部署や役職が混じった文章から「名前だけ」を抜き出すには？AIで一発解決する方法

エクセルで複数の情報が含まれたセルから「人名だけを抽出したい」と感じたことはありませんか？部署名や役職が混じったデータを前に、どうやって名前だけを取り出せばいいのか分からず、時間ばかりが過ぎていく——そんな経験を持つ方も多いはずです。

たとえば「営業部 山田 太郎 課長」や「田中 由美 主任」といったデータが並ぶ中、エクセルの関数だけで名前だけをきれいに取り出すのは至難の業。スペースの位置も内容もバラバラで、分割機能では対応しきれないことが多く、結局は手作業で修正する羽目になるケースも少なくありません。

この記事では、そうした「人名抽出のストレス」を効率よく解決する方法を、具体例とともにご紹介します。特別な知識がなくても実践できるシンプルなアプローチで、日々の業務をよりスムーズにするヒントをお届けします。ぜひ最後までご覧ください。

「名前だけを抜き出したいのに、部署や役職が混じって大変…」という悩み

社内文書や問い合わせ記録など、複数の情報が一つのセルにまとまって記載されているデータから「人名だけを取り出す」という作業は、想像以上に厄介です。特に、部署名や役職名が混在する場合、Excelの分割機能や関数では思うように処理できず、時間も手間もかかります。こうした悩みは、特別なスキルがない方にとって、日常業務のストレス要因にもなり得ます。

よくあるデータ例：名前の前後に混在する情報

例えば以下のようなExcelのデータがあります。

営業部 佐藤 真一  
総務部 高橋 美咲 主任  
田中 健太 部長  
カスタマーサクセスG 鈴村 彩香 マネージャー

名前の前に部署名があり、後ろに役職名がある場合もあれば、名前だけが記載されているケースもあり、パターンがバラバラです。Excelで区切り文字（スペース）を基に分割しても、列がずれて整わず、「名前だけの列」を抽出することができません。

Excel関数やVBAでは限界がある

Excelには、LEFTやMID、FIND、TEXTSPLITなど、文字列を操作するさまざまな関数があります。また、VBAを使えば、より柔軟な処理ロジックを組むことも可能です。

しかし、人名抽出のように「文章内の特定の意味を持つ単語（＝人名）だけを取り出す」という作業には、これらの機能では根本的な限界があります。なぜなら、Excel関数やVBAはあくまで「ルールベース」で動作するため、名前がどこにあるのかを「意味的」に理解することはできないからです。

例えば「営業部 佐藤 真一」「経理部 中村 遥 課長」などのように、部署名と役職名の数や位置が不規則に並ぶデータでは、「◯文字目から始まる2語を名前とみなす」といった固定ロジックは破綻します。こうしたパターンの揺らぎを前提に処理するには、言語の文法や意味を理解する「AI的な視点」が必要です。

「簡単な作業のはずが、一番面倒」という現実

見た目にはシンプルに思える「名前を取り出すだけ」の作業ですが、現場では多くの時間と神経を使う地味で厄介な仕事の代表格です。

名前の前後に部署や役職がついている場合、そのままコピーして使うことができないため、確認・修正が必要になります。複数人分のデータを扱う場合、「これは名前？それとも役職名の一部？」と迷いながら、何十件ものセルを目で見て確認し、手作業でコピーしては貼り付けるという繰り返し作業になります。

さらに、こうした作業は集中力を要するうえ、時間に追われる場面も多く、つい入力ミスや抜け漏れが発生してしまうことも。たとえ1件あたりの作業が数十秒で済んだとしても、100件を超えると1時間以上がこの単純作業に奪われることになります。

業務の中で発生頻度が高いほど「やるだけ無駄」「できればやりたくない」と感じられる、厄介なルーチンワークと化しているのです。

人名抽出の「答え」は、AIによる自動処理

人名だけを取り出すという単純そうで複雑な作業。その「答え」は、Excel関数でもVBAでもなく、AIの力による言語処理にあります。

ここで紹介するAI JIMY Converterは、ChatGPTの自然言語処理技術を活用し、文章の構造や意味を理解した上で、人名だけを自動で識別・抽出できる画期的なツールです。従来のように「スペースの位置」や「固定文字数」に頼る必要はありません。たとえ部署名や役職名が不規則に含まれていても、文脈から「これは人名である」と正しく判断し、余分な語句を取り除いた“クリーンな名前データ”を出力してくれます。

しかもこのツールは、特別なソフトをインストールする必要もなく、Web上で生成された関数をコピーして、ExcelやGoogleスプレッドシートに貼り付けるだけで利用可能。プログラミングの知識は不要で、誰でも数分あればセットアップできます。

さらに、利用は無料。小規模な作業から、日常的なデータ処理まで、気軽に導入できるため、「人名抽出の煩わしさ」からすぐに解放されたい方に最適な選択肢です。

このAIツールの仕組みと魅力を活かすことで、煩雑なルーチン作業を一気に自動化し、本来注力すべき業務に集中できる時間を生み出せます。

AI JIMY Converterを使用して文字列から人名を抽出する手順

AI JIMY Converterを使えば、エクセル上の1つのセルに記載されている文字列から、別のセルに人名のみを抽出し、効率的にデータを整理することが可能です。このセクションでは、AI JIMY Converterを使って文字列から人名のみを抽出し、別のセルに自動入力する具体的な手順を説明します。

AI JIMY Coverterの利用手順

AI JIMY Converterの使用して文字列から人名を抽出し、別のセルに自動入力する手順を紹介します。

1.サイトにアクセスする。

ここでは、エクセルで作成した下記のサンプルを使って、文字列から人名を抽出しセルへ入力する方法を説明します。

まずは、AI JIMY Converterの「文字列から人名を抽出」ページへアクセスします。

2.サイトに記載されている関数をコピー

ページの中程くらいに「利用方法」という見出し以降に関数が表示されているので、使用したいプラットフォームを選んでコピーします。今回は、エクセルで利用するので「Microsoft Excel」からコピーします。

3.変換したいエクセルのセルへ貼り付け

コピーした関数を変換したいセルへ貼り付けします。貼り付けの際に、警告が出た場合は「すべてを貼り付ける」「有効にする」を選択してください。

デフォルトでは参照セルが「A1」になっているので、変換したいセルに変更します。今回は文字列が入っている「A2」に修正します。

2行目からは、貼り付けた関数をコピペするだけですべて変換されます。

とりあえずデータ化しよう！という場合は、1つのセルに人名を含めて文字列が入っていることも多いのではないでしょうか。後にデータベース化して、さまざまなマーケティングを行う際は、こうした抽出が一度にできると非常に便利です。

氏名については、苗字1文字、名前1文字などいろんな形があると思います。うまくいかない場合は、要望などを入れてみるといいかもしれませんね。

活用シーン：事務作業やリスト作成の現場で威力を発揮

人名抽出機能は、さまざまなビジネス現場で実務を支える役割を果たします。特に、自由記述や非構造化されたテキストの中から名前だけを抜き出す作業は、手間がかかるわりに頻度が高く、作業負担も大きくなりがちです。ここでは、代表的な活用シーンとその効果を紹介します。

顧客対応履歴からの担当者名抽出

カスタマーサポートやコールセンターでは、対応記録に「担当：山本直人（営業部）」のような記載が含まれていることが多くあります。この中から担当者の名前だけを取り出して集計しようとすると、部署名や役職との区別が難しくなり、毎回目視での確認が必要になります。

人名だけを抽出する処理を取り入れれば、こうした履歴から担当者名だけを効率よく整理でき、評価データの整備やトラブル対応履歴の分析がスムーズに行えるようになります。

アンケート自由記述からの人名一覧生成

顧客アンケートの自由回答欄には、「◯◯さんが丁寧に対応してくれた」など、スタッフの名前が頻繁に登場します。しかし、これらのデータは文章の中に埋もれており、表計算ソフトで一括処理するのが困難です。

文章内の人名だけを取り出すことで、顧客から好意的に言及されたスタッフのリストを自動的に作成でき、社内表彰や業績評価に役立てることが可能になります。

議事録やチャットのメンション解析

会議の議事録やチャットツール（Slack、Teamsなど）では、複数の人名が発言者として登場したり、タスク割り振りでメンションされたりします。そのままでは誰がどのトピックに関与していたのか把握しづらく、情報整理に時間がかかります。

人名抽出を活用すれば、発言回数の多い人物、タスクに頻繁に登場するキーパーソンを可視化でき、プロジェクト管理や業務レビューの効率を高める手助けになります。

営業日報・フィールドレポートからの訪問先抽出

営業担当者が記録する日報には、「○○株式会社の田中様と打ち合わせ」などのように、訪問先の人名が自然な文章の中に含まれています。こうした情報は、CRMやSFAへの登録時に必要になりますが、手動で切り出すのは煩雑です。

人名を自動的に取り出せるようにすることで、報告内容から訪問相手を一覧化でき、データベースへの登録作業を大幅に効率化できます。訪問記録の抜け漏れを防ぎ、営業履歴の質も向上します。

まとめ

文章中に含まれる「名前だけを抜き出す」という作業は、一見単純に思えても、実際の現場では部署名や役職名との混在、記載ルールの不統一などにより、非常に手間がかかる業務です。特に毎日のように発生する処理であれば、蓄積する作業負荷は見逃せません。

しかし、言語の意味を理解する仕組みを取り入れることで、こうした作業も自動化できる時代になりました。関数を貼るだけのシンプルな方法で、名前だけを正確に抜き出せる環境が整えば、面倒なルーチンワークから解放され、より本質的な業務に集中する時間を確保することができます。

手作業の限界を感じているなら、一度試してみる価値は十分にあるでしょう。繰り返し発生する処理こそ、自動化によって最大の効果を得られる領域です。小さな工夫が、業務の質を大きく変える第一歩になります。