5年營收成長66倍,他是繼UNIQLO快時尚之後,下一個改變日本成衣業的人
5年營收成長66倍,他是繼UNIQLO快時尚之後,下一個改變日本成衣業的人

懷抱著復興「日本製造(Made in Japan)」的理想,一個名為「Factelier」的網路原生服飾品牌在2012年誕生;5年後的今天,以虛實整合的「工廠直送」模式,Factelier已經是一家年營業額超過10億日圓的日本服裝業新星,更在日本掀起一波日本製造熱潮。而這個被日本媒體稱為「 改變日本成衣業的人 」,是今年才35歲的Factelier創辦人山田敏夫(Yamada Toshio)。

1月24日這天,是TSUTAYA BOOKSTORE信義店的開幕日,同時也是Factelier成立第一個海外實體據點的日子。第一次踏上台灣土地的山田穿著自家招牌白襯衫和牛仔褲,一早就迫不及待地來到位於TSUTAYA BOOKSTORE信義店的Factelier產品櫃位前,觀察顧客反應。隨行的翻譯人員說,他在櫃位前站了一整個上午,興奮、忙碌地連水都忘了喝。

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Factelier創辦人山田敏夫親自在現場教導消費者如何購買
圖/ 吳晴中/攝影

因為Factelier採取的是比較特殊的「工廠直送」商業模式,也就是消費者在現場只能觸摸或試穿樣品,卻不能直接付款後帶走,必須透過網路下單,再由工廠出貨,直接送到消費者手中。而現場雖然已經擺放了中文的說明宣傳單,仍擔心台灣消費者不熟悉這樣消費模式的山田,還是不時地用英、日文夾雜著手勢比劃,親自在現場當起了店員,殷切地為現場駐足的消費者做解說。

而在場的消費者可能都不知道,眼前這位親切的年輕人,其實就是繼UNIQLO帶起的快時尚之後,在日本帶起新一波成衣業風潮的熱門人物。

我要讓日本製造的東西賣到全世界

出生於日本九州熊本縣,山田是女裝服飾百年老店之子,從小耳濡目染,埋下他對服飾業的興趣,但要說創辦Factelier的源起,其實是在他大學到法國留學的時候。他說,「有一天,有個同學問我:『為什麼日本賣到海外的東西都是中國製造(Made in China)?』、『為什麼沒有一個世界知名的(服飾)品牌是日本獨自創立的?』」就是在那一刻,他在心中默默訂下一個目標:「 我要讓日本製造的東西賣到全世界 。」

只是家中雖然經營的是服飾業,這樣的背景卻沒有讓他的創業之路走得比較容易。實際上,父母僅給予他精神上的支持,經濟方面則是要求他完全獨立,也就是,他必須從零開始。

而另一個更大的挑戰在於,過去多年來因為日圓升值和人工成本高漲,日本製造業不斷外移,造成日本國內製造的服飾產品比例從1990年的50.1%,縮減到僅剩3%,讓他的夢想有如不可能的任務。

不過他一點都不害怕,他說:「我沒有什麼可以失去的。」拿出50萬日圓積蓄,毅然跨出了創業的第一步。

公司開業兩年半只有一人員工

「公司開始前兩年半都只有我一個人。」為了將營運成本降到最低,他自己看書學習架設網站、自己幫產品拍照、自己接單、送貨,而且多數時候以腳踏車代步。即便如此,假日他還得去打工,才能應付日常開銷,甚至幾度還窮到付不出電話費而被停話。

不僅如此,尋找合作工廠的路途也十分艱辛。不難想像,多數工廠都沒有架設網站,所以他經常只能翻著厚厚的電話簿,一頁一頁去尋找可能的合作夥伴,然後坐上夜間巴士,到鄉下一間一間去拜訪工廠。

山田敏夫
山田敏夫經常就是這樣翻查電話簿,尋找合作工廠
圖/ 山田敏夫

只是憑他一個當年才滿三十歲的小夥子,背後沒有企業的支持,更沒有名氣、沒有人脈、沒有信用紀錄、也沒有資金,他回憶:「工廠是完全不理我的。」

不過面對這樣的處境他絲毫不以為苦,反倒樂在其中。他形容自己當時的狀態是:「 所有的感情爆發,超過沸點。 」因為可以實現內心深處想做的事,讓他感到非常快樂。這也是為什麼無數個拒絕都澆熄不了他的熱情,反倒是在每一個拒絕中,他逐漸找出這些日本工廠面臨的困境,也終於找出讓對方接受合作的理由。

我是第一個讓工廠自行定價的人

關鍵是讓工廠自己定價。 」他舉例,過去一件10000日圓的衣服,工廠大概只能收到2000日圓的微薄收入,但若是讓工廠自行訂價,則工廠可以的收入可能就會提高5000日圓。也就是說,若同意工廠自行定價,則品牌的利潤將因此減少。

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山田敏夫經常親自到第一線拜訪工廠
圖/ 山田敏夫

但山田選擇用不同的角度思考,認為這是一門划算的生意,他說:「讓工廠自己定價,所以工廠就會更用心, 最後工廠賺到錢,我也賺到品質 。」

「我是第一個讓工廠自行定價的人。」他自豪地說:「如果不這麼做,就不會有日本製造了。」

其實山田做的還不僅如此。在訪問過程中,山田突然起身,拉高襯衫,秀出牛仔褲後方的LOGO。他用手指著Facterlier的品牌下方,可以看到一排羅馬拼音文字。他說:「這就是生產這件牛仔褲的工廠名字。」

做出這項決定,同樣也是來自多次工廠拜訪中的觀察。他發現過去多年來,中國製造確實打擊了日本工廠的信心,而這麼做有助於日本工廠找回昔日的榮耀感。

用品質換得五成以上回購率

而山田誠懇、用心的態度,也絕對是打破工廠心牆的重要原因。負責製作日本NHK企業家節目的日本製作公司NAPRO導演清水一搏,過去半年多來曾經跟著山田一起拜訪多家工廠,這次也跟著來台灣拍攝。他表示,山田不會只是對工廠提出規格和要求,而是會親自和對方溝通,並且協助他們一起完成產品,確實是很不一樣的企業家。

山田敏夫
山田敏夫不會只是把想要的規格丟給工廠,而是會親自與工廠討論,完成產品
圖/ 山田敏夫

最終這些努力也成功讓一家家工廠點頭,而工廠自發性對品質的投入和承諾,在山田看來更是後來能夠換得五成以上回購率的關鍵。也因為這樣,大概經過兩年半時間的積累,Factelier就開始盈利,近幾年更是展現出三位數的高成長動能。

雖然目前規模還沒有辦法和UNIQLO這樣的大企業相比,但山田也不小看自己,他相信,「客戶忠誠度比名氣更重要。」

走訪逾500家工廠,精選出40家夥伴

總計過去5年下來,他拜訪過大大小小的工廠超過500家,平均每一個月他都有半個月的時間在工廠度過。而在評估、篩選後,目前Factelier已經有40家合作夥伴,產品品項包括有T恤、襯衫、牛仔褲,也有包包、飾品等等。在受訪這天,他身上除了鞋子,全都是自家出產的作品。他表示一直到現在他還是經常親自去拜訪工廠,只要看到好的品項就會加入銷售。

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和TSUTAYA合作的獨家包款
圖/ 吳晴中/攝影

而這其實也是為什麼Factelier會在純網路商店之外,再加入線下實體店經營的原因。他表示,因為商品數愈來愈多,既然這麼多樣品本來就需要空間擺放,那何不以門市型態呈現,還可以提供消費者實際觸摸、試穿的機會。而且Factelier的實體門市只會有樣品,一樣要從網路購買,所以不需要擺放庫存,再加上特有的精簡擺放規劃,所以可以比一般服飾店節省約三倍空間,不會帶來成本負擔。所以與其說是實體門市,不如說是「體驗空間」更為貼切。此外,他也發現,這些實體門市其實都成為Factelier很好的品牌宣傳。

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襯衫是Facterlier的招牌
圖/ 吳晴中/攝影

他透露,除了這次跟著TSUTAYA一起來台灣展店,2月還會有美國紐約門市開張,3月則是倫敦開幕,另外香港市場也正在評估中。他希望隨著海外實體店點的拓展,可以帶動海外市場營收從目前的10%,逐漸成長到50%,真正實現讓全世界的人都可以穿到日本製造的夢想。

不怕對手模仿,「我只會往前看」

從第一年1500萬日圓營業額的一人公司,到2016年營業額估計已經突破10億日圓,同時公司人數也成長到約30人。山田看好今年營收還可以再挑戰300%的成長。而Factelier這幾年逆勢成長的表現也引起同業的關注,不乏有業者開始模仿Factelier的商業模式,跟著喊出日本製造的口號。

「我不介意。」山田很開心看到愈來愈多人重視日本製造, 而且他也不怕競爭,「 我不去看對手,我只會往前看 。」

隨著距離實現「把日本製造帶到未來」的使命愈來愈接近,現在山田的心中萌生另一個更大的夢想。他希望有一天,他不只可以將日本製造的品牌推到全世界,更可以有能力幫助產業鏈上下游的人過得更好。他舉例,就像PATAGONIA將10%的利潤捐給環保組織,去改善上游採棉工人的環境一樣。他希望有一天,他也可以讓這條產業鏈上的人們,都可以因為做眼前的工作,讓生活變得更幸福。


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圖/ 賀大新/攝影

山田 敏夫(Yamada Toshio)小檔案
出生:1982年10月20日
現職:LIFESTYLE ACCENT株式會社社長
學歷:日本中央大學商學部、法國艾克斯-馬賽大學
經歷:SoftBank human capital營業經理、Fashionwalker擔任Tokyo Girls Collection企劃與營運、法國巴黎GUCCI

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關鍵字: #虛實整合 #UNIQLO
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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