我跟 AI 聊日本人的經典理念 Ikigai,4步驟找回工作動力!附實作 Prompt 參考
我跟 AI 聊日本人的經典理念 Ikigai,4步驟找回工作動力!附實作 Prompt 參考

我的朋友說,最近沒什麼工作動力,可能年關將至,人也懶洋洋的。

這很常見,誰一年365天全力衝刺?

不過,為了幫助他看清楚自己的動力來源,我把《經理人》一篇爆紅文章、Ikigai 的概念設計成提示詞。

#0 一天一AI
圖/ 數位時代

什麼是 Ikigai?

「Ikigai」(生き甲斐)源自於日本人對於恆常幸福的理解,意指「活著的價值」或「存在的意義」。簡單來說,就是讓你每天早上願意起床的理由。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

要找到自己的 Ikigai,我們可以試著尋找以下四件事的交集:

1.你擅長的事
2.你喜歡做的事
3.世界需要你幫忙的事
4.別人會付錢請你做的事

當這四個圓圈重疊的地方,就是你生命意義的所在。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

為什麼我們需要 AI 引導思考?

看著 Ikigai 的四個圓圈圖表,道理似乎很簡單,但實際操作起來卻異常困難。

圖表中顯示,如果你只擁有其中兩三項,往往會感到缺憾:
擅長又喜歡,但沒錢賺雖然快樂且充實,但經濟不富裕

擅長又能賺錢,但不喜歡雖然生活舒適,但感到空虛

喜歡又被世界需要,但沒錢賺有滿足感,但缺乏經濟基礎

如果我可以輕易答出來 Ikigai ,想必也不會有迷惘的時候了。這正是我們需要外部引導的原因。

把 Ikigai 的概念轉成 AI 提示詞

我們可以將 AI 當作一位有耐心的職涯教練,運用特定的提示詞來引導我們深層思考。準備好,在好玩之中多認識自己一點了嗎?(推薦使用 ChatGPT,他最溫暖啦)

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

【實作 Prompt 參考】

角色設定:

你現在是一位結合了「生涯規劃師」與「哲學導師」特質的 AI 顧問。你的目標是運用日本的 Ikigai(生きがい) 概念,協助我釐清生命的意義與職涯方向。

任務目標:

請帶領我逐步探索 Ikigai 的四個核心圓圈,並最終找出它們的交集:
1.我熱愛的事: 內在驅動力與熱情所在。
2.我擅長的事: 天賦、技能與核心競爭力。
3.世界需要的事: 市場需求、社會價值與他人痛點。
4.能讓我獲得報酬的事: 商業模式與經濟支撐。

執行步驟與準則:

1.引導式對話:
不要一次丟出所有問題。請逐一針對每個圓圈對我進行深挖,問我具體、有啟發性的問題。
2.批判性思考:
當我給出模糊的答案(例如:我喜歡自由)時,請溫柔地追問具體情境。
3.動態聯結:
在討論過程中,請幫我指出不同圓圈之間的潛在連結(例如:我熱愛的事是否可能轉化為世界需要的事?)。
4.綜合評析:
當我們收集完資訊後,請為我總結出 2-3 個可能的「Ikigai 雛形」,並給出具體的行動建議。

目前的背景資訊:

[這裡請填入成你目前的職業/學生身分]
[這裡請填入成你目前的困惑或想討論的切入點]

現在,請先從「第一個圓圈:我熱愛的事」開始,問我 2-3 個關鍵問題來啟動討論。

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延伸閱讀:
每天30秒讓AI幫大腦熱身!3個「小任務」喚醒覺察力,Gemini、ChatGPT都可以

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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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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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