一家 90 年老牌製造商，如何透過 AI 讓人類專注於創意工作
在日本，有一家公司，3 萬名員工與 8,000 個 AI Agent 並肩工作。
而這並非一家尖端 IT 新創。
它是 Ricoh，成立於 1936 年的製造業巨頭，今年即將迎來 90 週年。
我希望那些認為「我們公司太老派，不適合用 AI」的人，能讀讀這篇文章。
因為 Ricoh 所做的，並非一群天才的成果。恰恰相反：他們只是遵循了「正確的順序」。
讀完之後，你將理解，為什麼你的組織可能會覺得「我們用 ChatGPT 兩年了，卻看不到成效」。
而從明天開始，你就可以翻轉導入 AI 的順序。
一家 3 萬名員工與 8,000 個 AI Agent 共處的公司
先來看數字。
Ricoh 在全球約有 78,000 名員工，其中 30,000 人在日本。
截至 2026 年 1 月，據報導僅在日本就有 8,000 個 AI Agent 在運作。
8,000 個。這是個驚人的數字。
更驚人的是，這 8,000 個 Agent 是由不到 3,000 名員工（僅佔員工總數約 10%）所建立的。
這 10% 的員工正主動建構 AI 來處理他們的工作。
重要的是要記住，Ricoh 是「那家影印機公司」。
他們的根基在製造業。雖然數位服務和 AI 現在已佔其營收超過一半，但他們原本是一家傳統的製造公司，人們手繪藍圖，再傳遞給下一個人。
這樣一家傳統公司，在 AI 的迭代速度上卻比許多新創公司還快。
順帶一提，日本有 45,000 家公司超過百年歷史，佔了全球百年企業的一半以上。
這意味著「老」並非藉口；相反地，老公司擁有最多未被開發的潛力。
兩年後 AI 仍無成效的真正原因
現在進入重點。
Ricoh 正湧入大量像這樣的諮詢：
「我們兩年前把 ChatGPT 放在我們認為需要的地方，但它沒有展現成效。它無法打破組織的孤島效應。」
很多人可能都有同感。
主要有三個原因。
1. 生產力問題
日本的生產力在 OECD 38 個國家中排名第 29 位（2024 年數據）。幾乎墊底。與引領全球數位化的美國相比，大約只有一半。
為什麼？原因是「個人化的工作模式」。
無論你在 IT 上投資多少，如果工作方式沒有改變，生產力就不會提升。
2. 資料問題
據說公司內部 70-90% 的資料是「非結構化資料」。
非結構化資料指的是與個人綁定的直覺、訣竅和 know-how——手繪圖紙或僅存在於資深員工腦中的智慧。Ricoh 稱之為「內隱知識」。
如果你在沒有先整理這些資料的情況下就要求 AI 幫忙，你提供的資料是「髒的」。
因此，AI 無法正常運作。
有趣的是，AI 在閱讀文件時，可能一碰到表格就突然出錯。或者，因為技術機密不該放在雲端而必須留在本地端，導致衝突。
簡而言之，在沒有打好基礎的情況下就把 AI 丟進任務中，是行不通的。
第一步：先可視化工作，消除 20% 的浪費
那麼，Ricoh 從哪裡開始？
不是導入 AI。
首先，他們為員工創造了「喘息的空間」。
沒有時間的人無法使用更新和新的技術。所以，第一步是騰出時間。
具體來說，他們將全公司 115 個部門、1,000 人的工作可視化。
他們發現了一些有趣的事情。
在疫情期間的遠距工作時，因為主管不知道員工在做什麼，「確認會議」大幅增加了。
透過檢視數據，管理階層意識到：「喔，我們不再需要做這個任務了。」這消除了 5-6% 的工作。
接著，他們發現不同組織在各自做著相似的任務，於是將它們整合。又減少了更多工作。
然後，他們將剩下的「真正必要的工作」標準化。一旦標準化，自動化技術就能發揮作用。
透過持續這樣做超過一年，Ricoh 實現了 20% 的營運效率提升。
這裡有個我們可以偷學的教訓。
日本人那種「大家撿起球來傳接」的方式是優點，但也會產生「不需要做的工作」。
人們出於善意撿起不屬於自己的球，但工作量只會不斷增加。
所以，試著將你自己的工作可視化一週。
光是這樣做，你就會發現：「等等，我真的需要這個會議嗎？」
第二步：每個人都開始使用「一個」AI
當他們看到那 20% 改善中 10% 的實現路徑後，Ricoh 採取了下一步：
「每位員工只為一個任務使用 AI。」
這裡的關鍵是，他們並非直接把 AI 丟給所有人。
他們首先設計了安全使用 AI 的「護欄」。然後，透過工作坊分享教育內容和成功案例。
因為基礎（第一步：可視化與標準化）已經打好，提供給 AI 的資料是乾淨的。這就是 AI 能運作的原因。
一切都在於這個順序。
結果就是前面提到的 8,000 個 Agent。
這裡有一個具體的例子。
Ricoh 為客戶解決管理挑戰。他們與大型企業的 CEO 交談，因此準備工作至關重要。
資深員工過去需要花費 4-5 小時，為每家公司閱讀整合報告和公開資訊，以形成假設。
透過將該資深員工的內隱知識教給 AI，AI Agent 現在可以自行驗證假設並草擬提案。
結果，資深員工的時間減少了 75%。原本需要 100 單位心力的事情，現在只需要 25。
而且還有另一個好處。
這位資深員工的直覺現在傳承給了中階和基層員工。透過與 AI 協作，知識得以轉移。
這不僅發生在行銷部門。在後勤、供應鏈管理和銷售前線也都在發生。
4-5 小時縮短到僅 1 小時多一點。你公司裡那種「每次都要從頭讀文件」的任務，很可能也可以用同樣的方式處理。
第三步：將省下的時間重新分配給「創意工作」
這是核心目標。
將省下來的時間用於只有人類才能勝任的工作。
Ricoh 有這樣一個會議室：
在一個大型 LED 顯示器背後，部署了五個 AI Agent。
當員工討論時，AI 會進行轉錄、修正日文、理解語意，並將資訊結構化。
這讓員工能完全專注於討論和構思。最後，他們進行投票並做出決策。AI 甚至還能支援引導者。
而最令人驚嘆的是這裡。
在即將到來的中期經營計畫中，大約 10 位高階主管在這個會議室裡進行討論。
通常這需要花費大約兩個月的時間。
他們在四個小時內完成了。
從兩個月到四個小時。
這種「將人轉移到創意工作」的想法，與管理學者楠木建的觀點不謀而合。
工作包含「勞動」與「遊戲」。
「勞動」是提供技能以換取報酬——在固定規則內的任務。AI 在這方面更快、更準確，而且永不疲倦。
但「遊戲」則不同。就像大谷翔平一樣，它是透過獨特的感覺和判斷來創造價值的工作。
AI 奪走了固定的任務。留給人類的是感覺和判斷。
我們越善用 AI，人類的工作就越精緻。
為了培養員工的創造力，Ricoh 自 2019 年以來也一直在運行一個加速器計畫。
員工和新創公司提出新的商業點子。他們從 200 個點子中篩選出 5-10 個。這個活動已經持續了七年。
這就是他們培養員工自主性和創造力的方式。
你的公司也能做到，只要順序別搞錯
總結一下：
Ricoh 的結論很簡單。
「不要立刻把 AI 放在你想用的地方。」
請遵循這個順序：
- 先可視化工作以創造時間。
- 去除浪費並整合相似的任務。
- 標準化。
- 然後，才設定好環境來正確使用 AI。
正因為這個順序，員工才會開始行動。如果你反過來做，就行不通。
還有一個至關重要的教訓。
AI 有兩個面向。
一個是「將負數歸零」，消除痛苦的任務。早點回家，擺脫苦差事。每個人都立刻喜歡這個。
但光這樣無法持久。
另一個是「從零到正數」——人類創造新的價值。只有當這個面向也被設計進去時，AI 的導入才算真正實現。
那種「今天比昨天更好」的感覺，以及「自己是這份進步的一部分」的感受，才是驅動人們的動力。
Ricoh 的入佐貴浩說：
「如果 Ricoh 能做到，其他公司一定也可以。」
他還說：
「我相信 AI 是為了日本公司而出現的。」
因為 AI 已經學習了大部分公開的數據。剩下的，是沉睡在公司內部的數據。
而日本，是世界上擁有最多這類內部公司數據的國家。
在一家 90 年歷史的老牌公司，或者在你的公司裡，都有著尚未被挖掘的寶藏。
所以，從明天開始，花一週時間：
試著將你自己的可視化。
如果你發現自己在想：「等等，也許我不需要這個任務」，那就是你的起跑線。
缺乏成效並非能力不足。只是順序搞反了。
