企業大量採購沒比較便宜!日本經營之聖稻盛和夫為何堅持「只買一升」原則?
企業大量採購沒比較便宜!日本經營之聖稻盛和夫為何堅持「只買一升」原則?

編按:企業必須永續發展。如果將企業譬喻為人體,血液流遍體內各組織,身體必須經常保持健康結實的狀態。換句話說,經營者必須促使公司成為毫無一絲贅肉的肌肉型企業。我稱這項原則是「貫徹結實肌肉型的經營」,也是我的會計學的信念,亦是經營的「實學」。

通常,制訂明年度的事業計劃時,會編列預算,列舉所有必要的經費項目,例如「既然營業額必須增加這麼多,當然需要人力,所以得增加人員。此外,既然必須提升營業額,就得開設新的分店,這麼一來,業務經費必須增列……。」我從來不曾執行過這類預算制度。因為,這些增加人力、增設分店等的計劃經費,總是按部就班地進行,關鍵的營業額卻未隨之增加。因此,我向來採取的經營方式,是「摒除預算制度,當費用需求出現時,提出書面請示,隨時裁決」。

此外,在京瓷,關於原料等的採購,每個月只採購當月需要的份量。有時候,根據實際狀況,也會採取只採購每日必要份量的方式。這就是我稱為「只買一升」的資材採購原則。有時,即使對方鼓吹購買一斗的價錢更便宜時,我仍然只購買目前所需的一升份量。

這種想法源自於我孩童時代的經驗。我的老家經營印刷與紙袋製造。

鄉下的務農親戚,經常將甘薯、芋頭、各種蔬菜等,裝上板車或扁擔運來市內銷售。傍晚回家時,如果還有賣剩的蔬菜,他們會造訪熟人促銷出去。我家也常是「順道拜訪」的目標之一。這些鄉下親戚就會對母親說道:「這些都是賣剩的,算妳便宜吧。不然我還得扛回家。」於是,善良的母親總是來者不拒,買下所有賣剩的蔬菜。

晚餐時,寡言認真的父親瞄見廚房中堆積如山的蔬菜,就會怒道:「怎麼又浪費花錢了。」這時,母親總會不服氣地頂嘴說道:「你的遠房親戚某某太太專程來訪,她賣給我的價格比所有菜販的售價都便宜。」我靜靜地用餐,睨眼瞧著口拙的父親生著悶氣、一語不發的模樣,於是我判斷:「對嘛,母親說的沒錯。」

某個夏天,我放學回家時,看見母親正在庭院中,挖著很久以前埋在土中的甘薯,不過甘薯早已多處腐敗,母親呼喚傭人一起拿著大鏟子挖掘,一邊說著:「哎呀!都腐敗了啊!」然後面色不改地以菜刀削去腐敗部分。一顆顆的大甘薯愈削愈小。

母親開心地將這些小甘薯放入大鍋中煮熟,盛至竹篩上,說道:「快去邀請朋友啊。」結果所有朋友都撐著鼓鼓大肚,滿足地回家,母親則覺得做了善事而開心不已。那時,我才發覺「原來如此啊,我知道父親生氣的理由了。這種媳婦的確會拖垮一個家庭」。

農夫_Farmer
圖/ shutterstock

只買必要份量,反而符合經濟效益

孩提時代的經驗,讓我學到大量採購看似比較便宜,其實並非如此。人類面對「買愈多愈便宜」時,總是不知不覺地買下不必要的份量,結果反而胡亂使用,毫無節制。可是,如果手邊只有必要份量,就會審慎使用。所以,如果當下只需要一升,只買一升。

因為我牢記著「當下採購」的重要性,在創立京瓷之初,立刻勸說會計經理採行「只買一升」的原則。可是,會計經理堅持「這種論調是違反經營學及會計的常識。全世界所有的經營學或會計學的書籍,只會提到採購便宜物品,沒有提到購買較貴的物品。」我仍不服輸,繼續主張:「我才不管那些常識。反正只能採購需要的份量。」

極力反對的會計經理,心不甘情不願地依順辦理,慢慢地,他發現了其中的道理。只採購當下所需份量,看似進價昂貴,但是,員工養成小心使用的習慣。沒有多餘貨品,所以不需要倉庫。不需要倉庫,所以不需要倉儲管理,更不必支付倉儲利息。核算這些成本花費,反而更符合經濟效益。陶瓷不會腐爛,但是如果是處理會腐敗物品時,多是等到發現時,可能已經無法使用。會計經理終於理解這層道理。雖然,我以母親的故事為例,不過我想,這種情形應該經常發生在很多公司或家庭。

會計經理對我說道:「社長講述自己雙親故事時,聽起來好像是在分享過往笑話。後來我發現在簡單的故事中,其實蘊含了真理,意義深遠。」在京瓷當中,稱為「採購當下原則」或「只買一升的原則」,這是京瓷經營的不變鐵則。

稻盛和夫 實學
圖/ 天下雜誌出版

本文授權轉載自《稻盛和夫 實學》,稻盛和夫著,天下雜誌出版

責任編輯:蘇柔瑋

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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