人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成
人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成

「事情都做不完了,哪有時間跟朋友吃飯?」「工作太忙了,根本沒時間準備英文檢定跟證照⋯⋯」這是你心理的OS嗎?總是覺得時間不夠用,所以常常決定「不去做某件事」。

但是,許多的成功人士並非是用「因為沒時間,所以沒辦法去做⋯⋯」的減法思維來衡量時間,相反地,他們秉持的是「這個要做、那個也要做」的信念,是將時間以加法來思考的人。

來自日本東京的臼井由妃(Usui Yuki),原為連一本商管書籍都沒看過的平凡家庭主婦,卻因為丈夫罹癌去世,要一肩扛起經營公司的重擔。但是她不僅讓公司從負債3億日幣變成年收23億日幣的優良企業,還能每年辦60場以上的演講、出版3本以上新書。此外,還以每年一份證書的速度,取得地政士、MBA及多項博士學位。

臼井人生版圖的大躍進,來自於她高超的時間管理能力,她認為「懂得支配時間,就能擁有生活餘裕與金錢」。談到時間管理,她提出了4個提醒:

一、 再忙,也絕不能忽略人際關係

「因為沒時間,就減少與人碰面的次數」堪稱是在進行時間管理時的大忌。臼井強調:追根究柢,機會、時間和金錢都是由人製造而來的,所以任何事都比不上與人交際還來的重要。實際上,無論是經驗或新知,許多事情反而是透過與人交流才能真正學習到箇中道理。

當然,以現實面來說,我們不是整天閒閒沒事做,的確無法一天到晚不停與人約見面吃飯,所以,「對要碰面的人進行評估」變成是件很重要的事,而「優先和可能成為未來貴人的人士見面」或許是你應該考慮的方向。

此外,既然手邊要處理的事情如此繁忙,我們更不該以專家自居,自認凡事都要自己解決。相對地,向他人請益是更有效率的方式,換句話說,就是「與其知十,不如認識十個有所知的人」。

二、 與其受人督促,不如自我監督

你常常有趕不上死線(deadline)的焦慮狀況出現嗎?雖然這類事情的發生,不可能完全防止,但你可以試著採取「由自己訂定時間期限」的方式,大原則就是「在設定期限時,必須由他人規定的截止日往前推算」。

舉例來說,雜誌文章的截稿日通常為每個月的15號,那麼,你可以為自己訂下「要提早3天完成」的期限,並向對方宣告你的規劃。臼井的多年經驗證實,比起其他人規定的截止日期,人們會對於自己所認知的期限比較敏感,所以也比較願意遵守自己所訂的期限。

三、 杜絕優柔寡斷,先做再說

「等我有衝勁時再說」「再等我準備得完善一點…….」這些都是優柔寡斷者的口頭禪。實際上,任何事情拖得越久,反而會變得越難處理。「先做了再說」才是真正講求效率的人的做法。在不得已的情況下,優柔寡斷者會認為自己是在「準備不足的情況下,不得不開始工作」,反之,高效率工作者是採用「就算還沒準備好,也要暫時先起步」的觀點做事。

而在工作大約完成到60%的時候,可以停下來檢視目前進度並適時修正執行計畫。與其追求行動前需要萬事俱備,不如邊進行邊修正,慢慢邁向完美。

四、 小習慣生出大時間

在此,臼井特別提出了兩個時段─早晨與空閒時間。因為早晨是一般工作者特別提不起勁的時段,而空閒時間則是一般人最常浪費掉時間的時候。

早晨

要如何駕馭早晨?不妨謹記「一」字訣原則:

1. 洽商等重要事情,在「一」早進行

人在早晨起床後3~5小時左右,是大腦前額葉的活躍期,此時最適合進行戰略思考或計畫商討等重要工作。

2. 討厭的事,「一」早就把它解決

把非做不可卻又提不起興致處理的事情往後拖延並不會讓自己更輕鬆,只會讓自己想到就痛苦。若一早就把討厭的事解決掉,反而能讓之後的工作做起來更愉快盡興,一整天下來,就不會因為有尚未處理的厭煩事情,而感到沉重壓力及倦怠感。

空閒時間

至於空閒時間該如何規劃?臼井認為,就算突然出現了5分鐘或10分鐘的零碎時間,一般人通常會因為沒有做事前準備,所以當下不知道該做什麼,只好任由時間流逝。對此,她建議事先列出在空閒時間能做的事,制定「空閒時間表」,例如:

5分鐘:

  • 收發電子郵件和電話聯繫
  • 發想宣傳標語或商品名稱
  • 收集報章雜誌的趨勢資訊

10分鐘:

  • 寫感謝狀或問候卡
  • 做體操或伸展運動
  • 練習英語會話或查單字

如此一來,藉由事先思考「幾分鐘能做什麼事?」即便是短暫出現的「空閒時間」,也能做最有效率的運用。

關鍵字: #數位工作術
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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