（原文寫於 2024 年 5 月 25 日，重新整理收錄於此）
今年(2024年)5月22到24日，日本最大規模的人工智慧展覽「AI Expo」在東京 Big Sight 舉行。這類B2B為主的專業展覽，主要是為了企業之間的媒合與交流，展區分成四大主題：
- AI Expo (聚焦生成式AI應用)
- 區塊鏈 Expo (圍繞Web3概念與實務)
- 量子運算 Expo
- 數位人才培育 Expo
報到與入場小驚喜
參觀者需事先在官網註冊，現場報到時憑 QR code 在自助機列印參觀證。這張參觀證上的 QR code，看似簡單，其實包含了參觀者的姓名與編號。這樣的設計不只用來進出場，工作人員掃描後，大會也能精準掌握人流數據，包括再訪次數。
更有趣的是，當參觀者與攤位交流、索取贈品時，參展廠商也會掃描參觀證。可能是為了紀錄業績，或追蹤潛在客戶來源。(後記 : 不定期會收到參展廠商寄email通知活動，這確實是一個不錯的潛在客戶關係維繫方式。)
觀展觀察：AI應用的實際面
整體來說，AI應用多半還是聚焦在企業流程優化與員工教育訓練。例如服務業預測潛在客戶輪廓、門市來客數、商品合理價格，以及智能客服等。製造業方面有零件品質檢測。
比較吸睛的，是企業內部的影像辨識應用。例如：偵測公車司機的臉部表情與動作，預測是否疲勞駕駛，以防事故；又或是辨識哪位員工打開了冰箱、拿了幾瓶飲料，有點像公司內部版的無人商店。
而最讓人會心一笑的，是一套能分析麻將牌面、幫你自動算出點數的系統。廠商說，現在很多年輕人不太會算點，這套AI除了適合新手，也能推廣到麻將館。這大概是全場唯一一個To C 的應用吧。
日本的研發角色
同行的一位上海朋友，原本期待能看到炫目的機器人應用，結果發現只有中國廠商展出機器狗，日本廠商則多是展示軟體服務與生成式AI。
這可能反映出日本企業擅長的是「消化吸收」，將國外的開源技術本地化、客製化成為實用工具，而非從零研發出全新產品。
日本企業與代理文化
我們邊走邊聊，發現日本企業對於AI導入有個明顯特色：高度依賴外部廠商。
像企業內部的教育訓練平台、自動化工具，在中國或台灣很多是內部工程師自己開發；但在日本，內部IT角色大多是維運，真正的開發多半外包給代理商。
此外，日企對資料與風險控管非常謹慎，與外部合作常需要極長前置作業。我曾在一家日商工作，一套外部代理商提供的系統，光是簽約風險審核就耗時半年，再花半年訓練員工，整整一年才正式上線。
系統之間難整合也是常態：每個部門採用不同廠商的工具，彼此難以串接。明明該重新整合，卻傾向「挖東牆補西牆」。
當我問某家日本廠商，他們家與其他代理有什麼不同？對方說：「我們擁有技術，可以做客製化。」（嗯……）
DX與AI人才的真實需求
在展場中不時看到「DX」這個字眼——是近年日本政府積極推動的數位轉型（Digital Transformation）。事實上，仍有不少企業使用紙本簽核、人工複製Excel，對他們來說，最急迫的是文件整合與流程電子化，而不是下一代AI模型。
內部缺乏AI開發資源，企業多半仰賴外部平台培訓員工AI與程式基礎，其中以LinkedIn為代表。
目前最需要的，不是AI工程師，而是能將已落地的AI應用導入企業的顧問與業務人才——這也是展場中最多的參展單位類型。
比起會算麻將點數的AI，日本企業更需要的是可以幫助他們從紙本轉向數位的踏腳石。
觀展感想
這次逛展最深的感觸是：
與其不斷追問AI還能多厲害，不如腳踏實地思考，現在有哪些問題，可以透過AI來解決？
例如，在長照領域，日本不會急著發明機器人搬動臥床者，而是用影像分析護理動作，預防照護者受傷；在交通上，不是先做自駕巴士，而是透過影像辨識偵測駕駛員是否疲勞，主動提醒。
這些應用都務實、貼近需求，也符合日本企業一貫謹慎的步調。
當一切逐漸數位化、流程優化，人力將會被釋放出來。那時，員工或許才會真正意識到：「我需要學AI了」，這股自發性的學習動力，或許才會孕育出下一波屬於日本自己的AI人才，也才會開始出現真正為了解決問題而生的創新。
