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如何將研究成果提煉為清晰主題，明確指向創新機會？
第1部份: 傳統設計思維如何回應這個問題 [詳情]
第2部份: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務 [詳情]
第3部份: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升 [詳情]
第4部份: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs） [詳情]
第5部份: AI 代理如何在日常工作環境中運作 [詳情]
如欲了解更多，歡迎與我們聯繫 [詳情]
第1部分: 傳統設計思維如何回應這個問題
在6D 設計思維創新執行模型的「界定（Define）」階段（如上圖），洞察整理－研究發現聚類工作表（如下圖）是協助團隊 由大量研究材料提煉出少數關鍵主題 的重要工具。此工作表會先要求團隊 明確界定挑戰，再選定一套聚類維度（例如：需求類型、行為模式、客群分段、旅程階段等），然後將相關研究發現聚集成有標籤的主題群組，並為每個群組標示其相對優先級。
這個方法雖然有效，但往往 耗時、主觀性高，且難以在多次項目中保持一致標準。AI 智能代理可以協助團隊快速進行聚類、測試不同分類模式，並找出最能 清晰指向創新機會的核心主題。
第2部分: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務
- AI 代理會讀取原始研究筆記或數位證據牆的匯出內容，並根據既定挑戰，自動提出多種 聚類模式建議（例如按需求類型、情緒、使用情境或客群分段等）。
- 它會把個別研究發現歸入各種初步聚類之中，為每個主題群組生成 簡潔易懂的標籤，並撰寫草擬版的「主題標題」，概括該群組內正在發生的關鍵現象。
- 系統以簡明指標對每個主題群組作量化評估（例如：出現頻率、證據強度、商業相關度、風險程度），協助團隊判斷 哪些主題值得投入更多時間深挖。
- 它會標示不同主題之間的 重疊與冗餘，並建議合併或拆分，以進一步銳化主題定義、消除重複，提升溝通清晰度。
- 最終，AI 代理會輸出一份 4–8 個關鍵主題的精簡總結，並附上相關證據連結，為團隊提供一座由「原始研究」通往「創新機會界定」的清晰橋樑。
第3部分: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升
- 首輪聚類所需時間由 1–2 小時 大幅縮短至 3–5 分鐘（節省時間逾 95%）。
- AI 使團隊在 不增加分析時間的前提下，可納入約 90% 更多證據，大幅提升洞察的深度與代表性。
- 更清晰的機會空間定義，減少後期對研究結果的反覆重新詮釋，讓資源更集中投放於 最高影響力的主題。
第4部分: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs）
AI 設計思維代理的核心運算與各類文件格式生成，乃由最新一代 OpenAI GPT 大型語言模型 提供支援，為企業提供具備高階推理能力、精準度與一致性的分析及敘事輸出。
同時，我們採用 Google Gemini Flash Image（Nano Banana） 作為高品質視覺與圖像生成引擎，能快速生成清晰、適合管理層決策使用的各類視覺資產，包括：創新畫布、服務藍圖，以及闡釋複雜洞察的圖像與示意圖。協助管理層以更直觀的方式理解複雜的創新洞察，並更迅速地將其轉化為具體行動。
第5部分: AI 代理如何在日常工作環境中運作
為協助領導層在多語言、跨地域環境下有效推動創新，AI 代理已被設計為可無縫融入日常工作的「常駐數碼同事」，更可以全天候可用 (24 小時、每週 7 天)隨時在線，員工可透過各類電腦裝置於任何地點存取。此外，它擁有多語種能力，可以理解與分析 10 種語言，包括：英語、繁體中文、簡體中文、法語、德語、日語、西班牙語、葡萄牙語、韓語及波蘭語。
建議您觀看下方約兩分鐘的短片，了解 AI 創新代理如何在整個創新流程中，實際支援員工解決不同類型的創新挑戰。若需英文字幕，請按下影片中的 [CC] 按鈕。
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