推動日本矽谷的手~西川潔|數位時代 BusinessNext

夢想，人人都有。能築夢踏實的人可能不多，至於能幫別人把夢想實現的人，恐怕是少之又少。
西川潔，日本網路創業家團體Bit Valley的發起人，也是NetAge社長，他將公司稱為網路事業的發電機，是日本第一個網路創業育成公司（incubator）。
雖是先鋒，公司成立其實也不過就在一九九八年初。但短短兩年，從NetAge培育而出的線上購車資訊內容提供者NetDealers，由於與日本雅虎汽車網的合作成功，去年四月被軟體銀行與微軟合資的CarPoint網站買下。

**創意搖籃的推手

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成立公司之前，曾經在KDD和AOL Japan服務過的西川潔，是個標準的網路創業追夢族。採訪中，西川潔不斷詢問記者帶來的雜誌中所報導過的美國矽谷網路創業家，他們的成功法則是什麼。看到《數位時代》創刊號封面的雅虎創辦人楊致遠，他遺憾地回頭瞧了牆上與AOL和Amazon.com執行長凱斯（Steve Case）及貝佐斯（Jeff Bezos）的合照說：「很可惜，我沒親自見過他（楊致遠）。」
NetAge七成的網路事業成就，是來自公司內部的創業發想。西川潔說起NetAge的創業起源，是來自大導演史匹柏和葛洛斯在一九九六年成立的idealab。就像葛洛斯天生是個創業狂一樣，NetAge主要的運作模式之一，就是內部生產創意，然後將創意孕育成可行的商業模式，並找到經營人才，然後先在公司內營運，等到找到創投資金，而且事業成熟，就獨立出去。
西川潔談到每天的主要工作就是「討論、討論、討論」。
把美國模式搬到日本，雖然形成很多點子，但仍需要討論和修改，因為日本的網路使用習慣，有不同於美國的特殊性。西川潔舉例，日本網路連線的電話費很貴，所以使用者喜歡快速的瀏覽、點選，網頁的設計必須符合這種要求；「這些小地方，你就必須仔細思考。」
今年二月從NetAge獨立出的FreeML，是一個免費提供設立郵件群組的網站。你可以在網站上開設一個議題群組，也可以加入已經有的郵件群組；這個經營社群為主的網站，九七年十月就已成立，之前一直不見起色，經過NetAge重新思考商業模式，去年底改頭換面，目前登記的會員群組已經超過廿萬。

**好的人才，可遇不可求

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經營網路育成事業，找人遠比找點子難。旗下已經有超過十個網站的西川潔表示，「網路事業的關鍵還是在於執行能力，好的人才，可遇不可求。」NetAge的另一個經營模式就是找到年輕的創業家，引進公司後，再決定要作什麼事業。他強調：「好點子，現在就跟商品一樣，美國那兒一大堆，但人才卻是想不出，也很難買到。」
理想人才，不但要有專業，還得幽默，懂得轉圜。除了商業運作的經營才能，認為網路創業家不該穿西裝、打領帶的西川潔認為：「幽默隨和，是網路企業領導人該有的特質；客觀有彈性，才能在不斷變化的環境中持續學習、應變。」以今年二月成立、三月開始營業的B2B商情網站ProTrade為例，西川潔回憶當初與對方的接觸討論，他打趣說：「第一次談完後，對方的想法是一百八十度改變。」

**新的可能性在撞擊中產生

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網路育成事業即使有人才和經營know-how，專業創投資金仍不可少。西川潔比喻日本的傳統創投好像領薪水過日子的上班族（salary-man），不像矽谷的專業創投，試圖成為你的工作夥伴，真的為你解決難題。在這樣的現實環境下，NetAge目前也是靠國外的合作夥伴，像在美國同是網路創業育成公司的NetYear Group，來爭取有加值服務效應的投資者。
NetAge希望聚集更多網路創業動能。去年三月西川潔發起Bit Valley，重要思考點之一，就是希望透過參與者的聚集交流，活絡日本的網路創業環境；而NetAge本身不斷在尋找的創意與人才，也是期待同樣的連鎖碰撞效應。
自認喜歡站在幕後、默默做工的西川潔認為，從事網路育成事業是興趣，站到台前號召成立Bit Valley則是使命。一看到雜誌中介紹的網路創業家就會露出鼓舞笑容的西川潔說：「我不覺得自己是網路前鋒，我也沒有演員的性格；但為了讓更多日本年輕人投入網路事業，我必須要走出去，鼓吹他們加入行列。」

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。