不急著做 AI，先驗證研究流程能不能被加速

當初的挑戰

社會設計的質性研究相當耗費人力：要爬梳一個議題數十年的政策、技術與社會行動變遷，要建立利害關係人的樣貌，要從大量訪談與資料中整理出洞察。這些工作很難外包，因為判斷力就是專業本身。結果是研究能量卡在人力上，一次只能做一個案子。

2024 年，一塊社計想做一套「與 AI 一塊社計」的工具，讓研究流程跑得更快。但時間與資源都有限，而且方向一開始就有兩條路：自己訓練一個懂社會設計的 AI，或是先確認流程本身。

前者要花的錢和時間，遠超過這個專案能承擔的範圍；而且如果做出來才發現研究者不會照著用，整筆投入就無法回收。

這個案子要驗證的問題

如果答案是否定的（研究者覺得照步驟走反而更慢，或不信任 AI 產出的內容），那再好的模型也沒有意義。所以我們先驗這一題，把「要不要自建 AI」的決定往後放。

不碰模型，把預算全部放在流程設計上，AI 直接用現成的。

01
不自建 AI，改做鷹架
不訓練模型、不接後端 API，改成把研究流程做成一步一步的引導：每個步驟給明確目標、給可以帶入變數的指令模板，研究者複製到 Claude 的對話框，再把回覆貼回來存檔。開發成本壓到最低。
02
把研究方法變成填空題
「請條列〔年份區間〕有關〔區域〕〔產業類別〕的〔社會議題〕變遷過程的大事紀，包含法案政策、技術創新、社會行動，每項須附來源網址。」使用者只填四個欄位，指令自動組好；不熟悉提示語的人，也能得到研究等級的結果。
03
用真實議題把流程走完
用永續時尚／紡織、社會性農業／身障就業、在宅醫療／在宅住院三個真實議題建專案，把流程從頭跑到尾，在對外的發表會上實際展示，而不是只講概念。

這個案子最有價值的成果不是功能數量，是省下來的那筆錢：把「要不要自建 AI」的決定往後放，先用最低成本確認流程可行，資源才花在對的地方。實際的研究效率提升數據待一塊社計補上。

五個階段的驗證地圖。花一分鐘回答八個問題，你會知道自己在哪一段、這個階段最常見的失誤，以及接下來建議做的三件事。完成後留下 email，我們把完整結果與五階段地圖寄給你。