思考整理從忘記開始
思考整理從忘記開始
2008.07.01 | 技能

近來日本書市關於「思考整理」的書籍大行其道,整理、整頓的重點已逐漸從有形的整理(文具、文件、抽屜),轉變為無形的整理(資訊、思考、邏輯)。尤其在網路資訊過多的數位時代,想要消化所有看到的資訊與情報,根本是不可能的事情。因此,如何整理資訊、情報與思考脈絡,成為許多人關注的課題。

其中,《思考的整理學》與《佐藤可士和.超整理術》兩本與整理相關的書籍,不約而同提出對於「捨棄」的看法。

《思考的整理學》的作者外山滋比古主張,整理的第一步就是「捨棄」,他強調,「思考的整理,就是如何高明地忘記(捨棄)。」這本書1986年出版以來,22年一直是長銷書,去年10月起連續21週獨占東京車站前的丸善書店丸之內總店暢銷榜首,一年之間銷售30萬冊,累計銷售量超過46萬冊。

《佐藤可士和.超整理術》的作者為著名設計師佐藤可士和,他曾經為Uniqlo紐約蘇活區分店進行室內設計、為東京國立新美術館設計標誌、為NTT DoCoMo設計極簡手機N702iD等。他將整理分為三個階段:空間、資訊、思考,最容易著手的是空間整理。他認為所謂的「捨棄」,要先將所有的項目可視化,然後排出重要性的順序,接著將不必要的捨棄,捨棄就是整理的第一步。他認為,「捨棄」就是與「首先」、「最重要的是」奮戰的結果,因此只要抓到捨棄的竅門,就可以幫助人們找到觀點、打開創意之門。(撰文=文及元)
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思考的整理學**
● 作者:外山滋比古 
● 出版社:筑摩書房 
● 出版日期:1986年4月
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佐藤可士和.超整理術**
● 作者:佐藤可士和 
● 出版社:日本經濟新聞社 
● 出版日期:2007年9月

阿里巴巴的神話
● 作者:孫燕君
● 出版社:馥林文化 
● 出版日期:2008年7月

阿里巴巴的上市宣告中國B2B電子商務模式成功。這個創造國際.com網路帝國的幕後推手,是從杭州發跡的英文老師馬雲。作者與馬雲是多年舊識,因此能詳實記錄其創業時的峰迴路轉、面對網路酷寒時的策略,並生動地側寫馬雲與身旁夥伴的互動、批露他與日本軟體銀行孫正義、美國雅虎創辦人楊致遠的合作秘辛。(撰文=吳升皓)

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新媒體消費革命**
● 作者:大衛.佛克林/柏妮絲.坎納
● 出版社:商周 
● 出版日期:2008年6月

在這個年代,沒和網路沾上邊的媒體,將面臨業績無法成長的窘境,但如果以為網路是所有問題的答案,卻又落入時代的陷阱。本書是本使用者手冊,幫助讀者了解周遭媒體、通訊業的運作和解讀新媒體現象:搞笑劇怎麼反而不賣?收視率為何總被高估?消費者的「眼球」不算數了,真正啟動你聽覺、視覺的,其實是行銷者和廣告主。(撰文=吳升皓)

我們比我聰明
● 作者:李伯特/史班特
● 出版社:培生集團 
● 出版日期:2008年6月

群眾智慧大於個人,維基百科是最好的例子。本書透過實例,為想運用線上群眾力量的人解讀know-how,例如寶僑推出新款洗碗精時,透過供閒聊的話題,讓「媽媽大軍」幫忙促進銷售;釀托邦則由其一萬多名社群成員投票決定出啤酒的種類、顏色等細節。由眾人的智慧改變做生意的方式,反而更精準有彈性!(撰文=吳升皓)

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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