【觀點】日本政府帶頭瘋AI!連豬排便當都能拆解的「AI工作流」,為何吸引企業愛用?
【觀點】日本政府帶頭瘋AI!連豬排便當都能拆解的「AI工作流」,為何吸引企業愛用?

自從OpenAI推出ChatGPT後,各種生成式AI工具在全球大爆發。AI不再只是統整資料的幫手,而是裝上了大腦,擁有創意與判斷力,創作出文字與影像,甚至根據資料給出決策建議。

回顧過去1年,真正有採用AI的企業,並沒有想像中這麼多。根據人工智慧科技基金會(AIF)在今年3月公布的「2023台灣產業AI化大調查」,有近4成企業仍在觀望。其中,又以製造業、政府等其他產業AI導入程度最低。要解讀這項數據,我認為這背後跟2大問題有關:

一、仍有許多企業的內部資料還沒數位化、雲端化,AI沒有數據可以分析及學習。
二、企業將資料數位化後,如果沒有進行「結構化」處理,AI無法有效地讀懂這些資料背後的意義。例如,數位化的資料中,手寫表單掃描存檔能否有效判讀,或是不同單位的會議紀錄,名詞、格式是否有明確定義,這些都會影響AI分析效率。

鄰近台灣的日本,從政府到民間都在積極發展生成式AI,並且已有很多實際應用的案例,這些成功案例的經驗與思維,可以作為台灣企業踏出AI轉型的參考。

日本加速AI進化,「AI工作流」重塑企業訓練效率

大約1年前,台灣企業對於AI的危機意識相當強烈,無論內外部的技術分享、嘗試導入的腳步都比較快。但過去這3個月,我發現日本企業從原本的觀望態度,轉換為非常積極的導入AI服務、投資新創。

日本之所以開始在AI領域展現強大企圖心,與政府的態度有關,日本當局積極推動AI法規制度,並於今年4月制定「以人為本」等10條原則為基礎的AI業者指南。據觀察,只要日本政府確立政策方向,日本企業都會跟進,可以預期接下來日本的AI發展會持續加速。

KKCompany耕耘日本市場多年,旗下的AI影音串流解決方案BlendVision已在客服、補教與零售產業取得成果,等於在第一線關注日本企業對於AI的需求。

現在許多產業希望透過AI提升營運效率,甚至因此產生新的「AI工作流」。例如,企業內部有各式各樣的訓練手冊、工作規章,但很少有人從頭到尾讀完。如果要將內容製作成影片,不僅成本高,還需要請專業的影像製作團隊。有了生成式AI後,只需要幾分鐘的時間,就能利用靜態文字的資料,生成出生動的教育訓練影片。

不只如此,AI還可以理解影片的內容,協助區分章節、畫重點,提供員工最需要的訓練內容,大幅提升企業內部溝通效率。更進階的應用,是可以將企業內部大量且分散的資訊融合,例如整合各種文件、簡報與會議影像,依據主題生成對應的內訓影片,員工更能利用AI提問互動。

此外,「AI工作流」已經在日本有許多實際的案例。

企業員工數高達5.7萬人的日本客服領導品牌Altius Link ,需要確保旗下的客服人員非常熟悉產品細節,以及與客人對話的應對進退,並適時的推薦產品,當客人進線詢問時,要快速地給出正確答案。

Altius Link導入AI後,先從內部既有的資料庫萃取精華,並根據不同產品內容與情境分類,除了大量透過影片用於員工訓練外,當客人詢問產品問題時,客服也可以詢問AI Chatbot,即時獲得最佳解答,更精準的回應顧客需求,提升效率及滿意度。

拆解豬排便當製程,打造無國界工作流

在零售產業方面,日本知名的連鎖食物超市也積極嘗試導入AI ,記錄員工平時工作的錄影影像,製作成內訓的影像教材。

例如,將豬排便當的製作影像交給AI分析,拆解出細部的工作流程,再轉換成新進員工的教育訓練教材。不只如此,日本因為少子化勞動力短缺,近年大量引進不同國籍的員工,AI也能將影像教材,自動轉換不同語言的版本,方便不同母語的員工快速熟悉上手。

無論所處的產業類別,AI是所有企業無法迴避的必修課。尤其AI結合影片的多模態影音理解技術,都從上面分享的實際案例證明,可有效提升企業內外部溝通效率,並促進數位轉型。

想要踏出AI轉型第一步的企業,我會建議先將內部的資料做到數位化、結構化,並且要意識到,日後所有內部的文件資料,除了要給人類看,還要給AI看,要讓AI能夠快速的讀懂內容,可以先將內部文件的專有名詞、規範和定義一致化,並且將內容分類打好基礎。

無論使用哪一種技術,我認為最關鍵的核心問題,是企業必須先盤點出目前營運上所遇到的痛點,以及這些痛點存在於哪些情境中,再思考導入何種技術最適合解決問題,才能踏出最適合的轉型步伐。

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責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #AI #日本
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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