[Meet創業之星] 用手機就能製作精美短片？Vcool 輕鬆成就平民導演夢|數位時代 BusinessNext

繼照片之後，影片的巨浪已經來臨

沈家慶表示， 2011～2014 年 Facebook 上傳的影片數量成長 532％，平均一年成長率達 75％，這代表著「影片的巨浪已經來了」！

雖然社群平台上影片數量成長驚人，不過多數人還是不會拿起手機製作影片，原因不外乎這幾個：不知道要拍什麼、不知道怎麼拍、不會剪接製作、沒有時間等。事實上，一般人一想到「拍影片」三個字，就直覺認定是一項進入門檻很高的專業技能，而用手機隨手錄影的內容通常又不如一張照片來的直覺又吸引人，因此手機的錄影產能也就這樣被我們大量閒置。

但沈家慶認為，手機其實是製作影片的最佳終端裝置，目前全世界有20億支聯網手機，它有一定的運算能力又能隨時聯網，「再也沒有比手機更好的裝置了」。使用者缺的，只是一個能讓他們快速上手的影片製作工具。

跨時間、跨場域就能完成多種分鏡腳本

Vcool 是一款 iPhone 手機 APP ，藉由專業腳本，多手機協作，讓所有「智慧型手機使用者」，可以一起「協作」記錄生活事件，製作美好回憶影片並與朋友分享，為生活加入樂趣與認同。

何謂影片協作？發起影片專案的使用者可以分配「任務」給其他協作影片的用戶， Vcool 會提示每個用戶現在分配到的鏡頭是什麼，再依照提示去拍攝類似的畫面，最後 Vcool 會將每個任務執行者所拍攝的影片自動串接成一部短片。

沈家慶說，這種協作方式，讓影片製作完成的速度比傳統拍攝、剪輯還要快了 10 倍，外行人也可以輕鬆上手，而且可以跨時間、跨空間完成影像製作。

目前 Vcool 上面有 15 個參考腳本，未來會開放民眾上傳腳本、音樂、濾鏡、特效等元素，讓 Vcool 成為一個真正的開放影片協作平台，讓每個人都愛上拍影片的樂趣。

「說穿了不管我們想不想做，這個影片的生態系統未來都一定會成型會發生，只是誰讓它發生，做得快又做得好，」沈家慶說，現在Vcool搶進這個市場的優勢是現在還在發展早期，「就像是大西部拓荒一樣，看誰先去插旗。」而Vcool則已經儲備好戰力，準備好「大西進」了。

【創業快問快答】

Q1.服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？
創辦人本身創辦非營利組織，接棒啟蒙計畫，舉辦許多活動，發現活動紀錄影片，最有效，但製作難度很高。

Q2.最主要的客戶群？
活動主辦方（商業活動、婚禮等），樂團及表演者，想與朋友協作影片的一般用戶。

Q3.就目前市場狀況，您認為貴公司服務的競爭優勢為何？
1)創新：智慧型手機影片協作，目前是全球少見的創新應用。
2)實際：從已經有用戶願意付錢的硬需求，解決實際問題。
3)拍攝輔助：藉由專業腳本，外行人也可以輕易製作高品質影片
4)完成速度：藉由多手機協作，影片完成的速度可以提高10倍。
5)優質影片素材產生：目前全球影片類APP都講求編輯功能，但少有應用可以幫助用戶跟朋友一起協作，產生許多優良影片素材。

【團隊資訊】
公司名稱：VCOOL Inc.
服務/產品名稱：《Vcool+》
成立時間： 2015.06
網址：https://www.vcool.co

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1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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