《 日清食品集團的生成式AI轉型研究：一個多層次組織變革的個案 》
摘要
本研究透過個案研究法，以日清食品集團推動生成式AI應用為研究對象，運用Plekhanov等人(2023)提出的數位轉型三層次框架—組織核心、組織邊陲與外部環境—分析其組織變革過程。
研究發現，日清透過高層策略宣示、管理者角色轉變、基層教育賦能與產品應用創新，實現了從零散試驗到全公司範圍的AI轉型。
本研究揭示了傳統製造企業在AI時代的轉型路徑，對科技管理實踐具有參考價值。
關鍵詞：生成式AI、數位轉型、組織變革、三層次框架、個案研究
一、導論
(一) 研究背景
生成式AI於2023年起引發全球企業數位轉型新浪潮。根據估計，全球AI投資於2025財年將達43兆日元，預計到2032年將成長近10倍。
然而，技術普及與組織應用之間存在顯著差距。日本企業中，在職場使用AI的人數比例僅約40%，許多公司因「我不了解」或「我沒有相關知識」等原因，已停止在工作場所引入AI。相比之下，美國與其他國家已超越應用階段，轉向討論安全性與風險管理。
日清食品集團作為日本食品工業龍頭，近年推動全公司AI轉型，展現出異於多數企業的決心與成效。儘管集團AI使用率已達70%，首席資訊長成田俊弘仍認為「無法接受」，反映出組織對深化應用的執著追求。
(二) 研究意義與問題
本研究聚焦於以下問題：
- 日清食品集團如何在短期內實現AI的全公司推廣？
- 組織各層次在此轉型中發揮何種角色？
這些問題涉及組織變革的複雜性，個案研究方法最適合深入探索。
二、理論架構與研究方法
(一) Plekhanov三層次轉型框架
Plekhanov等人(2023)在對數位轉型的系統性回顧中，提出一個具有解釋力的框架，將數位轉型分為三個相互關連的層次：
1.組織核心(Organizational Core)：
涵蓋商業模式、組織文化、治理結構。
此層決定企業轉型的方向與資源配置。
2.組織邊陲(Organizational Periphery)：
包括組織流程、數位服務化、數位平台。
此層是轉型願景與實際執行的交界面，變革難度最高。
3.外部環境(External Environment)：
指供應鏈管理、數位生態系、顧客合作、競爭動態、永續性。
企業轉型不能孤立進行，需納入生態系統考量。
這三個層次並非線性遞進，而是互相激勵與反饋的動態關係。
(二) 研究方法
本研究採用Yin(2001)的個案研究設計。
個案研究特別適合探索現代組織中的複雜現象，特別是在新興技術領域，通常涉及「如何」與「為何」的問題。
本研究以日清食品集團的AI轉型為單一個案，透過多重資料來源（新聞報導、企業內部案例、管理層訪談記錄等）進行跨層次分析。
三、研究背景與個案描述
(一) 日清食品集團概況
日清食品集團是日本知名食品企業，代表董事、總裁兼執行長安藤弘樹與代表董事、執行副總裁兼營運長安藤紀孝將AI應用定位為重要項目，標誌著集團將AI視為戰略資產而非單純工具。
(二) 轉型的時間脈絡
根據可得資料，日清AI轉型可分為以下階段：
1.初期導入(2023-2024初)：
推出內部AI工具「NISSIN AI-chat」，面向約4,000名員工。
但使用率初期僅3%-5%。
2.組織化推廣(2024中)：
推動「日清數位學院」，從廣泛的數位領域（系統開發、數據科學、專案管理）調整聚焦於生成式AI教育。
3.制度化與深化(2024末-2025初)：
推出「面向管理人員的AI應用領導力培訓計畫」，將管理者培訓設定為必修。
集團AI使用率達70%，但領導層提出更高要求。
四、多層次轉型分析
(一) 組織核心層次：策略定位與管理轉變
1. 高層策略承諾
日清高層（CEO、COO）將AI應用定位為「重要項目」，體現了戰略層面的承諾。這種定位區別於將AI視為IT工具或成本中心的傳統看法，將其置於企業發展的核心位置。
2. 管理者角色的重新定義
成田俊弘等領導人提出了管理者在AI時代的三項核心責任：
(1)自身使用AI：
管理階層不僅需了解AI，更要身體力行在工作中應用。
(2)鼓勵團隊應用：
「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」。
管理的重點從控制轉向激勵與賦能。
(3)創意決策責任：
「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」。
管理者的價值在於基於AI輸出進行創意判斷與策略決策。
3. 認知與文化的轉變
成田俊弘坦言，「即使公司人工智慧使用率達到70%也令人無法接受」。
這反映了領導層對AI應用的認知躍升—從關注「普及率」轉向追求「深度應用」。當DeepResearch等新功能出現時，領導層意識到，「如果只有競爭對手在用，而自己公司不用，根本不可能贏」，形成了新的危機感與推動力。
(二) 組織邊陲層次：能力建構
1.管理者態度的關鍵影響
成田俊弘明確指出：「現實情況是，有些管理者對生成式人工智慧的使用持正面態度，而有些則持反對態度。管理者的態度將極大地影響生成式人工智慧在組織內部的推廣程度」。
這揭示了邊陲層內部的異質性—同一層級內，不同管理者的支持程度直接決定了團隊的應用進度。
日清的應對是建立「所有管理職必須參加」的AI研修課程，透過制度化要求與親身體驗來轉變態度，而非自下而上的溫和說服。
2. 「日清數位學院」的教育設計
- 日清數位學院是組織邊陲層變革的關鍵機制：
該學院初期涵蓋系統開發、數據科學、專案管理等廣泛領域，後來「進行調整，專注於生成式人工智慧」，體現了快速聚焦的策略決策。
- 差異化教育設計應對異質員工群體：
全體員工的基礎AI素養教育，針對管理層的「面向管理人員的AI應用領導力培訓計畫」。培訓內容強調「轉變管理人員的思維模式，並進一步加速人工智慧在整個組織中的應用」。
3. 同儕學習與「AI領導者」
日清設置「人工智慧領導者」機制：
「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」。
這種角色設計打破了傳統的等級制，賦予優秀實踐者影響力。
4. 提示模板機制與快速落地
日清採取務實的推廣策略：
「每個部門都在大約一個月的時間內開發了提示範本」。
這一要求的意義在於：
- 降低使用門檻：員工無需從零開始理解AI，只需套用已驗證的模板。
- 快速積累案例：短時間內密集產生應用案例，形成組織內部的實踐庫。
- 營造推廣動力：當各部門「都想做」時，推廣從強制命令轉變為有機參與。
5.工具整合與應用創新
(1) 內部工具「NISSIN AI-chat」的開發與演進
日清開發了內部AI應用「NISSIN AI-chat」，其設計目的是「深入了解內部資訊的AI」。
根據資料，該工具計畫「添加影像生成AI和語音辨識AI等功能」，體現了從通用AI向組織特定應用的演進方向。
具體功能規劃包括：
- 從內部文件與業務系統自動檢索與生成答案。
- 利用歷史數據與案例研究協助決策。
- 影像生成AI應用於產品包裝設計。
- 語音辨識AI將商務洽談轉換為文字與自動報告生成。
(2)外部平台整合
日清計畫利用「Copilot for Microsoft 365」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」，使企業能「將AI融入各種內部流程並重新設計業務流程」。
這種選擇反映了策略性思考—與其自建完整基礎設施，不如在生態中選擇成熟夥伴，專注於組織特定價值。
(3)產品創新應用
日清將AI應用推進到研發領域，規劃「利用人工智慧開發『未來的味覺』產品」，具體包括：
- 優化營養配方的AI輔助設計。
- 利用影像生成AI為新產品包裝創意生成設計。
- 利用語音辨識AI自動化業務文件處理。
這表明日清對AI的應用理解已超越辦公自動化層面，觸及產品創新的核心。
(三) 外部環境層次：生態視野
日清的領導層調整自身策略，體現了零售生態中AI應用的示範及對外部環境動態的敏感性。
五、三層次的相互激勵機制
(一) 螺旋式的反饋動力
三層次轉型並非按核心→邊陲→外部的順序進行，而呈現螺旋式相互激勵：
- 核心→邊陲：
高層戰略宣示與管理者轉變，賦予邊陲層推廣的正當性與資源支持。
日清「所有管理職必須參加」的要求，使管理者成為推廣的主動者。
- 邊陲→核心：
短期內達成70%的AI使用率，強化了高層對戰略的信心，同時也刺激了更高目標的設定（從「普及率」到「深度應用」）。
- 核心/邊陲→外部：
組織內部的實踐積累推動了NISSIN AI-chat與Copilot整合方案的開發，進而在產品創新中體現。
- 外部→核心：
產品創新的成功案例與生態示範效應，反過來強化高層對策略重要性的認知。
(二) 關鍵轉折點
- 轉折一：從3%-5%到70%
初期實施「NISSIN AI-chat」時，實際使用率僅3%-5%，工具上線與實際應用的巨大落差是許多企業共同的困境。
日清透過提示模板、差異化培訓與管理者轉變，在約一年內實現了使用率的跨越式增長。
- 轉折二：70%仍「無法接受」
這是組織認知的質變—從關注「有多少人在用」轉向「能否深度應用」。
成田俊弘對Deep Research等新功能的敏感，體現了領導層對競爭環境的動態理解。
- 轉折三：從廣泛數位教育到聚焦生成式AI
日清數位學院的調整反映了快速決策能力。
當新技術浪潮明確後，組織能迅速重新配置教育資源，而非執行既定計畫。
六、轉型過程中的關鍵特徵
(一) 自上而下與自下而上的並行推進
日清採取「自上而下的指導和自下而上的基層推廣」的雙軌策略。
- 自上而下確保戰略一致性與資源支持；
- 自下而上透過「AI領導者」與提示模板共享，激發基層的創新與參與。
這種並行方式減少了單純自上而下策略常見的抵觸。
(二) 快速反覆與案例驅動
「每個部門都在大約一個月的時間內開發了提示範本」的要求，體現了快速反覆的原則。
案例驅動（而非理論驅動）更有效地在組織內傳播，降低後進者的學習成本。
(三) 管理者的樞紐作用
成田俊弘反複強調：「管理職是關鍵」。
只要管理職態度不同，團隊是否使用AI「幾乎就已經被決定」。
這揭示了組織結構中管理層的樞紐地位—既是訊息的傳遞者，也是激勵的提供者，更是團隊文化的塑造者。
七、理論貢獻與實踐啟示
(一) 對Plekhanov框架的驗證與補充
本個案驗證了三層次框架的解釋力，同時提出補充觀點：
1. 層次間的時間非同步性
核心層的策略決策可在月度內實現，邊陲層的文化轉變需季度至年度推進，外部層的生態應用則需更長週期。
日清的實踐表明，管理這種時間差異本身就是轉型成功的關鍵。
2. 反饋迴圈的強度變異
三層次間的相互激勵並非均等。
當邊陲層呈現70%的使用率成果時，對核心層的激勵強度足以重新定義目標（從普及率到深度應用）。反饋迴圈的強度決定了轉型的加速度。
3. 邊陲層的內部異質性
Plekhanov框架將邊陲視為整體，但日清案例揭示邊陲內部存在管理層、一般員工、「AI領導者」等多層級結構。
細化邊陲的子結構，有助於更精準的轉型策略設計。
(二) 生成式AI轉型的特殊性
與傳統數位轉型（例如：ERP系統）通常「先建立系統，再改造流程與人的行為」不同，生成式AI轉型呈現「人導向」特徵。
日清的實踐（先推進管理者轉變與基層教育，後推進工具部署與流程重設）驗證了這一特殊性。
(三) 組織變革中的認知維度
日清從「70%使用率」卻認為「無法接受」的矛盾，揭示了數位轉型中的認知層級問題。
不同發展階段對成功的定義不同；企業必須能夠動態調整對轉型成效的評價標準。
八、結論
日清食品集團的AI轉型案例展示了傳統製造企業在生成式AI時代的變革路徑。
三層次框架不僅提供了分析工具，更重要的是揭示了轉型的動態性—
各層次並非線性推進，而是透過反饋迴圈相互激勵。
1.在組織核心層：高層策略宣示與管理者角色再定義提供了轉型的方向與動力。
2.在組織邊陲層：系統化教育、提示模板與同儕學習機制確保了轉型的可實現性。
3.在外部環境層：工具選擇與應用創新將組織願景轉化為商業價值。
從70%使用率到「無法接受」的表述轉變，反映了日清對AI應用深度的執著，也標誌著組織成熟的一個特徵—能夠不斷提升對自身的要求。
本研究對製造業、零售業等傳統企業的AI轉型提供了實踐參考。特別是在人工智慧應用仍面臨普遍困難的日本市場（職場AI使用率40%），日清的成功經驗具有現實意義。
未來研究應關注：不同產業與企業規模的轉型差異、轉型過程中被邊緣化群體的應對、以及AI應用的長期可持續性。
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https://the21.php.co.jp/detail/13203
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https://marketingnative.jp/fes-repo22/
7.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/
8.Jaime Chen (2023)生成式 AI 跨入零售業，當客服、做市調、管理庫存都能靠它，Yahoo新聞
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