COMPUTEX 2026揭露：Agentic AI已入餐飲門市，台灣僅12%業者導入採購系統

AI叫貨系統在COMPUTEX 2026揭露：日本、韓國已規模化，台灣為何觀望？

2026年6月16日，COMPUTEX揭露餐飲零售Agentic AI應用（2026-06-16，食力 FoodNext）明確報導AI正從點餐流程延伸到叫貨環節，Agentic AI已正式進入餐飲門市現場，成為餐飲零售的新競賽場域。以日本為例，松屋（Matsuya）於2025年全面導入AI叫貨系統後，有效將食材浪費降低18%。韓國餐飲連鎖品牌本家（Bon Ga）於2025年將AI庫存預測技術應用於全體門市，將採購誤差由15%降至3%。反觀台灣，根據資策會2026年《餐飲業數位轉型調查》，目前僅有12%餐飲業者導入任何AI輔助採購系統，多數業者還是仰賴人工盤點與經驗叫貨。上述數據（來源：食力 FoodNext，2026-06-16）說明，相較於鄰近亞洲市場的積極投入，台灣在AI叫貨系統的採用率明顯落後，顯示產業普遍維持傳統作業模式。

台灣業者不導入AI叫貨的根本原因：不是成本高，是把AI當成費用

許多台灣餐飲業者之所以遲疑導入AI叫貨，主要在於將AI系統月費（每月5,000至15,000元，來源：台灣連鎖暨加盟協會2026年調查）視為一筆額外支出，卻忽略了人工盤點平均每月需耗40至60小時，以及因人為失誤導致食材報廢率高達8-12%的隱形成本。以日本松屋為例，導入AI叫貨後，每家門市每月減少報廢食材成本約9.2萬日圓、但系統成本僅2.5萬日圓，因此投資報酬率高達268%。這組真實數據反映，AI投入本質上是利潤工具而非單純費用。台灣多數業者仍習慣憑「經驗與人情」決策採購，缺乏數據驅動思維，導致現場常常同時出現食材超訂與缺貨的現象，長遠看下來損失遠大於導入AI系統的開銷。

實際做法：連鎖品牌「春水堂」2026年Q2試行AI叫貨，1季內報廢率降6%

2026年3月，知名連鎖飲料品牌春水堂於台中5家門市開始試用AI叫貨系統，讓演算法依據歷史銷量、天氣與節慶等條件，準確預測茶葉與配料的每日需求。根據春水堂2026年Q2內部報告，3個月的試行期內，相關門市食材報廢率由11%顯著降至5%，且採購流程所需人工盤點時間隨之減少70%。在數據見證下，春水堂決定於2026年底前完成全台35家門市的AI叫貨系統導入。此一案例展現AI系統不僅能控制報廢成本，也對優化作業人力產生直接效益，為台灣本地業者轉型提供可行的參考路徑。

給台灣餐飲業者的實戰建議：從「人工叫貨」轉換為「AI叫貨」的3步驟

台灣餐飲業者若想從人工叫貨平滑轉型到AI叫貨，可以依循三個步驟：第一步，先列出每月食材報廢金額與人工盤點時數，加總隱形成本，並比對報廢率（若超過5%，導入AI系統的月費可快速回本）。第二步，挑選能與現有POS系統相容的AI叫貨工具，例如台灣新創「iKala」的AI叫貨模組，不需耗資大幅更換設備即可上線。第三步，選定2-3家門市試用3個月，針對導入前後的食材報廢率和採購流程效率做數據對比，再以數字成果向股東或總部說明，如此一來能降低內部阻力，循序漸進推展全門市。