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三井到底為何一直開 Outlet?4 面向拆解日本三井「新商模」,解析背後的龐大野心

商社男
2022-03-14
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「Outlet」業態應該是近幾年席捲實體零售產業的新商業模式中,媒體討論度最高的。從麗寶 outlet、高雄義大 outlet、桃園華泰名品城 outlet、林口三井 outlet、台中三井 outlet 到近期新開幕的台南三井 outlet、新光三越 SKM Park 等,Outlet 真的會是壓倒百貨產業、高端零售業界的「新一哥」嗎?

延伸閱讀:新光三越開 outlet!挾 32 年百貨戰力大膽跨界,是優勢還挑戰?

outlet 年收能跟百貨比嗎?三井不動產不斷拓點,背後有何盤算?

從 2021 年百貨年營業額排行來看,排行龍頭的台中新光三越年收 214 億,排行第 10 的台北 SOGO 忠孝店則是 104 億元,也就是在台灣,百貨的年營業額必須高於 100 億,才能拿到前 10 大的入場券。而身為 Outlet 一哥的林口三井 outlet,年營業額大約落在 70 億,由此可見目前 outlet 要跟百貨前 10 大比拼,還有不小的距離要跨越。

延伸閱讀:三井 Outlet 插旗北中南,3 年內要再開新商場!這家日商為何重押台灣?

那為何三井 outlet 還一直在台灣展店?三井不動產在盤算什麼?這次試著從三井不動產在日本的事業模式,來推測未來日本不動產企業在台灣市場的各種可能性。

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Mitsui Outlet Park 台南

日本三井如何把餅做大?4 面向,拆解綜合不動產業務的商業模式

要聊三井不動產前,首先得說明「綜合」不動產企業是做什麼的。

日本的不動產業界,根據業務內容的不同大致上可分成開發、銷售、租賃、管理 4 大類。一般的日本不動產相關企業,大部分都只集中在其中一項業務,只有規模較大的公司,才有實力從最上游的開發一直做到最下游的管理,所以就被稱為「綜合」不動產企業。

日本綜合不動產業界中的代表就是三井不動產,2020 年營業利益高達台幣 680 億。如此驚人的獲利水準從何而來?開發、銷售、租賃、管理 4 大業務內容,是如何幫助「綜合」不動產企業發揮綜效,達到最大化的商業價值?

1. 開發業務:都市更新、打造新市鎮

與開發業務比較接近的情境,應該就是「都市更新」了,找一片鄰近有幾處不動產相關資產的區域,放在同一個開發專案下,打造新的市鎮。日本三井不動產執行過的幾個開發專案中,就屬東京中城日比谷(東京ミッドタウン日比谷)最具代表性了,相信不少拜訪東京的人都有去體驗過它的魅力。

東京日比谷中城(Tokyo Midtown Hibiya)整合了附近幾棟歷史悠久的舊辦公大樓後,重新打造出最尖端的新高樓硬體,搭配日比谷在過去有異國洋風接受站的形象(明治時代的國外交流迎賓設施、昭和時代的劇場音樂空間),規劃出保有舊歷史文化形象的綠色日比谷新市鎮。

東京中城日比谷專案從 2005 年開始執行,一直到 2018 年才完成,投資金額超過日幣 1,300 億,能說是等了 13 年,才開始有大規劃的收入進帳。如果公司的規模不夠大,管理能力不嚴謹,是無法完成這麼長期、巨額的專案的。如今的東京中城日比谷,也成為日本城市再造的世界級典範。

2. 銷售業務:大型物件、個人住宅

在土地上開發、打造新建築物,就會衍生出建築物的銷售業務,建築物的銷售又能分為 B2B(以機關投資家為對象的大型銷售物件)及 B2C(個人顧客住宅的銷售)。以 B2C 業務來看,日本三井不動產每年都可銷售出 3,000~6,000 戶的個人住宅,帶來一年約 300 億日幣的營業利益。

日本三井不動產在 B2C 業務,也因應不同的客層設計出不同的品牌,包括中小型品牌 Park Homes 系列、大規模品牌的 Park Tower 與高價品牌的 Park Court。從 Park Tower 品牌系列最近推出的 Park Tower Kachidoki Mid / South(パークタワー勝どきミッド)來看,總戶數高達 2,786 戶、58 樓層,除了基本配備的公園綠地外,低樓層還配置了超市、診所、購物 Mall、保育看護設施、運動體育場、生活商店及交誼中心等,相信在符合許多人的各種生活型態上,也是跟微型生活圈概念相近的魅力產品。

3. 租賃業務:辦公室租賃、商業設施租賃

打造出新建築物後,除了部分空間規劃成銷售類產品外,剩餘空間會再規劃出適合租賃業務的產品,租賃的業務大致上又分 2 種:辦公室租賃、商業設施租賃。文章一開始提到的三井 outlet,就歸屬於日本三井不動產租賃業務裡的商業設施(outlet 裡的餐飲服飾專櫃,根據營業額的抽成,繳交類似租金的服務費,享受 outlet 所提供的集客及行銷資源)。

Mitsui Outlet Park 林口
Mitsui Outlet Park 林口

租賃業務能說是古典版的訂閱制服務,只要跟客戶簽訂長期租約後,每個月就能享受安定的租金收入,目前日本三井不動產在租賃業務的規模感,辦公室租賃大約有 3,000 家配合企業,商業設施的餐飲服飾生活等也大約有 8,700 間專櫃的實力,這些穩健的客戶基盤,創造出驚人的包租公收入,在 2020 年靠租賃業務收取的租金可來到日幣 5,000 億的水準。這些大量的現金流,也幫助日本三井不動產累積巨大的資金投資能量。

4. 管理業務:不動產投資顧問服務、經營託管業務

從最上游的開發、銷售到下游的租賃業務,這些大量且複雜的案件,讓日本三井不動產累積了非常多的實戰經驗,從這些經驗所轉換的知識,不只在日本三井不動產內部流通,現在也發展成顧問產品,衍生出管理業務。日本三井不動產的管理對象非常多元,從幫顧客管理資金從事不動產投資、幫顧客持有的大樓做維護管理、商場賣場的經營託管都有。也就是幫助本業不是不動產,但又想從事不動產業務的企業,提供高附加價值的顧問 Know-How。

日本三井不動產的管理業務中,也有跟一般消費者有高連結度的事業 三井 Repark(三井のリパーク),服務內容是用最迅速及相對低的投資方式,在顧客的閒置土地上建立停車收費的機制。目前三井 Repark 管理的停車空間台數已經來到 27 萬台,這也不只是帶來現金收入的經濟利益,戰略上而言,還幫助日本三井不動產掌握更多土地資訊,能再配合市場動向,對地主做不同方向的不動產運用提案。

三井のリパーク.jpg
ANA FACILITIES

不動產商業模式將區域價值最大化

綜合不動產公司的商業模式,從規劃如何把區域的價值最大化,再到蓋建築物出售獲利,自我擁有的物件衍生出穩定的租金收入,並從管理業務掌握新的土地訊息後,再把資金投入到這些未來有高潛力的土地資產中,跟其它產業相比,很難瞬間想到哪個產業,能比綜合不動產公司的商業模式還完美。

回到本文首段台灣三井不動產所帶領的 Outlet 風潮,瞭解上述介紹的綜合不動產商業模式後,你還覺得這些企業會只停留在商業設施的租賃業務而已嗎?

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MITSUI FUDOSAN TAIWAN

雖然目前還不確定日本三井不動產對台灣市場的看法,但從日本的經驗看起來,現在應該只是起手式而已,未來在不動產可開發的領域還很大。

(本文由「商社男的外食迷宮」授權刊登、編輯)

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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。

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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。
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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。

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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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