這是我在企業培訓現場最常聽到老闆問的問題。問對了一半，但方向搞錯了。
不是「導入 AI，再看看多出幾個人可以裁」。而是「找到真的懂這份工作的人，讓他用 AI 把整間辦公室的事情全扛起來。」
日本有個稅務師叫畠山謙人，現在一個人服務 60 家公司，沒有員工。稅務師行業有個不成文規則：每 10 家客戶需要 1 名工作人員。60 家公司照這算法，要養 6 個人，每年光人事費就超過 3,000 萬日圓（約台幣 600 萬）。他一毛都不用花。
他是怎麼辦到的？把工作知識寫成 AI 讀得懂的格式
稅務師的工作，有大概八成是「轉記」— 把 A 的資料移到 B，把 C 的格式轉成 D，然後核對、送出、存檔。這些工作高度重複、規則明確，但一旦量大，時間就消掉了。
他的核心系統：每晚九點，60 家公司的分錄自動跑完。
原本要 5 小時的工作，現在不到 50 分鐘，而且他根本不需要坐在電腦旁邊。早上起來，前一晚的帳已經全部處理好了。130 張發票，手工輸入要一整天。他現在 15 分鐘就把所有資料轉成可以匯入的格式。
每個月省 24 小時，一年省 300 小時。這不是估計，是他實際記錄下來的數字。
但這裡有個細節：不是「把所有事情都丟給 AI」
他設計了明確的排除規則 — 借款償還、社會保險、薪資、投資等等，這些科目一律不進自動化流程。
他的說法是：「重要的是知道應該自動化什麼。能做出這個判斷的，只有每天在現場親手操作的你。」
我帶過 400 多家企業的 AI 培訓，聽到這句話第一個反應是：這才是對的。很多公司導入 AI 工具失敗，不是因為工具不夠好，而是因為沒有人先想清楚「哪些事情要自動化、哪些事情不行」。
兩階段科目判斷：AI 不是主角，是替補
第一階段：關鍵字比對 — 自己建的辭典，14 個科目 × 超過 100 個關鍵字，遇到能比對到的，直接歸類，快又不花錢。
第二階段：Claude API 出場 — 只處理比對不到的那些，設定信賴度門檻，低於門檻的交給人工複核。
這個設計的重點是：AI 不是主角，是替補。你先讓規則跑，跑不過的才請 AI 幫忙。成本控制好，品質也不會妥協。
把工作規則寫成 CLAUDE.md
他做了一件很多台灣公司沒有做的事：把工作規則寫成 CLAUDE.md。CLAUDE.md 這個檔案，用途是讓 Claude Code 知道「這個專案的規矩是什麼」。通常工程師會用來寫開發規範，但他用來寫的是稅務作業規則：
• 餐飲費 1 萬日圓以下歸會議費，1 萬日圓以上歸交際費
• 海外 SaaS 訂閱費用算通訊費
• API 金鑰絕對不能輸出
• 不認識的交易模式，先標記、不亂分類
這等於是把一個資深員工腦袋裡的 SOP，轉成 AI 讀得懂的格式。他說：「跟人不同，AI 不會因為重複教同一件事不耐煩，也不會忘記。」
這句話我很有感。AI 最強的一點，不是它比人聰明，而是它不累、不忘、不抱怨。你把規則教一次，它就會用那個規則幫你跑到天荒地老。
台灣企業怎麼做：先想清楚「規則是什麼」
畠山的案例讓我再次想到一件事：工程師用 AI，做出技術上很厲害的東西。稅務師用 AI，做出實務上正確的東西。這兩件事不一樣，而且後者其實更難 — 因為它需要花了十幾年才累積起來的行業判斷力。
AI 沒變聰明，是環境變好了。現在的工具，讓不寫程式的人也能把自己的工作知識翻譯成系統能懂的語言。這才是真正的改變。
如果你是老闆或 HR，正在想怎麼帶團隊把 AI 用起來，我的建議是：先從「這份工作的規則長什麼樣」開始思考，然後找到能把那份規則說清楚的人。
那個人，才是你的 AI 導入核心。
「AI 導入的核心，不是裁掉誰，而是找到能把工作規則說清楚的人。」
📎 資料來源：
- 畠山謙人（@kandmybike），AI 稅理士事務所一人管 60 家公司實錄（X，2026-03）
關於阿峰老師
阿峰老師（黃敬峰），交點文化股份有限公司創辦人暨執行長，擁有超過 10 年企業培訓經驗，累積服務超過 400 家企業，包含華碩、台灣蝦皮、精誠資訊、國泰人壽、南山人壽、台灣日產、台灣三菱商社、台灣東陶 TOTO 等知名企業。
阿峰老師專注於 AI 工具實戰應用與企業導入，從 ChatGPT、Claude、Gemini 到各種 AI Agent 工具，用最接地氣的方式，幫助企業團隊在最短時間內掌握 AI 工作流，提升整體生產力。
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