它讓年輕人到退休族都愛上!職場新潮流「縫隙工作」是什麼
它讓年輕人到退休族都愛上!職場新潮流「縫隙工作」是什麼

工作內容不固定,每次只花幾小時的「縫隙工作(Spot Work)」,正逐漸成為日本年輕人工作的選擇。

「越來越多人追求充實的私人時間,工作價值觀正發生變化,」東京大學經濟系教授山口慎太郎對《日經新聞》表示。自「零工經濟(Gig Economy)」一詞從二○一六年出現以來,隨著媒合平台的技術進化,讓非全職工作在日本日益走向主流。

矢野經濟研究所的調查顯示,縫隙工作的媒合市場規模,近兩年來以每年約三成的幅度成長,去年度估計達到八百二十四億日圓(約合新台幣一百七十三億元)。

不只日本第一大人資企業瑞可利(Recruit)在五月宣布,今年秋天將推出新的縫隙工作媒合服務;就連以鐵路為本業的JR西日本,也推出平台Jobjobgo,甚至標榜應聘者可以累積點數,用來折抵搭乘的交通費。

32%年輕人選擇非正職工作

縫隙工作之所以能漸漸擺脫「零工」的負面形象,來自年輕世代對於「自由彈性」的追求。日本總務省的勞動力調查顯示,二十五歲到三十四歲的年輕族群,有三二%為了彈性工時而選擇非全職,比十年前增加了逾十個百分點。

「雖然薪水減少也不再安穩,但我想要追求想做的事,」東京一位二十五歲的女性向《日經新聞》表示,她拋下科技業正職,改到音樂產業兼職工作。

目前歷史最悠久、日本第一大縫隙工作媒合平台Timee,旗下全職員工高達九百名,就是由年輕世代所創辦。出生於一九九七年的社長小川嶺,大學歷經打工而打造出的服務,讓學生可以在最短時間內找到兼職,企業也能在旺季補足勞動缺口。

Timee
日本第一大縫隙工作媒合平台Timee,讓學生可以在最短時間內找到兼職,企業也能在旺季補足勞動缺口。
圖/ Timee

目前平台上提供的工作機會多元,包含便利商店、餐廳、零售業、物流倉儲業、藥妝店、飯店、健身房等,工作內容大多簡單好上手,若有較高的技術需求,雇主也會提供相對應的培訓,近期Timee更開始提供一些培訓應聘者的課程。

「在Timee找工作的朋友說,為了未來想繼續升學進修、留學、甚至創業,現在才把縫隙時間填滿工作,好賺取生活費,」今年二十七歲的茶葉新創企業TeaRoom社長岩本涼對網媒Newspicks表示,「縫隙工作者不只是印象中的零工,人力品質要比想像中更高。」

雖然目前縫隙職缺仍多以服務業為主,但有意以縫隙工作為副業的上班族也不少。今年三月,二手交易平台Mercari才推出媒合平台Mercari Hallo,不到三個月就累積五百萬名求職者,其中逾三成都是已有正職的上班族。

尤其產業界對人力需求孔急,縫隙工作成了缺工解方,更推升時薪上漲。資納古工作方式研究所(Tsuna-ken)以旗下媒合平台薪資統計,今年二月,日本三大都會圈的縫隙工作平均時薪將近一千二百日圓,在過去四年間成長了一成。

不同於傳統打工繁複的雇用流程,縫隙打工吸引人的亮點在於,彈性且立即的工作機會、輕鬆的人際關係、多方探索體驗、能準時下班等。

短期、無契約特性,使年輕人不需要再因為傳統的排班制度,而犧牲某些特定時段的娛樂或是假期,他們可以彈性的按照自己的需求,嘗試各類型的工作。

為了吸引更多優秀的縫隙工作者,一名東京灣希爾頓飯店的主管表示,他們會為「回頭」應聘者,準備更多元的工作內容。

商業週刊
圖/ 商業週刊

企業搶才需「職務再設計」

不只年輕人趨之若鶩,一日限定、短時間的縫隙工作也適合退休族群投入。

一名自銀行退休的先生接受Timee平台訪問時表示,他透過縫隙打工來感受產業變化,進而影響他的投資判斷,更可以從適量的工作中獲得成就感,豐富自己退休後的生活。

「真的是一個很棒的機會,藉此知道自己原本不知道的世界,正是因為這些工作,世界才得以運轉,」今年六十一歲的田中正則對NHK表示。他在過去四年內,累積了約一千件的縫隙工作經驗,縫隙工作讓獨居的他持續與社會連結,也找到生活的意義。

不過,目前在各平台上所見的工作形態,多半還是以服務性質,或是重複性質高的工作為主,較少有高知識或技術形態的工作內容,在工作想像上,與傳統印象中的打零工差異不大。

因此,企業若要靠縫隙工作網羅更多彈性人才,必須「職務再設計」,切割既有職務,讓更多人分擔;而求職者也需要重新盤點自己的多元能力,才能在未來職場發揮自己最大的價值。

本文授權轉載自:商業週刊

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責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #職場
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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