METHOD · 專業審查與合規

AI 改善前後對比佐證

先定規則再看數字——AI 非常擅長幫你「證明」有效,立場要一開始就設成質疑者。

情境:專業審查與合規也用於:資料與報表也用於:研究與資訊整理難度:要搭建|建助手或系統起手工具:ChatGPT
這是專業審查與合規情境下的方法之一(共 7 個)· 看這個情境全部 →
一、這是什麼三十秒判斷關不關你的事

01解決的工作問題

輔導做完了,要證明真的有改善。這件事的難處不在找數字,在於「條件不一樣」——改善後那個月剛好淡季、剛好天氣涼、剛好少了一條產線。任何兩個時期的數字擺在一起都會有差,而那個差不一定是你造成的。AI 在這裡的危險最直接:它非常擅長幫你「證明」有效,會自動挑出對你有利的比較期間、自動忽略對不上的變因,而且說得頭頭是道。

真的有人這樣做過?外部佐證

目前沒有找到可公開查證的外部案例。這類工作多半不會有人發新聞稿,找不到不代表沒人做——但在找到之前,這一頁的方法就是作者自己的做法,不借別人的名義。

去找靈感看其他方法的外部案例 →

02什麼時候用、什麼時候別用

什麼情況下該用這一套

什麼情況下別用

只有一次量測
單點對單點的比較幾乎一定被變異蓋過。至少要有一段期間,而且前後期間長度相當。
條件完全不可比
改善期間同時換了設備、改了製程、產量差一倍——這種情況不要硬比,改用其他佐證方式。
要證明「AI 有效」的行銷素材
為了好看而做的對比,通常在被追問第二個問題時就撐不住。

誰會用到

顧問
結案報告的可信度全押在這一步。誠實列出未校正的變因,比多寫兩個百分點有價值得多。
工程師/研發
比較條件的認定是專業判斷:什麼算「相同作業狀態」、要不要用單位耗用校正,只有你能定。
公務員
補助案的成果佐證會被查核。量測方法、期間與變因都要能重現,不能只給一組漂亮的數字。
主管
你要問的是「如果沒做這個改善,那個數字會怎樣」。答不出來的對比,說服力有限。
會計/財務
省下來的金額要用同一套單價基準。電價漲了也會讓金額變好看,那不是改善。

所屬工作情境

二、整件事怎麼跑先看圖,再看逐步

03流程圖

這張圖是整篇的骨架:輸入 → 步驟 → 困難點 → AI/Agent/Tool 介入 → 人工檢查 → 產出。紅框是最常出事的位置,綠框是不能下放的人工檢查點,粗框是中止條件。後面每一節都是在展開圖上的某一格。

AI 改善前後對比佐證:先定規則再看數字
AI 改善前後對比佐證:先定規則再看數字直向流程圖。輸入是改善前後的量測資料需同一來源同一量測方式且期間長度相當並含量測條件、改善內容與執行日期、同期的變因資料包含產量班別氣溫製程人員與其他同時進行的變動、以及校正方式與可比判準。第一步由人在看到結果之前訂定比較規則並註明日期,看完數字再定規則就是在挑選對自己有利的算法。第二步由 AI 檢查前後期間的資料完整性、量測方式是否一致、是否有缺漏或異常值,不一致的標出來。第三步由 AI 逐項列出改善期間同時發生的其他變動,並標明已校正未校正或無法校正,包含對己方有利的變因。第四步由試算表工具完成所有差異比率與校正計算,公式與校正方法看得見可重現。第五步由 AI 站在質疑者立場提問,逐項回答這個差異有沒有可能不是改善造成的,並標出目前資料答不出來的題目。第六步進入人工檢查點,寫出結論與限制,說明改善了多少哪些變因未校正哪些效果無法分離。產出是佐證報告與限制說明。右側標示四個困難點:條件不同硬比例如改善後剛好淡季、看完數字再定規則等同挑選、多項改善同時實施導致效果無法分離、AI 很擅長幫你證明有效會自動挑出有利的比法。中止條件是比較規則於看到結果後才訂定或變更時該份佐證不予採用。檢查點有退回線回到變因步驟。退回補變因INPUT / 輸入前後量測資料(同來源同方式)+ 改善內容與日期 + 同期變因 + 校正方式期間長度要相當HUMAN / 人工步驟人在看到結果之前訂比較規則,並註明日期AI / AI 介入AI 檢查可比性:期間、量測方式、資料完整性AI / AI 介入AI 列變因:已校正/未校正/無法校正(含對己方有利者)TOOL / 工具處理試算表算差異與校正(方法可重現)AI / AI 介入AI 站質疑者立場反證:這個差異還可能是什麼造成的CHECKPOINT / 人工檢查人寫結論與限制:改善多少、哪些未校正、哪些無法分離OUTPUT / 產出佐證報告 + 限制說明 + 原始資料與規則留存RISK / 困難點看完數字再定規則=挑選,在查核時站不住RISK / 困難點條件不同硬比:改善後剛好淡季,一問產量就垮RISK / 困難點多項改善同時做,效果無法分離卻分開歸因RISK / 困難點AI 很擅長幫你證明有效,會自動挑出有利的比法STOP / 中止條件比較規則於看到結果後才訂或變更 → 該份佐證不予採用
看圖重點:這張圖的第一格決定了後面所有事情的可信度:比較規則要在看到數字之前訂好,而且要留下日期。理由很簡單——任何兩段期間的數字擺在一起都會有差,如果你可以事後挑期間、挑指標、挑要不要校正,那你一定挑得出一個好看的結果,而查核的人也一定知道你挑得出來。右邊最後一個紅框則是這件事的特殊風險:你只要把提示詞寫成「請證明這個改善有效」,AI 就會照做,而且會找到你自己都沒想到的有利比法。立場要一開始就設定成質疑者。
純文字流程表(手機/螢幕閱讀器建議看這張)
AI 改善前後對比佐證:先定規則再看數字(純文字流程表)
類型/角色流程步驟這一步的困難點/中止條件
1Human前後量測資料(同來源同方式)+ 改善內容與日期 + 同期變因 + 校正方式
期間長度要相當
2Human人在看到結果之前訂比較規則,並註明日期
困難點/風險看完數字再定規則=挑選,在查核時站不住
3AIAI 檢查可比性:期間、量測方式、資料完整性
困難點/風險條件不同硬比:改善後剛好淡季,一問產量就垮
4AIAI 列變因:已校正/未校正/無法校正(含對己方有利者)
困難點/風險多項改善同時做,效果無法分離卻分開歸因
5Tool試算表算差異與校正(方法可重現)
6AIAI 站質疑者立場反證:這個差異還可能是什麼造成的
困難點/風險AI 很擅長幫你證明有效,會自動挑出有利的比法
7Checkpoint人寫結論與限制:改善多少、哪些未校正、哪些無法分離
失敗與中止條件比較規則於看到結果後才訂或變更 → 該份佐證不予採用
8Output佐證報告 + 限制說明 + 原始資料與規則留存

回流線:人寫結論與限制:改善多少、哪些未校正、哪些無法分離 → AI 列變因:已校正/未校正/無法校正(含對己方有利者)(退回補變因)

Mermaid 原始碼(貼進 Mermaid Live 或 draw.io 可再編輯)
可直接複製,改成你自己的流程
flowchart TD
    in1(["<b>Human</b><br/>前後量測資料(同來源同方式)+ 改善內容與日期 + 同期變因 + 校正方式<br/><small>期間長度要相當</small>"])
    s1["<b>Human</b><br/>人在看到結果之前訂比較規則,並註明日期"]
    a1[/"<b>AI</b><br/>AI 檢查可比性:期間、量測方式、資料完整性"/]
    a2[/"<b>AI</b><br/>AI 列變因:已校正/未校正/無法校正(含對己方有利者)"/]
    t1[("<b>Tool</b><br/>試算表算差異與校正(方法可重現)")]
    a3[/"<b>AI</b><br/>AI 站質疑者立場反證:這個差異還可能是什麼造成的"/]
    c1{{"<b>Checkpoint</b><br/>人寫結論與限制:改善多少、哪些未校正、哪些無法分離"}}
    o1(["<b>Output</b><br/>佐證報告 + 限制說明 + 原始資料與規則留存"])
    r2>"<b>Risk</b><br/>看完數字再定規則=挑選,在查核時站不住"]
    r1>"<b>Risk</b><br/>條件不同硬比:改善後剛好淡季,一問產量就垮"]
    r3>"<b>Risk</b><br/>多項改善同時做,效果無法分離卻分開歸因"]
    r4>"<b>Risk</b><br/>AI 很擅長幫你證明有效,會自動挑出有利的比法"]
    x1[/"<b>Stop</b><br/>比較規則於看到結果後才訂或變更 → 該份佐證不予採用"\]

    in1 --> s1
    s1 --> a1
    a1 --> a2
    a2 --> t1
    t1 --> a3
    a3 --> c1
    c1 --> o1
    s1 -.->|風險| r2
    a1 -.->|風險| r1
    a2 -.->|風險| r3
    a3 -.->|風險| r4
    c1 ==>|中止| x1
    c1 -.->|退回補變因| a2

    classDef clsIn fill:#FFFFFF,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
    classDef clsHuman fill:#FBFCFD,stroke:#7A8CA0,stroke-width:2px,color:#141E2B
    classDef clsAI fill:#FFF6EA,stroke:#DE9A45,stroke-width:2px,color:#141E2B
    classDef clsAgent fill:#FDEBD2,stroke:#B87A2E,stroke-width:2px,color:#141E2B
    classDef clsTool fill:#EDF2F6,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
    classDef clsCheck fill:#E8F2EC,stroke:#3F7A5A,stroke-width:2px,color:#123024
    classDef clsOut fill:#141E2B,stroke:#141E2B,stroke-width:2px,color:#F2F6F9
    classDef clsRisk fill:#FCEFEA,stroke:#C0552F,stroke-width:2px,color:#5E2110
    classDef clsStop fill:#F7E1DB,stroke:#8E2F17,stroke-width:3px,color:#5E2110
    class in1 clsIn;
    class s1 clsHuman;
    class a1 clsAI;
    class a2 clsAI;
    class t1 clsTool;
    class a3 clsAI;
    class c1 clsCheck;
    class o1 clsOut;
    class r2 clsRisk;
    class r1 clsRisk;
    class r3 clsRisk;
    class r4 clsRisk;
    class x1 clsStop;

04完整步驟圖的文字版,逐步展開

一句話版(快速回顧)

  1. 比較規則在看到結果之前訂好並註明日期。
  2. AI 檢查可比性:期間長度、量測方式、資料來源、作業狀態。
  3. AI 列出同期所有變動,標「已校正/未校正/無法校正」,含對己方有利者。
  4. 差異與校正在試算表算,方法要能重現。
  5. AI 站在質疑者立場逐題反證,最後由人寫出結論與限制。

完整版(每一步誰做、產出什麼)

誰做步驟與說明
1Human先定比較規則
比較期間、校正方式、可比條件的判準,全部在看到結果之前定好。看完數字再定規則,就是在挑對自己有利的算法。→ 比較規則(先簽字)
2AI資料完整性檢查
檢查前後期間的資料完整性、量測方式是否一致、是否有缺漏或異常值。不一致的標出來。→ 資料體檢表
3AI列出變因
逐項列出改善期間同時發生的其他變動(產量、班別、氣溫、製程、人員),並標明「已校正/未校正/無法校正」。→ 變因清單
4Tool計算
所有差異、比率、校正在試算表做,公式與校正方法看得見。AI 不算數字。→ 對比計算表
5AI反證檢查
站在質疑者立場提問:這個差異有沒有可能不是改善造成的?逐項回答並標出答不出來的。→ 反證清單
6Human誠實表述
寫出結論與限制:改善了多少、哪些變因未校正、哪些效果無法分離。限制寫得清楚,結論才可信。→ 佐證報告 + 限制說明
三、動手做備料 → 指令 → 產出 → 工具

05開始前要準備什麼標「必要」的沒備齊就先別開始

改善前後的量測資料必要
同一來源、同一量測方式、期間長度相當。含量測條件(時間、作業狀態、環境)。
改善內容與執行日期必要
做了什麼、什麼時候做的。多項改善同時進行時要標明,因為效果無法分離。
同期的變因資料必要
產量、班別、天氣或氣溫、原料、人員、其他同時進行的變動。這一項決定對比站不站得住。
校正方式必要
要用單位耗用(每產量)還是絕對值?要不要做溫度校正?先定,不要看完數字再決定。
對照組或基準線可選
有未改善的同型設備或產線可以對照最好;沒有的話,用歷史同期作為基準線。

餵進去的東西要長這樣

改善前後量測資料(同來源、同方式、期間長度相當、含條件)+ 改善內容與執行日期 + 同期變因 + 比較規則(含訂定日期)。有對照組更好。

【比較規則(114/9/05 訂定,改善前)】
1. 前後各取 11 個工作日,排除連假與非常態停機日。
2. 以單位耗用(kWh/批)為主要指標,平均功率為輔。
3. 產量差異超過 10% 時,需另作說明或延長期間。
4. 若有其他重大變動,該期間不予採用。

【改善內容與執行日期】
9/18 完成:(1) 空壓機出口壓力 7.2 → 6.5 bar;(2) 東側管路洩漏修補。
※ 兩項同時實施,效果無法分離。

【量測資料】
| 期間 | 工作日 | 平均功率 | 產量 | 量測方式 |
|---|---|---|---|---|
| 前:9/03–9/17 | 11 | 28.4 kW | 108 批 | 記錄器,A 盤,同位置 |
| 後:9/24–10/08 | 11 | 26.1 kW | 96 批 | 同左 |

【同期變因】
- 產量:後期較前期少 11%
- 班別:均一班制,無加班
- 氣溫:前期均溫 30.2°C;後期均溫 27.8°C
- 其他:10/01 起包裝線停機維修(約 8 個工作日),該線用氣量約占全廠 15%(廠務估計,未量測)
- 對照組:無

06Prompt(快速/完整/進階)

A 快速版貼上就能用;B 完整實戰版把角色、限制、步驟、輸出格式與驗收標準寫足;C 進階版是拿去建 GPT/Skill/Agent 的系統指令。三種都附可替換變數、使用範例、預期輸出與人工確認點。

A
A. 快速版

手上有改善前後的數字,先看出「這樣比站不站得住」。

適合的工具ChatGPTClaude試算表
👇 直接複製,{ } 換成你的內容
以下是改善前後的量測資料、改善內容與同期變因。請站在質疑者立場檢查這個對比:
1. 可比性檢查:期間長度、量測方式、資料來源、作業狀態是否一致。
2. 列出同期所有變動,逐項標「已校正/未校正/無法校正」與可能的影響方向——包含對我方有利的變因也要列。
3. 逐題反證:這個差異有沒有其他解釋?並標出目前資料答不答得出來。
4. 若有多項改善同時進行,明確指出效果無法分離。
不要做算術,不要挑選比較期間,不要下「改善有效或無效」的結論。
比較規則:{貼上};量測資料與變因:{貼上}

可替換變數

變數要換成什麼
{貼上}改善前後的量測資料(含期間與量測條件)。
{貼上}改善內容與執行日期;以及同期的變因資料(產量、班別、氣溫等)。
完整使用範例(照這樣填)
以下是改善前後的資料。請照四個要求檢查這個對比。(照母提示詞)

【改善內容】
9/18 完成:空壓機出口壓力 7.2 → 6.5 bar;東側管路洩漏修補。

【量測資料】
改善前:9/03–9/17(11 個工作日)平均功率 28.4 kW,記錄器
改善後:9/24–10/08(11 個工作日)平均功率 26.1 kW,記錄器(同一台,同位置)

【同期變因】
- 產量:改善前期間 108 批;改善後期間 96 批
- 班別:均為一班制,無加班
- 氣溫:9 月上旬平均 30.2°C;9 月下旬至 10 月上旬平均 27.8°C
- 其他:10/01 起一條包裝線暫停維修(該線用氣量約占全廠 15%,廠務估計)
預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣)
【可比性檢查】
| 項目 | 前 | 後 | 是否可比 |
|---|---|---|---|
| 期間長度 | 11 個工作日 | 11 個工作日 | 可比 |
| 量測方式 | 記錄器,同台同位置 | 同左 | 可比 |
| 產量 | 108 批 | 96 批(少 11%) | **不可直接比** |
| 班別 | 一班制 | 一班制 | 可比 |
| 氣溫 | 30.2°C | 27.8°C | 需考慮(空壓機進氣溫度影響效率) |
| 其他變動 | — | 10/01 起包裝線停機(約占用氣量 15%) | **重大變因,未校正** |

【變因清單】
| 變因 | 狀態 | 可能影響方向 |
|---|---|---|
| 產量減少 11% | 未校正 | 會讓改善後用電偏低,高估改善效果 |
| 包裝線停機(10/01 起,約 8 個工作日) | 未校正 | 同上,且量級可能大於改善本身 |
| 氣溫下降 2.4°C | 未校正 | 進氣溫度較低有利效率,方向同上 |
| 多項改善同時進行(降壓 + 修漏) | 無法分離 | 兩者效果無法各自歸因 |

【反證:這個差異有沒有可能不是改善造成的?】
1. 產量少了 11%,用電本來就會降——目前的比較是絕對值,未做產量校正。
2. 改善後期間有 8 個工作日包裝線停機,而該線用氣量約占 15%。單這一項就可能大於觀察到的 8% 用電差。
3. 氣溫下降有利空壓機效率。
4. 結論:以目前資料,這個對比無法支持「改善造成 2.3 kW 節省」的說法。

【建議怎麼做才站得住】
1. 改用單位耗用(kWh/批)比較,而非平均功率。
2. 把包裝線停機的 8 個工作日排除,或另找一段包裝線正常運轉的期間。
3. 若有未改善的同型空壓機或其他廠區可作對照,一併比較同期變化。
4. 若要分離降壓與修漏的貢獻,需分兩階段實施並各自量測——現在已經無法回頭分離。

【我沒有做的事】
- 沒有計算任何節省量或百分比。
- 沒有替包裝線停機做任何量化校正(廠務的 15% 為估計值,非量測)。
- 沒有下「改善有效」或「改善無效」的結論。目前的資料兩者都支持不了。

常見錯誤用法

  • 叫 AI「證明這個改善有效」。它會找到一種比法讓數字好看,而且解釋得很合理。
  • 看完數字才決定用哪一段期間比。那是挑選,不是分析。
  • 把多項同時做的改善拆開歸因。沒有分階段量測就分不出來。
  • 只比絕對值不看產量。產量一變,什麼都會變。
這一版另外不適合
  • 只有單點量測時。
  • 改善期間同時換設備或改製程的情況。
缺少資料時怎麼辦

變因資料不齊時,正確的做法是把「無法校正」寫出來,而不是忽略它。一份誠實列出三項未校正變因的報告,比一份只給百分比的報告更難被推翻——因為後者只要被問一個問題就結束了。

這一版另外要人確認
  • 比較規則要在看數字之前定。
  • 所有計算與校正(在試算表)。
  • 結論與限制的措辭。
B
B. 完整實戰版

要一份可以附在結案報告或核銷佐證裡的前後對比,含變因、校正方法與限制說明。

適合的工具ChatGPTClaude試算表
👇 直接複製,{ } 換成你的內容
# 角色
你是改善成效佐證的檢查協助者。你的專長是檢查前後對比站不站得住、列出未校正的變因、並站在質疑者立場提問。你不做算術,不下有效無效的結論,不挑選對使用者有利的比法。

# 背景
- 改善項目與執行日期:{內容與日期}
- 佐證用途:{結案報告/核銷/內部檢討/成果發表}
- 比較規則(於看到結果前訂定):{期間、校正方式、可比判準}
- 是否有對照組:{有/無}

# 任務
產出可比性檢查、變因清單、反證清單、校正建議與限制說明草稿。

# 可以使用的資料
只有【量測資料】【改善內容】【同期變因】三段。你的工程經驗、同類案例的典型改善幅度、你認為合理的校正係數,一律不得用於任何判斷或計算。

# 不可以做的事(違反任何一條就是失敗)
1. 不得做任何算術:不算差異、不算百分比、不做校正計算。
2. 不得挑選比較期間。使用者已訂定的規則不得更改;規則未訂的要指出而非自行決定。
3. 不得下「改善有效」或「無效」的結論。
4. 不得把多項同時實施的改善分離歸因。
5. 不得忽略任何一項變因,即使影響方向對使用者有利。
6. 不得以「影響輕微」帶過未量化的變因。未量化就是未量化。

# 處理步驟(請照順序做)
1. 檢查可比性:期間長度、量測方式、資料來源、作業狀態是否一致。
2. 列出同期所有變動,逐項標「已校正/未校正/無法校正」與可能的影響方向。
3. 站在質疑者立場逐題提問:這個差異有沒有其他解釋?逐題標出目前資料答不答得出來。
4. 提出校正建議:改用什麼指標、排除哪段期間、需要什麼額外資料。
5. 若有多項改善同時進行,明確指出無法分離,並說明日後若要分離該怎麼做。
6. 草擬限制說明:這份佐證涵蓋什麼、不涵蓋什麼。

# 輸出格式(嚴格照這個順序,不要加額外段落)
## 一、可比性檢查
(表格:項目|前|後|是否可比|說明)
## 二、變因清單
(表格:變因|狀態|可能影響方向|是否量化)
## 三、反證清單
(逐題:質疑|目前資料能否回答|若不能,需要什麼)
## 四、校正建議
(改用什麼指標、排除哪段、需要什麼資料)
## 五、無法分離的效果
(多項改善同時進行時)
## 六、限制說明草稿
(可直接放進報告的措辭)
## 七、我沒有做的事
(固定列出:未計算、未挑選期間、未下有效無效結論)

# 驗收標準(產出後自己檢查一次並回報結果)
- [ ] 沒有任何我計算出來的數字
- [ ] 所有變因都已列出,包含對使用者有利的
- [ ] 沒有下有效或無效的結論
- [ ] 多項改善的不可分離性已明確指出
- [ ] 限制說明具體到可以直接放進報告

【比較規則(訂定日期)】
{貼上}

【改善內容與執行日期】
{貼上}

【量測資料(前後,含條件)】
{貼上}

【同期變因】
{貼上}

可替換變數

變數要換成什麼
{內容與日期}做了什麼、哪一天完成。多項要分別列。
{結案報告/核銷/內部檢討/成果發表}用途決定嚴謹度。核銷與結案會被查核。
{期間、校正方式、可比判準}要在看到結果之前訂定並註明日期。這一項是這份佐證可信度的關鍵。
{有/無}有對照組(未改善的同型設備或產線)會讓佐證強度高很多。
完整使用範例(照這樣填)
背景填法示例:改善=9/18 完成空壓機降壓與管路修漏;用途=輔導案結案報告;比較規則=9/05 訂定,前後各取 11 個工作日、以單位耗用(kWh/批)比較、排除非常態停機日;對照組=無。量測與變因照 A 版格式貼上。
預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣)
與 A 版的差別:多出「限制說明草稿」——可以直接放進報告的措辭。那一段通常最難寫,因為要誠實又不能自我否定。另外會明確處理「多項改善無法分離」的問題,並說明日後要分離該怎麼做。

常見錯誤用法

  • 比較規則那一段留白,讓它自己決定怎麼比。那就變成挑一個好看的比法。
  • 把「限制說明」刪掉再送出去。限制說明是這份佐證的可信度來源,不是弱點。
  • 變因清單只列對自己不利的那幾項。有利的也要列,否則被抓到就全盤失信。
這一版另外不適合
  • 改善期間同時更換設備或變更製程的情況。
缺少資料時怎麼辦

變因無法量化時就寫「未量化」。用「影響輕微」帶過是這件事最常見的失信方式——因為讀報告的人如果剛好知道那項變因很大,整份佐證就都不可信了。

這一版另外要人確認
  • 比較規則的訂定(在看數字之前)。
  • 所有計算與校正(在試算表,方法可重現)。
  • 結論與限制的最終措辭。
C
C. 進階版(做成成效佐證審查助手)

每個案子結案都要提對比佐證,做成助手讓每一份都先被質疑一次。

適合的工具自訂 GPT/Claude ProjectClaude SkillCopilot Studio
👇 直接複製,{ } 換成你的內容
# 你是誰
你是「成效佐證審查助手」。顧問把前後對比的資料與草稿貼給你,你的任務是找出這份佐證站不住的地方。你站在質疑者的立場,不是協助者的立場。你不做算術,不下結論。

# 你的資料來源
只有使用者這次貼上的資料與草稿,以及建置時附上的三份文件:常見變因清單、可比性判準、限制說明範本。除此之外一律不得引用,特別是同類案例的典型改善幅度。

# 你的立場(重要)
預設立場是「這個對比可能不成立」。你的工作是找出所有可能的替代解釋,而不是幫使用者證明改善有效。使用者要的是一份能被查核的佐證,不是一份好看的報告。

# 檢查項目(每次全部跑完)
1. **比較規則的訂定時點**:是在看到結果之前訂的嗎?沒有註明就標為疑慮。
2. **期間可比性**:長度、季節、作業日組成。
3. **量測一致性**:同一儀器、同一位置、同一方式、同一時段。
4. **產量或活動水準**:是否用絕對值比較而未校正。
5. **同期其他變動**:設備、製程、人員、班別、環境、其他改善。
6. **多項改善的分離性**。
7. **有利變因是否被忽略**:只列不利變因是選擇性揭露。
8. **限制說明**:是否具體,還是用「影響輕微」帶過。

# 條件判斷(依序檢查,先中的先套用)
1. 前或後只有單點量測 → 回覆「單點比較無法排除變異,建議取一段期間」。
2. 比較規則未註明訂定日期 → 標為最高疑慮,說明事後訂規則等同挑選。
3. 改善期間同時更換設備或變更製程 → 回覆「條件不可比,建議改用其他佐證方式」。
4. 使用者已下結論(例如「本案節電 8%」)→ 逐項檢查該結論的支持證據,並列出所有替代解釋。
5. 變因以「影響輕微」「應無影響」帶過 → 要求量化或改標為「未量化」。

# 例外處理
- 使用者要求「幫我找一個比較好看的比法」→ 拒絕,回覆「更換比法需在訂定規則階段完成;事後更換會使佐證失去效力」。
- 使用者說「客戶要看到成效」→ 回覆「可呈現的是實測差異與未校正變因;把未校正的部分寫清楚,反而更難被推翻」。
- 使用者說「這個變因大家都知道不重要」→ 回覆「請提供量化依據;未量化者一律標為未校正」。

# 每次回覆的格式
【審查結果】可支持/證據不足/條件不可比
【最需要處理的三件事】
【可比性疑慮】(逐項)
【被忽略或未量化的變因】(含對使用者有利者)
【替代解釋清單】(這個差異還可能是什麼造成的)
【建議的補強方式】(改指標/排除期間/找對照組/補資料)
【限制說明建議措辭】

# 固定結尾
每次回覆最後一行固定加註:「本審查僅就對比方法與變因完整性;成效之最終認定由 {權責} 為之,本助手不背書任何改善幅度。」

# 自我檢查(每次回覆前執行,不需輸出過程)
- 我是否幫使用者找了有利的比法?有就刪。
- 有利變因是否也列出來了?沒有就補。
- 八項是否全部跑過?未跑的要列出。

# 建置參數
常見變因清單:{附檔}
可比性判準:{附檔}
限制說明範本:{附檔}
權責:{職稱}

可替換變數

變數要換成什麼
{附檔}變因清單、可比性判準、限制說明範本三份,建置時上傳為知識檔案。
{職稱}誰為成效認定負責。
完整使用範例(照這樣填)
建置時把三份文件上傳為知識檔案。上線前用至少十份歷史結案報告測過,其中三份要刻意含陷阱:一份改善後期間剛好淡季、一份比較規則是事後訂的、一份把兩項同時做的改善分開歸因,確認它都抓得出來並標為最高疑慮。
預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣)
與 B 版的差別:這一版的立場是預設「這個對比可能不成立」,任務是找碴。它會拒絕幫你找好看的比法——這是刻意的,因為一份能通過自家質疑的佐證,才通過得了查核。

常見錯誤用法

  • 把它當成潤稿工具。它的價值在於刁難你,不在於把報告寫得好看。
  • 審查結果是「證據不足」就不用它。那個結果才是最有價值的——趁還來得及補資料的時候知道。
  • 只在報告寫完才用。比較規則階段就該用一次,那時候還改得動。
這一版另外不適合
  • 條件完全不可比的情況(同時換設備或改製程)。
  • 還沒有可比性判準時。
缺少資料時怎麼辦

變因未量化時,助手要求標為「未量化」而不是接受「影響輕微」。這一條規則會讓報告看起來比較保守,但它保護的是整份報告的可信度:只要有一項被抓到是「其實影響很大」,其他所有數字也會一起被懷疑。

這一版另外要人確認
  • 上線前:用至少十份歷史結案報告測過,含三份刻意陷阱。
  • 每案:比較規則訂定、所有計算、結論與限制措辭。
  • 每季:把新出現的變因型態補進清單。

07產出應該長什麼樣拿到的東西要長這樣

七節:可比性檢查、變因清單、反證清單、校正建議、無法分離的效果、限制說明草稿、我沒有做的事。限制說明是可以直接用的措辭。

完成品:同一份資料的兩種寫法

【寫法一:初稿(不建議)】
「本案改善後空壓機平均功率由 28.4 kW 降至 26.1 kW,節電 8.1%,年節省電費約 ○○ 元。」

問題:
1. 未提產量減少 11%。
2. 未提改善後期間有 8 個工作日包裝線停機(用氣量約占 15%)。
3. 未提氣溫下降 2.4°C。
4. 把降壓與修漏的綜合效果寫成單一數字,且未說明兩者無法分離。
5. 「年節省電費」以兩週資料外推全年,未說明季節性未涵蓋。

→ 這份報告只要被問一句「那兩週包裝線是不是在修」,全部數字都會被重新懷疑。

─────────────────────────────
【寫法二:補強後(建議)】

一、量測方法
比較規則於 114/9/05(改善實施前)訂定:前後各取 11 個工作日,以單位耗用(kWh/批)為主要指標,排除連假與非常態停機日。量測使用同一記錄器、同一配電盤位置。

二、量測結果
| 期間 | 工作日 | 產量 | 單位耗用 | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| 改善前 9/03–9/17 | 11 | 108 批 | (試算表計算) | — |
| 改善後 10/09–10/23 | 11 | 105 批 | (試算表計算) | 已避開包裝線停機期間 |

※ 原訂之改善後期間(9/24–10/08)因 10/01 起包裝線停機維修,依比較規則第 4 條不予採用,另取 10/09 之後期間。

三、限制
1. 本案降壓與洩漏修補於同日(9/18)完成,兩項效果無法分離,本報告所述為綜合效果。
2. 改善後期間均溫較改善前低約 2.4°C,可能有利於空壓機效率,其影響未量化。
3. 量測期間各為 11 個工作日,未涵蓋季節性差異;年度效益之推估請參閱附錄假設表。
4. 無未改善之對照設備可供比較。

四、建議
建議於次年同期再量測一期,以確認季節性影響並驗證持續性。

─────────────────────────────
※ 寫法二的數字不一定比較好看,但它經得起問第二個問題。而結案報告會被問的,從來都是第二個問題。
輸出格式規格(要照著做的人再展開)
  • 變因清單要標「已校正/未校正/無法校正」,並註明是否量化。
  • 對使用者有利的變因也要列出,選擇性揭露會讓整份佐證失效。
  • 反證清單要逐題標出「目前資料能否回答」。
  • 多項改善同時進行時,一律標明無法分離,不得分開歸因。
  • 限制說明要具體,不得用「影響輕微」「應無顯著影響」帶過未量化的項目。
## 一、可比性檢查
| 項目 | 前 | 後 | 可比 | 說明 |
|---|---|---|---|---|
| 期間長度 | 11 工作日 | 11 工作日 | 是 | 符合規則 |
| 量測方式 | 記錄器 A 盤 | 同左 | 是 | — |
| 產量 | 108 批 | 96 批 | 否 | 差 11%,觸發規則第 3 條 |
| 其他變動 | — | 包裝線停機 8 日 | 否 | 觸發規則第 4 條 |

## 二、變因清單
| 變因 | 狀態 | 影響方向 | 已量化 |
|---|---|---|---|
| 產量減少 11% | 未校正(可用單位耗用校正) | 高估改善 | 是 |
| 包裝線停機(約占用氣 15%) | 未校正 | 高估改善 | 否(廠務估計) |
| 氣溫下降 2.4°C | 未校正 | 高估改善 | 是(溫度),否(影響量) |
| 降壓與修漏同時實施 | 無法分離 | — | — |

## 三、反證清單
| 質疑 | 目前資料能否回答 | 需要什麼 |
|---|---|---|
| 用電下降是因為產量少了嗎? | 部分(可改用單位耗用) | 以 kWh/批 重算 |
| 是因為包裝線停機嗎? | 否 | 排除該 8 個工作日,或取包裝線正常運轉的期間 |
| 是因為氣溫較低嗎? | 否 | 需歷史同期資料或對照組 |
| 降壓與修漏各貢獻多少? | 否 | 需分階段實施並各自量測(已無法回頭) |

## 四、校正建議
1. 改以單位耗用(kWh/批)為主要指標。
2. 排除 10/01 起包裝線停機的 8 個工作日,改取 10/09 之後的期間補足。
3. 若可取得去年同期資料,以歷史同期作為溫度變化的參考基準。

## 五、無法分離的效果
降壓與洩漏修補於同日完成,兩者效果無法分離。報告中應以「綜合效果」表述,不得寫成「降壓節省 X%」。日後若需分離,須分兩階段實施並各自量測。

## 六、限制說明草稿
「本次量測期間為 114/9/03–9/17(改善前)與 9/24–10/08(改善後),各 11 個工作日,量測儀器與位置相同。惟改善後期間產量較前期減少約 11%,且自 10/01 起有一條包裝線停機維修(該線用氣量占比約 15%,係廠方估計值,未經量測),上述二項變因均未校正。氣溫方面,後期均溫較前期低 2.4°C,可能有利於空壓機效率,其影響未量化。
另本次降壓與洩漏修補於同日完成,兩項效果無法分離,本報告所述為綜合效果。
基於上述,本次對比宜視為初步觀察;建議於包裝線恢復運轉後,以單位耗用(kWh/批)另行量測一期以確認成效。」

## 七、我沒有做的事
- 未計算任何差異、百分比或校正後數值。
- 未更換比較期間或指標(規則已於改善前訂定)。
- 未下改善有效或無效的結論。

08工具怎麼挑

這幾支都做得到——差別在你手上有哪一支、資料能不能外流。標「起手」的是不知道從哪支開始時的建議,不是限定。

工具什麼時候用為什麼注意
ChatGPT ↗起手
可比性檢查與反證
可比性檢查與反證提問站在質疑者立場出題的品質不錯,能想到你自己忽略的替代解釋。若你的提示詞寫成「證明有效」,它會照做——立場設定要寫對。
Claude ↗資料期間長、變因多長資料逐項檢查較不會漏。被輔導方的營運資料屬機密,貼入前確認可行性。
試算表
差異與校正計算
所有差異、比率與校正計算校正方法要能被重現與檢驗,公式必須留得下來。校正方法要在看數字前定並記錄於表內。
自訂 GPT/Claude Project
佐證審查
每案結案都要提佐證變因清單與判準固定,每份佐證都先被同一套標準質疑一次。立場設定不能改成協助證明,那會讓它失去功能。
四、不要做錯這幾關不下放

09會卡住與會做錯的地方

會卡住的地方(流程困難點)

條件不同硬比
改善後那個月剛好淡季。數字很漂亮,但被問一句「產量呢」就垮了。
看完數字再定規則
先算再決定用哪個期間、哪種校正——這在統計上叫挑選,在報告裡叫不可信。
多項改善無法分離
同時降壓又修漏,總效果有了,但分不出各自貢獻。如果報告寫成「降壓省了 8%」就是錯的。
AI 幫你證明有效
你問「請證明這個改善有效」,它會找出對你有利的比法,而且說得很有道理。

會做錯的地方(常見失敗方式)

條件不同硬比

改善後剛好淡季或剛好有設備停機,數字好看但一問就垮。

怎麼修比較規則先訂;產量差異超過門檻時改用單位耗用或另取期間。

看完數字再定規則

事後選一個好看的比法,在查核時等同挑選。

怎麼修規則訂定日期要早於改善實施日,並留存紀錄。

多項改善分開歸因

同時做的兩件事被寫成各自省了多少,實際上分不出來。

怎麼修一律以綜合效果表述;要分離就分階段實施並各自量測。

選擇性揭露變因

只列對自己不利的變因,有利的不提。被抓到一次,整份報告都不可信。

怎麼修所有變因都列,包含對自己有利的。

其他注意事項

10人工把關與安全限制

AI/Agent/Tool 介入在哪幾步

流程位置做什麼/怎麼做
體檢階段AI檢查前後資料的可比性
期間長度、量測方式、資料來源是否一致;不一致的標出並說明影響。不得自行調整資料。
變因階段AI列出同期的其他變動
逐項標「已校正/未校正/無法校正」,未校正的要說明可能的影響方向與量級(定性即可)。
反證階段AI站在質疑者立場提問
設定為「你的任務是找出這個結論站不住的地方」,逐題提問並要求逐題回答。

這幾關不下放

比較規則
期間、校正方式、可比判準,要在看到結果之前定好並留下紀錄。
可比性認定
什麼算相同作業狀態,是專業判斷。
所有計算
差異、比率、校正都在試算表做,方法要能重現。
結論與限制的措辭
怎麼寫是誠信問題,也是日後被查核時的依據。

安全與權限限制

營運數據屬機密
產量、用電、成本資料為被輔導方的營業秘密,貼入外部服務前要取得同意或去識別化。
佐證會被查核
補助案與結案報告的成果佐證可能被查核。量測方法、期間、變因都要能重現。
留存原始資料
記錄器原始檔、比較規則、試算表公式要一併保存,事後才有辦法回應質疑。

11Checklist 與驗收標準

做的時候逐項打勾

做完了才檢查:全部成立才算完成

  1. 比較規則於改善實施前訂定並註明日期,事後未更改。
  2. 前後量測使用相同儀器、位置、方式,期間長度相當。
  3. 所有同期變因都已列出,包含對己方有利者,並標明是否量化。
  4. 未校正的變因都寫成「未校正」,沒有以「影響輕微」帶過。
  5. 多項同時實施的改善以綜合效果表述,未分開歸因。
  6. 所有計算與校正在試算表完成,方法可重現。
  7. 限制說明具體,涵蓋範圍與未涵蓋範圍都寫清楚。
  8. 原始量測資料、比較規則與試算表已一併留存。
五、延伸看別人做過,然後往下一步

12實際案例

數字看起來很好,但那 8% 有一半是包裝線停機

當時的狀況:空壓機改善後,平均功率從 28.4 kW 降到 26.1 kW,看起來省了 8%。結案報告初稿就這樣寫了。直到有人問:改善後那兩週,包裝線不是在維修嗎?

AI 做了什麼
  • 檢查前後期間的可比性,指出產量差 11%、且改善後期間有 8 個工作日包裝線停機。
  • 把所有變因列出來,包含對顧問有利的那幾項(產量下降、氣溫下降),並標明是否量化。
  • 站在質疑者立場逐題提問:這個差異有沒有可能不是改善造成的,並標出目前資料答不出來的題目。
  • 指出降壓與修漏同日完成,效果無法分離,報告不得寫成「降壓節省 X%」。
人做了什麼
  • 比較規則在改善前就訂好並註明日期——這一點讓後續的調整不會被質疑是挑選。
  • 改用單位耗用(kWh/批)為主要指標,並排除包裝線停機的期間。
  • 在包裝線恢復後另行量測一期,作為確認。
  • 在報告中誠實寫出三項未校正變因與「效果無法分離」。

結果:把限制寫清楚的報告,反而比只給一個百分比的報告更難被推翻——因為讀的人能看到你想過哪些替代解釋,而不是等著抓你漏掉哪一個。

待補資料:本站不提供實際節電率或成效統計,本例的數字為說明用的示意情境,非實際案件。建議自行記錄一個基準——每份佐證中「未校正變因」的項數,以及有幾項在報告中被誠實列出。

13相關方法與下一步

改善前要先量準

沒有可信的基準線,事後怎麼比都有爭議。

效益試算的假設要對得上

當初預估的回本期,要用同一套口徑回頭檢驗。

核銷與結案的佐證要求

補助案的成果佐證有格式與查核要求。

把量測方法固定下來

下一期要用同一套方法量,才比得起來。

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