OpenAIはChatGPT Work向けにData agentを発表しました。Amazon Redshift、BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflakeなどに接続し、自然言語で分析、dashboard作成、共有、更新を行えると説明しています。 analytics agentは、SQL生成だけでなく、semantic layer、権限制御、BI連携、共有workflowまで含む業務基盤になりつつあります。企業は導入前にmetric定義、接続権限、証跡、誤分析時のreview体制を整える必要があります。 ChatGPT Workに分析専用のData agentが加わりました OpenAIは2026年9月10日、ChatGPT Work向けにData agentを発表しました。社内の信頼済みdataへ接続し、自然言語の質問から分析、interactive dashboard作成、共有、更新まで進められるagentです。従来はreport依頼やSQL作成に分かれていた作業を、会話の中で調査し直しながら進める設計として説明されています。 data sourceとsemantic layerを同じ会話に接続します 接続先としてAmazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflakeなどが挙げられています。Google DriveやSharePoint上のfileやdocumentも分析に取り込めます。さらにDatabricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon、既存BI dashboardなどのbusiness terms、metric definitions、custom calculations、data relationshipsを使い、組織内で合意された文脈に沿って解釈するとされています。 BI dashboardと承認済みactionまで広がります Data agentはOmni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpotのdashboardを作成・操作できると説明されています。分析結果についてfollow-up questionを投げ、根拠を確認し、必要に応じてSlackやemailで共有する流れも想定されています。OpenAI社内ではproduct teamのほぼ全員、GTM organizationの3分の2超がdata agentsを使っているとも明かしました。Alpha programではNTT DATA、Thermo Fisher Scientific、ServiceTitanなどの事例も紹介されています。 導入前にmetric定義と権限監査を固める必要があります 実務上の論点は、agentがどのdataへ到達できるか、どの定義を正として扱うかです。OpenAIはenterprise administratorsが利用可能なconnectionとroleを選び、queryは接続accountの既存permissionを強制すると説明しています。企業は行・列levelの制限、semantic layerの更新責任、dashboard公開前のreview、誤分析を見つけた時の訂正workflowを準備する必要があります。