日本加薪獨厚Z世代!中年「冰河世代」看得到吃不到:一生都是別人的墊腳石...
日本加薪獨厚Z世代!中年「冰河世代」看得到吃不到:一生都是別人的墊腳石...

重點1: :2024年薪資調整中,20至29歲的年輕員工獲得了最高的薪資增長,達到超過10%。
重點2: :日本的「冰河世代」,指的是40至54歲左右的群體,約佔日本人口的20%,薪資調整遠低於年輕世代,主要是由於他們在經濟泡沫崩潰期間就業環境惡化所致。
重點3: 隨著企業逐漸將焦點放在年輕員工的薪資增長,中年員工的待遇變得更加停滯,顯示出代際間薪資分配不平等的問題。

近年來,在日本通膨率2年來維持在超過2%的背景下,日本職場整體起薪和薪資調整自2022年以來有顯著回升,2024年第一季的平均薪資成長超過5%,為歷史性的漲幅。

然而,儘管成長數字亮眼,事實上,大多數加薪集中在年輕員工身上,這群已邁入中年的「冰河世代」看得到、吃不到,陷入薪資成長緩慢和職業發展停滯的困境,難以跟上年輕世代的薪資步伐。

Z世代薪水增長幅度最多,冰河世代

日本經濟學家比較勞動省公布《薪資結構基礎調查》2019至2024年間的各年齡層薪資變化,結果發現,20至24歲的Z世代新鮮人薪水增長最多,達到10.3%,到了冰河世代增長幅度急遽下滑,40至44歲則僅增長0.1%,45至49歲增長了2.1%,甚至50至54歲的群體有3%的下降。

而55至59歲的群體雖然有4.9%的成長,但經濟學家指出,和前幾個年齡世代相比,這群人的晉升與薪資調整來得更晚,整體而言,薪資金額仍是走下坡,顯示不同年齡世代間的薪資差距正逐漸擴大。

綜觀數據來看,40至54歲左右的冰河世代,是職場中最不利的群體,原因就出於這一代人在1993至2004年的「就業冰河期」進入職場。當時正值日本泡沫經濟破裂,就業市場嚴峻,許多公司大幅裁減招募名額,很多人不得不從事較差、不穩定且非正式編制的工作,拿著低廉的薪資維生,因此也被外界稱作為「失落的一代」。

經濟學家進一步指出,如果求職時的就業環境不好,就會成為人生難以逆轉的轉折點,決定了一個人的終身收入。這樣的問題時至今日仍存在,冰河世代無法擁有與年齡、能力相應的的工作,未來前景也難有保障。

冰河世代的雙重困境:缺乏晉升機會、不穩定收入

冰河世代的挫折不僅出於薪資增長緩慢,還有職位升遷的阻礙。由於經濟泡沫期間招聘的老員工牢抓高層職位不放,加上近年來興起延遲退休年齡的趨勢,都使得冰河世代員工的晉升機會難如登天,不易在職場上得到足夠的發展空間。

「我在30多歲時是非正式員工,當時只想著生計。」一位40多歲的東京出版公司員工說道。另一名員工表示,初出社會時就面臨工資低、升遷緩慢的處境,「我20多歲的年收入,很明顯比現今同年齡的人少了大約100萬日圓。」

此外,冰河世代的工作經歷往往較為有限,在中期轉職時缺乏競爭力。根據調查,40多歲男性的職位變動率為5.4%,低於30多歲的7.7%,而即便轉職成功,這代人的薪資增長率也比Z世代員工來得低,進一步導致他們累積資產的能力。

《日經亞洲》數據指出,2003年至2023年間,在40多歲的群體中有14%的人的財產少於100萬日圓,不只退休生活面臨入不敷出,對日本的社會福利系統也可能造成嚴重負擔。

在社群平台X上,也充滿冰河世代負面情緒的評論,例如覺得「冰河世代被拋下」、「至少讓我們活得有養老金」,有人更哀嘆,長期身處無法獲得回報的工作,而且退休前景黯淡,他們只能一直成為「他人成功的墊腳石」。

專家建議,若要改善這一情況,必須重新審視企業以年齡為基礎的薪酬體系,引入更多基於員工表現的評等制度、擴大無年齡歧視的就業方式等,重新燃起冰河世代的職涯希望。

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

資料來源:每日新聞日經亞洲

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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
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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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