在台日系企業導入生成 AI 的第一步

本文是依據 2023 年 4 月公開的日文文章，配合目前的生成 AI 活用環境重新整理而成。

生成 AI 不只是用來產生文章的工具。若從日本總公司與台灣據點之間的文件整理、翻譯、報告與確認作業來看，它可以成為降低現場負擔的實務工具。

在台日系企業常見的業務課題

在台灣的日系企業中，經常會出現下列工作。

  • 將繁體中文資料整理成日文摘要
  • 向日本總公司說明台灣現場狀況
  • 整理內部資料、會議紀錄與報告書的文字表達
  • 將 kintone 或 Excel 中累積的資訊整理成定期報告
  • 以日文確認台灣制度、商務慣例或交易對象提供的資料

這些工作不一定是最終的專業判斷，但往往只有少數熟悉語言與業務背景的人可以處理，因此容易成為現場瓶頸。生成 AI 適合先承擔的，就是這類「給人確認前的準備工作」。

生成 AI 適合處理的工作

生成 AI 在下列工作中特別容易發揮效果。

  • 將長篇文章整理成容易閱讀的摘要
  • 在繁體中文與日文之間建立初步翻譯
  • 整理 OCR 或複製貼上後格式混亂的文字
  • 建立報告書、會議紀錄、郵件內容的初稿
  • 根據既有資料列出確認觀點與不足資訊

另一方面，生成 AI 的輸出不應直接視為最終成果。特別是會計、法務、人事、契約與客戶應對等領域，仍必須由人進行確認並負責判斷。

例: 將台灣企業公開資料整理成日文參考資料

舊文章中曾以台灣上市公司的財務報告為例，說明如何將繁體中文 PDF 整理成日文參考資料。

台灣上市公司財務報告 PDF 範例

這類資料在複製文字時，常會混入多餘空格、換行或文字格式問題。如果直接翻譯，結果通常不夠穩定。

實務上，建議將流程拆成幾個步驟。

  1. 從 PDF 或圖片中抽出文字
  2. 整理多餘空格、換行與格式問題
  3. 保持原文結構並確認內容脈絡
  4. 建立日文初步翻譯
  5. 由人確認專業用語、數字與專有名詞

將生成 AI 放入這個流程，可以減少初稿整理與翻譯所需的時間。尤其是參考資料、公司內部討論用的翻譯草稿，以及現地資料概要掌握，實用性相當高。

現在也應將 AI Agent 納入考量

2023 年時，多數使用方式仍是把文字輸入 Web 畫面並取得回答。現在則可以進一步考慮 Claude Code、Codex 等 Agent 型工具，在使用者允許的範圍內處理檔案、命令、API 與業務資料。

例如，分析 kintone 中的營業活動資料並建立週報草稿，或根據一定期間內收到的統一發票資料協助建立費用報銷資料，都是可評估的方向。

重點不是把工作全部交給生成 AI，而是要設計清楚哪些資料可以存取、哪些操作可以執行、哪個步驟必須由人確認，並以此減少現場負擔。

導入前應先決定的事項

在業務中使用生成 AI 前，至少應先整理下列事項。

  • 哪些資訊可以輸入，哪些資訊不得輸入
  • 允許個人使用、部門使用，或公司整體使用到什麼程度
  • 最初要套用在哪些業務，例如翻譯、摘要或報告作成
  • 輸出結果由誰確認，以及可用到哪個範圍
  • 使用 API 或 Agent 時的認證、日誌與權限管理

若這些事項不清楚，生成 AI 可能只會成為個人便利工具，而不容易發展成公司可重複運用的業務改善。

小結

對在台日系企業而言，生成 AI 的價值不在於追逐新技術，而是實際減輕日常的文件整理、翻譯、報告與確認作業。

建議先選擇一個範圍小、效果容易確認的業務，明確定義輸入資訊與確認責任，再逐步納入實務流程。

若您想討論生成 AI 或 Agent 的業務應用，請參考我們的 生成 AI・Agent 活用支援。