挽救日航、帶領京瓷拿下IBM大單!看「經營之神」稻盛和夫的傳奇事蹟
挽救日航、帶領京瓷拿下IBM大單!看「經營之神」稻盛和夫的傳奇事蹟

日本京瓷公司在本週二宣佈,有「經營之神」之稱的創辦人、名譽會長稻盛和夫在8月24日時逝世,享耆壽90歲。稻盛和夫不僅是京瓷創辦人,曾創立了日本三大電信之一KDDI前身的第二電電(DDI),並拯救瀕臨破產的日本航空,更因為在科技領域的重大貢獻,獲得美國國家工程院院士、奧斯默金牌等多項殊榮。

創立京瓷、DDI,建立獨特「阿米巴管理」

出身自鹿兒島的稻盛和夫,從鹿兒島大學畢業後曾任職於生產高壓電流絕緣體的松風工業,擔任研發工作。他在松風工業的期間,曾開發用於高頻無線電波的絕緣體,以及燒結過程使用的電動隧道窯,但最終因為與上司理念不合,在年僅27歲時出走成立京都陶瓷,也就是京瓷的前身。

京瓷創立之初便如同公司名稱,專注於陶瓷材料研發生產上,也很快就獲得松下電器(現Panasonic)的映像管絕緣元件的訂單,奠定了該公司的基礎。

但由於擔憂公司對松下電器依賴過深,稻盛和夫也決定進軍美國市場,從美國科技企業手中取得訂單,並成功獲得仙童半導體(Fairchild)、IBM的青睞,IBM下訂了大量的陶瓷基板,這筆大單成為京瓷飛躍性成長的開始,也為美國半導體產業發展貢獻良多。

日本京瓷創辦人、名譽會長稻盛和夫
日本京瓷創辦人、名譽會長稻盛和夫在2022年8月24日逝世,享耆壽90歲。

京瓷指出,當時作為一間年資尚淺的企業,他們在國際上並沒有足夠的知名度與品牌,而成功拿到IBM的大筆訂單,過程中不僅為滿足高要求而大大提昇了技術能力,與知名大廠合作也對名聲帶來正面影響,日本國內外大企業的訂單開始湧入。

不過為了降低對半導體市場的依賴,讓京瓷的業務變得更多元,稻盛和夫開始將業務拓展到同樣需要精細陶瓷技術的太陽能電池、切割工具及生物陶瓷等領域,而後更藉由併購的方式,將業務觸角擴展到辦公設備、電信設備等諸多面向。

好比說,京瓷就在2000年時收購了破產的印表機廠商三田工業,成立子公司Kyocera Mita,而後成為現在的Kyocera Document Solutions。又例如京瓷陸續收購高通的終端業務、三洋的手機部門,最終成立京瓷通訊公司,為北美的電信業者生產手機。

稻盛和夫跟電信領域的淵源還不只如此,1984年日本解除對電信業的管制後,他也成立第二電電(DDI)進入市場與NTT競爭,後續DDI與國際電信電話(KDD)、日本移動通信(IDO)合併為KDDI,日本第二大的電信公司也在此時成形。

身為「經營之神」,稻盛和夫也獨創出為人稱道的「阿米巴管理」模式,將組織分為一個個小組,每個小組長要為自己的小組制定計畫,而每個小組成員也會為達成目標而努力,實現「全員參與管理」,讓所有一線員工都能夠主動參與。

這種經營模式除了在稻盛和夫創立的京瓷及KDDI內實施外,也導入了他協助重振的日本航空,以及其餘約700家公司。

日本航空瀕臨破產,不支薪空降挽救公司

2010年他曾在執政黨民主黨的請求下,協助瀕臨破產的日本航空公司重整旗鼓。日本航空公司背負著約5萬名員工的生計,影響數十萬股東,然而在金融風暴的衝擊下,遭遇上千億日圓的虧損,不得不申請破產保護。

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日航曾在2010年因金融風暴面臨破產危機,稻盛和夫因而受日本政府請託,擔任董事長協助拯救這間公司。
圖/ 圖片來源/日本航空 JAL

原先稻盛和夫並不願意接手這個燙手山芋,能挽救日本航空固然可喜可賀,可是一旦失敗等著他的便是晚節不保,他本身對航空產業就毫無經驗,可說成功率渺茫。

但最後他仍然決定協助日本航空的重組,不支薪擔任該公司董事長。領導日本航空期間,他花費了大量精力與員工溝通,改變他們對待客戶與工作的態度,強化公司對營利的意識。

「重獲新生的日本航空,經營目的是追求全體員工物質及心靈兩方面的幸福。」稻盛和夫曾在演講中表示,他一上任就向全體員工宣佈,「日本航空這間企業,未來不再只是為了股東的利益、經營者的私利,而是為了全體員工的幸福而存在。」

稻盛和夫表示,他在領導日本航空的過程中,漸漸將自身的經營理念融入了公司當中。他認為拯救日航能夠成功,最主要是源自希望做好事的無私渴望,日航員工也是懷抱著同樣的奉獻精神,才有辦法合力讓日本航空重新振作。

稻盛和夫帶領日本航空短短兩三年內,便讓日本航空重新恢復獲利,甚至在2011年就創下史上新高的2,049億日圓營收紀錄,並在隔年重新上市,再次回到東京證券交易所,如今仍是與全日空並列的日本兩大航空公司之一。

資料來源:Nikkei AsiaScience History Institute稻盛和夫個人網站

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #日本
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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。

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