不需要厚厚的報告書!一張 A3 就釐清問題、完整呈現解決方案!
不需要厚厚的報告書!一張 A3 就釐清問題、完整呈現解決方案!

當你費盡心力找出了一個問題的真正原因,也針對這些原因思考了解決對策,該怎麼把問題的前因後果與建議對策,清楚且完整地向主管和同事報告?你想到的是製作30張圖文並茂的投影片?還是寫出一份厚厚的報告書?

在 Toyota(豐田汽車),你的報告,不管內容再多、再豐富,都必須局限在一張 A3 紙上說完,也就是著名的「A3 報告書」。

這個做法的起源是,以前 Toyota 各廠之間的聯絡主要是靠傳真,而 A3 正是傳真機適用的最大尺寸。

因此,所有豐田人都必須學會把資訊萃取精鍊成完整、清楚、容易了解的樣貌,用最少的文字、形象化的圖表,只將最重要、最菁華的內容放入報告。

為了訓練員工在一張A3紙上完整呈現「問題解決的情節」,Toyota 制定了一套版面配置(如下圖):

1.最上方標示「報告名稱、公司、單位、日期、報告人」等資訊;
2.將 A3 紙劃分為左右兩大區塊,左半邊的上 1/3 是「問題定義與說明」,下 2/3 是「問題分析」,說明解決方案由何而來。
3. A3 紙的右半邊,由上到下依序是執行計畫、成果、未來步驟。由於解決問題的目的是要改善成果,所以成果是 A3 報告右半邊的重心,占最多篇幅。

從 A3 報告書的版面規畫可以看出,「問題分析」與「改善成果」是重點所在,並且呈現出兩者之間的關聯性。

左半頁,點圖可放大

A3報告書左頁

右半頁,點圖可放大

A3報告書右頁

如同《實踐豐田模式》一書指出,如果做好徹底且正確的分析,根本原因就會清楚浮現,解決方法也就顯而易見;而只要有效地執行對策,就會產生期望的成果。相反地,要是成果不如預期,就表示問題的分析有缺陷,或執行不佳。

要點1. 說明挑選特定 問題的原因

報告書開頭必須說明:為什麼你會認為這是個必須被解決的問題,包括:背景、預期目標與選定理由。

要點2. 點出現況和預期的落差

透過事實、數據,讓讀者了解現狀是什麼,現況和預期差距多遠,才能訂出合理的改善目標值。

要點3. 設定改善目標數值

想設定出具體的改善目標,可使用 5W2H 原則,指明「誰」在「多久」內要做到「多少」的成果。

要點4. 解釋問題根本原因

透過「5 個為什麼」,讓讀者一目瞭然你是如何分析問題,並導出接下來的解決方案。

延伸閱讀:

  1. 優秀的提案只需要一頁A4!好讀又好懂,老闆才會聽你的
  2. 用「黃金三分割法則」鍛鍊提問和行動,讓工作筆記成為你的第二個腦!
  3. 傑出工作者都是筆記控!10個成功者的私房筆記法大公開

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #TOYOTA
往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓