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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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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