日經衝破39,000點大關，背後功臣是七武士！豐田、東京威力科創做了什麼？|數位時代 BusinessNext

涵蓋225家企業日本主要上市企業的日經指數，一直是日本股市行情的重要風向標，日經指數在2月22日衝破39,000點大關、創下歷史新高，也刷新泡沫經濟時期的紀錄。誰帶動了這股漲勢？高盛挑選出7間日本股市攀升的幕後推手，稱之為「七武士」。

根據《日經亞洲》報導，高盛選出的7家企業分別是豐田、速霸陸、三菱商事、Screen Holdings、愛德萬（Advantest）、迪思科（Disco）及東京威力科創（Tokyo Electron）。「七武士」之名則是來自黑澤明的同名電影，也是為了與帶動美股上漲的「絕地7騎士」作為對應。

高盛選擇這7家公司的原因在於，這些公司股票交易量高、在今年及過去12個月裡都表現良好，且自2020年至今都未曾虧損。以這些公司為首，日本企業股價的攀升帶動了日經指數的反彈，甚至接近了1989年的歷史高點。

1989年12月29日，日經指數創下了38,915的最高紀錄，隨後的泡沫經濟破裂引發漫長的經濟停滯，使得日本股市長時間表現低迷，遠遠不及當年水準，至今被外界稱為「失落的30年」。但今年2月日經指數持續上漲，在2月21日收盤時達到39,029點，間隔34年後再次創下新高點。

中美對抗日本漁翁得利，「中國」成日本半導體竄升關鍵詞

這次被點名的公司中，1家是貿易公司，2家是日本老牌車廠，另外4家都是半導體相關公司。半導體公司是今年日經指數攀升的主力來源，推動日經指數今年上漲近15%，大幅高於上漲5%的那斯達克指數和標普500指數。

好比說晶片測試設備製造商愛德萬儘管在週二股價下跌1%，2024年至今已經成長40%以上。值得一提的是，輝達就是其客戶之一。而Screen Holdings則在前陣子調昇了今年度的獲利預期，促使股價連日攀升，2024年初至今股價也成長了超過50%以上。

日本半導體表現如此暢旺，這之中有個關鍵字：中國。由於美國對中國實施的技術封鎖，使得中國加大投資半導體產業的力度，因而需要大量的半導體設備，使得日本廠商漁翁得利。 如今多家日本半導體廠商接近一半營收來自中國。

Screen Holdings子公司Screen Semiconductor Solutions總裁後藤正人指出，中國因為沒辦法取得先進晶片，因此需要大規模確保成熟製程工具妥善。該公司主要提供設備清除晶圓上的微粒，截至今年3月的財年裡中國營收占比，較前一年的19%爆增至44%，也是上調獲利預期的重要原因。

東京威力科創同樣在截至12月的季度裡，營收有接近47%來自中國。該公司社長河合利樹先前曾在線上記者會表示，「隨著中國致力提昇自給自足的能力，預計下一財年（中國晶片廠商）的投資將持續下去。」

《彭博社》也指出，自2022年10月美國政府加強對中國半導體封鎖後，日本半導體股價上升了1,470億美元，東京威力科創、迪思科、愛德萬等公司市值都有著接近三倍甚至以上的漲幅。目前中國只有20%晶片自產，對於自給自足的需求仍然很高，外界普遍認為這股紅利還能讓日本半導體企業繼續吃下去。

美國市場銷售大增、油電車成消費者寵兒，日本車企股價大漲

而日本車廠過去一年裡在美國市場表現良好，豐田、本田、三菱、日產、馬自達、速霸陸6家主要公佈在美國新車銷量成長了16%達到553萬輛，也是近兩年首次繳出成長成績。

同時日圓過去一年裡大幅貶值，除了民眾日本旅遊省了不少荷包外，日本車企才是受惠最多者。《日經》先前推估日圓貶值讓日本車企多賺了1.6兆日圓，營業利潤都大幅調漲，外界預測豐田這個財年營業利潤可達到4兆日圓，遠高於原先該公司預期的3兆日圓。

另外，電動車市場成長趨緩，民眾轉向油電混合車也帶給了豐田相當大的優勢。2023年豐田在全球賣出340萬輛油電混合車，較前一年的260萬輛足足成長30%有餘。油電混合車現在由於不完全仰賴充電、價格更便宜等優勢，越來越成為追求減碳的消費者的主要選擇。

在海外新車銷量增長、日圓貶值的「組合技」下，豐田等日本車廠在過去一年裡繳出了不俗的成績，股價直直攀升。光是年初至今，速霸陸股價就成長了23%，而豐田即使受到造假醜聞干擾，仍舊繳出高達30%的漲幅，並將年度營業利潤預期上調9%。

延伸閱讀：豐田又有子公司測試造假！才拿下銷量冠軍、卻醜聞連環炸，汽車巨頭怎麼了？

東京證交所帶頭要求企業給股東更多回報，促使股市升溫

不過除了以「七武士」為首的企業表現優異外，東京證交所本身也是日經指數上漲的推手之一。

去年3月，東京證交所要求被列入「主要市場」（prime section）及「標準市場」（standard section）的企業，必須重新思考資本運用效率，並提出提高資本效率的計畫，希望藉此促使資金充裕的公司提高給予股東的回報，促進日本股市成長。

今年2月1日，東京證交所公佈了「在意識到資本成本及股價下管理」的研究案例，包括三菱商事在內的29間公司。《日經亞洲》指出，這29間公司的平均股價漲幅達到49%，遠高於日經指數的37%及東證指數32%的幅度。

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資料來源：Nikkei Asia、Bloomberg、日經

責任編輯：蘇祐萱

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。