問題一直解不掉？用 AI 把模糊抱怨改寫成好問題

你有沒有參加過這樣的會議？

主管皺著眉頭說：

我覺得最近流程有點亂。

同事接著回應：

對，溝通好像也不太順。

另一位同事補充：

客戶最近似乎沒有什麼感覺。

行銷部也有話想說：

社群貼文的反應有點差。

大家點點頭。

每一句話好像都沒有錯。

但討論二十分鐘後，卻沒有人知道：

所以，下一步到底要改善哪裡？

這些句子有一個共同特色：

• 聽起來很有道理
• 感覺確實有問題
• 但不知道從哪裡開始處理

模糊抱怨很容易讓大家產生共鳴。

卻不一定能夠讓事情前進。

因為：

抱怨是一種感受。
好問題，才是一個可以開始行動的位置。

問題一直解不掉，有時候是因為問題問得不夠清楚

很多團隊很努力。

收到問題後，立刻開始討論解法：

• 要不要增加一張表格？
• 要不要再開一場會議？
• 要不要增加人力？
• 要不要導入系統？
• 要不要請 AI 幫忙？
• 要不要重新設計網站？
• 要不要增加社群貼文數量？

這些方法可能有用。

但在提出解法之前，還需要先確認：

我們真正想改善的是什麼？

例如：

問題問得不清楚，解法就容易到處亂跑。

最後，團隊可能很忙。

但不知道自己正在改善什麼。

《靈感製造機》的好問題法：不要急著回答，先重新提問

在《靈感製造機》中，偵探的重要任務之一，是：

提出一個好問題。

偵探不會只停在：

事情好像不太順。

他會繼續追問：

• 哪一件事情不順？
• 什麼時候發生？
• 發生在哪個流程節點？
• 哪些人最容易遇到？
• 多久出現一次？
• 造成什麼影響？
• 對方真正缺少什麼感受？
• 哪個地方最值得先改變？

好問題不是把句子寫得很長。

也不是加入更多專業術語。

真正有用的好問題，至少要符合三個條件。

1. 可以觀察

不要只說：

團隊合作不好。

可以改成：

跨部門專案中，哪些資料經常在期限前一週仍未確認？

2. 可以聚焦

不要同時處理十個問題。

可以先問：

哪一個節點最容易造成後續等待與重工？

3. 可以測試

不要只討論抽象方向。

可以問：

如果將第一次確認時間提前一週，能不能減少臨時補件？

好問題不一定立刻帶來答案。

但它會讓團隊知道：

下一步應該去哪裡找線索。

模糊抱怨與好問題，有什麼不同？

可以先比較以下例子。

抱怨經常使用：

• 很亂
• 很慢
• 很麻煩
• 沒有效果
• 沒有感覺
• 不夠創新
• 不太順
• 很難用

這些詞可以幫助我們發現問題。

但還不能直接拿來設計改善方案。

因為：

形容詞是線索。
不是問題定義。

六個步驟，將模糊抱怨改寫成好問題

第一步：保留原始抱怨，不要急著反駁

有人說：

這個流程很麻煩。

先不要立刻回應：

不會啊，大家都是這樣做。

也不要急著解釋：

因為公司規定就是這樣。

先將抱怨保留下來。

它至少代表：

某個地方讓人不舒服。

第二步：將形容詞換成可以觀察的現象

例如：

不要只停在感受。

要繼續往下看：

這個感受是在哪裡發生的？

第三步：加入對象與情境

同一個問題，可能只出現在特定情境。

例如：

不要只問：

為什麼網站不好用？

可以改成：

第一次進入網站的企業客戶，在尋找培訓課程時，哪一個步驟最容易找不到下一步？

再例如：

不要只問：

為什麼新人一直問問題？

可以改成：

新人報到第一週，在處理帳號、文件與工作流程時，哪些問題最常重複詢問？

情境愈清楚，改善方向愈容易聚焦。

第四步：找出真正缺少的需求感受

偵探不只觀察問題。

還要推理：

對方真正想要什麼感受？

例如：

真正值得改善的，不一定只是功能。

也可能是：

使用者在某個情境中，缺少一種感受。

第五步：從問題中拿掉預設答案

有些問題表面上像問題。

其實答案早已藏在裡面。

例如：

我們應該如何增加更多會議，讓溝通更順？

這個問題已經假設：

更多會議，就是答案。

可以改成：

哪些資訊沒有在正確時間被正確對象看見，導致跨部門溝通反覆確認？

再例如：

我們應該如何增加更多功能，讓顧客更想買？

可以改成：

顧客在哪個使用情境中，仍然感受不到現有功能的價值？

好問題不要把團隊困在唯一方向。

它要留下重新思考的空間。

第六步：縮小成一週內可以測試的問題

問題不必一次解決全部。

可以先問：

哪一小部分最值得先驗證？

例如：

• 選一場會議測試新的紀錄方式
• 選一類客服問題增加主動通知
• 選一個網站頁面改善行動邀請
• 選一批新人測試第一週導航頁
• 選一項產品改寫三種使用情境
• 選一份報表合併重複欄位

真正好的問題，會自然帶出：

下一個可以開始的小型行動。

建立一張「好問題轉譯卡」

遇到工作問題時，可以先填寫以下表格。

這張表不是為了增加行政工作。

而是避免團隊花三個月，解決一個一開始就問錯的問題。

用四個角色，從抱怨走到小型測試

《靈感製造機》的四個角色，可以協助團隊完成一次問題轉譯。

偵探：先觀察真正發生什麼

偵探會問：

• 哪句話只是形容詞？
• 哪個問題反覆發生？
• 哪些情境最常出現？
• 哪裡有相同、不同與不合理？
• 對方真正缺少什麼感受？

裁判：選出最值得處理的一個問題

問題可能很多。

但資源有限。

裁判要判斷：

• 哪個問題出現頻率最高？
• 哪個問題影響最大？
• 哪個問題改善後最有感？
• 哪個問題容易先測試？
• 哪些涉及重大風險，不能草率處理？

畫家：提出不同改善方向

畫家不要只增加功能。

也可以思考：

• 刪除
• 簡化
• 合併
• 分流
• 前移
• 反轉
• 借用
• 圖像化
• 自助化
• 增加提醒

例如：

客戶一直追問進度。

不一定只需要增加客服人力。

也可以思考：

• 主動通知
• 狀態查詢
• 預估時間
• 補件提醒
• 一頁式進度頁

戰士：選一個問題，測試一週

戰士會將好問題轉換成行動：

• 測試什麼？
• 找誰測試？
• 誰負責？
• 哪一天完成？
• 觀察什麼？
• 一週後如何判斷？

不要一次全面改革。

先讓一個問題開始變得比較清楚。

案例一：會議沒有效率，到底是哪裡沒有效率？

主管說：

我們每週開會都很沒有效率。

第一個直覺可能是：

將會議縮短成三十分鐘。

但偵探要先問：

• 是誰覺得沒有效率？
• 哪一類會議？
• 時間太長，還是沒有決策？
• 是否重複報告相同資訊？
• 會議結束後，有沒有負責人與期限？
• 同樣問題是否下週再次出現？

整理後，模糊抱怨可以改寫成：

每週專案進度會議中，大量時間用於重複報告資訊，但會議結束後仍缺少待決策事項、負責人與期限。如何將會議改成只討論真正需要協助與判斷的卡點？

一週測試可以是：

1. 會前先更新進度表
2. 會議中只討論三類問題：需要決策、需要協助、可能擴大的風險
3. 會後確認負責人、期限與交付成果
4. 一週後比較會議時間與重複追問次數

這樣，問題不再只是：

會議太長。

而是：

會議沒有用來解決真正卡點。

案例二：客戶沒有感覺，不一定是價格不夠便宜

業務人員說：

客戶聽完介紹，好像都沒有感覺。

第一個直覺可能是：

增加折扣。

但偵探可以先問：

• 哪一類客戶？
• 哪一項產品？
• 客戶在哪一段開始失去興趣？
• 業務說了很多規格，但客戶是否看見使用情境？
• 客戶真正擔心的是價格，還是風險？
• 哪一種需求感受沒有被說出來？

重新整理後，問題可以改寫成：

第一次接觸產品的中小企業客戶，雖然理解產品功能，卻無法看見它如何減少等待、出錯與溝通成本。如何將三項主要功能改寫成顧客熟悉的使用情境？

一週測試可以是：

1. 選一項產品
2. 將三個功能分別改寫成使用前與使用後的差異
3. 加入便利感、安心感與即時感
4. 找五位客戶比較原始版本與情境版本
5. 記錄哪一種說法最容易引發追問

問題一旦問清楚，團隊不必立刻降價。

也許真正缺少的，只是一個讓客戶看得見的畫面。

案例三：新人一直問問題，不一定是新人不認真

主管說：

新人好像都不太主動，很多事情一直問。

第一個直覺可能是：

再辦一場教育訓練。

但偵探可以先觀察：

• 哪些問題重複出現？
• 發生在報到第一天、第一週，還是第一個月？
• 文件是否散落在不同地方？
• 新人是否知道第一步？
• 卡住時，知道要找誰嗎？
• 哪些內容其實不需要全部一次說完？

重新整理後，問題可以改寫成：

新人報到第一週，經常重複詢問帳號、文件位置與工作順序。如何建立一頁式導航與三張任務卡，讓新人清楚知道第一步與求助路徑？

一週測試可以是：

1. 選一批新人
2. 建立一頁式導航
3. 將第一週拆成三個任務
4. 記錄重複詢問次數
5. 蒐集新人最容易卡住的位置

問題不再是：

新人不夠認真。

而是：

新人缺少清楚感與安心感。

AI 可以如何協助將抱怨改寫成好問題？

AI 很適合扮演：

偵探的問題整理助手。

它可以協助：

1. 找出模糊形容詞

例如：

• 很亂
• 很慢
• 沒有效果
• 很麻煩
• 沒有感覺
• 不夠創新

接著追問：

實際發生了什麼？

2. 整理對象與情境

將問題拆成：

• 誰遇到？
• 何時遇到？
• 在哪個流程發生？
• 多久出現一次？
• 帶來什麼影響？

3. 找出需求感受

例如：

• 麻煩 → 便利感
• 等待 → 即時感
• 擔心 → 安心感
• 混亂 → 清楚感
• 不信任 → 信任感
• 無法掌握 → 掌控感

4. 移除預設答案

例如：

原本問題：

如何增加更多會議？

改寫成：

哪些資訊沒有在正確時間被看見，導致反覆確認？

5. 設計一週測試

AI 可以協助將問題縮小成：

• 一個流程
• 一類顧客
• 一場會議
• 一批新人
• 一項產品
• 一份報表
• 一週時間

可以直接複製的 AI 好問題轉譯提示詞

以下是我目前聽到或觀察到的模糊抱怨：

【請貼上內容】

這個問題發生在以下情境：

【請貼上時間、地點、流程、對象與發生經過】

目前已知的影響包括：

【例如等待、重工、客訴、延誤、出錯、理解困難、無法採取行動或團隊焦慮】

目前已經嘗試過的方法：

【請貼上內容】

請不要急著直接提供解決方案。

請運用《靈感製造機》的「好問題法」、偵探思維與裁判思維，協助我將模糊抱怨轉換成可以觀察、分析與測試的好問題。

請依照以下步驟進行：

1. 保留原始抱怨，找出其中的模糊形容詞。
2. 將模糊形容詞轉換成可以觀察的現象。
3. 整理：

   * 目標對象
   * 發生時間
   * 發生地點
   * 流程節點
   * 出現頻率
   * 造成影響
4. 分析對方可能缺少的需求感受，例如：

   * 便利感
   * 即時感
   * 安心感
   * 掌控感
   * 清楚感
   * 簡單感
   * 信任感
   * 貼心感
5. 檢查原本問題是否偷偷預設了解法。
6. 如果有預設答案，請重新改寫成較開放的問題。
7. 提出五個不同層次的好問題：

   * 現象型問題
   * 情境型問題
   * 流程型問題
   * 需求感受型問題
   * 可以測試的問題
8. 使用裁判思維，挑選最值得優先處理的一個問題。
9. 說明為什麼這個問題比其他問題更值得先處理。
10. 針對這個問題，提出最多三個改善方向。
11. 從中選擇一個一至兩週內可以進行的小型測試。
12. 提供負責人、期限、測試對象、觀察指標與判斷標準。
13. 如果資料不足，請標記「待確認」。
14. 如果涉及法規、財務、資安、個資、合約、品質或人事，請標記「待專業人員確認」。

請使用以下表格呈現：

| 原始抱怨 | 模糊形容詞 | 可觀察現象 | 目標對象 | 發生情境 | 造成影響 | 需求感受 | 是否預設答案 | 改寫後的好問題 | 可改變節點 | 小型測試 | 待確認事項 |

接著，請另外提供：

1. 五個不同層次的好問題
2. 最值得優先處理的一個問題
3. 哪些原本句子只是抱怨，尚未形成問題
4. 哪些問題偷偷預設了解法
5. 可以刪除、簡化、合併、分流、前移或增加提醒的地方
6. 一至兩週的小型測試計畫
7. 測試前後應觀察的三至五個指標
8. 三個值得向客戶、同事或使用者追問的問題
9. 測試後應該如何判斷繼續、調整、暫停或重新定義問題

請注意：

* 不要自行捏造數據
* 不要將推測直接寫成事實
* 不要將所有問題歸咎於個人態度
* 不要只給一般性建議
* 不要將問題寫成已經預設答案的句子
* 不要一次處理太多問題
* 不要直接取消涉及法規、財務、資安、品質、個資、人事與合約的流程
* AI 提供的是整理、比較與初步假設，最後仍需要由熟悉現場的人確認
* 好問題的目的，不是讓句子看起來更專業，而是讓團隊知道下一步應該去哪裡觀察與測試

AI 可以幫忙回答，但人要先學會問

AI 很強。

只要輸入問題，它很快就會提供：

• 建議
• 步驟
• 表格
• 案例
• 文案
• 計畫

但 AI 不一定知道：

• 你真正卡在哪裡
• 哪些流程不能改
• 哪個問題最重要
• 哪些資料仍然不足
• 哪些假設需要驗證
• 對方真正期待什麼感受

如果問題太模糊，AI 仍然會很有禮貌地回答。

只是答案也容易很模糊。

所以，使用 AI 前，可以先問自己：

• 我現在提出的是抱怨，還是問題？
• 問題是否可以觀察？
• 問題是否足夠聚焦？
• 問題是否偷偷預設答案？
• 問題是否可以縮小測試？

AI 可以幫助我們更快回答。
但人的價值，是先問出值得回答的問題。

重點整理

1. 模糊抱怨可以幫助我們發現問題，但不能直接用來設計改善方案。
2. 《靈感製造機》的好問題法，從偵探思維開始：先觀察，再提問。
3. 好問題需要可以觀察、可以聚焦，也可以測試。
4. 可以將形容詞轉換成現象，再加入對象、情境、影響與需求感受。
5. 問題中不要偷偷預設答案，否則會限制改善方向。
6. 裁判負責選出最值得優先處理的一個問題。
7. AI 適合協助整理抱怨、改寫問題與設計小型測試，但不能取代現場判斷。
8. 問題不必一次全部解決，先選一個節點進行一至兩週的小型測試。

你也有一個經常抱怨，卻始終說不清楚的問題嗎？

有些問題不是無法改善。

只是它仍然躲在一句：

好像哪裡怪怪的。

歡迎把你正在煩惱的工作、流程、提案、產品、客服、銷售或團隊問題，放進「創新許願池」。

也許真正需要的，不是立刻得到更多答案。

而是先把問題問得更好。

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