牙膏。洗手乳。廚房清潔劑。
你的浴室或廚房裡，現在很可能至少有一樣 Lion 的產品。
他們是我們日常生活中仰賴的、歷史悠久的老牌製造商。
如果我告訴你，這家看似傳統的公司，目前在生成式 AI 的應用上，是日本最先進的企業之一，你會有什麼想法？
老實說，很令人驚訝，對吧？
Lion 是一家擁有超過 130 年歷史的公司。一般來說，你會認為這種老字號企業離 AI 最遠。然而，他們卻站在最前線。
這個故事是由中林紀彥（負責數位策略的執行役員）在 PIVOT 節目「&Questions」中分享的，內容非常引人入勝。
其中最令人印象深刻的部分是？在公司內部，搜尋數十年研究資料的時間，縮減到了原本的五分之一。
這篇文章將把那個系統拆解成你可以在自己公司複製的格式。
問題：我們安裝了 AI，但沒人使用
首先，讓我觸及一個痛點。
你的公司是否已經導入 ChatGPT 或類似工具？許多公司發現，只有少數懂技術的人在使用。他們辦了訓練。他們做了 PoC（概念驗證）。但沒有帶來成果，最後就無疾而終。
在業界，這有時被稱為「PoC 死亡」。意思是在 PoC 階段就夭折了。它停留在「好像很方便，但我的工作沒什麼改變」。
我想很多公司都對這種現實感到刺痛。
Lion 厲害的地方在於，他們跨越了這個階段。他們不只是導入 AI，而是建立了一個讓第一線員工可以「自己創造 AI」的系統。這就是為什麼這篇文章對每個人都具有參考價值。
瞬間搜尋數十年的研究資料：搜尋時間縮減至 1/5
首先，來談談最顯著的成果。
Lion 的研究人員過去常常花很多時間問：「等等，那個在哪裡？」研究報告是散落在多個資料夾中的、充滿文字的 PDF。為了找到必要的資訊，他們必須一個一個打開資料夾，然後自己進行摘要。光是想像就覺得很累人。
因此，在 2024 年，他們為研發部門建立了一個專用的聊天工具。他們將數十年的研究資料——報告、產品成分、品質評估——全部整合到一個地方。
現在，當他們向內部聊天系統提問時，它會找到相關文件，甚至會摘要多個來源。「搜尋」變成了「直接問」。結果，搜尋速度和效率提升了五倍。
這看起來可能微不足道，但其實非常重大。研發是 Lion 的核心。加速研究就等於加速公司的進化。「AI 提升效率」是句老掉牙的話，但「整天在資料夾中搜尋的研究人員，現在只要問機器人就好」是一個具體且有力的畫面。
基礎建設：打造 Lion AI Chat 並達到每週 20,000 次使用量
這個搜尋工具並非憑空出現。它有一個發展順序。在此之前，有一個非常重要但不起眼的基礎建設。
大約三年前，Lion 從零開始重建了整個公司的數據基礎設施。為什麼？中林先生說，如果不進行徹底的改革，導入生成式 AI 只會雷聲大雨點小。
許多大型日本企業都有「孤島」般的數據和無法即時連結的系統。如果基礎不穩，加入最新的 AI 只會得到表面上的成果。在看不見的領域進行投資，日後才會得到回報。
Lion 的數位策略有三大支柱：1. 管理基礎設施，2. AI 大眾化，以及 3. 新業務擴展。這篇文章聚焦在第二點：大眾化。
當 ChatGPT 在 2022 年 11 月問世時，Lion 行動迅速。他們在 2023 年春季之前，將一個名為「Lion AI Chat」的內部聊天工具內部化。但光有工具是不夠的。Lion 專注於採用率。他們舉辦了實作工作坊，透過「Ideathon」收集點子，並在 Slack 和 Teams 上建立社群。工具是一個「點」，但社群是一條「線」，能帶來持續使用。
Lion AI Chat 很聰明；它會根據任務，在 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 之間切換。他們也不保留歷史記錄，降低了即使是高階主管提出關鍵問題的心理門檻。現在，它每週被使用 20,000 次，而且還在成長中。
重點：將「創造者」角色大眾化
當研發工具推出後，其他部門立刻想要跟進。後勤部門想搜尋內部規章；行銷部門想搜尋市佔率數據。每個人都希望 AI 來處理他們繁瑣的工作。
但專家 AI 團隊有其極限。他們無法為所有人打造所有東西。Lion 的解決方案是？「工具在這裡，你們自己打造。」
這就是「創造者角色的大眾化」。他們選擇了一個名為「Dify」的無程式碼工具。它讓沒有程式設計技能的人也能建立 AI Agent——處理特定任務的小型助手。這些 Agent 被分享在一個「Agent Hub」中，這是一個內部市集，最好的工具會脫穎而出。這創造了巨大的動力。
防止 PoC 死亡：透過「道場」培訓 100 人
他們如何培訓這些創造者？他們定義了三種人才類型：1. 數位入門（全體員工）、2. IT 數位（專家）、以及 3. 數位應用（銷售、行銷、人事等領域的混合型人才）。他們專注於第三群人——那些了解業務並能彌合與技術之間差距的人。
他們使用雷達圖為 3,000 名員工進行技能診斷，以視覺化呈現差距。然後他們啟動了一個「道場」（訓練營）。這不只是講課；參與者必須帶一個真實的工作問題來，並證明其 ROI。如果商業影響力太低，講師會直言不諱。這種嚴謹的態度確保了專案在訓練結束後不會夭折。
今年，他們的目標是培養 100 名無程式碼 AI 創造者。這個為期兩個月的訓練包括盤點任務、挑選一個適合 AI 處理的任務、繪製工作流程，然後在 Dify 中建立應用程式。超過 90% 的參與者在訓練後持續使用 Dify，因為它確實讓工作變得更輕鬆了。
目標：不只是節省時間，而是轉型
Lion 的目標不只是減少工時，而是「聰明工作」——轉變工作方式以創造更高價值。隨著勞動力縮減，他們需要每個人都能使用和創造 AI，以維持生產力。
他們甚至正在建立專屬的 AI 模型。雖然通用 AI 提供一般性的答案，但一個用 Lion 數據訓練的模型，可以建議具有證據的特定專利成分。他們也正在探索透過分析 OJT 會議的影片，將資深員工的「內隱知識」數位化。
結論：你要解決的問題是什麼？
中林先生強調：「DX 和數位都只是工具。」最重要的是你用它們來解決什麼。Lion 的「Vision 2030」目標是實現「強韌的盈利能力」，而每一項 AI 措施都與這個目標相關。
給你的公司三個重點：
- 不要停留在「每個人都使用 AI」；要追求「每個人都創造 AI」。
- 訓練必須以問題為導向，並專注於 ROI，以避免「PoC 死亡」。
- 投資於既了解第一線又了解技術的「混合型人才」。
Lion 是一家牙膏公司，但他們正在用 AI 來改變他們的文化和公司本身。你的公司只是在增加使用者，還是在賦予創造者力量？
