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日本的 AI 導入正逐漸成為一項工作流程設計課題
來自電視、製造業與消費者研究的最新公告顯示，日本各組織正在測試 AI 能在哪些環節發揮作用、哪些部分仍須由人員負責，以及使用者在哪些方面仍有所遲疑。
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11 月 5 日發布的三項公告都指向同一趨勢：日本導入 AI 的焦點，正從是否使用這項技術，轉向更艱難的工作——明確決定 AI 應置於工作流程中的哪些環節。共同模式是選擇性自動化搭配人工審查，不過每項公告背後的證據，仍僅限於發布公告的組織或其調查樣本。
1. 富士電視台正在測試將 AI 作為戲劇製作中的一項工具
ANDENT 表示，其 AI 開發部門正透過「AI Sandbox」，與富士電視台的製作及技術團隊合作。該專案在《救命病棟24時》的製作過程等情境中，將生成式 AI 與實景拍攝、VFX 和 CG 搭配使用。富士電視台計畫從 2026 年 10 月季度起，每季至少指定一部戲劇採用 AI 強化製作，並以約在 2027 年 10 月前，讓旗下戲劇皆可選擇使用 AI 為目標。
該新聞稿稱，部分 AI 輔助影像製作環節最多可節省 70–80% 的人工作業，但也明確警示，這既不代表整體製作成本降低，也不是完整工作流程的平均值。因此，更具參考價值的訊號在於組織層面：該電視台正建立一套流程，讓導演與技術人員依場景選擇不同工具，而非將生成技術視為對製作流程的全面取代。(閱讀 ANDENT 的公告)
2. 一套製造業模型從決定哪些判斷不應交給 AI 開始
Co-Labo AI 提出的圖面與設計檢查方法，將任務分為三類：可依明確規則自動化的檢查、在釐清資料與條件後可能實現自動化的檢查，以及仍需專業人員解讀的決策。該公司表示，最終判斷與核准仍由人員負責，而人員的修正可轉化為結構化回饋，供後續檢查使用。
其主打的 80% 節省幅度僅為模型試算：範例假設每月有 600 份圖面，且每份圖面的初步審查時間從 60 分鐘縮短至 12 分鐘。目前尚無已證實的客戶導入成果。即便如此，這套架構仍呈現出製造商評估 AI 時的一項重要營運課題：困難之處往往是在選擇模型之前，先界定標準、資料與升級處理的界線。(查看 Co-Labo AI 的模型)
3. 消費者正在嘗試 AI 購物工具，但未放棄最終選擇權
Rakuten Insight 於 7 月進行的線上調查發現，在其 5,000 人的初步樣本中，有 25.6% 曾在過去一年考慮或購買產品或服務時使用 AI。另一項針對 1,003 名具有此類經驗之受訪者的分析發現，當自身直覺與 AI 建議衝突時，48.8% 偏向相信自己的直覺，相較之下，13.4% 會採納 AI 的建議。在同一批有使用經驗的樣本中，20.7% 表示曾有購物失敗的經驗，34.5% 則表示 AI 降低了部分挑選商品的樂趣。
這些結果來自註冊的線上調查面板成員，不應被視為全國性的採用率。不過，結果仍顯示產品團隊面臨一項實際限制：推薦系統必須支援比較與判斷，而不只是以促成使用者自動接受建議為最佳化目標。(查看 Rakuten Insight 的調查公告)
這對日本企業意味著什麼
從娛樂、工業設計到購物，更具潛力的機會並非不加區別地推行自動化，而是審慎設計工作流程：找出可重複執行的任務、保留權責明確的人工決策、衡量實際成果，並向使用者說明限制。完成這些基礎工作的組織，更有可能將 AI 展示轉化為可長期維持的營運能力。