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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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