投稿者 global-ai-media 
生成AIを文書要約に活用する際、単に「短くまとめる」だけでは重要な文脈や背景が抜け落ちてしまうことがあります。本稿では、海外のAIコミュニティで注目されている「リバース・ブリーフ（Reverse Brief）」という手法を紹介し、日本のビジネス文書特有の「行間」や「仕様の背景」をAIに読み解かせるための実践的なアプローチと、企業における活用リスクについて解説します。
単なる「要約」と「リバース・ブリーフ」の違い
多くの企業がChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）を導入し、最初に試みるユースケースの一つが「文書要約」です。「以下の文章を要約してください」というプロンプトは一般的ですが、これだけでは文書の表面的な情報を圧縮するにとどまり、書き手の真意や文書の構造的な目的を見落とすことがあります。
これに対し、「リバース・ブリーフ（Reverse Brief）」というプロンプト手法は、アプローチが根本的に異なります。これはAIに対して、目の前の文書を「結果」として捉え、「どのような指示（ブリーフ）や要件があれば、この文書が出力されるか？」を逆算して推論させる手法です。
例えば、複雑な企画書を読み込ませた上で、「この企画書が作成されるに至った、オリエンテーション資料や前提課題を作成してください」と指示します。これにより、AIは文書の細部ではなく、その背後にある「目的」「ターゲット」「制約条件」といった骨格（構造）を抽出することになります。
日本企業における実務的価値：仕様書と稟議書の「行間」を読む
この手法は、日本のビジネス現場において特有の強みを発揮する可能性があります。日本のビジネス文書、特に社内文書や仕様書は「ハイコンテクスト」であり、決定事項のみが記載され、なぜその決定に至ったかという「背景（Context）」や「要件（Why）」が暗黙知として省略されているケースが多々あるからです。
例えば、数年前に作成されたレガシーシステムの仕様書があるとします。担当者は既に退職しており、なぜそのような設計になっているかが不明瞭な場合、リバース・ブリーフを用いることで、「この仕様書に基づくと、当時のビジネス要件や技術的制約はどのようなものであったと推測されるか？」をAIに言語化させることができます。
また、複雑な稟議書（Ringi）や報告書に対しても、「要約」させるのではなく、「この稟議を通すために、起案者が最も懸念していたリスクと、それに対するロジックを抽出せよ」といった逆引きのアプローチを行うことで、意思決定者が確認すべきポイントを浮き彫りにすることが可能です。
プロンプトエンジニアリングの要諦と限界
この手法を実践する際は、以下のようなプロンプトの構成が有効です。
- 役割の付与：「あなたは優秀なビジネスアナリストです」
- タスクの逆転：「以下のテキストは、ある課題に対する回答です。この回答を引き出した『元の質問』や『プロジェクト要件』を再構成してください」
- 出力形式の指定：「背景、目的、主要な制約事項、ターゲット読者の観点で整理してください」
ただし、限界も存在します。LLMはあくまで確率的に「もっともらしい背景」を推論しているに過ぎません。リバース・ブリーフによって出力された「背景」や「意図」は、AIによるハルシネーション（もっともらしい嘘）である可能性を含みます。特に、文書内に全く手がかりがない情報をAIが勝手に補完してしまうリスクがあるため、出力結果は必ず人間の専門家がファクトチェックを行う必要があります。
セキュリティとガバナンスの観点
リバース・ブリーフを行うためには、対象となる文書（企画書、仕様書、会議録など）をAIに入力する必要があります。ここで改めて注意すべきは、データプライバシーとセキュリティです。
コンシューマー向けの無料版ChatGPTやその他のAIサービスに、機密性の高い社内文書をそのままアップロードすることは、情報漏洩のリスクに直結します。企業として活用する場合は、入力データが学習に利用されない設定（エンタープライズ版の契約やAPI経由での利用、オプトアウト設定など）が適用されている環境下で実行することが大前提です。特に「背景を読み解かせる」という性質上、入力データには企業の戦略の中核に関わる情報が含まれることが多いため、ガバナンス体制の徹底が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「リバース・ブリーフ」という手法から得られる、日本企業への示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「要約」から「構造化」へのシフト
単に読む時間を短縮するためのAI利用から脱却し、文書の構造や意図を理解するための「壁打ち相手」としてAIを活用すべきです。これにより、属人化しやすい「行間を読む」スキルを、テクノロジーで補助することが可能になります。
2. 逆転の発想によるナレッジ継承
団塊世代やベテラン社員の退職に伴う技術伝承（技能継承）の問題において、既存のドキュメントから「意図」を逆生成するプロセスは、ナレッジマネジメントの新たな武器になり得ます。過去のドキュメントをAIに解析させ、失われた「Why」を再構築する試みは有効です。
3. プロンプト力は「問う力」
AI活用において重要なのは、複雑な呪文を唱えることではなく、「どのような視点でデータを分析させたいか」という論理的思考力です。リバース・ブリーフは、AIに対して「答え」ではなく「問い」を作らせるアプローチであり、こうした柔軟な思考が今後のAI人材には求められます。