OpenAIは9月10日、法人向けのChatGPT Workに社内データを分析するプラグイン「Data agent」を追加した。社内のデータベースに接続し、会話で質問するだけで分析と、共有できるインタラクティブなダッシュボードの作成までを行う。
接続先として挙げられているのは、Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Databricks、ClickHouse、MongoDB、Datadogなど。Google DriveやSharePointにあるファイルや文書を分析に持ち込むこともできる。数値をそのまま読むのではなく、組織で定義した業務用語や指標の定義、独自の計算式、テーブル同士の関係を参照して解釈する仕組みで、その文脈はdbtやSnowflake Horizon、Databricks Genie Ontology、GitHub、既存のBIダッシュボードから取り込む。
権限の扱いは管理者側で制御する。どのデータ接続を使えるようにするか、どの役割に開放するかを管理者が選び、実行されるクエリは接続したアカウントが元々持っている権限——テーブル単位、行単位、列単位の制限を含む——に従う。生成したダッシュボードは、Tableau、Microsoft Power BI、Sigma、ThoughtSpot、Omni、Oracle BIの側で作成・操作することもでき、分析結果はSlackやメールで共有し、承認した操作を接続済みのツールで実行させられる。
この発表で目を引くのは、OpenAI自身の利用実績として、製品チームのほぼ全員と営業・マーケティング部門の3分の2超がChatGPT Work上のデータエージェントで自分たちの分析を行っている、と具体的な普及率を出している点だ。同社は、そのために社内のデータチームが共通の業務定義の整備、アクセス規則の設定、機微なデータの保護を先に済ませたと説明しており、導入の前提として同じ準備が必要になることを示している。
日本企業ではNTTデータがアルファ版の参加企業として名前を挙げられている。同社のグローバルAIオフィス責任者は、ライセンス費用と技術的な専門性の壁でダッシュボードの利用を社内に広げにくかったが、営業や管理部門の非エンジニアが自分でダッシュボードを作り更新できるようになったとコメントしている。BIツールの席数を人数分そろえる代わりに、既存のBIを土台として残したまま作成と更新の入り口をChatGPT側に置く、という使い方だ。
利用開始には管理者の作業がいる。ChatGPT WorkのプラグインディレクトリでDataを探して導入し、ワークスペース設定からSnowflakeやDatabricksなどのデータソース側プラグインを有効にして利用者を指定する。準備ができれば、利用者は会話で@Dataを呼び出して質問する形になる。
