化する
- 併せて、SnowflakeやDatabricksなど、実際に接続したいデータソース側のプラグインを設定し、利用可能なメンバーを指定する
- 各ユーザーは、必要なアカウント連携（認証）を完了させる
- チャット上で「@Data」とメンションしてから、知りたいことを自然言語で質問する
たとえば、以下のようなプロンプトが公式に紹介されています。
- 「先週アクティブユーザー数が変化した理由を診断して。要因を特定し、過去の期間と比較したうえで、次に確認すべきことを提案して」
- 「この新しい製品領域向けのKPIフレームワークを、主要指標・ドライバー・許容範囲・目標値・データ検証の観点から設計して」
- 「今月の指標をもとに、実績・比較・要因・注意点・推奨アクションを含む経営層向けレポートにまとめて」
回答は文章だけでなく、根拠となったデータの提示や、必要に応じたダッシュボードの作成という形でも返ってきます。作成されたダッシュボードは編集・共有・再実行が可能で、自社のブランドガイドラインに沿ったデザインに調整することもできます。
導入企業の声
OpenAIが公開したアルファ版導入企業の声としては、NTT DATAが「非エンジニアであるセールスや管理部門のメンバーが、自分たちでダッシュボードを作成・更新できるようになった」とコメントしているほか、Thermo Fisher Scientificは調達領域の分析に、ServiceTitanは自社AIサイドキックの利用状況分析に活用しているとしています。いずれも、分析専門のエンジニアを介さずに、現場担当者が自らデータに向き合えるようになった点を評価するコメントが目立ちます。
まとめ
Data agentは、SQLやBIツールの専門知識がなくても、チャット感覚で社内データを分析・可視化できるようにする機能です。Redshift、BigQuery、Snowflake、Databricksといった主要なデータ基盤やTableau・Power BIなどのBIツールに幅広く対応しており、ChatGPT Workを導入している企業であれば、追加のプラグイン設定だけで使い始められます。データ活用を専門部署に頼らず全社に広げたい企業にとって、検討の価値がある機能といえるでしょう。
