這不是創造新的展示模式，而是沿用既有的公開案例驗證流程。資料來自 Arthur D. Little 官方公開案例；我們先隔離文章後段答案，再把決策當下能知道的內容重建成教學資料包。Minerva Advisor 完成一次付費實跑；這支影片是實際 Decision Room 的驗證重播，不代表 Arthur D. Little 背書，也不是真實客戶成果。

案例主體是一家營收數百億、擁有超過一百座工廠的全球汽車供應商。真正問題不是列出熱門技術，而是在缺乏跨工廠價值證據時，先訂全球共同順序，或讓事業單位先做有邊界驗證。Minerva 把不可直接外推局部結果的限制留在決策正中央。

這次實跑留下五項工作收據：鎖定一個已選來源；辨識四位角色；分開六項事實、兩項推論與三項待確認；比較兩條路徑；最後保留三個替代解釋與一項翻盤條件。系統沒有先選一套數位轉型框架，再把案例硬塞進去。

已知的是全球超過一百座工廠、沒有共同技術順序，而且資料、整合依賴、人才與責任邊界尚未形成可比較證據。未知的是各技術在哪些流程創造多少價值、哪些流程必須全球一致，以及現有能力缺口。Minerva 沒把單一工廠的可能成功外推成全球答案。

系統主動指出，小規模驗證也可能因資料定義不同、組織立場偏誤或缺乏共同衡量框架而失真。翻盤條件因此不是技術沒效果，而是如果啟動前仍不能建立跨單位一致的資料定義、依賴關係與責任邊界，就先停下驗證，避免製造看似客觀卻不可比較的數據。

主管可以展開原始重建資料包。Arthur D. Little 案例後段才出現的五步方法、目標圖、種子投資、試點、短回收期、全球網路與治理、自我融資等做法與成果，都沒有被放進輸入。Minerva 的方向是由決策前證據推導，不是複述官方答案。

Marcus 定義第一階段真正要回答的問題；Sofia 比較全球營運、事業單位與能力團隊的二階後果；Evelyn 挑戰驗證資料是否真的可比較。三席共同方向是小範圍驗證，但前提是先建立共同證據標準，並明確禁止從單點結果直接放大到全球。

Evelyn 指出，小規模驗證隱含選擇偏誤與治理缺口。如果資料、整合依賴、人才缺口與責任邊界都不一致，驗證結果可能根本不能比較，最後仍然無法回答哪些流程應該全球一致。這項異議被保留給主管，而不是藏在附註裡。

主管補充：所有參與單位必須先採同一套價值訊號、資料定義與停止條件；無法比較的結果不得外推到全球工廠。系統留下回應收據，並標示原判斷維持。這項補充沒有把未知變成已知，而是把驗證的成立條件寫清楚。

先訂全球順序可以減少重複投資，但在證據不足時容易過早鎖定，逆轉成本高。事業單位驗證能產生真實證據、保留調整空間，代價是短期重複投入與一致性風險。主管選擇第二條路，同時禁止把單一單位結果直接外推。

最後由全球營運與數位能力團隊，在第一階段驗證啟動前，定義價值訊號、能力缺口盤點、全球共通邊界與停止條件，再選少數事業單位驗證。Minerva 追蹤下一步，但不宣稱技術價值已被證明，也不宣稱全球轉型已成功。

這次 Arthur D. Little 案例通過十項決策品質檢查。既有 Decision Room 首判路徑以四次模型呼叫，在三十八點三一零秒完成主判斷與三席顧問交叉檢查，低於六十秒案例門檻。決策品質、客戶體驗與效能狀態均通過；但這仍是單次案例實測，不等於生產環境服務水準或真實客戶成果。