不做討厭的事、靠被請客維生!日本作家年收入300萬元的生財之道
不做討厭的事、靠被請客維生!日本作家年收入300萬元的生財之道

25歲的日本男子中島太一號稱無業,卻有個令人羨慕的頭銜——被請客專家。

他的生活準則是「用他人的金錢維生」,靠著「被請客」在推特吸引10萬人追蹤,年收入折合新台幣300萬元。為什麼超過3000人搶著花錢跟他見面聊天?這個世俗眼光裡有點廢、比寬鬆世代更寬鬆的年輕人,怎麼能大言不慚地出書教人「不做討厭的事,也能活得很好」?

「被請客專家」是個什麼樣的人?他19歲從大學退學,明明沒什麼錢也跑去歐洲自助旅行3個月,跟難民一起翻垃圾桶找東西吃、一時興起去登山差點送命、跟當地女孩認識兩週就結了婚(已離婚)。回到日本之後,透過推特開始「被請客」,每個月大概可以接受5、60人請他吃飯。

想請他吃飯,還得符合以下條件:
*社群網站的追蹤人數5000人以上
*擁有非常有趣的經歷
*博士畢業生或在學博士生
*稀有職種(在職人數5000人以下)
*有無法跟別人說的祕密
*擁有不輸給任何人的喜好
*支付5000元

這些規則正是中島太一的生財之道。

請客的人想聽他說那些有趣的經歷,符合以上條件、來請他吃飯的人,通常自己也有很多有趣的經歷,或知道一些鮮少人知道的事。

中島把聊天內容隱去身分識別後寫成文章,刊登在付費部落格。看到他的推文、覺得有趣的人,會付費訂閱部落格文章、來請他吃飯,形成正循環。

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日本作家中島太一在推特上有超過10萬名追蹤者,他Twitter的頭貼(圖)相當有個人風格。
圖/ twitter/taichinakaj

《不做討厭的事,也能活得很好》這本書的目標讀者是覺得人生好累、好想跳出「心累」迴圈,不想奮發向上,只求不被討厭的事整死、不為討厭的事而活的新人類。

簡單一點說,就是認同日本悟世代、中國「躺平」主義的人。他們物欲低、懶得競爭、懶得戀愛、懶得動。

以國家發展的角度來說,如果一整個世代都這樣,可就麻煩了。從個人的角度而言,一切都是個人選擇。

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靠跟人吃飯聊天,累積收入的新世代。中島太一出了一本書:不做討厭的事,也能活得很好:3000人爭相請吃飯也要聆聽的另類人生觀
圖/ 博客來

中島太一懶洋洋地敘述他的理念、他的生活方式,比方說當你思考某個東西划不划算的時候,代表你並不需要它;只要戒掉那些花錢的娛樂,就不需要勉強自己去工作賺錢。

他甚至大方承認,因為討厭寫長文,這本書只有前言跟後記是自己寫的,其他都由寫手彙整。

這本書要分享給年輕世代的價值觀是不必以為「活著就必須勉強自己做討厭的事」,被討厭又不會死,只要不做自己討厭的事,當魯蛇也很好,不必依隨別人的價值觀,只要活著就很好。

對痛苦的年輕世代來說,中島太一營造了一種「再廢也可以」的新生活可能,為他們帶來希望。本書出版2年銷售狀況一直很穩定,許多讀者覺得被撫慰了,有人讀了好幾次,也有疲憊不堪的家庭主婦讀完決定放棄「媽媽友」社交圈,給自己一點喘息空間。

從一個中年人的角度讀這本書,除了窺看我們不懂的年輕世代到底在想什麼,見識到為什麼「長大的屁孩」是世界上最幸福的人類,也看到中島太一隱藏在「我不在乎」背後的創意與機靈,他非常有生意頭腦呢!

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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