年菜、拉麵都能「線上夾」!無法實體操作的夾娃娃機,為何紅翻日本?
年菜、拉麵都能「線上夾」!無法實體操作的夾娃娃機,為何紅翻日本?

2016 年至 2018 年間,台灣曾經歷一股「夾娃娃」熱潮,夾娃娃機店遍地開花,並吸引了一批死忠粉絲。但夾娃娃不是專屬於實體場域的娛樂,2017 年起,日本開始流行「線上夾娃娃」,以電腦遙控機台,不出門也能體驗夾娃娃的樂趣。

時至今日,線上夾娃娃已累計超過 30 家業者,玩法更多元、禮物更豐富,甚至連「年菜」都成為獎品。究竟線上娃娃機和實體的差異為何?吸引到什麼客群?它如何解決線上痛點,成為新商模?

打破場域限制,創造更多玩法

單看「線上夾娃娃」,會讓人覺得很像虛擬遊戲,然而它的玩法其實是透過 App 或網站,遠端操控實體夾娃娃機。其最大的好處是不受時間、地點限制,只要能上網,即使大半夜在家,也隨時都能玩。因為運作邏輯都是操控夾子去獲取獎品,也有人將線上夾娃娃機當作實體機台的練習機。

之所以能被當作「練習」的平台,主要是場域轉移到線上後,玩家就不用再像實體機台一樣,只能死板板地 10 元、10 元投幣,而是衍伸出許多新玩法。除了贈送新會員免費遊玩次數,還有 App 打造類似手遊的機制,讓玩家每天登錄或分享影片,即能獲得挑戰次數,甚至推出月訂閱制、「80 秒內任你夾」、「夾到獎品才要收錢」等超多元玩法,滿足各式客群。

線上夾娃娃另一大優勢就是品項多元。透過 App,玩家可以直接搜尋想要的商品來夾,獎品也更五花八門,例如線上夾娃娃機品牌 DMM オンクレ(下簡稱 DMM)就與知名拉麵品牌麵屋武藏合作,推出冷藏和冷凍食品等獎項,這是過往在實體娃娃機很難有的,另外包含地方縣市果汁等特產,甚至是日本的除夕夜年菜通通都能「夾到」,吸引更多新客群,也擴大娃娃機品牌跨界合作的機會。

零碎時間也能玩,家庭主婦成意外客群

DMM 在埼玉縣加須市的總部內,共設立了約 500 台夾娃娃機,根據營運長若林壇的預估,現日本約有 30 家線上夾娃娃機品牌,全日本市場規模大約是 200 億日圓(約新台幣 46.4 億元)。

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DMM 在埼玉縣加須市的總部內,共設立了約 500 台夾娃娃機。
圖/ DMMオンクレ

雖然 DMM 在 2022 年 4 月才加入戰局,時間不算早,但受到疫情的隔離驅動,讓 DMM 首月上線人數比預期多 10 倍,逼得 DMM 必須重新設計系統,6 月推出新版本。不過若林壇不以為意,他說:「要讓線上玩家能無痛安心玩,才是重點。」

分析 DMM 的客群輪廓,在上班族可以休息的中午 12 點,以及回到家、夜深人靜的晚上 11 點至凌晨 2 點,是用戶最活躍的時間。主要客群為 20 至 40 歲,男女比例各半,而公仔、毛絨玩具、YouTuber 和原創動漫周邊是最受歡迎的獎品。其中,若林壇點出一個最具潛力的客群,就是「家庭主婦」。

「家庭主婦的用戶比我們預期的要多,而家居用品和食品很受她們歡迎。」若林壇分析,線上夾娃娃機之所以能吸引家庭主婦,除了因為它能用來消耗零碎的時間外,主婦們花錢夾到食物和日用品時會有一種「我花錢還是為了家中必需品」的感受,消弭罪惡感。觀察到此現象,DMM 將食品和日用品為禮物的比例拉高到 20% 左右,以擴大家庭主婦的客群。

解決線上痛點,遊玩體驗升級

隨著線上夾娃娃的市場逐漸成熟,許多業者也努力將其體驗往實體靠攏。實體娃娃機獎品卡在洞口時,可以直接請店員協助處理,但線上客服往往沒那麼即時,為此,DMM 在總部配置了 10 到 12 名員工,提供 24 小時的移難排解服務。若林壇補充:「我們的客服甚至還可以給不會夾的客人提供建議『往這裡抓』、『夾子這樣移』,確保消費者擁有好的體驗。」

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DMM 在總部配置了 10 到 12 名員工,提供 24 小時的移難排解服務。
圖/ DMMオンクレ

實體機台的「保夾」機制,在線上也同樣適用。當消費者在同一機台花費到一定金額時,DMM 的機器就會默默移動獎品,讓玩家可以一鍵夾取,確保玩家同時擁有遊戲體驗和成就感。此外,DMM 的 UI 介面即是一個「助攻量表」,每失敗一次,就能累積成下一次助攻,提高成功率。

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DMM 設計了「助攻」機制,每失敗一次,就能累積一次助攻,提高成功率。
圖/ DMMオンクレ

透過線上夾娃娃機獲取的禮物將宅配到府,有部分消費者覺得,這種模式不夠有儀式感,很像單純網購。為此,DMM 寄送獎品的盒子經過特別設計,外觀有大大的娃娃機形象,增加消費者獲獎的成就感,且箱子還能一層一層疊起,變身成展示公仔和絨毛玩具的架子,展示自己的戰利品,滿足虛榮心。

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DMM 的箱子可變身成展示公仔和絨毛玩具的架子。
圖/ DMMオンクレ

線上玩夾娃娃打破時間、空間限制,隨著線上線下的界線更加模糊,預期無論在接觸消費者和合作廠商時,都將創造出更多火花。

本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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