《 從數字到真實的AI 轉型探索 : 日清食品70% AI 使用率的管理革命 》
1.日清食品 70% AI 使用率背後的管理革命
企業喜歡看數字。70% 的 AI 使用率，在任何董事會上都會贏得掌聲——這意味著接近三分之二的員工已經擁抱了生成式 AI 時代。但是，日清食品集團資訊長成田敏博卻說，這個成績「無法接受」。
因為這一刻，意識到許多企業高層從未真正理解的是：數字不等於改變，使用率也不等於價值。
這家以泡麵享譽全球的百年食品集團，在短短兩年內將 AI 滲透率從 5% 推升到 70%，不是靠著行政命令或技術強制，而是通過一套看似樸素但極具威力的方法論——日清食品的經驗對台灣企業在數位轉型時，尤其重要和特別發人省思。
2.工具不會自己工作
2023 年 4 月，日清內部版的 ChatGPT「NISSIN AI-chat」上線了。集團旗下20家公司約4,600名員工正在使用該系統，無需擔心資訊洩露，讓員工安心無憂。按常理，這應該是一個轉折點。然而，事實是殘酷的：初期日常使用率只有 3% 到 5%。
員工知道工具存在，卻不知道如何使用。更根本的問題是，他們不知道怎麼將工具應用在日常工作裡。這就像給每個人配置了一個高級廚刀，卻沒有教他們怎麼切菜，怎麼可能指望他們會用？
這是全球企業在生成式 AI 時代共同卡住的地方。有多少公司現在也陷入了同樣的困境？他們有工具、有預算、有 IT 部門的全力推動，但就是差那臨門一腳。差的是什麼呢？差的是「把工具變成習慣」的設計。
3.從業務部門切入的智慧
日清的破局之道出人意料地務實。他們沒有試圖全公司一體推進，反而選擇先從業務（銷售）部門開始。
這個選擇很聰明。銷售部門的工作流程相對標準化，結果也容易量化。日清從全國據點選拔業務人員組成專案小組，用曼陀羅圖表逐一分析他們在日常工作中的痛點。最後，他們梳理出約 30 項可以由 AI 協助完成的任務。
但是，最關鍵的一步是開發「提示模板」——針對這些具體場景預先寫好的 AI 指令。業務員不再需要從零開始思考怎麼和 AI 對話，只要套用模板，就能直接得到高品質的輸出。這一招似乎簡單，卻徹底改變了遊戲規則。業務部門的 AI 使用率一舉衝到 70%。
這讓人想到一個真理：多數人並不抗拒新工具，他們抗拒的是複雜性。移除複雜性，人性會自然地做出選擇。
4.模板的力量與跨界共享
更有趣的事發生了。成功經驗在組織內被橫向複製。行銷部門看到了業務部門的成效，市場部門也想跟進，公關部門也想分一杯羹。只是這一次，他們不是被要求去做，而是主動說「我們也想做」。
外部顧問的協助加速了這個過程。各部門在短短一個月內建立了自己的模板庫。到後來，模板數量從最初的數十種擴展到一百多種，甚至超過兩百種。最令人驚訝的是，原本在競爭關係中的集團公司也開始共享彼此的提示設計。
知識孤島被打破了。一個傳統組織結構中最難做到的事——跨部門的真實合作——在 AI 的驅動下自然發生。
5.70%的AI 使用率，真的夠嗎？
這就回到了成田敏博的那句「無法接受」。
看起來，當 Deep Research 這類更強大的 AI 能力開始普及時，成田敏博突然意識到一個新的危機：如果競爭對手在用，自己公司卻沒有普遍使用，那就是落後。即使 70% 的AI 使用率已經領先業界，那剩下的 30% 也不應該被忽視。
這裡有個重要的轉變：AI從「推廣工具」轉變為「管理能力」的焦慮。他在一次經營會議上展示了 Deep Research 的威力——AI 能在數分鐘內完成原本需要數小時的研究工作，自動進行資訊搜尋、比對、推論，最後輸出具有邏輯結構的 SWOT 分析和行動建議。管理團隊驚艷了。
但是，成田敏博的焦慮來自另一個認知：如果仍然有 3 成的人沒有在用，那就無法創造組織層面的變革。這不是技術問題，這是管理問題。
6.管理者的覺醒
培訓課程的設計很有想法。不只是讓管理者學會如何使用 AI，而是讓他們親身體驗 AI 如何輔助決策。他們邀請公司內 AI 使用率最高的部門經理分享實戰經驗。成田敏博強調的一點特別重要：「管理者不只要自己使用 AI，更重要的是建立一套讓成員能夠使用 AI 的機制。這將成為未來管理能力的重要一環。」
這句話戳中了要害。企業轉型最難的不是買工具，是改變管理者的心態。一個不相信 AI 價值的主管，再好的工具也救不了他的團隊。一個主動運用 AI 的主管，能帶領整個團隊改變。
7.台灣企業的鏡像
回頭看台灣的企業現況，有多少公司現在也卡在「有工具但沒有文化」的困境中？
不少企業匆忙導入各種生成式 AI 工具，期待員工會自動開始使用。結果是投入了成本、買了軟體，卻看不到實質的生產力提升。為什麼？因為他們忽略了一個根本問題：人不會因為有工具就改變工作方式。人需要簡單的指引、具體的案例、以及來自上層的示範。
日清的經驗告訴我們，AI 轉型的真實順序應該是：
- 先從小規模的成功開始，
- 建立可複製的模式（模板化），
- 再通過橫向推廣到組織各角落，
- 最後，最關鍵的是讓管理層成為轉型的驅動力。
這不是一個自上而下的命令，也不是一個自下而上的自覺運動，而是管理體系本身的進化。
8. AI從工具到策略資產
最後，日清正在推動生成式 AI 進入更核心的領域：產品開發。這代表他們對 AI 的認知已經從「輔助工具」升級到「策略資產」。不再只是用 AI 來優化既有研發流程，而是用 AI 來改造研發流程本身。
這才是真正的轉型。
當 更多的人開始用 AI 做簡報和研究，用 AI 優化行銷，用 AI 重新設計他們的工作方式，用 AI 參與產品創新時，一個企業才真正完成了 AI 轉型。那個時候， AI 使用率的數字不重要了，重要的是企業本身的進化。
成田敏博為何說 70% 的 AI 使用率還不夠，現在你應該明白了。他不是在責備那 30% 的落後者，他是在警告組織：如果我們停留在目前的程度，就危險了。危險來自於他的洞察——AI 的下一個層級要求全員參與，不容許存在邊界。
日清食品的故事，對每一個正在進行或即將進行數位轉型的台灣企業，都應該是一面鏡子。看清楚鏡子裡的自己，才能決定下一步如何走。
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資料來源:
1.廖紹伶(2025)全公司 70% 都用了 AI，資訊長卻喊「無法接受」？揭秘日清食品的 AI 轉型歷程，Techorange科技報橘
https://techorange.com/2025/12/29/nissinfoods-ai-transformation/
日清食品控股公司代表董事、總裁兼執行長安藤弘樹（左）和代表董事、執行副總裁兼營運長安藤紀孝（右）也將人工智慧的應用定位為一項重要項目。
（圖：日清食品控股公司）
（照片由石飛大和拍攝）成田俊弘（日清食品控股有限公司執行董事兼資訊長）深感危機，因為該公司目前只有 70% 的企業在使用生成式人工智慧。
成田俊弘（日清食品控股有限公司執行董事兼資訊長）、鳥形幸志（GLOBIS株式會社董事總經理/GLOBIS無限學習業務負責人）
據估計，到2025財年，全球人工智慧投資將達到43兆日元，到2032年將成長近10倍。
生成式人工智慧的五個層次人工智慧由五層構成：
- 產業特定應用
- 通用應用
- LLM模型
- 基礎設施/工具/MLOps
- GPU/晶片
LLM模型率先普及，目前對支撐它的底層技術的投資正在升溫，但預計幾年後，上層技術將成為競爭的主要戰場。
人工智慧應用進展緩慢的原因
目前正處於基礎設施投資時代，但幾年後，直接與用戶互動的應用程式和商業領域將會出現新的機會。因此，現在增加能夠使用人工智慧的人數至關重要。
目前日本在工作中使用人工智慧的人數比例僅40%左右。許多公司由於「我不了解」或「我沒有相關知識」等原因，已經停止在工作場所引入人工智慧。
美國和其他國家已經超越了應用階段，現在正在討論安全性和風險管理，預測日本企業最終也會達到這個階段。
在自上而下的指導和自下而上的基層推廣下，日清食品集團對人工智慧的使用已經從「部分舉措」發展成為「全公司範圍的轉型」。
- 管理階層的重要職責不僅在於自身使用人工智慧，還在於鼓勵團隊成員使用人工智慧。
- 人工智慧的輸出只是一個起點，人類應該負責做出最終決定，專注於產生更具創造性的輸出。
- 擅長使用人工智慧的成員應該作為「人工智慧領導者」來引領該領域，而管理者應該發揮作用來支持他們。
5.山本達郎(2025) ファーストエントリーにこだわり生成AIをいち早く活用(專注於首次嘗試，並迅速利用生成式人工智慧)，日清食品
https://www.nissin.com/jp/recruit/nissinfoods/business/aichat/
山本達郎(日清食品控股有限公司資訊企劃部數位化推進辦公室總經理) :
「NISSIN AI-chat」仍需進一步完善才能有效發揮作用。未來，我們計劃將其發展成為一款能夠深入了解內部資訊的AI，並添加影像生成AI和語音辨識AI等功能。
例如，如果員工想要了解某項內部訊息，只需向「NISSIN AI-chat」提問，它便會立即從內部文件和業務系統中檢索資訊並產生答案。此外，它還能根據歷史數據和案例研究提供有助於決策的資訊。我們也正在考慮利用圖像生成AI為新產品包裝創意生成創新設計，或利用語音辨識AI將商務洽談內容轉換為文字並自動產生報告。
此外，我們希望利用「Copilot for Microsoft 365」來實現所有任務的自動化，該平台將生成AI整合到Microsoft 365應用程式（Excel、Word、PowerPoint等）中。透過這種方式將AI融入各種內部流程並重新設計業務流程，可望進一步提高效率和生產力。這將使我們的員工有更多時間專注於創意活動。我們相信，透過快速產生新穎獨特的食品創意，我們可以比現在更快解決全球挑戰，讓人類更健康、更快樂。這並非易事，但也正因如此，它才如此充滿成就感、令人興奮，並蘊藏著無限潛力。
- 日本線上二手市場品牌 Mercari 上月推出一款運用 ChatGPT 的 「Merchat AI」 購物助理，不僅能更精準地向消費者推薦商品，還能即時解惑；
- 德國電商巨頭 Zalando 也推出類似工具，幫助購物者根據時尚現況或他們提出的問題來尋找商品。
