找到問題原因，為什麼還是想不到創新解法？

創新分析系列｜第六篇

很多人在做問題分析時，都會使用魚骨圖、5 Why 或其他分析工具。

分析完之後，也真的找到原因了。

但產品沒有變得更好，服務沒有改變，新的解法依然沒有出現。

問題可能不在於我們不會分析，而是把「找到原因」當成了分析的終點。

真正的創新，往往是從找到原因之後才開始。

先說結論

成因分析的目的，不是直接找到創意。

它真正的價值，是幫助我們判斷：

到底哪一個原因，最值得改變？

如果只是列出很多原因，就立刻請 AI 提出十個解法，很容易得到大家都想得到的答案。

真正重要的步驟，是從眾多原因中找到關鍵原因，再重新設計解決方式。

很多人分析的是現象，不是原因

例如，有人每天上班遲到。

表面上看起來，是因為他睡過頭。

常見解法通常是：

• 設定更多鬧鐘
• 把鈴聲調大
• 提早十分鐘響
• 請家人叫他起床

這些方法可能短期有效，卻不一定能真正改善問題。

因為「睡過頭」仍然可能只是一個現象。

我們還要繼續問：

他沒有聽到鬧鐘，還是聽到了卻把鬧鐘關掉？

兩種原因看起來很接近，解決方案卻完全不同。

會跑的鬧鐘，改變的不是音量

很多人以為，會跑的鬧鐘是因為設計者突然想到一個有趣的創意。

但真正值得注意的，不是鬧鐘會跑，而是設計者重新分析了「為什麼人會起不來」。

使用情境
許多人早上聽到鬧鐘後，會伸手把它關掉，接著繼續睡。

表面問題
鬧鐘叫不醒人。

常見做法
一般的產品改良，大多會從鬧鐘本身下手：

• 增加音量
• 更換鈴聲
• 增加震動
• 設定多次提醒

常見做法的限制
這些方法都建立在同一個假設上：人起不來，是因為沒有聽到鬧鐘。

但實際情況可能是，人已經聽到了，只是不需要離開床，就能把鬧鐘關掉。

因此，真正的關鍵原因不是鬧鐘不夠大聲，而是：

關閉鬧鐘的動作太容易。

建議解決方案
當關鍵原因改變，解法也跟著改變。

會跑的鬧鐘不是繼續增加音量，而是在響起後移動位置，讓使用者必須離開床鋪，把它找到並關掉。它改變的不是聲音，而是人的行為。

如何驗證
可以觀察：

• 使用者是否真的離開床鋪
• 關掉鬧鐘後再次睡著的比例是否降低
• 遲到次數是否減少
• 使用者是否願意持續使用
• 移動功能是否造成新的困擾

這些結果，比單純測量鬧鐘音量，更能判斷設計是否真正解決問題。

魚骨圖找到原因，還要再做一次判斷

魚骨圖可以幫助我們把可能原因整理出來。

5 Why 可以幫助我們繼續往下追問。

但列出原因之後，還要再判斷：

• 哪些只是表面現象？
• 哪些是推測，尚未經過驗證？
• 哪些原因即使存在，也不值得投入資源改變？
• 哪一個原因改變後，最可能影響最後結果？

成因分析不是原因列得越多越好。

真正重要的是，找出最值得驗證、最值得改變的原因。

AI 可以幫忙，但不要只問「原因是什麼」

很多人會直接問 AI：

請幫我分析這個問題的原因。

AI 通常會整理出許多可能性，但這些答案不一定能直接採用。

可以改成分階段提問。

第一步：區分現象與原因
請分析以下問題，分別列出：

1. 可以直接觀察到的現象
2. 可能的直接原因
3. 可能的間接原因
4. 目前尚未驗證的假設

第二步：找出關鍵原因
請根據影響程度、發生頻率、可驗證性與可改變性，協助判斷哪些原因最值得優先處理。

第三步：設計驗證方式
針對最值得處理的三個原因，分別提出一個低成本的驗證方法。先不要直接提出完整解決方案。

這樣使用 AI，目的不是讓它替我們猜答案，而是幫助我們把原因整理得更清楚，再決定下一步。

今天就可以開始練習

下一次遇到問題時，先不要急著問：

有沒有更好的解法？

可以先問四個問題：

1. 我現在看到的是現象，還是原因？
2. 這個原因有證據，還是只是推測？
3. 如果這個原因消失，問題是否仍然存在？
4. 如果只能改變一個原因，哪一個最值得改變？

很多新的解法，不是從更多點子開始。

而是從更準確的成因分析開始。

遇到不同問題，可以從這裡開始

如果你還不清楚分析與創意有什麼關係，可以閱讀創新分析系列第一篇〈想不到好點子，可能是分析得不夠〉。

如果你想了解成因分析之外還有哪些角度，可以閱讀〈問題分析不只有魚骨圖，還有六種分析角度〉。

如果你已經有一個舊答案，想檢查被忽略的問題與未驗證假設，可以使用AI 重新思考工具，從舊答案提出新的問題。

如果你已經做出網站、App 或 AI 工具，卻不知道下一版該如何改善，可以進一步了解AI 時代的工具創新設計力，從真正的關鍵原因重新設計作品。

常見問題 FAQ

成因分析是什麼？

成因分析是找出問題為什麼發生的方法。常見工具包括魚骨圖與 5 Why，但除了列出原因，也要判斷哪些原因最值得驗證與改變。

魚骨圖可以直接找到創新解法嗎？

魚骨圖主要用來整理可能原因，不一定會直接產生創新解法。創新通常發生在找到關鍵原因後，重新設計行為、流程、產品或服務。

5 Why 問得越多越好嗎？

不一定。5 Why 的重點不是固定問滿五次，而是避免停留在表面現象。追問過程仍需要證據，否則可能只是一路推測。

AI 可以協助問題分析嗎？

可以。AI 適合整理可能原因、分類資訊、提出假設與設計驗證方法，但哪些原因真正重要，仍需要結合現場資料與人的判斷。

成因分析和問題分析有什麼不同？

成因分析是問題分析的一種。除了成因之外，還可以從結構、演化、情境、關係與價值等角度分析問題。

結語

找到原因，不代表問題分析已經完成。

當魚骨圖和 5 Why 列出許多原因後，真正重要的問題是：

哪一個原因，最值得我們改變？

下一次對 AI 的答案或現有解法不滿意時，先不要立刻要求它再產生十個點子。

先找出最值得驗證的關鍵原因。