面倒な手作業のデータ業務に別れを告げましょう。DataWorks に組み込まれた AI エージェントである Data Agent は、反復的で影響の小さいタスクから解放し、イノベーションと戦略的思考により多くの時間を割けるように設計されています。DataWorks の各モジュールに深く統合された Data Agent では、データ統合、開発、運用とメンテナンス (O&M)、ガバナンス、分析に至るデータライフサイクル全体で自然言語コマンドを使用して、次のことを実現できます：
コード開発の加速：アイデアを高品質で標準化されたコードに変換するために、コードを即座に生成、最適化、説明します。
タスクオーケストレーションの自動化：データ統合、開発、ガバナンスのタスクをインテリジェントに作成してオーケストレーションを行い、エンドツーエンドのプロセス自動化を実現します。
チームナレッジの集約：ベストプラクティスと業務知識をコンテキストとして各タスクに取り込みます。
概要
Data Agent とは
Data Agent は、DataWorks プラットフォーム内のワンストップ AI エージェントで、Agent、コーディングアシスタント、ChatBI、quick AI operations などの中核機能を備えています。データ統合と開発から O&M、ガバナンス、分析まで、データライフサイクル全体をカバーします。高度な AI 推論と自然言語インタラクションにより、会話だけでデータ統合、データ開発と O&M、Data Quality ガバナンス、データ分析のタスクを自動化できます。これにより、企業に効率的で信頼性が高く、インテリジェントなデータ開発体験を提供します。
コアバリュー
効率の向上：自動コード生成、インテリジェントなコード補完、自然言語インタラクションなどの機能により、データ開発と分析のサイクルを大幅に短縮します。
参入障壁の低減：複雑な SQL や製品操作に不慣れなユーザーでも、自然言語でデータ開発とガバナンスのタスクを迅速に開始して完了できます。
品質の確保：AI によるコードのデバッグ、最適化、テストケース生成を活用して、コード品質と保守性を向上させます。
ナレッジの保全：カスタムの企業向けナレッジベースを構築して、社内標準、業務定義、技術ガイドラインを AI に統合します。これにより、ナレッジを保全して、一貫して適用できます。
提供状況とポリシー
利用対象：DataWorks Basic Edition 以上をご利用のお客様。一部の機能は新バージョンの Data Studio でのみ利用できます。
利用可能リージョン：China (Zhangjiakou)、China (Beijing)、China (Ulanqab)、China (Hangzhou)、China (Shanghai)、China (Shenzhen)、China (Chengdu)、China (Hong Kong)、Singapore、Malaysia (Kuala Lumpur)、Indonesia (Jakarta)、Japan (Tokyo)。
課金：2026 年 5 月 28 日以降、Data Agent は有料サービスになります。料金の詳細については、「Data Agent pricing」をご参照ください。
クイックスタート
Data Agent へのアクセス
Data Agent とは、次の方法で対話できます：
グローバルエントリポイント：Data Studio ページの上部メニュー右上で
アイコンをクリックして、Data Agent のチャットウィンドウを開きます。エディター内：コードベースのデータ開発ノード向けインテリジェントコードエディターで、コンテキストメニューまたはキーボードショートカットから Data Agent を開きます。
モジュールへの埋め込み：特定の製品モジュールの機能領域で、Copilot アイコンのあるクイックアクションボタンを使用します。
グローバルエントリポイントでは、データ同期、インテリジェントなテーブル検索、データ開発、データガバナンスなどのタスク向けに、シナリオ別のサンプルがプリセットされています。カードをクリックすると、そのシナリオ向けのサンプルプロンプトをすばやく取得できます。これにより、参入障壁を下げて、対話効率を向上させます。
コア機能
Agent：複雑なタスクの自動化
概要
DataWorks Agent サービスは、自動化によりデータ開発とガバナンスを変革します。単純な Q&A にとどまらず、複雑なタスクを自律的に完了するインテリジェントエージェントとして機能します。
Agent は、大規模言語モデルの深い推論・計画能力を使用してタスクを十分に理解し、手順に分解し、実行計画を作成して、MCP Server 内の関連ツールを呼び出してタスク実行を自動化します。DataWorks は、DataWorks MCP Server のツールセットを継続的に拡充・改善して、よりインテリジェントで効率的なデータ開発とガバナンス体験を提供します。
主な特長
深い理解と自律的な計画：コンテキスト認識とマルチターンカンバセーションに基づき、Agent は複雑なユーザー意図を正確に特定して、タスクを実行可能な複数ステップの計画に自律的に分解します。
データ開発とガバナンスの自動化：Agent は DataWorks の中核となる製品機能とプロセスに深く統合されており、包括的なコンテキストデータ接続性と組み込みの DataWorks ツールセットを提供します。
機能へのアクセス
Data Agent のチャットウィンドウで、[Ask mode] から [Agent mode] に切り替えます。
タスク種別に応じて
/を入力して、適切な Agent タイプを選択します。質問として入力して、Agent に指示を与えます。
ユースケース
ユースケース 1：Data Integration Agent
説明：中国語や英語などの自然言語で、データ同期の要件を記述できます。システムが意味を自動的に解析して、対応するデータ同期タスク構成をインテリジェントに生成します。これには、送信元と送信先のデータソースタイプ、テーブル構造のマッピング、列のフィルター条件、パーティションポリシー、スケジューリングパラメーターが含まれます。
ユースケース 2：Data Development Agent
説明：要件分析、コード生成からワークフロー作成、デプロイまでの全プロセスを網羅する、自然言語ベースの ETL 開発体験を提供します。
ユースケース 3：Data O&M Agent
説明：このエージェントは、タスクインスタンスに対する包括的な健全性評価と問題診断を提供します。依存関係チェーン、リソース使用率、過去の実行トレンド、変更影響、ログ異常、データ品質などを多次元で分析して、構造化された診断レポートを自動生成します。
Data O&M Agent の詳細については、「AI-powered O&M」をご参照ください。
ユースケース 4：Data Map Agent
説明：このエージェントは、データの発見と理解の効率を向上させます。AI 駆動の自然言語インタラクションにより、大規模データセットにまたがるさまざまなシナリオでメタデータを迅速に探索できます。
コア機能：
自然言語検索：完全一致のキーワードを必要とせず、自然言語での Q&A をサポートします。業務意図に基づいて目的のデータをすばやく特定できます。例："Find summary tables related to user activity."
スコープの自動調整：会話内でスコープ指定をサポートします。Agent が意味を自動的に理解して、そのスコープ内でデータをすばやく特定します。例："In the adm_bi project, find tables related to business operations."
データの深い理解：対象データに対する追加質問をサポートしており、データリネージ、所有者、フィールド定義などの詳細情報をすばやく取得できます。例："What are the direct downstream dependencies of the @dws_bi_metric_di table? If it is modified, which owners will be affected?"
ユースケース 5：Data Governance Agent
説明：DataWorks Data Governance Agent は、企業のデータガバナンスを「プロアクティブ」から「自律型」のモデルへ移行します。データガバナンスは、複雑なデータ分析や大規模な構成変更ではなくなります。自然言語コマンドで精密なガバナンスアクションを実行し、エキスパートレベルの運用を設定して、自動実行を有効化できます。
コア機能：
品質ルールの構成：自然言語を使用して、指定した重要テーブルの監視ルールを自動的に構成します。Data Governance Agent は、フィールドタイプ、業務上の意味、テーブルの重要度をインテリジェントに分析して、適切な監視ルールを自動的に推奨して構成します。これらのルールには、主キーの一意性、非 NULL 制約、列挙値の範囲チェックなどが含まれており、従来は大規模なデータ探索とルール構成が必要だったタスクを効率的に完了できます。
例：
dim_user_infoコアユーザーディメンションテーブルの品質ルールを自動的に生成します。例: テーブル行数関連の品質ルールは、先頭が
ods_であるテーブルに自動的に設定されます。
品質問題の修復：データ資産ガバナンスモジュールでシステムが自動的に特定した品質問題（例："Frequently accessed table has no quality rules configured"、"Table generated by high-priority baseline task has no quality rules configured"）に対し、自然言語で修復要件を提示できます。その後、システムが問題を自動的に分析して、対応する修復を実行します。
例：品質ルールが構成されていない高頻度アクセスのテーブルを見つけ、品質ルールを推奨して構成します。
例：品質ディメンションの問題解決を手伝ってください。
コーディングアシスタント
概要
Data Agent のコーディングアシスタントは、高度な大規模言語モデルを基盤として、自然言語インタラクションにより SQL と Python コードの生成、最適化、説明、テストなどのタスクを効率的に実行します。最適な結果を得るために、DataWorks のデフォルトモデル、Qwen、DeepSeek などの各モデルを自由に切り替えることができ、ETL 開発とデータ分析の効率を大幅に向上させます。
主な特長
複数モデルの自由な切り替え：デフォルトモデルや Qwen3-235B-A22B など、複数のモデルを自由に切り替えられます。
ETL ライフサイクル全体のサポート：SQL と Python に対して、コード生成、Q&A、リファクタリング、最適化、デバッグ、コメント生成、テストケース生成、説明をサポートします。
コンテキスト認識：会話内容、コード、テーブル構造、データリネージ、カスタムナレッジベースなどを理解します。
機能へのアクセス
インテリジェントコードエディター
ユースケース 1：インテリジェントなコード補完
使用方法：コードベースのノードを開発する際に、Data Agent は入力済みのコードや参照テーブル構造などのコンテキストに基づいて、後続のコードスニペットをインテリジェントに予測して推奨します。補完候補は自動的に表示されます。Tab キーを押して確定します。
ユースケース 2：右クリックメニューによるクイック操作
使用方法：インテリジェントコードエディターでコードを選択して、右クリックしてコンテキストメニューから [Copilot] を選択します。
Data Agent Chat ([Ask mode])
Ask mode は Data Agent Chat のデフォルトモードで、Q&A 形式で特定のコーディング問題を解決するのに適しています。コード生成、コードリファクタリング、コードデバッグ、コメント生成、コード説明、コード最適化、テストケース生成、コード Q&A、インテリジェントな Notebook Cell 生成、クイックテーブル検索をサポートします。Ask mode で Data Agent Chat を使用する際は、エディター内のコードを選択してコンテキストとして利用して、対象を絞った操作を実行できます。
Quick AI operations
DataWorks は、大規模言語モデルの機能をデータ開発、O&M、品質モジュール全体で活用して、便利でインテリジェントな製品運用を提供します。
クエリ結果のインテリジェントな可視化
説明：DataWorks のデータ開発とデータ分析で、Data Agent のインテリジェントチャートアシスタントを使用して、クエリ結果から可視化とデータインサイトをワンクリックで生成できます。
機能へのアクセス：ノード実行または SQL クエリの結果で、[Visualization] タブに切り替えます。
AI によるテーブル作成
説明：Data Studio のデータカタログで、Data Agent のテーブル作成アシスタントを使用して、テーブル名のキーワードを入力するだけでテーブルを作成できます。また、フィールド名と説明のインテリジェントな推奨をワンクリックで起動できます。
機能へのアクセス：Data Studio でテーブルを作成する際に、ページ左上の Copilot table creation ボタンをクリックします。テーブル作成要件の説明を入力すると、Copilot がフィールド定義と DDL を含むテーブル作成プランを自動生成します。
デプロイ説明の生成
説明：Data Studio のデプロイフェーズで、デプロイアシスタントを使用してデプロイ説明をワンクリックで生成できるため、デプロイ効率が向上します。
機能へのアクセス：Data Studio のデプロイフェーズで、デプロイ説明の入力ボックス右側にある Copilot generation description ボタンをクリックすると、デプロイ説明が自動生成されます。
タスク異常の診断
説明：DataWorks Operation Center のインテリジェント診断機能は、Qwen および DeepSeek-R1 (671B) モデルと統合されました。タスクが異常実行した場合、[Run Diagnosis] をクリックできます。大規模言語モデルがログから重要情報を即時に抽出し、エラー分析と解決策の提案を行うとともに、エラーを修正するためのクイックアクションを推奨します。
機能へのアクセス：Operation Center ページで、左側メニューから をクリックして、循環インスタンスページに移動します。失敗したインスタンスをクリックし、失敗したノードを選択後、右下の [Run Diagnosis] をクリックして、タスクのインテリジェント診断を実行します。
データ品質ルールの推奨
説明：DataWorks の完全なメタデータに基づき、Data Agent をワンクリックで使用して、特定のテーブルまたは業務シナリオ向けのデータ品質ルールをすばやく生成できます。この機能は複数のデータソースタイプと多次元の品質チェックをサポートします。
機能へのアクセス：Data Quality ページで、左側メニューから をクリックします。対象テーブルを選択して、右側の Create Monitor をクリックして、テーブルの品質ルールを構成します。
Data Service API
説明：DataWorks Data Service は、Data Agent のインテリジェントアシスタントを使用して API を迅速にパッケージ化できます。業務要件に基づく SQL スクリプトをワンクリックで生成して、API のリクエスト/レスポンスパラメーターに自動的に解析します。
機能へのアクセス：Data Service モジュールで API を作成し、スクリプトモードを選択します。
ChatBI
ChatBI は、大規模言語モデルを基盤とする会話型のインテリジェント分析ツールです。自然言語で分析要件を記述するだけで、ChatBI が対象テーブルを自動的に特定し、SQL を生成して実行し、可視化を作成して、分析結論を抽出します。これにより、コードを書かずにプロフェッショナルなデータ分析レポートをすばやく取得できます。詳細については、「ChatBI overview」をご参照ください。
高度な機能とベストプラクティス
コンテキストによる精度向上
Data Agent の回答を企業標準と業務シナリオに合わせるために、正確なナレッジを提供してください。
カスタムナレッジ (ルール)
説明：ルールは、Data Agent 向けに定義する標準と背景知識です。Data Agent の思考と応答をガイドします。
機能へのアクセス：Data Agent Chat ウィンドウ右上の
アイコンをクリックして、ルールの構成ページに移動します。企業レベルのルールと個人レベルのルール：
企業レベルのルール：管理者が構成して、適用範囲を設定できます。会社レベルの業務用語、コーディング標準などの定義に適しています。
個人レベルのルール：個々のユーザーが構成して、そのユーザーにのみ有効です。個人の好み、頻繁に使用するコードスニペットなどの定義に適しています。
会話でのコンテキスト指定
説明：各会話で、現在のタスクに関連する コンテキスト を手動で指定できます。これにより、Data Agent は応答時にその情報に注力でき、より正確な結果を提供できます。
サポートされるコンテキストタイプ：
テーブル：1 つ以上のテーブルのメタデータを参照します。
ノード/コードファイル：特定ノードのコードを参照します。
データコレクション：Data Map のデータコレクションを参照します。
ルール：現在の会話に適用するルールを一時的に 1 つ以上指定します。
ローカルファイル：ローカルドキュメントをアップロードして、背景情報として使用します。
コンテキストの参照方法：Data Agent Chat の入力ボックスで
@を入力するか、+をクリックしてコンテキストセレクターを開いて、コンテキストを追加します。
会話の管理
会話履歴
Data Agent は最近の会話を自動的に記録します。
記録範囲：過去 7 日間 の会話記録を最大 100 件まで確認できます。
機能へのアクセス：Data Agent Chat ウィンドウ右上の [Chat History] をクリックします。
タスクごとの新規会話
独立したタスクごとに、新しい会話 (New Chat) を開始することを強く推奨します。
理由：この運用により、異なるタスクのコンテキストが相互に干渉することを防ぐことができます。Data Agent が現在のタスクに集中できるため、応答の正確性と関連性の確保に役立ちます。
よくある質問
Q：Data Agent の回答が不正確、または期待どおりにならないのはなぜですか。
A：コンテキストが不足している可能性があります。「会話でのコンテキスト指定」で説明しているとおり、Data Agent に、より正確な背景情報を提供してください。
Q：Ask mode と Agent mode の違いは何ですか。どのように選べばよいですか。
A：Ask mode は、コードスニペットの生成や関数の説明など、単純な一問一答のタスク向けです。Agent mode は、複数の手順とツールを必要とする複雑なタスク向けです。
Q：Data Agent に英語での回答を優先させるにはどうすればよいですか。
A：次の方法で Data Agent に英語で回答するように誘導できます：
質問時に、
Please respond in English、Respond in English、またはExplain in Englishなどの指示を明示的に追加します。DataWorks の英語 UI に切り替えると、モデルの英語出力の一貫性と正確性を向上させます。