以 Pepper 同時呈現服務型機器人的顧客體驗潛力，以及部署失敗與資安疑慮。
理解機器人導入不能只看技術能力，也要評估易用性、環境噪音、顧客偏好與資安。
Pepper 可辨識部分人類情緒與行為，曾用於 Nestlé Japan、旅館與零售場域。原書也描述 Fabio 零售助理因無法充分理解顧客需求而在一週後被撤下。
| 原書資訊 | 內容 |
|---|---|
| 高度 | 120 公分（約 4 英尺） |
| 移動方式 | 3 個全向輪 |
| 視覺設備 | 2 台高畫質攝影機 |
| Fabio 零售場域部署 | 1 週後撤下 |
從技術能力、任務適配、環境、使用者接受度與資安五個面向分析部署。
原書未提供完整採用率或投資報酬率（Return on Investment, ROI）；120 公分、3 個輪子、2 台攝影機、1 週均為原書直接資料。
Pepper 顯示「技術能做」不等於「場域適配」。背景噪音、回答過於籠統、顧客偏好真人服務，以及資安弱點都可能降低商業價值。
根據 Pepper／Fabio 案例建立部署風險檢核表，分成易用性、環境、顧客接受度、資安四類，禁止加入原書未提到的事件。
問題：若模型辨識準確度提高，但顧客仍偏好真人服務人員，是否代表部署問題已解決？
參考解答：不代表。案例顯示使用者偏好本身也是採用的一部分，不能只用技術準確度判斷。