煩雑な手作業によるデータ作業にさよならしましょう。Data Agent は DataWorks に内蔵された AI エージェントであり、繰り返し発生する低付加価値のタスクからユーザーを解放し、イノベーションや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。Data Agent は DataWorks のすべてのモジュールに深く統合されており、データ統合、開発、運用保守 (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できます。
コード開発の高速化：アイデアを高品質で標準化されたコードに即座に変換するためのコード生成・最適化・説明を瞬時に行います。
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・オーケストレーションし、エンドツーエンドのプロセス自動化を実現します。
チームナレッジの統合：ベストプラクティスおよびビジネスナレッジをコンテキストとして各タスクに組み込みます。
概要
Data Agent とは
Data Agent は DataWorks プラットフォーム内で提供されるワンストップ型 AI エージェントであり、エージェント、コーディングアシスタント、ChatBI、クイック AI 操作 といったコア機能を備えています。データ統合・開発から運用保守、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ています。高度な AI 推論と自然言語インタラクションにより、会話形式でデータ統合、データ開発・運用保守、Data Quality ガバナンス、データ分析タスクを自動化できます。これにより、企業に効率的かつ信頼性が高く、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、データ開発および分析サイクルを大幅に短縮します。
利用ハードルの低下：複雑な SQL や製品操作に不慣れなユーザーでも、自然言語を使って迅速にデータ開発およびガバナンスタスクを開始・完了できます。
品質保証：AI を活用したコードデバッグ、最適化、テストケース生成により、コード品質および保守性を向上させます。
ナレッジの保存：カスタム企業ナレッジベースを構築し、社内標準、ビジネス定義、技術ガイドラインを AI に統合します。これにより、ナレッジを一貫して保存・適用できます。
利用可能範囲とポリシー
対象ユーザー：DataWorks Basic Edition またはそれ以上のエディションをご利用のお客様。一部の機能は Data Studio の新バージョンでのみ利用可能です。
利用可能なリージョン：中国 (張家口)、中国 (北京)、中国 (ウランチャブ)、中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、中国 (成都)、中国 (香港)、シンガポール、マレーシア (クアラルンプール)、インドネシア (ジャカルタ)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)、米国東部 1 (バージニア)、米国西部 1 (シリコンバレー)。
課金：2026 年 5 月 28 日より、Data Agent は有料サービスとなります。料金に関する詳細については、「Data Agent の料金」をご参照ください。
クイックスタート
Data Agent へのアクセス方法
Data Agent とのインタラクションは以下の方法で行えます。
グローバルエントリポイント：Data Studio ページの上部ナビゲーションバー右上隅にある
アイコンをクリックして、Data Agent 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用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。
モジュール内埋め込み：特定のプロダクトモジュールの機能エリアで、Copilot アイコン付きの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から、Data Agent はデータ同期、インテリジェントテーブル検索、データ開発、データガバナンスなどのタスク向けに、あらかじめ設定されたシナリオベースのサンプルを提供します。カードをクリックすると、そのシナリオのサンプルプロンプトをすぐに取得できます。これにより、利用ハードルを下げ、インタラクション効率を向上させます。
コア機能
エージェント：複雑なタスクの自動化
概要
DataWorks エージェントサービスは、自動化を通じてデータ開発およびガバナンスを変革します。単純な Q&A を超えて、インテリジェントエージェントとして複雑なタスクを自律的に完了します。
エージェントは、大規模言語モデルの深い推論および計画能力を活用し、ユーザーのタスクを完全に理解した上で、ステップに分解し、実行計画を作成し、MCP サーバー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 は今後も DataWorks MCP サーバー内のツールセットを充実・反復更新し、よりインテリジェントで効率的なデータ開発およびガバナンス体験を提供していきます。
主な特長
深い理解と自律的計画：コンテキスト認識およびマルチターン対話を基に、エージェントは複雑なユーザー意図を正確に把握し、実行可能な複数ステップの計画に自律的にタスクを分解します。
データ開発およびガバナンスの自動化：エージェントは DataWorks のコアプロダクト機能およびプロセスと深く統合され、包括的なコンテキストデータ接続性および組み込みの DataWorks ツールセットを提供します。
機能へのアクセス方法
Data Agent チャットウィンドウで、[Ask モード] から [エージェントモード] に切り替えます。
タスクタイプに応じて、
/を入力して適切なエージェントタイプを選択します。質問形式でエージェントに命令を提供します。
ユースケース
ユースケース 1：Data Integration エージェント
説明：中国語または英語など、自然言語でデータ同期要件を記述できます。システムはセマンティクスを自動的に解析し、対応するデータ同期タスク構成（送信元および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、カラムフィルター条件、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など）をインテリジェントに生成します。
ユースケース 2：データ開発エージェント
説明：要件分析からコード生成、ワークフロー作成、デプロイメントまでをカバーする、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：データ O&M エージェント
説明：このエージェントは、タスクインスタンスに対して包括的なヘルスアセスメントおよび問題診断を提供します。依存チェーン、リソース使用率、過去の実行トレンド、変更影響、ログ異常、データ品質といった多角的分析を組み合わせて、構造化された診断レポートを自動生成します。
Data O&M エージェントの詳細については、「AI 搭載型運用保守」をご参照ください。
ユースケース 4：データマップエージェント
説明：このエージェントは、データ探索および理解の効率向上に重点を置いています。AI 駆動型の自然言語インタラクションにより、膨大なデータセットにわた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：正確なキーワードを必要とせずに自然言語での Q&A をサポートします。ビジネス意図に基づいてターゲットデータを迅速に特定できます。例：「ユーザーアクティビティに関連するサマリーテーブルを検索してください。」
自動スコープ調整：会話内でスコープを指定できます。エージェントはセマンティクスを自動的に理解し、そのスコープ内でデータを迅速に特定します。例：「adm_bi プロジェクト内で、ビジネス運用に関連するテーブルを検索してください。」
詳細なデータ理解：ターゲットデータに関するフォローアップ質問をサポートし、データリネージ、オーナー、フィールド定義などの詳細情報を迅速に取得できます。例：「@dws_bi_metric_di テーブルの直接的なダウンストリーム依存関係は何ですか？このテーブルを変更した場合、どのオーナーに影響がありますか？」
ユースケース 5：データガバナンスエージェント
説明：DataWorks データガバナンスエージェントは、企業のデータガバナンスをプロアクティブ型から自律型へと移行させます。データガバナンスはもはや複雑なデータ分析および広範な構成変更を意味しません。自然言語コマンドを使用して、正確なガバナンスアクションを実行し、専門家レベルの機能で運用を設定し、自動実行を有効化できます。
コア機能：
品質ルール構成：自然言語を使用して、指定された重要なテーブルのモニタリングルールを自動構成します。データガバナンスエージェントは、テーブルのフィールドタイプ、ビジネスセマンティクス、重要度をインテリジェントに分析し、適切なモニタリングルールを自動的に推奨・構成します。これらのルールには、プライマリキーの一意性、非 NULL 制約、列挙値の範囲チェックなどが含まれ、これまで広範なデータ探索およびルール構成を必要としていたタスクを効率的に完了します。
例：コアユーザーディメンションテーブル
dim_user_infoの品質ルールを自動生成します。例：接頭辞が
ods_であるテーブルに対して、テーブル行数関連の品質ルールを自動構成します。
品質問題の修正：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：「頻繁にアクセスされるテーブルに品質ルールが構成されていない」または「高優先度ベースラインタスクによって生成されたテーブルに品質ルールが構成されていない」）について、自然言語で修正要件を提供できます。その後、システムが問題を自動的に分析し、対応する修正を実行します。
例：品質ルールが構成されていない頻繁にアクセスされるテーブルを検索し、品質ルールを推奨・構成します。
例：品質ディメンションの問題を解決してください。
コーディングアシスタント
概要
Data Agent 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活用し、自然言語インタラクションにより SQL および 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 デフォルトモデル、Qwen、DeepSeek など、さまざまなモデルを自由に切り替えることができ、ETL 開発およびデータ分析効率を大幅に向上させます。
主な特長
複数モデルの自由切り替え：デフォルトモデル、Qwen3-235B-A22B などのモデルをサポートします。
ETL ライフサイクル全体のサポート：SQL および Python 向けのコード生成、Q&A、リファクタリング、最適化、デバッグ、コメント、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。
機能へのアクセス方法
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している際、Data Agent はすでに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き、後続のコードスニペットをインテリジェントに予測・推奨します。補完候補は自動的に表示されます。Tab キーを押すと候補を採用できます。
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、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 チャット (Ask モード)
Ask モードは Data Agent チャットのデフォルトモードであり、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、コードの説明、コード最適化、テストケース生成、コード Q&A、インテリジェントノートブックセル生成、クイックテーブル検索をサポートします。Data Agent チャットを Ask モードで使用する際、エディター内のコードを選択してコンテキストとして使用し、ターゲットを絞った操作を行えます。
クイック AI 操作
DataWorks は、データ開発、運用保守、品質モジュール全体で大規模言語モデルの機能を活用し、便利でインテリジェントなプロダクト操作を提供します。
インテリジェントクエリ結果の可視化
説明：DataWorks データ開発およびデータ分析では、Data Agent インテリジェントチャートアシスタントを使用して、クエリ結果からワンクリックで可視化およびデータインサイトを生成できます。
機能へのアクセス方法：ノード実行または SQL クエリの結果で、[可視化] タブに切り替えます。
AI 搭載型テーブル作成
説明：Data Studio データカタログでは、Data Agent 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。ワンクリックでフィールド名および説明のインテリジェント推奨をトリガーすることも可能です。
機能へのアクセス方法：Data Studio でテーブルを作成する際、ページ左上隅の [エージェントによるテーブル作成] 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 がフィールド定義および DDL を含むテーブル作成プランを自動生成します。
デプロイメント説明の生成
説明：Data Studio では、デプロイメントフェーズ中にデプロイメントアシスタントを使用して、ワンクリックでデプロイメント説明を生成でき、デプロイメント効率を向上させます。
機能へのアクセス方法：Data Studio のデプロイメントフェーズで、デプロイメント説明入力ボックスの右側にある Copilot generation description ボタンをクリックして、デプロイメント説明を自動生成します。
タスク異常診断
説明：DataWorks オペレーションセンターのインテリジェント診断機能は、Qwen および DeepSeek-R1 (671B) モデルと統合されています。タスクが異常終了した場合、[実行診断] をクリックすると、大規模言語モデルがログから瞬時に重要な情報を抽出し、エラー分析および解決策を提供し、エラー修正のためのクイックアクションを推奨します。
機能へのアクセス方法：オペレーションセンター ページで、左側のナビゲーションウィンドウから をクリックして、周期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して、右下隅の [実行診断] をクリックすると、タスクのインテリジェント診断を実行できます。
Data Quality ルール推奨
説明：Data Agent をワンクリックで使用して、DataWorks 内の完全なメタデータに基づき、特定のテーブルまたはビジネスシナリオ向けのデータ品質ルールを迅速に生成できます。この機能は複数のデータソースタイプおよび多次元品質チェックをサポートします。
機能へのアクセス方法：Data Quality ページで、左側のナビゲーションウィンドウから をクリックします。対象テーブルを選択し、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 インテリジェントアシスタントを使用して、API のクイックパッケージングが可能です。ビジネス要件に基づき、ワンクリックで SQL スクリプトを生成し、自動的に API リクエストおよびレスポンスパラメーターに解析します。
機能へのアクセス方法：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活用した対話型インテリジェント分析ツールです。分析要件を自然言語で記述するだけで、ChatBI がターゲットテーブルを自動的に特定し、SQL を生成・実行し、可視化を作成し、分析結論を抽出します。これにより、コードを一切記述することなく、迅速にプロフェッショナルなデータ分析レポートを取得できます。詳細については、「ChatBI の概要」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 の応答が企業標準およびビジネスシナリオに沿うようにするには、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 に対して定義する標準およびバックグラウンドナレッジです。これらは、Data Agent の思考および応答方法をガイドします。
機能へのアクセス方法：Data Agent チャットウィンドウの右上隅にある
アイコンをクリックして、ルール構成ページに移動します。企業レベルルールおよび個人レベルルール：
企業レベルルール：管理者が構成するルールで、適用範囲を設定できます。企業レベルのビジネス用語、コーディング標準などを定義するのに適しています。
個人レベルルール：個人ユーザーが構成するルールで、自分自身にのみ適用されます。個人のプリファレンス、頻繁に使用するコードスニペットなどを定義するのに適しています。
会話内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 は応答時にこの情報を重点的に使用し、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 つまたは複数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：データマップからデータコレクションを参照します。
ルール：現在の会話に一時的に 1 つまたは複数のルールを適用します。
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バックグラウンド情報として使用します。
コンテキストの参照方法：Data Agent チャット入力ボックスで、
@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き、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 件まで表示できます。
機能へのアクセス方法：Data Agent チャットウィンドウの右上隅で、[チャット履歴] をクリックします。
タスクごとの新規会話
各独立タスクごとに 新規会話 (新規チャット) を開始することを強く推奨します。
理由：この方法により、異なるタスクのコンテキストが互いに干渉するのを防ぎます。Data Agent が現在のタスクに集中できるようになり、応答の正確性および関連性を確保するのに役立ちます。
よくある質問
Q：Data Agent の応答が不正確であったり、期待に応えなかったりするのはなぜですか？
A：これはコンテキストが不十分であることが原因かもしれません。「会話内でのコンテキスト指定」で説明されているように、より正確なバックグラウンド情報を Data Agent に提供してみてください。
Q：Ask モードとエージェントモードの違いは何ですか？どのように使い分ければよいですか？
A：Ask モード は、コードスニペットの生成や関数の説明など、シンプルで単一の質問タスク向けです。エージェントモード は、複数ステップおよびツールを必要とする複雑なタスク向けです。
Q：Data Agent に英語で応答させるにはどうすればよいですか？
A：Data Agent に英語で応答させるには、以下の方法があります。
質問する際に、明示的に
Please respond in English、Respond in English、またはExplain in Englishなどの指示を追加します。DataWorks の英語 UI に切り替えて、モデルの英語出力の一貫性および正確性を向上させます。