你有沒有遇過這種情況？
你請 AI 幫忙想點子。
幾秒鐘之後，AI 很熱情地提供十個、二十個，甚至三十個方案。每一個看起來都有一點道理。
你從第一個看到最後一個，又從最後一個看到第一個。
最後得到一個新的問題：
到底要選哪一個？
AI 很擅長大量發想。但是，點子愈多，不代表事情愈容易做。
有時候反而像走進一間菜色非常豐富的自助餐店。每一道菜都想夾一點，但餐盤還是只有一個。
AI 很會生點子，但不是每一個點子都需要養大
很多人將 AI 當成創意提款機。只要輸入一個問題，就希望它吐出愈多點子愈好。
「請幫我想二十個創新的活動。」
「請提供三十種提升銷售的方法。」
「請設計十個有亮點的課程方案。」
點子多，當然有好處。它可以幫助我們跳脫原本的習慣，看到更多可能性。
但下一步更重要：
哪一個點子真的值得投入時間、預算與人力？
AI 很擅長生點子。但不代表每一個點子都需要養大。有些點子看起來很可愛，帶回家之後才發現，它每天要吃三包飼料，還需要一個很大的院子。
點子不是選美比賽，不一定要選最華麗的那一個
很多人在挑選創意時，容易被「看起來很厲害」的方案吸引。例如：
使用最新科技
開發一套全新系統
舉辦大型活動
導入完整會員機制
結合遊戲化、社群分享、排行榜與抽獎
邀請跨界品牌合作
這些方向不是不好。但如果你的預算有限、人力不足、時間只剩兩週，最華麗的方案不一定最適合。
有些創意看起來像火箭。但你現在可能只需要一台腳踏車。
創新不是選擇最炫的點子，而是選擇最值得先測試的做法。
裁判出場：從大量點子中選出值得測試的方案
在我的「靈感製造機法則」中，有四個角色：偵探、裁判、畫家、戰士。
偵探負責觀察問題。畫家負責展開想像。戰士負責落地執行。
而當點子很多的時候，就需要裁判出場。
裁判的工作不是潑冷水。也不是一看到新點子，就先說：「以前沒有人這樣做，應該很困難。」
真正好的裁判，會問：
這個點子解決了什麼問題？
對方真的會在意嗎？
和一般做法有什麼不同？
我們有能力執行嗎？
能不能先用簡單方式測試？
裁判不是專門淘汰創意的人，而是幫助好點子找到上場機會的人。
用五個條件，篩選 AI 提供的點子
當 AI 提供很多方案時，可以使用以下五個條件進行篩選。
1. 問題價值：真的解決了重要問題嗎？
先不要問「這個點子酷不酷？」，要先問：
這個點子解決了什麼問題？
例如，企業想改善跨部門合作，AI 提出一個很熱鬧的闖關競賽。活動可能很有趣。但是，如果最後仍然沒有改善資訊斷點、權責不清與行動共識不足，大家回到工作現場後，問題還是原封不動地坐在辦公室裡。
選擇點子之前，先確認：
它是否處理真正的卡點？
問題是否值得優先改善？
做完之後，誰會明顯感受到差異？
2. 需求感受：對方真的會有感嗎？
一個可執行的方案，不只要有功能，還要讓使用者感受到價值。
| 方案 | 表面功能 | 可以放大的需求感受 |
|---|---|---|
| 新人任務地圖 | 整理學習步驟 | 安心感、方向感 |
| 一頁式進度表 | 集中專案資訊 | 掌握感、便利感 |
| 顧客快速操作卡 | 簡化說明內容 | 安心感、即時感 |
| 課後行動計畫 | 整理下一步任務 | 成就感、實用感 |
| 隨機驚喜活動 | 增加互動變化 | 驚喜感、參與感 |
點子不一定要很大，但要讓人感受到：
這個做法真的有替我多想一步。
3. 差異化：和一般做法有什麼不同？
如果 AI 提供的方案是「加入互動」、「加強宣傳」、「建立回饋機制」這類方向，都可以使用，但還需要再追問：
具體差異在哪裡？
例如，「加入互動」太模糊。可以進一步變成：
讓學員帶著一個真實工作問題進入課程，現場使用問題案件卡完成拆解，再用紅黃綠燈看板找出最值得優先處理的節點。
這樣才會開始形成記憶點。差異化不是加上一個漂亮形容詞，而是讓人清楚看見：
這個做法和原本的方法不一樣。
4. 執行條件：做得到嗎？
有些點子聽起來非常吸引人，但仔細一看，可能需要三百萬元預算、六個月開發時間、十二個合作夥伴，或一個沒有人知道去哪裡找的技術團隊。
這時候，裁判要冷靜一點。不是因為點子不好，而是現在不一定適合。可以先檢查：
預算是否足夠？
時間是否允許？
團隊是否有能力執行？
現場條件是否適合？
是否涉及太多外部單位？
是否會增加新的工作負擔？
點子不是愈大愈好，真正能開始行動，才有機會持續改善。
5. 測試難度：能不能先做小版本？
不要一開始就打造豪華版，先問：
能不能用更小、更快、更便宜的方式，測試這個方向？
| 正式方案 | 可以先測試的小版本 |
|---|---|
| 建立完整會員系統 | 先用簡單表單測試顧客反應 |
| 開發新的 APP | 先用紙本流程或網頁原型測試 |
| 設計大型活動 | 先邀請 10 人進行小型體驗 |
| 建立完整新人平台 | 先做第一週任務地圖 |
| 推出新產品 | 先製作概念圖與使用情境測試 |
有時候，我們不是沒有創意，而是一開始就把第一步想得太大。先做一個小版本，才能知道方向對不對。
一張簡單的 AI 點子篩選表
當 AI 提供多個點子時，可以使用以下評分方式，每一個項目以 1 至 5 分評估。
| 評估項目 | 核心問題 | 分數 |
|---|---|---|
| 問題價值 | 是否解決真正重要的問題？ | 1～5 |
| 需求感受 | 對方是否能明顯感受到價值？ | 1～5 |
| 差異化 | 和一般做法相比，是否有清楚差異？ | 1～5 |
| 執行難度 | 目前的人力、時間與預算是否可行？ | 1～5 |
| 測試容易度 | 能否在一週內先做小型測試？ | 1～5 |
總分高的方案，可以優先保留。但也不要只看分數。如果某一個方案雖然總分不錯，卻需要投入過高預算，或完全無法測試，就可以先放入「未來可能性」清單。
創新不是每一顆種子都要立刻種下去。有些可以先放在抽屜裡，等到時機適合，再拿出來曬曬太陽。
案例：跨部門合作工作坊，怎麼選出真正有用的方案？
假設企業希望設計一場跨部門合作工作坊，你請 AI 發想活動，得到以下方向：
每一個看起來都可以使用。但如果回到真正問題：
跨部門會議很多，卻缺少明確結論
資訊交接經常不完整
大家知道有問題，卻不知道先處理哪個節點
課堂結束後，希望學員能把工具帶回工作現場
這時候，最值得優先測試的，不一定是最熱鬧的活動。可能是：
使用真實問題案件卡，搭配紅黃綠燈看板，讓每組現場找出最重要的卡點，再完成一頁式行動方案。
這個方案的優點：
能處理真實問題
容易在三小時課程中完成
不需要複雜道具
學員課後可以繼續使用
能讓參與者感受到實用感與掌握感
活動不只要好玩。還要讓人回到工作現場後，真的用得上。不然大家課堂上笑得很開心，回到辦公室之後，原本的問題也可能笑得很開心。
案例：顧客活動點子很多，怎麼選？
假設咖啡店想設計熟客活動，AI 提供：
如果咖啡店主要客群是工作壓力大的上班族，希望提供療癒感與驚喜感，就不一定要先做複雜會員系統。可以先測試：
每週一天，讓熟客從三種心情中選一種：需要打氣、想安靜一下、今天想被鼓勵。店員再提供一句簡短鼓勵語，或一個小型驚喜。
成本不高，卻能測試顧客是否有感。
不是只選最有趣的，而是選最值得先測試的。
可以直接複製的 AI 點子篩選提示詞
複製這段提示詞，填入你的情境直接使用
裁判不是打擊創意，而是幫助創意上場
很多人以為，創意思考就是想出愈多點子愈好。其實，發想只是前半段。
真正重要的是：
哪一個點子最值得投入？
哪一個方案可以先測試？
哪一個做法最能回應對方的需求？
哪一個方向最符合目前條件？
AI 可以幫助我們快速展開可能性，但最後仍然需要人的判斷。
創新不是讓點子停在白板上，而是讓一個值得執行的方案，真正開始往前走。
重點整理
這篇文章的五個重點
AI 可以快速提供大量點子，但點子愈多，不代表愈容易執行。
選擇方案時，不要只看創意是否華麗，更要看是否解決真正問題。
可以從問題價值、需求感受、差異化、執行條件與測試容易度進行評估。
不要一開始就打造豪華版，先用小型版本測試方向。
裁判不是打擊創意，而是幫助好點子真正上場。
