思维工具箱假设映射
C19
假设映射
Assumptions Mapping
显式写出方案成立前提，按重要性与证据弱强排序先测风险
这是什么
假设映射把「方案成立需要什么为真」写清楚，再按重要性与证据程度排序。通常区分需求吸引力、技术可行性与商业可持续性。优先研究一旦错误会毁掉方案、而现有证据又薄弱的假设。证据数量多不等于质量高；内部赞同不是外部验证。
示意图
什么时候用 / 别用
该用
- 方案看似完整却有许多未经证实前提
- 不知先访谈、先原型还是先验技术
- 担心只测好测部分、回避决定成败的未知
别用
- 把「很重要」全填最高、失去排序意义
- 用十次内部赞同冒充外部证据
- 把矩阵当成概率模型
怎么做
准备：业务或产品方案、用户与价值主张；成本与交付思路、现有证据、外部依赖；各职能认为最不确定的条件
- 分别列出需要、能交付、经济成立等前提
- 改成单一、可检验、条件清楚的陈述
- 评估错误后果，核对证据是否直接、近期、来自目标对象
- 在重要性—证据矩阵定位，选出优先验证项
- 匹配证据方法、判断条件与负责人，结果后更新方案
交付：假设清单、证据索引、风险排序矩阵与实验计划
一个例子
假设示例 · 产品
【假设示例】51as.com 付费课依赖「用户愿连续完成练习」与「AI 员工能稳定生成合格稿」。前者要看持续行为，后者要核样本质量；喜欢原型不能证明生成质量已过关。
容易踩坑
- 证据数量冒充质量
- 重要性全标最高
- 矩阵当概率模型
出处：常见于把关键前提按风险排序再安排实验的产品实践