給消費者「這樣就好」的滿足感
給消費者「這樣就好」的滿足感
2006.12.15 | 人物

今年五月到八月,全台灣的設計公司、設計部門與設計學校的公布欄上,不約而同貼著同一張海報:一杯清水倒映著遠景,上方寫著一個大字「隅」。這張海報傳遞一個令全台灣、甚至全世界設計師振奮的好消息:無印良品將舉行第一屆國際設計比賽。
「隅」這個字是比賽主題,中文翻譯為「一角」。比賽宗旨是希望能讓人細心觀察生活容易被忽略、遺忘的角落,進而創作出全新的「無印良品」。十一月下旬成績公布時,唯一一位非日本籍的得獎者竟是台灣人,一個陌生的名字──張宥喬。為何她能在五十二個國家、四千七百五十八件作品中脫穎而出?
第一次見到年輕亮麗的張宥喬,就被她的坦率與熱情所吸引。從工藝設計轉向工業設計的她,有著藝術家的氣質。她在台灣藝術大學研習金屬精工,畢業後進入浩漢設計公司。曾經接受台灣創意設計中心獎助,到美國Pentagram設計公司見習半年,回國後進入中小企業的產品設計部門,設計過手機、手提電腦、玩具等。
「我很幸運,這是我從小到大第一次參加的設計比賽。」張宥喬說。她說當初在一種奇妙的氣氛下,整個構思非常順利,不到一個小時就完成作品概念。
有一天她看到英文版的比賽海報,標題只有三個英文字──角落(corner)、邊緣(edge)與盡頭(end)。下班後她在回家的路上想著:corner有著低調的涵意,edge是線條的感覺,而重點在於end這個字,在靜止中又有著無限寬廣。因此她想要找一個物品,既是終止也是開端,轉念想到書桌下混亂的線路,藉由不同的電源插座來開啟電腦。進而發想出「收納性延長線」的概念:你(能源)的終端,就是我(文明)的起點。作品外觀是簡單的長方體,拉開後可放置各種尺寸插頭,收起來時是清爽的集線器。
早在得獎之前,張宥喬就對無印良品「保持中性」的品牌精神有深刻體會:「無印良品的訴求是,把個性留在使用者身上,帶給消費者『這樣就好』的滿足感,產品做到『剛剛好』就好了。」她說。張宥喬也將「這樣就好」的堅持體現在設計中。她說:「這個延長線上有四個插座就夠了。」需要更多插座的人,就不是她眼中能夠體會生活、欣賞MUJI產品的人。
台灣無印良品公關陳惠菁指出,張宥喬的作品很符合日本設計大師、同時也是無印良品諮詢委員會委員原研哉的主張,「設計不只是好看,要對大眾有用才是設計。」本次得獎作品將會在米蘭展覽會上展覽。這位設計新秀,將走到世界級的舞台。

張宥喬
現職:產品設計師
年齡:29歲
學歷:實踐大學產品設計研究所(仍在學)
代表作品:
2002 任職浩漢設計產品設計師2年
2004 獲選台灣創意設計中心「設計菁英國際研修班」,到美國Pentagram design公司見習
2005 任職高昌貿易公司產品設計師
2006 任職唯冠電子工業設計師,獲第一屆無印良品國際設計比賽銀獎

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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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