找不到新點子？用 AI 向其他產業借一個方法

你有沒有遇過這種情況？

主管說：

這次活動要有一點新意。

客戶說：

你們的提案能不能更有創意？

自己心裡也想：

我也想啊，但新意到底去哪裡買？

於是你開始努力想。

看同業網站。看競爭對手。看同類產品。看同一種社群貼文。

看著看著，腦中浮現的點子愈來愈像：

別人做過的事情，只是換一個顏色。

這不是你不努力。也不一定是你沒有創意。

如果一直在同一個房間裡找鑰匙，找不到的原因可能不是你眼睛不好。也可能是鑰匙根本在隔壁房間。

新點子不一定要從零開始

很多人一聽到「創新」，就以為一定要從空白開始。

好像要突然想到一個前所未有、全世界沒有人想過、最好還能登上新聞的驚天動地點子。

這樣想，壓力很大。而且對腦袋也不是很友善。

創新不一定是從零開始。很多創新，其實是：

例如：

• 餐廳的點餐流程，可以啟發企業服務流程。
• 遊戲的關卡設計，可以啟發學習活動設計。
• 物流的追蹤系統，可以啟發專案進度管理。
• 醫院的分級制度，可以啟發客服案件分流。
• 便利商店的即時服務，可以啟發顧客支援設計。
• 迪士尼的驚喜體驗，可以啟發活動與課程設計。

這不是抄襲。重點不是複製表面，而是借用背後的原理。

《靈感製造機》的領域橋：跨過去看看，答案可能在別人家

在《靈感製造機》的「創新思考之奇幻旅行」中，有一站叫做：

領域橋提醒我們：

不要因為「那不是我的專業」，就停止探索。

很多時候，我們之所以找不到新方法，是因為一直在自己的熟悉領域裡打轉。

做課程的人，只看課程。做產品的人，只看產品。做行銷的人，只看行銷。做流程的人，只看流程。

結果越看越熟悉，越熟悉越安全，越安全越普通。

領域橋的精神是：

創新先生以前在做發明與創意發想時，也常常使用這個方法。

不是問：「這個產品還可以加什麼功能？」

而是問：

別的產業是怎麼解決類似問題的？

跨產業借方法，不是把別人的東西直接搬過來

向其他產業借方法，最怕變成表面模仿。

例如，看到某餐廳排隊很多，就想：「那我們也讓顧客排隊好了。」

這樣可能不是創新。可能只是讓顧客站得比較久。

真正要借的不是表面形式，而是背後原理。可以這樣拆解：

重點是問：這個做法背後解決了什麼人性問題？

是等待？是不確定？是焦慮？是無聊？是缺乏掌控？是缺少成就感？

當你找到背後原理，就可以將它轉換到自己的場景中。

用 AI 跨產業找靈感的四個步驟

第一步：先定義自己的問題

不要一開始就問：「有什麼創新點子？」這太寬。AI 可能會回答得像百貨公司週年慶 DM，什麼都有，卻不知道先買哪一個。

先把問題說清楚。例如：

• 顧客等待客服回覆時很焦慮。
• 新人教育訓練很無聊。
• 活動報到流程太混亂。
• 客戶看完提案後沒有記憶點。
• 產品功能介紹很多，顧客沒有感覺。
• 團隊每週都有追蹤表，但問題一直重複。

問題愈清楚，AI 才越容易幫你找到相似情境。

第二步：請 AI 找出相似問題，而不是直接找答案

這一步很重要。不要只問：「哪些產業有創新做法？」

可以改問：「哪些產業也遇過類似的等待、焦慮、分流、追蹤、學習或信任問題？」

例如，你的問題是「顧客等待客服回覆時很焦慮」，AI 可能會想到：

• 物流業：讓顧客查詢包裹狀態
• 醫療業：顯示看診進度
• 餐飲業：叫號與預估等待時間
• 銀行業：排隊號碼與服務櫃台提示
• 航空業：航班狀態通知

這些產業不一定和客服相同，但它們都在處理：等待中的不確定感。

第三步：拆解其他產業的背後原理

看到案例後，不要急著複製。先問：

• 它解決的是什麼問題？
• 使用者原本有什麼困擾？
• 它降低了什麼不確定感？
• 它提供了什麼需求感受？
• 它使用了什麼資訊呈現方式？
• 它如何讓使用者感覺有掌控感？

例如，物流查詢不是只有一張地圖。它背後提供的是：狀態透明、預期時間、進度掌握、安心感、減少詢問客服。這些才是可以借用的原理。

第四步：轉換成自己的解法

最後再問：如果把這個原理放回我的問題，可以變成什麼做法？

例如，將物流查詢借用到專案管理：

• 每個任務有目前狀態
• 每個等待點標示卡住原因
• 每個關鍵節點有預估完成時間
• 需要主管協助的事項自動標示
• 專案成員不必每天逐一詢問進度

這就不是複製物流業，而是借用「狀態透明與等待管理」的原理。

案例一：把遊戲關卡借到新人教育訓練

很多新人教育訓練的問題，不是內容不重要，而是新人一開始收到太多資料。

公司制度、系統操作、部門流程、表單格式、主管要求、常見問題，一次全部倒進來。

新人表面很認真。心裡可能正在想：

我才剛進公司，為什麼感覺已經在參加期末考？

如果向遊戲產業借方法，可以思考：

這樣新人教育訓練就不只是：「這裡有一份 80 頁文件，請慢慢看。」

而是變成：

• 第一關：完成系統登入。
• 第二關：找到常用表單。
• 第三關：完成一件簡單任務。
• 第四關：知道卡住時找誰求救。

新人不是不想學。只是不要第一天就把他丟進魔王關。

案例二：把醫院分級借到客服與內部支援

很多客服或內部支援最大的問題是：所有事情都看起來很急。

同事一傳訊息：「這個可以幫我看一下嗎？很急。」主管一轉寄：「這個請盡快處理。」客戶一來信：「麻煩儘速回覆。」

結果每一件事都插隊。最後變成誰聲音大，誰最急。

這時可以借用醫院急診的概念。醫院不會因為每個人都說自己很不舒服，就全部同時進手術室。它會先分級。例如：

這樣可以降低混亂。也讓團隊知道：不是所有事情都不重要，而是要先判斷哪一件事最值得優先處理。

這就是領域橋。把醫療分流的原理，借用到客服與內部支援。

案例三：把便利商店的即時感借到課程與活動服務

便利商店厲害的地方，不只是賣東西，而是讓人感覺：

我現在需要，現在就能取得。

這種即時感，可以借用到課程與活動服務。例如，學員報名課程後，常見問題包括：

• 我報名成功了嗎？
• 課前需要準備什麼？
• 上課連結在哪裡？
• 講義什麼時候可以拿到？
• 課後還能不能複習？
• 有問題要問誰？

如果這些資訊都要學員自己翻信件、找訊息，就容易產生焦慮。借用便利商店的即時感，可以設計：

• 報名後立即收到課前包
• 課程前一天自動提醒
• 一頁式課前準備清單
• 課後立即提供延伸練習
• 常見問題集中在同一頁
• 學員知道下一步要做什麼

這不是把課程變成便利商店，而是借用：

AI 可以如何協助你跨過領域橋？

AI 很適合協助我們快速找到相似情境。不是因為 AI 比你更懂你的產業，而是它可以快速整理不同領域中，可能存在的類似問題。

你可以請 AI 協助：

1. 找出相似問題

例如：

還有哪些產業也在處理等待焦慮、使用者分流、學習動機、信任建立或進度透明？

2. 拆解背後原理

請 AI 不要只列案例，而要說明：

• 它解決什麼問題？
• 它降低什麼困擾？
• 它創造什麼需求感受？
• 它依靠什麼流程、機制或設計？

3. 轉換到你的情境

請 AI 將其他產業的方法，轉換成：

• 產品功能
• 服務流程
• 行銷活動
• 客戶溝通
• 教育訓練
• 內部管理

4. 用裁判思維篩選

最後不要全部照單全收。可以用三個標準選擇：

• 有感：是否真的回應使用者問題？
• 可信：是否有足夠理由或案例支持？
• 可行：是否能先做小型測試？

可以直接複製的 AI 領域橋提示詞

以下是我目前想解決的問題：

【請貼上問題】

我的產業或情境是：

【請貼上產業、產品、服務或工作情境】

目標對象是：

【請貼上對象】

目前遇到的困擾是：

【請貼上困擾】

請不要直接提供一般解決方案。

請運用「領域橋」的創新思維，協助我向其他產業借用方法。

請依照以下步驟進行：

1. 先分析我真正想解決的核心問題。
2. 找出這個問題背後的需求感受，例如便利感、即時感、安心感、掌控感、信任感、成就感或驚喜感。
3. 找出至少十個不同產業中，曾經處理過類似問題的案例方向。
4. 請不要只列出產業名稱，要說明它們解決的是什麼類似問題。
5. 拆解每個案例背後的原理，而不是只描述表面做法。
6. 將每個原理轉換成可以應用在我情境中的新方法。
7. 針對每個新方法，說明適合應用在產品、服務、流程、行銷或教育訓練哪一類。
8. 使用「有感、可信、可行」三項標準，選出最值得優先測試的三個方向。
9. 將第一個方向拆解成一週內可以執行的小型測試。
10. 如果資訊不足，請列出三個需要向我追問的問題。

請使用以下表格呈現：

| 我的問題 | 類似產業 | 類似問題 | 借用原理 | 可轉換做法 | 對應需求感受 | 適合應用場景 | 優先順序 |

請注意：
- 不要只是複製其他產業的表面形式
- 不要自行捏造數據
- 不要將所有方法都判斷為重要
- 不要提出需要大量資源才能開始的方案
- 優先提出可以小型測試的做法
- AI 提出的方向只是初步假設，仍需要透過訪談、觀察與測試確認

跨產業借方法，最重要的是轉換，不是模仿

領域橋不是叫我們把別人的做法照搬過來。

看到餐廳排隊，不代表你的服務也要讓顧客排隊。看到遊戲有等級，不代表所有員工訓練都要變成打怪。看到物流有地圖，不代表專案管理一定要做一張很漂亮但沒有人看的地圖。

創新不是把別人的衣服直接穿在自己身上。有時候尺寸不合，還會卡住。

比較好的方式是：借用別人的剪裁概念，再做出適合自己的衣服。

重點整理

你也有一個卡住很久的問題嗎？

有時候，不是沒有答案。只是答案不在原本的領域裡。

歡迎把你正在煩惱的工作、產品、服務、流程或行銷問題，放進「創新許願池」。

也許下一個靈感，不在你的辦公桌上，而在隔壁產業的橋那一端。

常見問題