案例03｜Fig. 10.1：ISM＋Fuzzy MICMAC 的五段研究流程

一、案例定位

本案例依原書 10.4.3–10.4.4、Fig. 10.1 整理。

將研究設計拆成 Indicator Selection、SSIM、Reachability、Level Partition、MICMAC Classification 的五個階段。

二、學習目標

掌握 ISM 與 MICMAC 的角色分工。
理解從 Expert Pairwise Judgment 到 Hierarchy／Cluster 的流程。
辨識 Fuzzy Logic 用於處理 Subjectivity／Ambiguity。

三、案例情境

作者將 Research Design 分成五個 Segment：Model／Framework、Structural Self-Interaction Matrix（SSIM）、Reachability Matrix、Level Partition、MICMAC Analysis。ISM 建立 Directed Hierarchy；MICMAC 則用 Driving Power 與 Dependence Power 將 Variables 分群。

四、開始資料

階段	原書步驟	主要輸出
1	Identify performance factors／develop model	KPI Set
2	Pairwise contextual relation／SSIM	A／B／C／D Direction
3	Convert to binary Reachability Matrix	0／1 Connectivity
4	Reachability／Antecedent／Intersection Sets	Level Partition／Directed Hierarchy
5	Driving Power vs Dependence Power	Autonomous／Dependent／Linkage／Independent Cluster

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可依順序建立 Indicator Master → SSIM → Binary Matrix → Level Iteration → Cluster 工作表；AI 可協助檢查邏輯一致性，但 Expert Judgment／Source Relation 不能由模型任意填充。

六、計算結果

本圖是 Method Framework，本身沒有獨立 Numerical Result。

七、結果分析與管理解讀

ISM 回答「關係方向與層級」，MICMAC 回答「誰是 Driver／Dependent」。兩者結合才能把 KPI 關係從清單變成 System Structure。

八、AI 提問詞

請把 ISM–Fuzzy MICMAC 流程拆成五階段，對每階段列 Input、Transformation、Output，並標示哪些步驟需要 Expert Judgment。