面對一個問題，多數人會先問：
為什麼會發生？
這個問題很重要。
但如果我們只分析原因，最後得到的，通常也是針對原因提出的改善方法。
我最近重新整理自己的發明、課程與 AI 工具設計經驗後，發現自己真正使用的問題分析方法，不只是在找原因。
我還會分析：
- 它由什麼組成？
- 過去是怎麼改變的？
- 換一個情境會發生什麼？
- 哪些人與事物互相影響？
- 使用者真正想得到什麼？
這些問題逐漸形成了我的「創新分析地圖」。
先說結論
真正的問題分析，不只有魚骨圖。
魚骨圖與 5 Why 很適合分析成因，但當我們希望找到創新方向時，還可以加入結構、演化、情境、關係與價值分析。
六種角度不是每次都要全部使用。
它們的作用是幫助我們避免只沿著第一個原因，繼續改善第一個答案。
創新分析地圖：六種分析角度
- 成因分析：為什麼會發生？
- 結構分析：它由哪些元素組成？
- 演化分析：它如何一路改變而來？
- 情境分析：換一個情境會怎樣？
- 關係分析：哪些人、物件與流程互相影響？
- 價值分析：使用者真正想得到什麼？
為什麼我要整理六種分析角度？
我以前在發明產品時，不會刻意說自己正在使用哪一種分析。
看到問題，我就不斷拆解、比較、觀察與重新思考。
直到最近，我開始整理「分析」與創意之間的關係，才發現自己經常在問六種不同的問題：
- 成因分析：為什麼會發生？
- 結構分析：它由哪些元素組成？
- 演化分析：它如何一路改變而來？
- 情境分析：換一個情境會怎樣？
- 關係分析：哪些人、物件與流程互相影響？
- 價值分析：使用者真正想得到什麼？
我暫時把它整理成一張：創新分析地圖。這是我依據個人發明、教學與 AI 工具設計經驗整理、仍在逐步驗證中的架構。
它不是要取代魚骨圖、5 Why 或設計思考。
而是在找到原因之後，幫助我們繼續尋找：
還有哪些地方值得改變？
第一種：成因分析
成因分析回答：
為什麼問題會發生？
例如，一個 App 使用率很低，可能有很多原因：
- 使用者不知道怎麼開始
- 操作步驟太多
- 功能沒有明確價值
- 缺少提醒
- 畫面不容易理解
- 使用後沒有明顯回饋
魚骨圖與 5 Why 都適合整理這類問題。
成因分析可以幫助我們避免只看表面現象，但它主要回答的是：
問題從哪裡來？
它還不一定會直接告訴我們，新的解法要從哪裡開始。
第二種：結構分析
結構分析回答：
它由哪些元素組成？
以一款互動遊戲為例，可以拆成：
- 題目
- 指令
- 畫面
- 聲音
- 左右方向
- 手部動作
- 計時方式
- 回饋
- 難度
- 過關規則
當我們把熟悉的事物拆成元素，就比較容易看見：
- 哪些元素大家一直在改？
- 哪些元素很少被改？
- 哪些元素可以增加、刪除、替代或重組？
結構分析的目的，不是把項目列得愈多愈好。
而是找到：
可以下手改變的位置。
第三種：演化分析
演化分析回答：
它如何一步一步變成現在的樣子？
例如，書寫工具從石墨、木頭鉛筆、免削鉛筆、自動鉛筆，走向電子筆與 AI 輔助工具。
每一次改變，背後可能都在解除某個限制：
- 增加保護
- 減少維護
- 提高方便性
- 改變媒介
- 加入智慧功能
演化分析不是只整理歷史。
真正要找的是：
過去已經解決了什麼？還有哪些限制沒有解除？
這些尚未解除的限制，可能就是下一個創新入口。
第四種：情境分析
情境分析回答：
換一個人、地點、時間或任務，問題會不會不同？
同一款 App，使用者可能在不同情境下使用：
- 課堂暖身
- 親子互動
- 個人練習
- 團隊競賽
- 等車時短暫使用
- 投影到大螢幕共同挑戰
不同情境，需要的功能不一樣。
個人練習重視難度與紀錄。
課堂活動可能重視操作簡單、快速加入與現場氣氛。
如果沒有分析情境，我們很容易想做一套適合所有人的功能，最後卻沒有真正適合任何人。
第五種：關係分析
關係分析回答：
哪些人、物件、動作與流程正在互相影響？
一個互動遊戲，不只是畫面和題目之間的關係。
還可能包括：
- 眼睛看到的指令
- 大腦做出的判斷
- 左右手執行的動作
- 聲音與節奏的提示
- 玩家與其他人的競爭
- 操作者與投影畫面的距離
- 答對後的回饋與下一步
當其中一個關係改變，整個體驗就可能跟著改變。
例如，原本只是用手指按螢幕。
如果改成左右手做出不同動作，互動方式就會完全不同。
第六種：價值分析
價值分析回答：
使用者真正想得到什麼？
使用者打開一個遊戲，不一定只是想完成更多題目。
他可能想得到：
- 有趣
- 挑戰
- 成就感
- 專注
- 反應練習
- 親子互動
- 團隊氣氛
- 課堂參與
功能只是表面。
價值才是使用者願不願意繼續使用的原因。
如果我們只分析功能，很容易一直增加題目、關卡與排行榜。
如果我們開始分析價值，就會改問：
怎樣的互動，才能讓使用者真正感到投入？
左右腦動一動 App，為什麼不只做常見玩法？
當我思考左右腦動一動 App時，表面問題看起來很簡單：
如何設計一款左右反應遊戲？
如果直接請 AI 產生方案，很容易得到常見的文字與顏色判斷玩法。
例如，畫面顯示「紅色」兩個字，文字卻是藍色，玩家要回答看到的顏色。
這類玩法本身沒有問題。
但是，如果只是增加題目、速度、排行榜與難度，仍然只是在擴充原本答案。
我開始從不同角度分析。
成因分析
為什麼常見的左右反應遊戲看起來都很像？因為大多數設計都從既有的文字顏色判斷玩法繼續延伸。
結構分析
遊戲不只有題目。還可以拆成眼睛、左右手、方向、指令、聲音、節奏、動作與回饋。
演化分析
既有玩法已經從紙本測驗走向數位畫面、計時、計分與排名。但互動方式仍然大多停留在看見後按下答案。
情境分析
如果遊戲不是一個人坐著使用，而是放進課堂、親子活動或團隊競賽，玩法就不能只依靠閱讀與點擊。
關係分析
眼睛看到什麼、左右手做什麼、指令如何轉換，以及玩家彼此如何互動，都可能成為新的設計元素。
價值分析
使用者需要的不只是答對。還希望感到有趣、投入、反應受到挑戰，甚至願意和別人一起玩。
六種分析角度放在一起後，我找到的方向就不再只是：
再增加幾種題目。
而是：
重新設計眼睛、指令、左右手、動作與節奏之間的互動。
如何驗證這個方向？
一個想法看起來不同，不代表真的比較好。
因此，設計左右互動玩法後，可以觀察：
- 新玩家是否能快速理解規則
- 玩家是否真的會使用左右手或左右方向
- 題目難度是否造成挑戰，而不是混亂
- 玩家的持續參與時間是否增加
- 多人使用時，互動氣氛是否更好
- 玩家是否願意再玩一次
- 不同年齡與情境是否需要調整規則
這些結果，才能幫助我們判斷新的玩法是否真正產生價值。
文章中的左右腦動一動 App 是互動設計案例，不是醫療或神經科學效果的宣稱。真正需要驗證的是玩法是否清楚、有趣，以及能否帶來預期的反應與參與體驗。
電蚊拍也能用六種角度重新分析
我設計伸縮摺疊電蚊拍時，也可以看到類似過程。
成因分析讓我看到：傳統電蚊拍不容易打到高處蚊蟲。
結構分析讓我拆出：電網拍、手柄、接合位置、使用角度與收納方式。
情境分析讓我思考：在天花板、高處、小空間與收納時，需求有什麼不同？
關係分析讓我看到：手柄長度、拍面角度與收納空間彼此牽制。
價值分析則提醒我：使用者不只想打到蚊子，也希望安全、方便，而且容易收納。
最後形成的，不是單純把手柄做長。
而是同時加入伸縮與摺疊結構。
六種分析不是六個分開的答案。
它們可以一起幫助我們看見問題的全貌。
AI 可以怎麼協助六種分析？
AI 很適合幫助我們整理資料、拆解元素與提出假設。
但不要只問：
請分析這個問題。
這個指令太廣，也容易得到一般性的答案。
可以分別詢問：
成因分析
這個問題可能由哪些直接原因、間接原因與系統因素造成？請標示哪些只是推測，哪些需要資料驗證。
結構分析
請把這項產品或流程拆成人、物件、步驟、規則、資訊與回饋元素。
演化分析
這項產品或做法過去經歷哪些主要改變？每次改變解除了什麼限制？還有哪些限制存在？
情境分析
請比較不同使用者、地點、時間與任務下，需求和問題有何不同。
關係分析
哪些人、物件、動作與流程彼此影響？改變其中一項，可能帶來哪些連鎖影響？
價值分析
使用者表面要求的功能背後，真正想得到哪些便利、安心、效率、成就或其他價值？
這樣使用 AI，目的不是讓它一次生出標準答案。
而是幫助我們從不同方向看見更多線索。
如果想進一步了解設計思考、問題分析與解決，以及創新思維如何結合 AI，可以閱讀AI 創新應用。
六種分析不必每次全部使用
創新分析地圖不是新的檢查表負擔。
不是每遇到一個問題，都要把六種分析完整做完。
如果問題明確，而且原因單純，成因分析可能就足夠。
如果產品功能都很相似，可以優先做結構分析。
如果一項產品多年沒有突破，可以看看演化分析。
如果不同使用者的反應差異很大，可以先做情境分析。
如果問題牽涉許多部門與流程，可以使用關係分析。
如果顧客只比較價格，可以回到價值分析。
選擇分析角度的原則是：
哪一種問題，最能幫助我們看見目前沒有被看見的地方？
今天可以怎麼開始？
選一個你最近想改善的產品、流程或 AI 工具。
不要急著要求 AI 給十個創意。
先寫下六個問題：
- 成因：為什麼會發生？
- 結構：它由哪些元素組成？
- 演化：過去如何改變？還留下什麼限制？
- 情境：換一個人、時間或地點會怎樣？
- 關係：哪些人、物件與流程互相影響？
- 價值：使用者真正想得到什麼？
接著從六個答案中，找出一個最值得改變的地方。
最後，不要直接製作完整版本。
先設計一個可以驗證的小型測試。
這就是從問題分析走向創新解法的開始。
遇到不同問題，可以從這裡開始
如果你想先理解分析和創意之間的關係，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〉。它會說明分析為什麼可能是物件元素與想像之間缺少的一步。
如果你習慣使用魚骨圖，卻不知道找到原因後該做什麼，可以閱讀〈魚骨圖很好，卻回答不了所有創新問題〉。它會幫助你區分「找到原因」與「找到創新方向」。
如果你已經分析出原因，卻仍然不知道哪裡值得改變，可以閱讀〈問題分析不只找原因，還要找到改變方向〉。它透過會跑的鬧鐘說明，如何從原因走向元素、限制與互動方式。
如果你已經有一個舊答案，想檢查被忽略的問題與假設，可以使用AI 重新思考工具，從舊答案提出新的問題。
如果你想看問題分析如何轉換成真實產品，可以閱讀伸縮摺疊電蚊拍，了解高度、角度與收納限制如何變成產品結構。
如果你已經用 Vibe Coding 做出網站、App 或 AI 工具，卻不知道下一版該改什麼，可以進一步了解AI 時代的工具創新設計力，從真實情境、分析角度與使用價值重新設計作品。
常見問題 FAQ
先增加分析角度，再要求不同答案
如果你請 AI 想十個點子，最後卻發現每一個答案都很像，問題可能不在 AI。
真正的原因可能是：
我們一直用同一種方式分析問題。
下一次，不要急著要求更多答案。
先從成因、結構、演化、情境、關係與價值中，選擇一個過去沒有使用過的分析角度。
因為不同答案，不一定來自更大的想像力。
它也可能來自：你終於看見了不同的問題。
問題分析不只有魚骨圖與找原因。創新先生透過左右腦動一動 App 與伸縮摺疊電蚊拍，說明成因、結構、演化、情境、關係與價值六種分析角度。
創造力可以練習，用方法找到更好的點子
《創新先生瘋狂創造力》線上課程帶你掌握創造力核心技巧、有步驟的點子發想流程，以及從案例學習如何突破慣性思維。
Hahow 線上課程 前往 Hahow 了解課程 →
