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防止人才流失，日本政府要求企業公開人力資本訊息，推動企業人材培育制度轉型

近年來人材不斷流往GOOGLE等海外大型企業的危機感，日本就業市場也將出現重大變化，藉由彰顯公司價值或許可以做為爭奪國際級人材的具體作為。

公開人力資本資訊，力圖修正過往依存於廉價勞動力的日企軌道

日本政府於6月7日內閣決議通過「強幹方針2022」，其中針對實現新資本主義四大支柱其一「對人的投資與分配」，在提及迄今日本企業時以「依存於廉價勞動力供給，透過壓低成本來提高生產性」加以總結，明定至2024年的3年內將編4000億日圓預算在對人材的投資，援助100萬人進修，並促使企業進行加倍投資，力圖修正一直以來將人事費用視為成本而非資本的日本企業軌道。

據《日本經濟新聞》報導，日本政府對於企業「人力資本」相關資訊公開將有正式動作，將促使企業公布反映員工培育等對人投資的19個項目，除了簡化企業的強項與弱點以便供投資人評估外，也將迫使尚未採取充分因應對策之經營者進行意識改革。

投資人將以人力資本來評估企業成長性

所謂「人力資本」是指不將員工當作業務成本，而是會產生價值之投資對象的概念。若依據此構想，投資人便可從投資於員工培育的費用是否充足來判斷企業的成長性。被稱為「非財務資訊」之投資資訊的公開已成為許多企業的課題。

日本內閣官房表示為了促使人力資本相關資訊公開，將於7月下旬彙整出作為參考的指針。要點在於依「價值提升」、「風險管理」、「獨特性」、「可比較性」，來整理分類人材培育等19個項目的資訊，並加以公開。

具體而言，可將投資目的分類為「企業價值的提升」或「風險管理」。例如對於投資提高員工技能的教育，便可定位於提高企業價值；另一方面，法規遵循的研習則可視為是抑制經營風險的投資。

接著，以是否為可量化的資訊等為基準，以「獨特性」與「可比較性」的觀點加以分類。例如，研習或技能提升的課程，並非都是可與其他公司比較評估者，這類型便可分類在「獨特性」。

日本金融廳規定2023年起企業將有義務揭示人才多樣性指標

另一方面，管理職的女性佔比、男性育嬰假的取得比、與男女薪資差異為評側人材多樣性的指標，數值的比較就顯得重要。具有「可比較性」的此3項目日本金融廳也要求自2023年度起，企業有義務記載於有價證券報告書中。

日本政府希望公開的19個項目，企業可依各自的業別與戰略來選擇，為此，就有必要明確揭示作為選擇前提的經營方針。如此一來要求資訊公開，便將具有促使企業打造獲得市場高評價之經營戰略的效果。

儘管投資人越來越關心財務報表上所沒有的「非財務資訊」的公開，但每間企業的公開程度卻存在著落差。PERSOL綜合研究所以員工1000人以上的上市企業為對象調查後，發現在董事會或經營會議中將人力資本資訊公開作為優先題目加以討論的企業比例，僅止於56%。

隨著數位化的發展，已逐漸成為員工的創意將決定服務優勝劣敗的時代。打造能夠提高多樣化人材的技能，並且能夠孕育創意的環境，將左右企業的競爭力。

公開對人材的投資，將有助於企業商業模式的全球化與數位化。而且企業不應僅止於形式性地公開資訊，也有必要採取將此舉視為重新檢視經營之契機的態勢。

責責編輯：吳秀樺

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。