本案例依原書第 4 章 Progressive Scaling 情境重組，並非原書正式案例研究。
理解企業 AI 應以受控階段逐步擴張，讓每次擴張同時累積新的使用模式與系統理解。
原書以全球零售商的 Inventory Management AI 為例。企業沒有一次把系統擴到整個網路，而是逐步增加地點。每個新地點帶來新的 Inventory Patterns、Regional Variations 與 Local Practices，使系統在擴張過程中持續學習。
| Progressive Scaling 效益 | 原書說明 | 管理用途 |
|---|---|---|
| 提早發現擴充問題 | 每一階段先暴露新的 Scaling Challenges | 降低全網一次失敗風險 |
| 逐步增加理解 | 不同地點帶來不同 Use Cases 與模式 | 讓系統理解更完整 |
| 依真實使用最佳化 | 以 Real Usage Patterns 調整 Performance | 用正式使用資料改善系統 |
Excel 可建立階段、地點、流量、錯誤、特殊模式與是否進入下一階段欄位；AI 可摘要新出現的模式與差異，但原書未提供固定 Rollout 數量或門檻，不得自行補造。
原書沒有地點數、階段數或固定擴張比例，因此本案例不建立數值 Rollout 公式。
企業規模化不是只讓同一系統處理更多量，而是讓它逐步適應更多情境。部署是開發旅程的開始，而不是終點。
請把我的 AI 擴張計畫整理成分階段 Rollout，對每一階段列出要觀察的新使用模式、效能問題與停止／前進證據。若沒有門檻數據，請標示待定，不要自行設定。