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你一年買幾本書?台日書市一樣慘,出版業怎麼活?巨頭角川的啟示

商社男
2020-11-30
商社男
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當各賣家紛紛趁著 1111 購物節大肆招攬顧客時,卻有不少書店聯合歇業,表達對網購業者的不滿。相較於原本定價的 79 折,網購業者在 1111 期間用定價的 66 折來銷售書籍,中小實體書店無法跟進如此低價的「削價競爭」、出版業者也怕 66 折會成為常態,威脅日後獲利狀況。

看到這則新聞,感覺台灣出版業的氣氛已經低迷一陣子了,身為出版大國的日本是否也如此不景氣?讓我們從出版業上下游的 3 個角度:讀者(顧客)、書店(通路)、出版社(製造商),看日本出版業界的現狀。

台灣出版不景氣,日本也是嗎?從 3 角度看日本出版業現況

1. 讀者(顧客)

只要讀者多,那整個市場狀況就不會太差。但目前日本面臨到 2 個問題:少子化、不看書的人變多了。

首先是少子化,因日本人口一直變少,看書的人就變少了。從代表未來閱讀人口的「小學生」就能知道端倪,20 年前小學生人數還有 730 萬人,如今只剩 630 萬人,足足少了 100 萬人,以每個小學生購買 10 本讀物推估,那光小學生讀物一年就少了 1000 萬本的市場,以每本 200 元台幣來算,少了 20 億的規模。

再來就是「不看書的人變多了」的狀況,日本有項有趣的調查,發現 2010 年「整天完全沒看書」的大學生只占整體 33%,但 2019 年卻提升到 48%。其實應該不是完全沒看書,只是能獲得資訊的途徑變多了,手機、電腦、戶外活動等太多東西跟書搶眼球的時間。

從上面能看出對日本出版業來說,產業環境也持續在變化,而且變得越來越困難。

2. 書店(通路)

不少人說電子書興起會排擠到實體書市場,但書局生意變差真的是因為電子書嗎?據日本出版協會調查,電子出版產業在 2015 年的市場規模為 1500 億日幣,2018 年成長到 2479 億日幣,3 年內多了快 1500 億日幣。

理論上電子出版市場多出來的 1500 億日幣,應該是從實體書轉移過來的數字(把買實體書的錢改買電子書),但實體書籍自 2015 至 2018 年,足足少了 2300 億日幣,少的數字遠比電子出版產業成長的 1500 億日幣還多。換算便能得知,原本購買實體書的讀者只有約 65% 的消費習慣轉移成購買電子書,剩下 35% 的並沒轉買電子書,而是直接消失了。

事實上,在沒電子書的 1995 年,整體書籍市場還有 5,800 億日幣左右,但 2018 年電子書加實體書市場全部只剩 4000 多億日幣,整體少了近 30%。所以能得知,電子書的出現不是實體書衰退的主因,而是整個書籍市場在電子書出現前就衰退了。

至於書店的實際營運狀況,大家比較有記憶的日本書店可能是紀伊國屋書店(KINOKUNIYA BOOKSTORES),目前在全日本共有 68 家,海外也有 39 家,在台灣目前有 4 間。

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日本紀伊國屋書店(KINOKUNIYA BOOKSTORES)。

而日本最大零售商場永旺集團(AEON Group)的未來屋書店,是日本店鋪數量最多的書店品牌,2017 年時超過了 300 家,但到最近卻只剩 200 間左右。大集團旗下的書局都抵擋不住潮流了,其它小書局就更辛苦了。

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日本最大零售商場永旺集團(AEON Group)
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日本店鋪數最多的品牌「未來屋書店」

3. 出版社(製造商)

出版社可說是上下游中變化最大的。目前日本出版業界最大的角川集團(KADOKAWA Holdings,以下簡稱角川)年營業額約 2000 億日幣。

營業額做到這麽大,到底角川把出版做到哪些領域?

日本出版業龍頭角川集團,從出版轉型成「IP」文化事業

角川從 1945 年的小文學出版社開始,1956 年出版角川國語字典(學日文時的好朋友),1976 年開始拍電影,1983 年進入電玩雜誌市場,1985 年出版動漫雜誌 NewType,1990 年開設都市情報雜誌 Walker 系列,2014 年開始經營網路媒體。能看到角川持續配合社會每階段不同的消費需求,跨入不同主題或領域的出版事業。

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日本出版業龍頭角川集團(KADOKAWA Holdings)
株式会社 KADOKAWA

這幾年由於網路興起,角川也做了很大的轉型,不再強調自己是出版社,而是一家聚焦在智慧財產權(Intellectual Property,以下簡稱 IP)的文化事業,文字、聲音、影像等都在 IP 範圍內。而為了貫徹以 IP 為出發點的理念,角川的 3 個經營目標裡,就有兩個提到 IP:

  1. IP の創出:現在一年約產出 5000 本雜誌、書籍等作品。
  2. IP 展開の多重化:不再局限紙本,而是根據不同讀者需求,積極地把作品電子化。
  3. メディアの多重化:除文字外,利用圖像、聲音、動畫等多重媒體跟消費者建立新的接點。

從電子書平臺 BOOK WALKER、小說投稿網站 KAKUYOMU、動畫網站 Niconico(ニコニコ)等,都能看到角川在新出版領域上的前進。從 IP 產品的積極產出及跨足傳播。角川從一本文學作品的出版社啟程,如今演變成「媒體集團」,去(2019)年更成立了資訊通信公司 KADOKAWA Connected。

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角川集團旗下動畫網站 Niconico(ニコニコ)
Niconico ニコニコ

看似變小的出版業 vs. 默默長大的 IP,出版業下一步在哪?

看了日本出版市場後,能做出一個假設:日本讀者雖然看書的時間變少,但書本之外,文字、聲音、影像等接收訊息的方式,已經有可能變成主流,這些方式也開始從紙本、手機、螢幕等途徑或工具傳遞給消費者。雖然日本出版產業看起來在變小,但其實新的 IP 出版產業,已默默地擴大版圖中。

回到開頭的書店歇業事件,從日本出版業的狀況能得知,在進入網路世界後,資訊傳遞的方式及媒介,應該不會再回頭,甚至還會有更不一樣的方式出現,與網路相關的出版產業將越來越逼近實體出版產業的地盤。

不過網路世界也有缺點,就是互動性沒實體高,書店能善用這個優勢,看是否可發展收費的作者演講、收費讀書會等,尋找適合新網路時代的商業模式。相信小資本的企業仍能用更靈活、多元的方式,在市場上走出自己的一條路。

(本文由「商社男的外食迷宮」授權刊登)

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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