【指示だけで分析】ChatGPT Work Data agentで社内データを自動グラフ化

AI

社内データの分析やレポート作成に、毎回どれくらいの時間を使っていますか。

データを集めてグラフを作り、関係者に共有する作業は、想像以上に手間がかかるものです。そうした課題を解決するため、OpenAIはChatGPT Work向けの新機能として「ChatGPT Work Data agent」を発表しました。

OpenAIの公式発表によると、自然言語で問いかけるだけで、社内データの分析からインタラクティブなダッシュボードの構築までを自動で行えるようになります。今回は、この新しいデータエージェントの仕組みと具体的な活用方法について詳しく解説します。

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ChatGPT Work Data agentで変わる社内データ分析の現場

これまで社内のデータから答えを得るには、専門の担当者にレポートの作成を頼んだり、専用の分析ツールを学ぶ必要がありました。

そのため、「売上が下がった理由は何か」「どの顧客の更新リスクが高いか」といった疑問が浮かんでも、回答を得るまでに待ち時間が発生していたのが実情です。

ChatGPT Work Data agentは、こうした待ち時間をなくし、誰でも自分でデータから答えを引き出せるようにするために開発されました。AIエージェント（人間に代わって自動で判断や作業を実行するプログラム）が、指示に応じてデータを調査し、数値の変化や原因を掘り下げてくれます。

専門的なクエリ（データベースへの検索命令）を書く必要がなく、普段使っている言葉でやり取りできる点が大きな魅力です。

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自然言語で質問するだけでダッシュボードまで自動作成

具体的な操作は、ChatGPTとの会話形式で進められます。例えば「先週の週次アクティブユーザーが変化した理由を分析して」と入力するだけで、原因の特定や過去データとの比較を行ってくれます。

分析結果は文章だけでなく、グラフやビジュアルを備えたインタラクティブなダッシュボードとして出力されます。作成されたダッシュボードは、チーム内で編集したり、最新データに更新したりすることが可能です。

さらに、自社のブランドガイドラインを共有しておけば、会社のデザインに合わせた見た目に調整することもできます。

分析結果の根拠となるデータ（証拠）を自分で確認できるため、生成された数値の信頼性をチェックしながら作業を進められる安心感もあります。

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RedshiftやSnowflakeなど多様なデータソースに対応

社内に散らばっているさまざまなデータをまとめて扱える点も、この機能の大きな強みと言えます。

ChatGPT Work Data agentは、Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflakeといった主要なデータソースに対応しています。さらに、Google DriveやSharePointにあるファイルや文書も分析対象に取り込むことが可能です。

また、社内独自の専門用語や指標の定義を正しく理解するための仕組みも備わっています。

Databricks Genie Ontologyやdbt、GitHub、Snowflake Horizonといった信頼できる情報源（セマンティック層）と連携することで、会社固有の計算式やデータ間の関係性を正しく解釈した上で分析が行われます。

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厳格なアクセス権限と既存セキュリティの継承

企業でAIツールを利用する際に、最も気になるのがセキュリティとデータの閲覧権限の問題です。

ChatGPT Work Data agentでは、企業の管理者がどのデータ接続を許可し、どのロール（役割）のユーザーに利用を認めるかを細かく設定できます。

実行されるクエリには、接続先のアカウントに設定されている既存の権限がそのまま適用されます。表（テーブル）単位だけでなく、行や列のレベルでのアクセス制限も維持されるため、閲覧権限のないデータが漏洩する心配はありません。

OpenAI自身もこの機能を広範囲で活用しており、プロダクトチームのほぼ全員やGTM（市場参入）組織の3分の2以上がデータ分析に利用していると公表されています。

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外部ツールの連携とアクション実行までカバーする機能

分析結果をまとめるだけでなく、既存のビジネスツールと連携して具体的なアクションを起こせる点も注目すべきポイントです。

Power BIやTableau、ThoughtSpot、Omni、Oracle BI、Sigmaといった既存のBIツール（データ分析・可視化ソフト）内でダッシュボードを作成したり操作したりできます。

さらに、分析によって判明した課題に対して次のアクションを提案させ、許可を出せばSlackやメールで関係者に結果を共有することも可能です。

先行プログラム（Alpha）に参加しているNTT DataやThermo Fisher、ServicePistonといった企業では、売上や支出の分析、レポートエラーの検知、案件の優先順位付けなどにすでに活用されています。

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自分の仕事やチームでの活用方法と導入手順

個人でChatGPTを使っている立場からすると、ビジネスの現場でデータ分析がここまで会話形式で行えるようになるのは非常に大きな進歩だと感じます。

私自身、日々の作業でデータを扱う場面がありますが、グラフ作成や比較作業が会話だけで完結するなら、意思決定のスピードは格段に上がるはずです。

この機能は、ChatGPT Workを利用している環境で、プラグインディレクトリから「Data」を選択してインストールすることで利用を開始できます。管理者がワークスペース設定でDatabricksやSnowflakeなどのプラグインを有効化し、利用権限を設定する必要があります。

セットアップ完了後は、チャット画面で「@Data」と呼びかけることで、すぐにビジネスに関する質問を始めることができます。現時点では法人向けのChatGPT Work環境が対象となりますが、今後の展開にも期待したいところです。

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まとめ

今回は、OpenAIが発表した「ChatGPT Work Data agent」の機能と特徴について解説しました。

自然言語で問いかけるだけで、社内の複雑なデータを分析し、共有可能なダッシュボードまで自動で作成してくれるのは非常に強力です。セキュリティ権限を維持したまま、主要なデータベースやBIツールと連携できる点も実践的と言えます。

データ分析の待ち時間を減らし、チーム全体の意思決定をスピーディにしたいと考えている方は、ぜひChatGPT Workでの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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出典

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