AI成果的差距，取決於能否將「目的」與「其背景」清楚表達

可以請AI執行各項作業。

然而，多數組織尚未能確實向AI傳達「目的」與「其背景」。

在長期依據數值目標與過往先例執行工作的組織中，往往缺乏自行建構目的、確認其背後的事實，以及將前提與因果關係予以語言化的經驗。

提供組織行動科學®的Request股份有限公司(總公司:東京都新宿區，代表董事:甲畑智康),針對從累計33.8萬人、980家企業的組織行為數據分析中所發現的此一課題，公開了「必要經驗設計」以及可協助將交付給AI的目的與背景予以語言化的10題3分鐘簡易診斷。

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1. 可以請AI執行作業，但能否傳達目的與背景?

我們可以請AI「整理這段文字」「讓這份資料更容易理解」「摘要這段內容」「比較這些資訊」或「將說明內容圖解化」。

然而，真正應交付給AI的，不僅僅是作業指示。

「希望改變誰的哪種狀態?」「為何需要這個目的?」「背後的事實依據為何?」「哪些前提出現了偏誤?」「哪些因素之間存在因果關係?」

能否完整傳達上述內容，決定了AI應用成果的差異。

2. 為何組織中往往缺乏建構目的的經驗?

多數組織中，目標通常以數值形式給定:營業額、案件數、期限、KPI、達成率等。

過往先例則以過去資料、工具、流程、格式或主管指示等形式提供。

相對地，判斷基準往往是隱性的:何謂「良好」?何處可自行決定?何時需請示主管?何種表達方式可被接受?省略哪些內容會造成問題?這些標準未明文化，而是透過職場現場的實務操作逐漸內化。

因此，員工累積了依據既定目標與先例執行工作的經驗，卻往往缺乏自行建構目的，並從事實、前提與因果關係中予以語言化的能力。

3. 目的並非靈光一閃，而是源自背景中的事實、前提與因果關係

目的不僅是「想做什麼」,而是「希望改變誰的哪種狀態」。

而此目的背後存在背景:為何必須改變此狀態?是根據哪些事實做出此判斷?哪些前提出現偏誤?哪些因素之間存在因果關係?

目的並非憑空想像，而是建立在背景中的事實、前提與因果關係之上。

4. 背景需透過基於人際關係的對話才能察覺

背景中的事實，未必能單從資料或數字中察覺。若缺乏與對方的關係，便難以理解對方真正的困擾、猶豫、不安、責任感或前提認知的落差。

必須透過與對方的對話，確認:對方究竟困在哪裡?卡關點為何?哪些想法未能說出口?哪些前提被視為理所當然?哪些因素阻礙了判斷?

5. 判斷經驗是在建構目的與背景的過程中形成的

目的與背景並非僅在腦中構思而成。

而是透過與對方對話、確認事實、發現前提落差、假設因果關係、決定優先確認的事實、決定向誰確認哪些事項、決定自行判斷的範圍、試行後觀察對方反應，並根據結果更新下一次的判斷基準。

這個過程本身，即是累積判斷經驗。

換言之，能向AI清楚傳達目的與背景的人，不僅是善於下達AI指令的人，更是能在人際互動中確認事實、建構目的、做出微小判斷，並將此經驗予以語言化的人。

6. 何謂「必要經驗設計」?

「必要經驗設計」是一種思維方式，旨在透過工作中的有意設計，增加以下經驗:基於人際關係的對話、確認背景中的事實與前提因果、做出微小判斷、根據結果更新判斷、以及為傳達給AI而進行的語言化，從而培育出能將「目的」與「其背景」清楚表達的人才。

AI教育訓練是必要的，導入AI工具是必要的，學習撰寫提示也是必要的。

但僅有這些仍不夠。

若缺乏建構可交付給AI之目的與背景的經驗，即便AI產出的內容整齊有序，也難以真正影響個人或組織的決策。因此,「必要經驗設計」至關重要。

7. 向AI傳達目的與背景所需的五項經驗

1 建立關係的經驗

若無人際關係，便無法察覺對方真正的困擾、猶豫、不安、責任感或前提認知的落差。

2 透過對話確認背景中事實、前提與因果關係的經驗

目的並非憑空產生，必須確認其背後的事實、前提落差與因果關係。

3 建構目的的經驗

目的並非「要做什麼」,而是「希望改變誰的哪種狀態」。

4 做出微小判斷並根據結果更新的經驗

決定優先確認的事項、決定與誰協作、決定自行判斷的範圍、決定交付AI的內容、根據結果更新認知。這些微小判斷將強化下一次的目的建構能力。

5 將內容轉化為AI可理解語言的經驗

要讓AI理解，必須將隱性知識予以語言化。

對象、背景、事實、前提、因果關係、目的、限制條件、期待的改變。

唯有完整表達上述內容,AI才能發揮最大效用。

8. 10題約3分鐘，確認本公司「必要經驗」的現況

本次公開的「必要經驗設計簡易診斷」,並非用於評估員工個人的AI技能，也不用於判定是否會使用AI。

目的在於確認:組織的工作中，是否存在能將交付給AI的目的與背景予以語言化的經驗。

分數較低並非壞事，而是顯示出應從何種必要經驗開始設計。

回答意見分歧也非壞事，而是顯示出經營層、管理職與現場員工等不同立場，對事實的認知、責任感與隱性判斷標準存在差異。

9. 必要經驗設計簡易診斷 10題

A. 關係與對話

1 存在確認對方困擾、猶豫、不安與責任感的對話機會

2 將對方反應或未明說的違和感，作為下一次判斷的參考

B. 確認事實、前提與因果關係

3 在決定目的前，會確認其背景中的事實

4 存在與相關人員確認前提落差與因果關係的機會

C. 建構目的

5 能語言化「希望改變誰的哪種狀態」

6 能根據事實說明此目的的必要性

D. 微小判斷與更新

7 擔當者自行判斷的範圍、請示條件與優先順序標準明確

8 能根據行動結果，更新下一次應關注的事實與判斷基準

E. 向AI傳達的語言化

9 在委託AI前，已將目的、對象、背景與限制條件予以語言化

10 能根據目的與背景，判斷是否採用或修正AI產出的內容

10. 診斷結果解讀|比起總分，更應關注意見分歧的題項

16~20分:組織中較為普遍地累積了能向AI傳達目的與背景的語言化經驗

10~15分:部分經驗已存在，但易因人員、主管或部門而產生差異

0~9分:語言化經驗多屬偶然,AI應用成效易受個人能力影響

但重點不僅在總分。 哪些領域分數較低? 哪些題項意見分歧? 不同立場者所見的事實與判斷標準是否不同? 這些才是關鍵。

11. 關於詳細版「必要經驗設計診斷」

簡易診斷僅能掌握組織整體大致傾向。

詳細版則可進一步確認:

部門別、職稱別、年資別的傾向

哪些部門能語言化目的與背景，哪些不能

意見差異較大的題項

仍存在隱性判斷標準的場景

目的建構過度集中於高階主管的場景

雖能委託AI執行作業，卻未能傳達目的的場景

應優先設計的必要經驗

主管協助部屬累積判斷經驗的具體策略

現場員工語言化目的與背景的實踐設計

有興趣進行詳細版診斷的企業或組織，請附上簡易診斷結果提出詢問。 聯絡信箱:request@requestgroup.jp

12. 代表意見

AI大幅提升了產出的精準度與速度。 但相對地，決定將什麼交給AI的人類端經驗變得更為重要。 可以請AI執行作業，但要向AI傳達目的，必須先透過與對方的對話掌握其背景中的事實、前提與因果關係，並予以語言化。 多數組織長期累積的是依據數值目標與先例執行工作的經驗，而非建構目的的經驗。 正因如此，在AI時代，更需在工作中有意設計，增加能將目的與背景語言化的經驗。

關於Request股份有限公司

Request股份有限公司以「以更善為目的」為宗旨，是以累計980家企業、33.8萬名工作者(截至2026年6月)的業務經驗數據為基礎，擁有組織行動科學®與8個研究機構的企業。

致力研究與教育開發，從事業環境、歷史與經驗中，解析組織中工作者的思考與行為「為何發生」與「為何持續」,並推動更善的實踐。

公司名稱:Request股份有限公司

代表董事:甲畑智康

地址:東京都新宿區新宿3丁目4番8號 京王フレンテ新宿3丁目4F

本件聯絡單位: Request股份有限公司 判斷設計實驗室 電子信箱:request@requestgroup.jp