シンガポールの飲食店・小売店、AIの成果は「地味な業務」に

シンガポールの飲食店や小売店で注目されているのは、接客ロボットのような目立つ仕組みより、予約の取り方や問い合わせ対応を改善するAIだ。成果が数字で示された例はあるが、「作業が速くなった」ことと「利益が増えた」ことは分けて考える必要がある。2

予約管理で見えた成果、その限界

飲食グループThe Lo & Behold Groupが運営するレストランFicoは、AIを予約管理やテーブルの回転を考える業務に活用した。2026年6月の導入後、最初の1カ月で週末売上が2％増えたと報告している。2 客席を有効に使えたことを示す初期成果だが、1店舗の短期間の売上であり、利益率の改善や効果の持続まで証明する数字ではない。

ほかにも、スタッフのシフト作成、顧客からの問い合わせ対応、販促用コンテンツの作成、事務書類の処理が活用例として挙げられている。2 例えば問い合わせ対応なら、返信速度だけでなく、問題が解決したか、人による対応が必要な案件を適切に引き継げたかが重要になる。

小売では、家具販売のCastleryが、客の撮った写真を画像認識で読み取り、自社の商品群から近い家具を探すアプリ機能を紹介している。11 商品探しを助ける仕組みだが、この事例だけで売上増や生産性向上までは判断できない。

広げる前に、システムをつなげられるか

予約、レジでの販売記録、シフト、在庫が別々のシステムに入っていれば、AIが提案を出しても現場で実行するのは難しい。UOBの調査として報じられた数字では、シンガポールの飲食事業者の10社中6社が、主に独立したデジタルシステムを利用していた。18 人手や供給面の制約があるなか、予約を増やす判断も、実際に対応できるスタッフや在庫と結びついて初めて役に立つ。

そのため試験導入では、まず予約の取りこぼしなど一つの課題を決め、必要なデータだけを確認するのが現実的だ。導入前後の売上や客席の利用状況に加え、従業員の作業時間、ミス、顧客対応の質を比べる。利用料、システム連携、研修の費用も含めて評価し、苦情や返金をめぐる判断は人が引き受ける体制を残したい。1店舗・1カ月の改善が、ほかの店舗でも再現するかを確かめてから広げるべきだ。

支援制度も「対象経費」を確認

導入を検討する事業者には、シンガポールの情報通信メディア開発庁（IMDA）が進める中小企業向けデジタル化支援策「SMEs Go Digital」の業種別ガイドが参考になる。2 また、政府機関Enterprise Singaporeと銀行UOBの飲食業向けプログラムは、2年間で少なくとも200事業者を支援する目標を掲げ、AI導入とデジタルシステムの連携を対象にしている。1725

UOBが示す支援率は、対象となる費用について、要件を満たす中小企業で最大50％、それ以外の企業で最大30％。AI製品を買えば一律に補助されるわけではない。17 企業変革を支援するEnterprise Development Grantという別の制度もあるが、対象要件や事業条件は個別に確認する必要がある。42

Ficoの数字は、課題を絞ったAI活用を試す理由になる。一方で、システムが分断されたままでは成果を再現しにくい。目指すのは人を機械に置き換えることではなく、反復作業を減らし、従業員が接客や判断に時間を使えるようにすることだ。218