客訴頻頻、不良率高？潘建明老師帶你善用 AI 工具，高效釐清問題根源

高效定義問題：經典方法論 × AI工具，精準定位問題所在

在解決問題的過程中，最常見的錯誤便是急於尋求解決方案，卻忽略了「定義問題」這個關鍵步驟。潘建明老師在課程中強調，一個「清楚定義」的問題，是解決問題的起點。他指出，當「現狀」與「標準或願景」之間存在「落差」時，此落差即為問題。欲高效定義問題，可參考以下原則與工具：

• 掌握訊息與確認目標：潘老師提醒，我們應先「掌握訊息」，再「確認目標」。目標不清晰，容易導致方向偏離。他舉例說明，若目標是減少超時加班時間或如期完成所有工作，則「補人」可能並非最佳解，精準掌握訊息才能避免因目標不清而瞎忙一場。

• 5W2H：5W2H 是定義問題的實用工具。潘老師提到，許多員工常習慣性跳過 5W2H，直接進行腦力激盪，進而導致問題定義不清，後續分析也失焦。因此，課程中老師透過讓人資夥伴進行「企業缺工」案例的實作，引導大家先運用 5W2H 釐清問題，再展開討論 。

• 差異分析：

  • 現狀狀態（As-Is）：目前的狀態與表現，包含可量化的指標資料及問題影響範圍
  • 理想狀態（To-Be）：期望達成的目標，包括具體的成功指標與利害關係者的期望
  • 落差（Gap）：明確量化差距，找出關鍵障礙並確認優先順序

除了善用這些經典的原則與工具，潘老師也鼓勵學員將 AI 工具融入問題定義流程。例如將 5W2H 的實作表格提供給 AI，讓它回饋與點評調整方向。另外也能搭配 Mermaid 語法產出圖表，讓問題的描述更精準有效率！

深度分析問題：關聯圖、5 Why 法，直搗真因好幫手

問題定義清晰後，下一步就是「分析問題」。而要順利找出問題根源，潘老師建議大家善用「關聯圖」和「5 Why 法」。

• 關聯圖：當面對大量零散的想法或問題因素時，關聯圖有助於串聯並釐清因果關係，快速找出「主因」與可能衍生的「問題」。關聯圖中的因素分為以下 4 種 ：

  • 只進不出：代表「問題」
  • 只出不進：代表「主因」
  • 有進有出：代表「中間因素」
  • 出多於進：代表「中間關鍵因素」

• 5 Why 法：利用關聯圖整理出因果關係後，5 Why 法讓我們透過重複詢問「為什麼」來追溯問題的深層原因。從表象逐層提問，一步步確認先前的推斷是否為「真因」。使用時要留意的是，需避免憑直覺認定原因而忽略更深層的因素。

課程中，人資夥伴分組進行了關聯圖的實作，將「上課小組討論效果不佳」等問題進行深度剖析。現場討論熱烈，便條紙與彩色筆字跡填滿了各組的白報紙，展現出極高的參與度。

系統性問題解決課程，助企業打造高效團隊與成長動能

潘建明老師的「問題分析與解決」課程，不僅傳授方法論，更聚焦在幫助企業與個人建立系統性思考模式。他提出的「DATA」模型將問題解決分為四個階段：定義問題 （Define）、分析問題 （Analyze）、權衡方案 （Trade-off）和解決問題 （Action）。以「找出原因」與「消除真因」為核心，這堂課不僅能提升員工的解決問題的能力，更可協助企業建立一支可快速應變與高效執行的團隊，進而持續為企業注入成長的動能。若想深入瞭解課程細節，歡迎填表與我們聯繫。