日清製粉厲害在哪?從快煮麵條的4道V字切口,看懂「小麥大廠」的30年轉型大計
日清製粉厲害在哪?從快煮麵條的4道V字切口,看懂「小麥大廠」的30年轉型大計

近年來,常逛麵包店的人或許都注意到,店內擺放的牛皮紙麵粉袋上,印著的不是熟悉的中文,而是英文或平假名,下方則以日文漢字標示著「日清製粉」。

這些日本麵粉的價格,往往是台灣麵粉的數倍以上。究竟日本麵粉製造商有何魅力,即使價格高昂,仍吸引眾多台灣烘焙業者愛用?

今天,就來探討日本麵粉製造商的龍頭——日清製粉的成功之道。

日清製粉能跨海銷售到台灣,合理的推論是其在日本市場已取得穩固地位,才有餘力拓展海外市場。事實的確如此,然而,日本麵粉市場早已進入難以逆轉的衰退期。

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日清麵粉海外產量已超過國內,因此可在官網看到日本製麵粉專區。
圖/ 日清製粉

首先, 從日本市場麵粉原料——小麥的需求量來看,已從 2012 年的 716 萬噸,減少到 2022 年的 646 萬噸(十年減少約 10%)。其次,日本製粉公司家數也從 1998 年的 129 家,銳減至 2021 年的 63 家(減少約 50%)。

簡而言之,消費量減少導致市場萎縮,麵粉製造商必須設法降低成本,例如投資大型生產設備提高效率、進行業務多角化或提升產品附加價值,才能在競爭中生存。未能跟上潮流的企業,只能黯然退場。這就是日本麵粉市場的現況。若非在適當時機做出差異化策略,日清製粉難以達到今日的規模。

那麼,日清製粉究竟做了哪些跟競爭對手不同的經營決定?以下將舉例說明其與同業不同的經營策略。

新成長市場的海外規模經濟

小麥年度需求量下滑,與人口變化息息相關,已是眾所周知的事實。日本人口在 2004 年達到 1 億 2,784 萬高峰後,持續下降,至 2024 年已減至 1 億 2,397 萬,減少 387 萬人,甚至超過台北市人口數。 預估到 2050 年,更將跌破 1 億,僅剩 9,515 萬人,減少 25%。顧客減少,市場萎縮的風險也隨之升高。

日清製粉早在2000年之前便意識到此趨勢帶來的潛在影響,開始積極布局海外市場。1989年,日清收購加拿大麵粉製造廠Rogers Foods,成為首家進軍海外的日本麵粉企業。之後,更於2012年收購美國麵粉製造廠 Miller Milling Company, LLC,並於 2019年收購澳洲麵粉製造廠 Allied Pinnacle。

澳洲麵粉製造廠Allied Pinnacle的小麥收成畫面。

目前,日清在日本國內的麵粉日產能為 8,100 噸,但海外的日產能已達 12,160 噸,超越日本本土 1.5 倍。儘管日本市場持續萎縮,但藉由海外布局,日清得以快速建立進入更大市場的基礎,並結合各國生產的麵粉,提供全球顧客更多元、高附加價值的產品。

值得一提的是,這些被收購的麵粉廠皆位於日清小麥的主要來源國:加拿大、美國和澳洲。在當地擁有麵粉廠,除了彌補日本市場的萎縮,更有助於日清與當地小麥供應商建立緊密關係,掌握世界原料的供應,將觸角延伸至產地第一線。

獨自快速判斷的多角化獨立子公司

面對日本麵粉市場縮小的潛在問題,日清的經營者除了在 2000 年前便積極佈局海外市場外,也致力發展以麵粉本業為基礎的關聯事業。

目前,日清已成功拓展多個領域,包括:

加工食品事業 :生產乾燥義大利麵、預拌粉等,在炸粉市場佔有率達 59%,乾義大利麵市場佔有率達 45%。

健康食品事業 :生產益生菌等產品,其ビフィズス益生菌銷售量已突破 400 萬袋。

中食・惣菜事業 :為便利商店便當提供米飯、冷凍食品等,在日本全國擁有 25 個生產據點,涵蓋米飯、調理麵包、調理麵、配菜等產品。

工程顧問事業 :憑藉建設工廠、設備運用累積的工廠營運知識,提供工程顧問服務,已簽訂超過 3,000 件顧問業務合約。

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建廠等設備化工程,為日清的一大業務項目。
圖/ 日清官網

這些事業之所以能蓬勃發展,與日清在 2001 年將旗下各事業拆解為獨立公司息息相關。事業體在同公司旗下雖可共享資源,卻也容易受限於公司整體策略,發展受阻。獨立後,各事業體能專注自身發展,更靈活、快速地應對瞬息萬變的市場。

儘管目前日本許多食品企業已將事業公司獨立,以提升市場應變能力,但日清早在 2000 年初期便率先導入此模式,領先競爭對手,建立敏捷體制,為日後關聯事業的強勁發展奠定堅實基礎。

沒終點的產品,附加價值提升

除了開拓新國外市場和多角化事業,提升產品附加價值也是企業重要的發展方向。不少製造商致力於開發高附加價值產品,但要開發出簡單易懂、又能滿足顧客需求的產品並不容易。

以義大利麵為例,其烹煮時間比其他麵條更長。這是因為義大利麵經過乾燥和模具擠壓,相較於未經乾燥的拉麵或烏龍麵,需要更久的時間才能煮熟,甚至可能長達 2 倍。

日清食品長期銷售乾燥義大利麵,並積極解決這個潛在問題。雖然一般麵條只需 3-4 分鐘,而義大利麵即使需時 2 倍,也只不過多 4 分鐘,看似差異不大。但對餐廳而言,若製作 15 份義大利麵,每份多花 4 分鐘,出餐時間就會延遲 1 小時。若能縮短烹煮時間,將會是極具吸引力的附加價值。

為了解決這個問題,日清開發出斷面類似電風扇的「マ・マー 早ゆでスパゲティ FineFast」義大利麵。透過在麵條表面切割 V 型切口,讓沸水更容易滲透至麵心,加速煮熟。

這個概念於 1986 年首次商品化,當時的麵條只有一個 V 字切口。 2011 年,新一代產品進化為 3 個 V 字切口,斷面呈現風扇形狀。到了 2022 年,更進一步發展為 4 個 V 字切口,使烹煮時間較初期縮短一半以上。對於餐飲業者而言,這項改良帶來了極具價值的效益。

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FineFast麵條到了2022年,更進一步發展為4個V字切口,使烹煮時間較初期縮短一半以上。
圖/ 日清官網

更值得一提的是,「マ・マー 早ゆでスパゲティ FineFast」系列自 1986 年以來,已進行 6 次附加價值升級。這種對產品持續改善的精神,在食品產業中實屬少見。日清製粉這種永無止境的附加價值經營理念,讓顧客對其產品產生高度黏著度。

上面提到的三件經營決定除了決定的時機之外,還得要搭配上規劃以及執行的多元人才,才能確保這些決定可以被正確的執行,所以日清製粉在人才這一塊,也下了很多的功夫。

傳產轉型,契機就在擴散產業經驗

看似衰退的黃昏市場,竟成為傳統產業轉型的契機!一些特色經營模式,讓老牌製粉廠跳脫框架,將累積的產業經驗擴散至更多元的飲食文化場景。

台灣麵粉工廠的產品不斷精進,加上台灣與日本同樣面臨少子化社會結構,這些工廠或許會追隨日本經驗,發展更多元化的麵粉事業,創造更高的產業價值。

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本文授權轉載自:商社男的外食迷宮

責任編輯:李先泰

關鍵字: #企業轉型
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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