原來懶骨頭是這樣誕生的!無印良品設計師談開發歷程
原來懶骨頭是這樣誕生的!無印良品設計師談開發歷程
2016.08.19 | 3C生活

讓人坐下去就不想起來的懶骨頭沙發,從2002年銷售至今已賣出超過一百萬個。無印良品之所以能推出全世界都喜愛的設計,在於有優秀的設計師參與商品開發。到底成功擄獲人心的懶骨頭沙發是如何設計出來的?懶骨頭的生母,設計師柴田文江女士接受《日經設計》(日經デザイン)雜誌專訪時,分享了懶骨頭沙發誕生的故事。

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無印良品有個名叫「生活良品研究所」的網路平台,邀請設計師在開發新產品的同時聽取消費者意見、一邊進行產品的改良與設計,最後再選出最佳商品問世。當時,有許多網友反應「想要就算坐在地板上,也不會腰酸背痛的舒服坐墊」,於是無印良品以「坐著的生活(すわる生活)」為主題,邀請設計師們一同發想各種產品的可能性。

「我心目中最能展現無印特色的家具,應該介於家具與雜貨之間,形式不限定於椅子、墊子和抱枕,而是介於三者之間的商品。」

回憶起 2002 年的狀況,柴田文江說,當時無印良品的家具種類還不像現在這麼多元,品牌風格也還有點「鬆散」,有許多天馬行空的想法。因此她認為,在當時的氛圍下不適合推出常見的正規家具,而是「不拘泥於固有形象,最能確切滿足消費者需求的產品」,這也是柴田文江認為最能展現MUJI風格的作法。她從這個概念出發,開始製作產品的原型,懶骨頭沙發正是反映當時無印良品風格的專案。

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一場暴風雨的意外 造就懶骨頭誕生

柴田文江原本想用沙包和棉質布料來製作商品雛形,但手邊的棉質布料剛好不夠,又礙於外面正下著暴風雨,不方便出門採買,只好湊合著用手邊有的伸縮布料來製作。沒想到,將不同布料縫合在一起後,發生了意想不到的事。

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懶骨頭的表面由伸縮性不同的布料縫製而成,因此橫放時,能像椅背般堅固;直放時,又能夠成為隨意躺臥的軟墊。這個概念後來便誕生出我們現在看到的,功能多樣又舒適的懶骨頭沙發。

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剛上市的懶骨頭沙發,不僅具體地反映出當時無印良品的風格,更受到許多消費者的喜好,銷售量蒸蒸日上。當時沒有人想得到,試做商品竟能如此熱賣。不過,懶骨頭沙發並非就此一帆風順,商品問世 6、7 年後,懶骨頭沙發面臨了銷售量大幅下滑,瀕臨停產的命運。

瀕臨停產前的最後一搏

當時由於許多業者接連推出跟懶骨頭相似,而價格又更低的商品,讓懶骨頭沙發的銷售量逐年遞減,就連無印良品生活雜貨部的負責人依田德則先生,在接受日本SAPIO雜誌訪談時也表示,當下不禁認為「MUJI懶骨頭沙發的風潮也差不多過了吧?」依田德則回憶,正準備要開發取代懶骨頭的新商品的時候「當時我們想著,就算要停產,也要等到把懶骨頭沙發現有的問題全部解決後再說吧!」於是開始著手改良初代的懶骨頭沙發。

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初代懶骨頭雖然舒適,椅套卻非常容易因為沾上汗水等而變得溼黏、髒污,也因此受到許多消費者詬病。經研發過後,無印推出改良自泳衣布料、不易髒且舒適的改良版椅套。就在改良版懶骨頭沙發問世不久後,因為日本網友不經意的一句話,讓原本差點停產的懶骨頭,又重新受到大家注目。

「讓你一秒變廢人的懶骨頭沙發」

有日本網友以「讓你一秒變廢人的懶骨頭(人をダメにするソファ)」為名,配上懶骨頭如何讓人變得懶洋洋的插畫,並標明各種使用狀況,有從「普通休息」的 Level 1 到「嚴重耍廢」 Level 7 ,這張插畫的受到大量網友認同響應轉發,也讓該年懶骨頭銷售額比起前一年更成長了近兩倍,直到今日仍有穩定銷售量,成為無印良品的招牌商品,其中更受到愛用社群網路、長時間使用電腦的20多歲男性歡迎。

無印の通称「人をダメにするソファ」を2つ買ってからというもの、ことごとく日々の予定をダメにされ続ける生活のため、思わず自分で分類してしまいました。 pic.twitter.com/CzGrwLQqaP

— ちちかわえみぞう (@emi_haha) 2014年4月8日

柴田文江仔細推敲懶骨頭上市的這十餘年,認為懶骨頭反映出當年無印良品的鬆軟氣質,她表示,「如果現在無印良品要求我以相同的主題設計,我應該會提出完全不同的方案。」

因為在她眼中,近年的無印良品更多了一股洗鍊、值得信任的感覺,並且能夠具體滿足消費者的日常生活需求。也是因為無印良品在不斷蛻變的過程中,持續凸顯自己的特色,今天才能夠超越品牌,並成為一種值得誇耀的日式文化。

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本文授權轉載自:風生活

關鍵字: #UI/UX設計
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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