打下70%市占率!日本GO計程車「3年燒4.5億日圓」轉型,第三代如何砍掉重練?
打下70%市占率!日本GO計程車「3年燒4.5億日圓」轉型,第三代如何砍掉重練?

疫情彷彿一道時空屏障,多年疫情阻隔了前往日本的腳步,疫情後再次踏上這片土地,許多顯著的變化映入眼簾。其中之一便是街頭的計程車。

印象中,疫情前日本的計程車大多是豐田皇冠車款,但疫情後,都會區的計程車幾乎都被換成了帶有英倫風格的豐田JPN Taxi,尤其在繁華的都市地區,很難不注意到那些車身印著醒目「GO」標誌的計程車。

它們穿梭於城市脈絡之間,成為現代日本流動風景的一部分。 而這個印有「GO」標誌的計程車公司「日本交通」,正是我們今天的主角。

同時,他們也擁有廣受使用的叫車APP「GO」。 這看似走在數位前沿的日本交通,其實已是一家擁有近百年歷史的企業。

從一輛別克起家,搖身變計程車行龍頭

創業者川鍋秋蔵於1921年擔任川崎造船所的司機,這份工作啟發了他建立計程車事業版圖的雄心。1928年,他傾盡積蓄購入當時最流行的高級別克汽車。白天,他服務於老東家川崎造船所,晚上則穿梭於各餐廳、酒店和旅館,接送顧客。

他深知,要在激烈的競爭中脫穎而出,僅靠車輛是不夠的;從一開始,他就極度重視服務細節與乘客體驗,勤奮地為顧客搬運行李,甚至協助處理車票等瑣事。超越當時標準的服務水準,讓他的生意蒸蒸日上,年底便購入第二輛別克轎車,並聘請司機,自己則轉型為經營者。

隨著公司規模的逐步擴大,日本交通在戰爭期間陸續收購中小型計程車行,並在戰後經濟復甦期乘勢而起,最終發展成為日本計程車產業的領導者。

到了1980年代,日本交通的年營業額已突破450億日圓,聲勢如日中天。而到了2024年5月,其營業額更達到1385億日圓(包含業務合作的公司)。

看似一帆風順的日本交通,實際上也經歷並克服了不少危機與挑戰,才得以屹立至今。

非核心事業太多!「日本交通」一度負債1900億日圓

1980年代中期,寬鬆的貨幣政策使整個日本沉浸在泡沫經濟的狂熱之中,日本交通也開始積極將資金投入房地產及其他非核心的多元化事業,然而這也為日後埋下了巨大的風險。

當1990年代泡沫經濟破滅時,先前的大舉投資瞬間大幅縮水,當時提供貸款的日本銀行團紛紛要求還款。在對日本交通進行清算後,人們才驚訝地發現,公司帳上負債竟高達約1900億日圓,使公司陷入前所未有的財務危機。

當時的家族第三代川鍋一朗,自美國西北大學凱洛格管理學院畢業後,進入管理顧問公司麥肯錫工作。在麥肯錫的歷練,使川鍋一朗熱衷於解決更困難的問題,並從中獲得成就感。

他也在此認識了後來引導公司轉型商業模式的時任麥肯錫上司南場智子。憑藉麥肯錫的光環,川鍋一朗於2000年回到日本交通,準備帶領公司脫胎換骨。

30家子公司變13家,連司機福利也一度遭砍

2000年的日本,日產汽車正好也在來自雷諾的空降執行長領導下,展開一連串的改革。而回到家族事業的川鍋一朗,也順著市場的一頭改革熱,立即召集了會說外語的司機,成立了會員制的派車公司「日交マイクル」。

然而,由於當時毫無經驗的川鍋一朗,在大量投資車輛與駕駛的平衡上考慮不周,「日交マイクル」的營運不佳,三年內竟使集團額外虧損了4億5000萬日圓,這也讓川鍋一朗警醒,意識到改革必須減少不協調,結合整體力量才能成功。

與此同時,銀行團也開始與日本交通進行重建計畫的談判。 川鍋一朗著手處理負面資產的包袱,果斷出售非核心資產,原本30家子公司也縮減至13家,並關閉虧損部門。

當時的計程車站點也面臨關閉和遷移,甚至連司機的休息設施,例如澡堂等,也因需縮減福利而受到影響。川鍋一朗親自前往第一線,與當時的司機們溝通協調,讓大家理解公司為何要做這些變革與縮減。

除了資產整理,他也提出了從過去計程車主要依賴隨機招手的模式,轉變為「被選擇的計程車」的核心理念,推動「黑頭計程車」等高品質服務,最終使日本交通逐漸擺脫了黑暗時期。

日交數據服務,成為轉型關鍵拼圖

當初在果斷出售非核心資產和子公司時,日本交通保留了一家名為日交數據服務(日交計算中心)的公司。這家擁有約30名精通程式設計人員的公司,其核心能力在之後成為扭轉日本交通命運的關鍵基石。

在一次偶然與日本蔦屋書店創始人增田宗昭的對話中,增田宗昭提到:「不是把變成負數的東西恢復到零,而是創造新的東西,把零變成一,或是一變成十。」這句話啟發了川鍋一朗,讓他思考或許有別的方法可以讓事業從新的領域成長。

當川鍋一朗看到外送披薩的APP時,他想到計程車或許也能以相同的方式運作,重新創造出新的計程車產業商業模式。 於是,他便與日交數據服務公司的同事討論,並在半年後開發出第一版的叫車Ap「日本交通タクシー配車」。

合作DeNA!叫車App獲7成市占率

然而,日本的叫車App市場隨後陷入了激烈的「戰國時代」。包括DeNA的「MOV」、滴滴與軟銀支持的「DiDi」、索尼系的「S.RIDE」等,各方勢力為了搶奪用戶,不惜祭出優惠券大打「消耗戰」,導致業者連連虧損。

同業在當時2019年的八個月內,虧損金額就高達52億日圓。更令人擔憂的是,儘管進入這個行業的業者眾多,App的實際使用率卻低得驚人,2020年初僅約2%。

「MOV」的擁有公司DeNA的創始人,正是之前提到的川鍋一朗在麥肯錫時期的上司南場智子。基於過去建立的信任關係,DeNA的「MOV」與日本交通的「タクシー配車」事業開始進行整合的討論。

DeNA以擅長運用AI技術進行服務程式研發,具備打造軟體的能力見長;而日本交通則以擁有遍布日本全國的加盟業者和龐大車隊,具備開發計程車硬體的實力為優勢。

在雙方互補性極強的特性下,服務整合後,「GO株式会社」應運而生。憑藉其龐大的車輛數以及強大的軟體支援,2023年6月的營業額與2022年相比,達到180億日圓,並在叫車App市場上取得約70%的市佔率。

截至2025年2月,App下載次數已突破2700萬次,正式從「戰國時代」中脫穎而出。

司機缺人怎麼辦?「GO Crew」成人力解方

現在正值最需要計程車的上下班尖峰時段,場景來到東京都內的一間計程車公司。看著停車場內停放的30輛計程車,東京的計程車社長無奈地表示,雖然有顧客等待叫車,卻找不到足夠的駕駛員,只能讓這些計程車空蕩蕩地停在公司的停車場,等待找到新駕駛員後,才有機會再次上路。

日本的計程車業界,2000年約有40萬名計程車司機,但到了2023年已減少至約23萬人,幾乎減少了一半。 而在2021年的調查中,計程車司機的平均年齡更來到60.9歲。在車輛數減少、司機高齡化的情況下,已經形成消費者想搭乘計程車時,卻搭不到的產業結構。

為何司機人數不足?計程車司機雖然是個收入不低的職業,但由於擔心駕駛技術和對地理環境不熟悉,以及需要自己在外巡迴攬客,加上計程車業特有的抽成制度等因素,想到這些會影響收入的環節,便使日本年輕人對這份工作望而卻步。

「GO株式会社」運用其在AI領域的專長,開發出AI驅動的「客戶探索Navi」服務並使其商業化。此系統分析大數據,預測需求熱點,並像導航一樣即時引導司機前往,有效降低空車行駛的機率,提升新手司機的營收與信心。

此外,公司還推出了新型態的工作模式「GO Crew」。此模式的核心變革在於:

一、 工作內容限定 :僅接受來自GO App、已輸入目的地且線上支付的訂單,不接受路邊攔車。

二、 薪資結構改變 :捨棄傳統抽成制,改採更穩定的時薪制。

三、 工時安排彈性 :提供「週3天、每天5小時起」的彈性選項。

這些調整也降低了想加入計程車行業的心理門檻,使得現在日本交通仍能吸引到日本頂尖大學(四大)的畢業生,他們會先到第一線實習1-2年的計程車駕駛工作,之後再回到總公司負責不同的業務。

擁抱變革,就能開創未來

雖然截至2025年,「GO」的服務尚未能完全覆蓋日本所有偏遠地區,但從過去泡沫經濟時期的巨額負債、叫車服務的虧損,以及勞動力短缺等問題中所做的種種努力來看,日本交通的故事證明了,即使是百年傳統產業,只要勇於擁抱變革、回應社會需求,就能開創出全新的價值與未來。

再加上近期無人駕駛技術的發展,日本交通仍將繼續在改革的道路上前行。

延伸閱讀:美國關稅戰下誰會痛?從一雙Nike鞋,看出你的荷包將如何大受影響?

本文授權轉載自:商社男的外食迷宮

責任編輯:李先泰

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71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局
71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局

近年隨著主權 AI 議題持續升溫,企業開始重新思考資料與算力的部署方式,希望讓敏感資料留在地端,同時具備就近運算的能力,這也進一步加速 Edge AI 的發展。然而,當 AI 從雲端走向本地端與邊緣端時,企業除了追求運算效能與應用創新,更必須確保服務的穩定可靠。畢竟,再先進的 AI 應用,一旦因資安攻擊、設備故障或資料損毀而停擺,就會無法創造商業價值。

換句話說,「AI 創新」與「營運韌性」已不再是兩條各自獨立的單行道。企業加速 AI 布局的同時,也需要一套能守護資料安全、具備快速復原能力並確保營運不中斷的 IT 基礎架構。

因此,在本月 18 日盛大登場的「QNAP World Tour 2026 台北場|立足 Edge AI,決勝企業全方位韌性」論壇中,QNAP 總經理劉文義指出,企業需要的已經不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐 AI 創新與營運不中斷的韌性平台。QNAP 此次聚焦企業韌性與 Edge AI 兩大主軸,深度剖析企業 IT 基礎架構如何兼顧穩健營運與 AI 智慧應用,同時展出高效能邊緣 AI 伺服器、企業級 ZFS 全快閃 NAS、網管型交換器等多項新產品,全面滿足企業下一階段的轉型需求。

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QNAP總經理劉文義指出,企業需要的已不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐AI創新與營運不中斷的韌性平台。
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從一站式 AI 平台至監控、影音應用,QNAP 加速 Edge AI 落地

在邊緣 AI 領域,QNAP 除了提供 GPU-Ready 的 Edge AI 平台與管理軟體 AI Service Center,更進一步推出 Qsirch AI、QuONE 及 QuAgent 等應用服務,打造從 AI 運算、模型管理、RAG 私有知識庫到 Agent 智慧應用的一站式企業 AI 平台。

QNAP資深智慧儲存產品經理 Yuna Chen形容,AI Service Center 就像一個管理中樞,IT 管理者可在單一介面統一管理所有 AI 應用所使用的模型與金鑰,也能隨時查詢 Token 用量、成本與稽核紀錄,清楚掌握誰在什麼時間點呼叫了哪些模型,讓企業在導入 AI 應用的同時,也能兼顧管理與治理需求。同時Yuna Chen也分享 NAS 結合AI 的使用者體驗,藉由執行在 QNAP NAS 上的對話式 AI 代理程式 QuAgent,自然語言能直接轉化為操作介面,使用者透過對話即可完成檔案搜尋、備份、系統查詢等工作;而 QuONE 則將行動裝置與 AI 技術深度結合,將原本分散的多款應用整合至單一入口,使用者只需一次登入,就能快速存取所需服務,徹底告別繁瑣的跨應用切換與登入流程,打造最直覺的 NAS 智慧助理體驗。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Yuna Chen說明,AI Service Center可統一管理AI應用的模型與金鑰,並掌握Token用量、成本與稽核紀錄。
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QNAP 智慧儲存產品經理 Vivian Luo 則說明,Qsirch AI 導入強大的語意理解與多模態檢索能力,能將 NAS 內的巨量檔案轉化為隨查即用的知識庫。使用者只要以自然語言描述內容,就能搜尋 NAS 裡的文件、圖片、影音與音訊等不同格式資料。影音檔案還可自動生成逐字稿,讓過去難以檢索的音訊與影片內容也能被全文搜尋。而所有索引皆在 NAS 本機完成,檔案不上傳雲端,兼顧搜尋效率與資料隱私。

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QNAP智慧儲存產品經理Vivian Luo表示,Qsirch AI具備語意理解與多模態檢索能力,索引皆在NAS本機完成,兼顧搜尋效率與資料隱私。
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除了打造一站式 AI 平台,QNAP 也將 Edge AI 能力延伸至監視監控場域。QNAP 智慧視訊產品部部長 Hanz Sung 指出,QNAP 結合 AI 發展出 Deep Search、SkiLLM 等服務,使用者可以透過自然語言去描述想要搜尋的影像片段,或要求系統執行影像分析、產出調查報告與佐證影片等任務,不僅降低人工調閱影像與事件調查負擔,也讓視訊監控系統從被動記錄的角色,進一步升級為主動分析的監控顧問。

在視訊監控外,另一個 Edge AI 的應用則是影音內容產製。受到影音檔案容量指數級成長、AI 創作普及與多人協作之需求,高效能儲存與低延遲傳輸已成為影響創作效率的關鍵因素。

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QNAP智慧視訊產品部部長Hanz Sung指出,結合Deep Search、SkiLLM等AI服務,可讓視訊監控系統從被動記錄升級為主動分析的監控顧問。
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QNAP 智慧儲存產品經理 Eddie Chuang 表示,QNAP 新一代 NAS 機種不僅支援 Thunderbolt™ 5 高速傳輸、可擴充 25GbE/100GbE、內建 NPU 加速等設計,更運用 AI 提升影音團隊管理與使用素材的效率,例如:透過地端 AI 運算,NAS 可以進一步化身為專案知識庫,協助團隊查詢過往剪輯邏輯、彙整客戶回饋,甚至快速確認素材版權狀態。

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QNAP智慧儲存產品經理Eddie Chuang表示,新一代NAS支援Thunderbolt 5高速傳輸與內建NPU加速,運用地端AI提升影音團隊協作效率。
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從資料確信復原、高可用性到主動式威脅偵測,QNAP 層層築起營運韌性

除了 Edge AI 佈局,本場論壇的第二個主軸「營運韌性」,則從資料備份、高可用性與資安三個面向出發。QNAP 總經理劉文義也於開場引述 QNAP 於 8 月針對台灣 241 家企業進行的資安韌性調查,指出 71% 企業的資安綜合評級落在「待強化」以下,更有 53% 無法確保備份免於被刪除或篡改,揭示了國內企業 IT 架構在應對資安攻擊與營運中斷時的重大潛在風險。

QNAP 資深智慧儲存產品經理 Jack Wang 認為,企業資料備份現正面臨的挑戰是,遭遇災難或事故時,備份資料能否「真正被完整還原」,讓營運迅速恢復正常。為此,QNAP 在最新的備份解決方案 HDP for Business 中,整合自動化備份驗證與快速還原機制。當資料備份完成後,自動於 NAS 上以虛擬機 (VM) 開機驗證,並將過程錄影存證,讓 IT 主管與稽核人員有實際可查驗的復原證明;一旦事故真的發生,Instant Restore 則能直接將備份以 VM 型態在 NAS 上啟動、暫時接手服務,將復原時間從過去以天為單位來計算縮短至分鐘等級,為企業營運建立第一道防線。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Jack Wang說明,HDP for Business整合自動化備份驗證,搭配Instant Restore可將復原時間縮短至分鐘等級。
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除了備份資料的可復原性,確保關鍵服務在故障發生時依然能持續運作,更是營運韌性的重中之重。尤其隨著 AI 應用深入核心業務,一旦系統遭受非預期停擺,影響的不只是 IT 部門,更可能直接造成營運中斷與商業損失。為此,QNAP 針對硬體、系統、站點、容量及應用五個可能發生故障的層級,分別提出對應解決方案,協助企業打造高可用性的 IT 架構。

QNAP 資深儲存系統產品經理 Oliver Lam 進一步舉例,像是系統層的 QuTS hero High Availability Manager 採用 Active-Passive 雙機叢集,可在 90 秒內完成故障切換;硬體層的 ES NAS 則透過 Active-Active 雙主控架構,在控制器故障時,可於 30 至 60 秒內接管服務,讓企業在遭遇突發故障時,關鍵服務仍能快速切換至備援系統,將停機時間與營運衝擊降至最低。

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QNAP資深儲存系統產品經理Oliver Lam舉例,QuTS hero High Availability Manager可在90秒內完成故障切換,強化企業高可用性架構。
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而造成系統停擺的原因,除了重大災害,可能是資安攻擊,因此,營運韌性的另一道防線,就是在威脅真正造成破壞之前,及早發現異常。QNAP 先進網通產品經理 Ruby Chan 指出,面對勒索軟體、零日攻擊等資安威脅,企業需要的資安工具,不只是可以防禦威脅,更要具備主動持續偵測與快速應變能力。

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QNAP先進網通產品經理Ruby Chan指出,面對勒索軟體與零日攻擊等資安威脅,企業所需的資安工具須具備主動持續偵測與快速應變能力。
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自推出以來,深獲企業客戶青睞的 QNAP ADRA NDR X 內網資安防禦解決方案,內建超過 4.3 萬筆且還在持續更新的特徵規則,不僅能偵測出已知攻擊,還搭配 AI 行為分析技術去建立裝置的日常行為基準,主動辨識零時差攻擊與異常行為;更透過 LLM 將可疑封包與事件串連成完整攻擊鏈,協助 IT 人員快速掌握威脅脈絡。當系統偵測到高風險事件時,還能與 QNAP NAS 聯動、自動觸發快照,保留遭到加密或破壞前的資料版本,將資安防護從威脅偵測一路延伸到事件應變與資料復原,建立更完整的營運韌性防線,協助中小企業以高性價比的資安投資,輕鬆實現企業級內網防護能力。

當 AI 從雲端走向邊緣,企業 IT 基礎架構肩負的任務也隨之擴大,既要支撐 AI 創新,更要確保資料安全與營運不中斷。從 Edge AI 平台、場域應用,到資料復原、高可用性與資安防護,QNAP 正持續擴展 NAS 的角色,躍升為數位資產與營運連續性的關鍵守護者,協助企業打造穩健的 IT 底座,以全力追求創新、運用 AI 創造更大的商業價值;而QNAP 也深信再強大的技術,最終都要回到每一位使用者的日常體驗 ─ 安全、便利、穩定可靠。

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QNAP World Tour 2026台北場吸引大批IT從業人員到場,展區同步展示邊緣AI伺服器、企業級全快閃NAS等多項新品實機。
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現場同步展出Seagate等合作夥伴的「AI READY智慧資料管理」方案,呼應論壇聚焦Edge AI與企業韌性的雙主軸命題。
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錯過了台北場沒關係! QNAP World Tour即將進行全台巡迴
立即報名:
QNAP World Tour 2026 高雄場
10/22 (四) | 13:00- 16:00 |
高雄翰品酒店春耕廳
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Kaohsiung
QNAP World Tour 2026 台中場
11/05 (四) | 13:00- 16:00|
台中福華大飯店 5F CR500 會議室
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Taichung

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