台灣線上原創漫畫發威,看LINE WEBTOON和comico如何經營IP
台灣線上原創漫畫發威,看LINE WEBTOON和comico如何經營IP
2018.03.27 | 電子書

2012年,漫畫家阮光民的作品《東華春理髮廳》翻拍成電視劇,是台灣原創漫畫IP(intellectual property,意為智慧財產權)跨界發展著名案例;而時隔6年後,阮光民榮獲「青年漫畫獎」和「年度漫畫大獎」的新作《用九柑仔店》,今年2月宣布再開拍成電視劇,將於2019年播出,讓觀眾再次看見台灣原創漫畫IP實力。

隨著網路創作崛起,漫畫IP經濟也從實體出版轉為數位化。觀察目前台灣兩大原創線上漫畫平台走向, LINE WEBTOON與comico登台皆滿4年,扶植本土創作者的IP之路卻大相徑庭。LINE WEBTOON走「微IP」經濟模式,現階段先以漫畫角色,授權至LINE旗下遊戲為主;而comico 2018年發展重點之一便是跨界IP,平台上已有兩部連載作品,有望翻拍成電視劇和遊戲。

LINE WEBTOON仰賴平台優勢,角色移植遊戲中

LINE WEBTOON雖然在全球27個國家皆可免費觀看,但在各國市場都要「接地氣」,於台灣就有不少以「本土文化」、「社會現象」為題材的原創作者,目前共培育了73名繁體原創畫家,共累積95部台灣作品,數量僅次於韓國。但面對這豐碩的成果,台灣對IP的動作卻不像韓國有《與神同行》的亮眼成績,而是走「微IP」經濟模式。

與神同行
在台票房破3.5億的《與神同行》,是韓國LINE WEBTOON旗下漫畫家周灝旻同名作品改編,為近期原創漫畫IP相當成功的案例。
圖/ star.ohmynews.com

LINE WEBTOON行銷經理王嘉綺解釋,IP這件事在韓國已經發展14年、非常成熟,韓國官方對於原創者IP的合作分為兩種,一是LINE WEBTOON和作者簽作品約,作為中間的媒介角色,無償牽線促成授權;第二種則是當創作者的「經紀人」,來和其他有意購買版權的對象談授權,由於該領域目前在台灣剛起步,現階段多半採用第一種方式。

目的在扶持原創者,但台灣LINE WEBTOON發展仍處在「預備起跑」階段,先以結合LINE旗下遊戲為主、爭取曝光。像是LINE WEBTOON台灣人氣冠軍作家微疼創作的「微不幸劇場」,在平台上被加入「我的最愛」中已破8.4萬佳績,Facebook粉絲團人數也已超過60萬,憑著高人氣,官方就將漫畫主角「微疼」移植到《LINE旅遊大亨》中。

而早在2015年7月,台灣正值農曆鬼門開之際,旗下首位登上韓國漫畫界的台灣漫畫家阿慢所創作的「百鬼夜行屋」,當時漫畫中的女鬼窗戶、近20種鬼形象,便放置入在社交遊戲《LINE PLAY》裡。王嘉綺表示,目前先倚靠平台優勢,使更多商業合作機會自己找上原創者,而下一步將與外部進行更多IP合作,不過目前尚未有具體內容可以公開。

comico第一步是實體單冊,第二步要跨領域

反觀另一家出自於韓系集團NHN的comico,在日本的IP發展則是如火如荼,像是漫畫改編成舞台劇的《重返17歲》、電視動畫《小木乃伊到我家》等。

雖然在國外市場,存在「先有影視作品,再出漫畫」的公式已久,像是《涼日春宮的憂鬱》,起初為輕小說,因走紅後改編成動漫,最後才有漫畫誕生。但NHN Taiwan行銷經理陳宏睿説,台灣要經營的是以漫畫IP為核心,授權至跨領域。

comico漫畫
comico旗下原創漫畫已有20部發行成實體單冊,這是跨出IP的第一步。
圖/ comico

comico和作者簽的是作品經紀約,包括獨家刊載和經紀授權,目前共有逾60部台灣原創作品。陳宏睿說,現有的第一步,已經將《未曾聽聞海潮之聲》、《刺角》、《從雲端開始》等20部作品,發行實體單冊。

而2018年跨出的第二步,則是目前在線上已經有2部連載作品,正在談IP授權。一部正規劃拍攝電視劇,另一部有望改編成遊戲,但現階段還在洽談簽訂合約中,不能正式公開細節。

台灣市場小,IP可銷售至中國價值更高

談到台灣原創漫畫發展IP的最大難點為何?comico總編輯呂靜芬表示,雖然製作公司會參考作品的人氣,考慮拍攝難易度等等,但最大的考量仍在於市場價值。台灣市場並不大,製作公司既然要拍,當然希望可以推廣到更多的華人地區,而中國就是最大的華人市場。

「可是中國內容審核很多,故事在講鬼怪、未成年戀愛都不行」,呂靜芬補充,所以最主要的問題,仍得回歸故事內容吸引力,以及可改編的程度,都得讓市場接受才行。

關鍵字: #IP
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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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