前言

Day 7，我請 AI 大大們 ChatGPT、Claude、Grok Bot 檢視 PRD，收到不少建議。內容落落長，可以怎樣有效地整理這些建議呢？

今天我想介紹一種常用於使用者研究的資料整理方法：親和圖法，並分享如何用它整理、分群 AI 提出的建議，方便下一步進行決策。

親和圖法（Affinity Diagram）

什麼是親和圖法

親和圖法是一種依照內容的相似性或關聯性，將零散的觀察、想法與發現整理成主題群組的方法。它常用於整理訪談逐字稿等質性資料，也能用來整理設計想法、產品建議，或這次 AI 給我的 PRD 回饋。

透過分群，我們可以更有效率地理解資料、辨認共同議題，並將整理結果分享給團隊，作為後續討論的基礎。想進一步了解，也可以參考 NN/g 的親和圖介紹。

執行步驟

首先，釐清這次整理資料的目的，再閱讀手上的資料。設計師或研究員常使用實體便利貼或數位白板來進行這項工作，方便隨時移動與調整。以下是我整理的操作步驟：

1. 整理資料：將資料中重要的問題、觀察或建議，拆成一張張卡片或便利貼。每張只保留一個能獨立理解的重點，並標示來源，確保能回溯到原始內容，例如訪談逐字稿中的一句話，或某個 AI 提出的建議。
2. 建立群組：依照內容的相似性或關聯性，將便利貼放在一起。例如，幾張便利貼都在討論開始練習前的操作流程，就可以先歸為同一組。
3. 命名與調整群組：觀察每組資料的共同議題，為群組取一個能概括內容的名稱。過程中可以反覆移動便利貼、拆分或合併群組，不必一次分對，也不需要把每張便利貼硬塞進既有分類。
4. 探索群組關係（非必要）：完成初步分群後，可以再觀察群組之間是否有關聯，作為後續討論的參考。

整理完後，原本冗長、零散的資料就能歸納成幾個主題。保留來源，能幫助我們回頭檢查哪些原始內容支持或挑戰目前的觀察，再逐步形成洞察，與團隊討論。

請 AI 協助我整理親和圖

當我看到三個 AI 提出的 PRD 建議時，第一個想法是：內容也太多了吧！快速看過一輪後，我一直在思考要怎麼整理，最後決定把平時用來整理使用者訪談資料的親和圖技巧拿來試試看。以下分享我的操作流程與初步成果。

操作方式

我把 ChatGPT、Claude、Grok Bot 提出的所有建議都丟給 GPT（Astra 6 High），請它協助拆解成一張張卡片，保留來源並進行初步分群，再透過 Figma MCP 呈現在 FigJam 白板上，方便我接下來逐區檢查、分析與討論。

提示詞 Prompt

你是一名 User Researcher，幫我整理 ChatGPT、Claude、Grok Bot 給的 PRD 建議，並用 Affinity Diagram 的形式分析與整理。每張便利貼都要有編號，並能回溯到原始資料。

完成整理後，連接我的 Figma，把這些資料視覺化呈現在 FigJam 上，方便我進行下一步的分析與判斷。

成果

歡迎參考 -> 完整 FigJam 檔案

初步使用心得

初步看下來，我覺得整理得還不錯 XD。最大的感受是，省下不少整理資料與操作工具的時間。過去沒有 AI 協助時，設計師和研究員常需要手寫便利貼，或在試算表裡花大量時間整理資料。這次下完 Prompt，不到 3 分鐘就有了初步整理結果，效率提升很有感！

不過，目前我還沒逐項細看分群與建議的內容，這裡先分享整理過程的使用感受。分群是否合適、建議有哪些值得採納，就留到 Day 9 再進一步檢查與討論。

Day 9 預告

Day 9 會開始逐區檢視整理後的 PRD 建議，和 AI 一起釐清問題、討論取捨，並記錄決策。等各區討論完成後，再一次整合更新 PRD。明天見，Cheers 🍻