異業種へ飛び出す司書たち - テキストデータをビジネスの力に：元司書が担う非構造化データの情報抽出・構造化

テキストデータをビジネスの力に：元司書が担う非構造化データの情報抽出・構造化

Tags: 非構造化データ, 情報抽出, 司書スキル, データ活用, 情報整理

図書館で培った情報整理術が、ビジネスの現場で花開く

現代社会は情報過多であり、特に企業には契約書、顧客からの問い合わせメール、SNSでの評判、議事録など、整理されていない「非構造化データ」が膨大に蓄積されています。これらのデータにはビジネスにとって価値のある情報が眠っているものの、そのままでは分析や活用が困難です。ここに、図書館で情報と向き合ってきた司書の経験が、異業種で活かせる大きなポテンシャルを秘めています。

この記事では、図書館を離れて情報技術分野で、特に非構造化データからの情報抽出・構造化を専門とするキャリアを築いた元司書の事例を紹介します。司書経験で培われたスキルが、デジタルデータの活用においてどのように役立っているのか、具体的な業務内容を通して見ていきましょう。

元司書が非構造化データの「仕分け人」に

今回お話を伺ったのは、システム開発企業でデータマネジメント関連のプロジェクトに携わっている山田さん（仮名）です。山田さんは大学で情報科学を学び、卒業後に公共図書館で数年間勤務しました。図書館では、来館者へのレファレンス対応、資料の選定・発注・受け入れ、分類・目録作成、排架、そして利用者向けの情報リテラシー講座などを担当していました。

図書館での仕事はやりがいがありましたが、情報科学で学んだ知識や、増え続けるデジタル情報への対応という側面に、より深く関わりたいという思いが募っていきました。特に、インターネット上の情報や、データベースに格納されていない文書形式の情報の扱いに興味を持ち、自身の情報整理・分類のスキルがこれらの分野で応用できるのではないかと考え、データ活用を支援する現在の企業へ転職しました。

現在の山田さんの主な業務は、顧客企業が持つ大量の非構造化テキストデータから、必要な情報を抽出し、分析可能な形式に構造化することです。例えば、顧客サポートの問い合わせメールから、製品名、問い合わせ内容の種類（バグ報告、機能要望など）、顧客の感情などを自動的に抽出・分類したり、業界レポートのPDFファイルから、特定の数値データや企業名を抜き出してデータベースに格納したりといった作業設計を行います。

司書スキルが非構造化データ活用の基盤となる

山田さんは、現在の業務において、司書時代に培った多くのスキルが役立っていると感じています。

情報整理・分類・構造化の概念理解: 図書館で資料を分類し、目録を作成する作業は、まさに情報に「秩序」を与え、利用者がアクセスしやすいように構造化することです。山田さんは、カッセル分類やNDCといった既存の分類体系を扱う中で、情報の階層構造や論理的な関連性について深く理解しました。この経験が、非構造化データからどのような情報を抽出し、どのような構造（例: データベースのテーブル設計、グラフ構造など）にすれば後続の分析や活用がしやすくなるかを設計する上で、非常に役立っていると言います。「図書館で資料を分類する時、目の前の資料だけでなく、それを求める人がどんな目的で探すのか、関連する資料は何か、といった情報利用者と情報資源の関係性を常に考えます。非構造化データも同じで、ただ単語を抜き出すのではなく、その情報がビジネスのどのプロセスで、誰に、どのように使われるのかを理解することで、より意味のある構造化が可能になります。」
メタデータとセマンティクスへの意識: 目録作成は、資料そのもの（本文）だけでなく、その内容を表現するメタデータ（タイトル、著者、件名、分類記号など）を作成する作業です。山田さんは、良質なメタデータが付与されることで、情報の発見性や利用性が飛躍的に向上することを、司書として実感していました。現在の業務でも、抽出した情報に対して適切な「タグ」や「属性情報」（メタデータ）を付与し、データが持つ意味（セマンティクス）を損なわずに構造化することを重視しています。例えば、顧客メールから抽出した「価格について」というフレーズに対し、「問い合わせ種別: 価格」「関連製品: 製品A」といったメタデータを付与することで、後で「製品Aに関する価格問い合わせ」だけを絞り込むことが可能になります。
利用者（データ活用者）のニーズ理解: レファレンスサービスを通して、利用者が本当に知りたいことは何か、どのような言葉で情報を探しているのかを深く理解する能力が養われました。非構造化データ活用のプロジェクトにおいても、最終的にそのデータを活用するデータアナリストやビジネス担当者が、「どのような情報が欲しくて」「その情報をどう使いたいのか」といったニーズを正確に把握することが不可欠です。山田さんは、司書時代に培った傾聴力や質問力を活かし、プロジェクトの初期段階でしっかりと要件を定義することを心がけています。
情報源の評価と正確性へのこだわり: 司書は、様々な情報源の信頼性や正確性を評価するトレーニングを受けています。非構造化データの中には、不正確な情報やノイズも含まれています。山田さんは、司書として培った情報源評価の視点を活かし、抽出した情報や構造化されたデータが、元の情報源の意図と乖離していないか、信頼できるデータとして扱えるかを検証するプロセス設計においても貢献しています。

課題と学び、そして未来への展望

異業種へのキャリアチェンジにあたり、山田さんが直面した課題は、技術的な知識のキャッチアップでした。情報科学の基礎はありましたが、自然言語処理（NLP）の具体的な技術（テキストクリーニング、トークン化、形態素解析、固有表現抽出など）や、Pythonを使ったデータ処理、クラウド上でのデータ基盤に関する知識などは、実務を通して習得する必要がありました。

この課題を乗り越えるために、山田さんはオンラインの技術講座を受講したり、データエンジニアリングに関する専門書を読み込んだり、同僚に積極的に質問したりと、自ら学び続ける姿勢を貫きました。また、司書としての情報整理の考え方を、技術的な側面にどう落とし込むかを常に意識することで、単なる技術の習得にとどまらず、自身の強みと結びつけることができたと言います。

現在の仕事の最大の魅力は、これまで「活用が難しい」とされてきた大量のテキストデータに秩序を与え、それがビジネスの意思決定や新たなサービス開発に繋がるプロセスを間近で見られることだと山田さんは語ります。図書館で情報と利用者をつないできたように、今は情報とビジネス価値をつなぐ役割を担っていると感じているそうです。

今後のキャリア展望として、より高度な自然言語処理技術や機械学習の知識を深め、情報抽出・構造化プロセスの自動化や最適化に携わりたいと考えています。また、司書の情報管理や倫理に関する知見を活かし、データのガバナンスやプライバシー保護といった側面からも、データ活用を支援していきたいと意欲を見せています。

キャリアを模索するあなたへ

山田さんの事例は、司書経験が情報技術やデータ活用といった最先端の分野で、いかに価値のあるスキルとなりうるかを示しています。特に、情報科学やデータ分析を学んできた方にとって、司書が持つ「情報そのもの」を理解し、整理し、構造化し、利用者（活用者）のニーズに合わせて提供するという視点は、技術的なスキルと組み合わせることで非常に強力な武器となります。

非構造化データからの情報抽出・構造化は、データエンジニアリングや自然言語処理といった分野と密接に関連しており、これらの分野へのキャリアパスを考える上で、司書経験はユニークで強力なバックグラウンドとなり得ます。技術的なキャッチアップは必要ですが、情報と真摯に向き合ってきたあなたの経験は、デジタル時代の情報活用において必ず活かせるはずです。ぜひ、自身の可能性を信じ、新しいキャリアの扉を開いてみてください。