日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
2006.09.15 | 科技

近來名模成了一種商品,和代言產品、媒體構成一個堅不可破的三角關係,帶動了一個又一個好話題、好生意。名模經濟已行之有年的日本,從早期的松菜菜子、藤原紀香、中期的米倉涼子到近期的伊東美,無一不是模特兒出身,培養一定支持度後,轉而進入演藝圈,多方位發展。
而日本最近跟台灣林志玲一樣爆紅到成為社會現象的,是日本媒體和廣大粉絲暱稱為「Ebi Chan」的原友里。Chan這個字是日文裡對可愛女性的暱稱,Ebi則是原友里名字第一個字的日語發音。如果你問日本現在二十到三十歲的女生,她們最想要當的人是誰,可能十個有八個會說她們想要成為Ebi Chan。日本媒體所公布的當紅話題人物排名中,Ebi Chan的名次甚至和小泉首相相當。
從支持者的回應看來,Ebi Chan已經與「幸福的形狀」劃上等號,只要是她穿過的衣服、拿過的包包、代言的產品,無一不在全日本造成搶購。原友里代表的是可愛、有氣質的大小姐風範,蕾絲、淺褐色用電棒燙過的頭髮、大而神秘的眼睛、洋溢幸福的笑容,都讓你想要和她談一場戀愛。
原友里和林志玲相似之處,不只在於兩人都是身材好的美女,還有更深的社會心理層次意涵。在「傳統女性意識」逐漸稀薄的台灣和日本社會,她們帶我們回到純真年代,找回溫和善良、可愛有禮的完美女性典範,所以在台灣林志玲熱不衰;而日本過度競爭而疲憊的時尚產業,則有甜美無害的Ebi Chan,靠著販賣「女人的幸福感」開啟潮流。
原友里今年二十六歲,出身於宮崎縣一個小康家庭。儘管二○○二年底才開始平面模特兒生涯,卻在二○○五年底靠著她所專屬的雜誌《Can Cam》,建立廣泛的知名度,如今她不但是《Can Cam》的當家名模,她的身影更每每出現在資生堂的廣告和多部日劇中。就連台北捷運車站,都可以看到她穿著比基尼的防曬乳廣告。
而一手打造原友里的雜誌《Can Cam》,對許多關注日本女性時尚的讀者可能不陌生,日本女大學生和年輕OL(辦公室女郎)都視《Can Cam》為時尚寶典。《Can Cam》創刊於一九八二年,取名為「I can campus」(在校園熱門的女生),目標讀者為十八到二十五歲的年輕女性。
日本女性時尚雜誌市場向來由《JJ》獨占鰲頭,《JJ》的風格是比較性感的、一○九辣妹風的(一○九是澀谷一家服飾百貨公司的名字,為日本新新人類流行服飾的大本營),而《Can Cam》則訴求有氣質小姐的可愛風。兩本雜誌都擅長以經營專屬模特兒建立雜誌風格,也都和時尚品牌建立夥伴關係,如《JJ》雜誌和Cecil Macbee(一○九風當紅女子品牌),以及日本當紅OL品牌如Indivi等新產品企劃,據說都有《Can Cam》記者著力的身影。
《Can Cam》發行量本來一直居於《JJ》之後,但在二○○一年總編輯大西就任後,《Can Cam》從三十二萬本一路成長到六十萬本,而《JJ》發行量卻從四十七萬本掉到今年的二十六萬本。加上即將新發刊的《姊姊Can Cam》(目標二十五到三十歲,已從大學畢業的舊《Can Cam》讀者),合併發行量已經成長到八十萬本,這個龐大出版量背後所隱含的,不只是近年甜美女孩風戰勝一○九辣妹風的流行趨勢,更為《Can Cam》主導商業市場的影響力,做了最好的「民意背書」。
很多日本女生是依照自己心愛的模特兒為範本購物,只要模特兒一穿,產品等於有了票房保證。「儘管我們事前做的市場調查告訴我們藍色洋裝會大賣,但如果Ebi Chan穿在身上的是白色,那藍色一定乏人問津,」長期和《Can Cam》雜誌合作的品牌「Pride glide」商品課長谷口,曾向日本媒體這樣表示。
《Can Cam》的秘密武器除了原友里,更有其他十位專屬模特兒,《Can Cam》把每個模特兒當成各別品牌經營,和不同的廠商建立合縱連橫的關係,綜合起來,「Can Cam」這個名詞就是一個超級品牌。
《Can Cam》開始主導新品牌的創立,結合設計師和記者所長,再把產品和模特兒結合,消費者透過認同模特兒,也認同新品牌。《Can Cam》更跨足出版界,經營商品郵購和網路電視台,利用綿密的商業網路和成功的粉絲俱樂部經營手法,全面進攻最敢消費的OL荷包。
日本經營名模經濟的手法實在令人佩服,不論Ebi Chan是否超越偶像的符號意義,也不論《Can Cam》是否達成大西總編輯「做個像巨人般的雜誌」經營目標,我卻已經開始研究原友里的流行秘密。嗯,如果把頭髮捲成這樣,也許我也可以像她一樣可愛……

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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