Nano Banana賀年卡神器!浮世繪、和服拜年、初戀雪景風…9款質感模板,一鍵生成超簡單
Nano Banana賀年卡神器!浮世繪、和服拜年、初戀雪景風…9款質感模板,一鍵生成超簡單

日本郵便與 Google Gemini 近日首度展開跨界合作,推出「#Gemini で年賀状」(#使用 Gemini 製作賀年卡) 共同計畫,利用 Nano Banana Pro 模型開發 AI 賀年卡服務,只要動動手指上傳手機照片,就能自動變出充滿設計感的新年賀年卡。

一個人也能拍全家福!AI幫家人、寵物獨照合成溫馨賀年卡

每每想拍一張完美的家庭合照總要天時地利人和,而這次的AI 賀年卡服務,能夠讓使用者分別上傳家人、寵物的獨照,AI 就能將成員自然安置在同一個畫面中,營造溫馨的團圓氛圍。

平台內建9款精美模板,從浮世繪、新年和服拜年、初戀雪景風到充滿幽默感的四格漫畫都能挑選。使用者可以自由選擇直向、橫向或正方形尺寸,還能自訂搞怪或感人的問候語。

生成好的影像可即時下載分享到社群媒體,如果此刻身在日本,還能連動日本郵局列印服務,將數位創意轉化為實體明信片,寄出新年祝福。

AI 賀年卡神器已於 2025 年 12 月 15 日正式上線並預計開放至2026 年 1 月 15 日,不妨趁著新年到來前,製作一張獨一無二的專屬賀年卡吧!

賀年卡製作6步驟教學!

進入「#日本郵便で年賀状」網頁,以下簡易6步驟生成具有質感的賀年卡:

#3 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代
Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代
#5 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

成品出爐!

#1 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代
#2 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代
#3 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代
#0 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

同場加映!馬年社群貼圖、大頭貼

完成賀年卡後,將頁面往下拉,Gemini加碼分享2組趣味提示詞,製作馬年風格的社群貼圖、大頭貼,將提示詞貼在Gemini對話框就能生成:

#6 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

馬年社群貼圖提示詞:
「請參考圖中的人物,,設計 6 款 2026 馬年元旦用的社群貼圖。」

#0 Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

馬年大頭貼提示詞:
「讓我穿上馬的充氣裝(或馬偶裝)!白背景,臉部特寫,並寫上『Happy New Year』!」

Gemini 賀年狀
圖/ 日本郵便

同場再加映:馬年專屬抽籤器怎麼做?

除了賀年卡,Gemini 更針對新年團聚開發了互動感十足的「數位御神籤」功能。使用者只需在專屬的網頁應用程式(Web App)中輸入家族成員背景,系統便會即時運算,呈現宛如親臨日本神社般的沉浸式動態抽籤體驗

點我抽籤去

Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

或是自己打造專屬的馬年運勢籤,以下是官方提示詞:

【數位御神籤提示詞】
我要使用 Canvas 開發一個網頁應用,它可以為全家人產生一張 2026 年的專屬運勢紙條。

使用者只需輸入家庭成員訊息,點擊「繪製運勢紙條」按鈕,Gemini 就會自動產生一張使用 Nano Banana Pro 產生的運勢紙條圖片並顯示出來。

根據家庭成員的不同,我希望在紙條上分別包含「大運」、「中運」、「慢運」和「厄運」這三種運勢的元素,以及一些獨特的幸運物品(例如皮夾放偶像照片)和有趣的幸運動作(例如摸三次臉頰)。

Gemini 賀年狀
圖/ 數位時代

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資料來源:Gemini Japan

責任編輯:蘇柔瑋

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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
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

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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