AIに「集計を頼まない」会社が増える。残るのは「定義を決める」仕事

こんにちは、カイロスAIです。毎朝、アメリカのAI副業事情を日本語でお届けしています。

今日は、OpenAIが9月10日に発表した「ChatGPT Work」の新機能「Data agent」の話です。先に結論を書くと、これは「AIがグラフを作れるようになった」という話ではありません。「数字を出してもらうために、誰かに頼んで待つ」という工程が、会社の中から消え始めた、という話です。そしてOpenAI自身が、その成功の条件をひとつ書いています。今日はそこを中心にまとめます。

■ 何が起きたのか

9月10日、OpenAIは ChatGPT Work に「Data agent」を追加しました。公式ブログのタイトルは「Now everyone can put data to work（誰でもデータを仕事に使えるようになった）」です。

できることは、大きく3つです。

・会社のデータにつながる（Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、Snowflake、MongoDB など。Google Drive や SharePoint のファイルも取り込める）
・ふつうの言葉で質問すると、何が変わったのかを調べる
・共有できるダッシュボード（グラフや表をまとめた画面）を作る

公式の説明はこうです。

→ クエリを書かず、新しい分析ツールを覚えずに、ひとつの会話の中で分析を指示し、直していける。

公式が挙げている質問の例は「なぜ売上の伸びが鈍ったのか」「どこで支出が増えているのか」「大口顧客の更新を脅かしている問題は何か、何から直すべきか」。これまでは、レポートを待つか、誰かに分析を頼む必要があった問いです。

Tableau や Power BI などの既存ダッシュボードも言葉で操作でき、結果は Slack やメールで共有できます。

■ どれくらい使われているのか

公式ブログには、OpenAI社内の数字が載っています。

→ プロダクトチームのほぼ全員と、営業・マーケティング（GTM）組織の3分の2以上が、データエージェントで自社データを自分で分析している。

日本企業の声もあります。NTT DATA の Global AI Office 責任者は、「ライセンス費用・手間・専門知識の壁で、ダッシュボードを社内に広げるのが難しかった。Data agent によって、営業やコーポレート部門の非エンジニアの多くが、ふつうの言葉で自分のダッシュボードを作り、更新できるようになった」と述べています。

■ いちばん大事な一文

ここまで読むと、「データ集計を手伝う仕事はなくなるのか」と感じるかもしれません。

でも、公式ブログには、こういう一文があります。

→ データチームが、共通の業務定義を作り、アクセスのルールを決め、機密データの安全策を置いたことで、これが可能になった。

誰でも質問できるようになった裏側で、先に「言葉の定義」をそろえていた、ということです。

言葉の定義とは、たとえばこういうものです。

・「売上」に返品を含めるのか、消費税は入れるのか
・「解約」とは、何日使われなかった状態を指すのか
・「新規顧客」とは、初めて買った人か、初めて問い合わせた人か

部署ごとに定義がばらばらだと、AIに同じ質問をしても、部署ごとに違う答えが返ってきます。AIは定義を決めてくれません。決めるのは人です。

■ 身近な例で言うと

図書館の検索端末を思い浮かべてください。

昔は、司書さんに「こういう本はありますか」と聞いて、探してもらうのを待っていました。今は、検索端末で自分で本を引けます。

でも、その本がどの棚の、どの分類に並ぶかを決めたのは司書さんです。分類が崩れていたら、検索しても目当ての本は見つかりません。

Data agent も同じです。質問は誰でもできるようになる。でも、棚の分類にあたる「定義」を決める人がいないと、正しい答えにはたどり着けません。

■ 日本の副業・フリーランスにとっての意味

1つめ。「データを集めて、表とグラフにまとめる」だけの代行は、頼まれにくくなっていくはずです。お客さん自身が、質問するだけでそれができるようになっていくからです。

2つめ。その手前にある「言葉の定義をそろえる」仕事の価値は、むしろ上がります。OpenAI自身が、成功の条件として挙げているのがここだからです。

■ 公式に書かれていないこと

料金と、どのプランで使えるかは、発表本文に書かれていません。日本での提供条件も書かれていません。そのため、この記事では金額を出していません。お使いの環境で使えるかは、ご自身の管理画面で確認してください。表示されなくても不具合ではありません。