工場内や倉庫内での作業が中心となる製造業では、スマートフォン対応のBOMシステムが威力を発揮します。作業員がパソコンから離れた場所にいても、スマートフォンで部品情報を即座に確認できます。また、機械のメンテナンス時に必要な部品の仕様や在庫状況をその場で確認し、適切な判断を下すことができます。重い書類を持ち歩く必要がなくなり、作業効率が向上します。

取引先との商談や現場視察が多い営業担当者にとって、スマートフォンでの部品情報確認は必須の機能です。顧客からの急な問い合わせに対して、その場で部品の仕様や納期を回答できます。さらに、取引先の工場を訪問した際に、実際の部品を見ながらBOMデータと照合することで、より正確な提案が可能になります。移動時間を有効活用して、部品情報の更新作業も行えます。

Webブラウザ型のBOMシステムは、スマートフォンの標準ブラウザからアクセスして利用するタイプです。専用アプリをインストールする必要がないため、導入が簡単で管理負担が軽減されます。一方で、インターネット接続が必須となるため、通信環境の悪い場所では動作が不安定になる場合があります。画面表示はレスポンシブデザイン（画面サイズに自動調整する仕組み）により最適化されており、タブレットでも同様に利用できます。

専用アプリ型は、スマートフォンにインストールして使用するBOMシステムです。オフライン機能を搭載しているものが多く、通信環境が不安定な現場でも安定した動作を実現します。タッチ操作に特化したデザインにより、直感的な操作が可能で作業効率が向上します。ただし、アプリの更新やセキュリティ管理が必要となるため、IT部門での管理体制が重要になります。プッシュ通知機能により、重要な更新情報を即座に受け取ることができます。

OpenBOMのような新世代BOM管理サービスでは、AIエージェントが裏方でファイル読込やBOM生成、コスト推定などを自動化し、自然言語での問い合わせに応答します。例えば「複数サプライヤー間で価格差の大きい部品は？」「未見積部品の見積依頼を作って」といった質問に、即時に回答や処理が返ってくる仕組みです。これにより、従来は別システム間で手作業が必要だったBOM更新やコスト分析が、スマホからの対話でも実行できるようになりつつあります。

生成AI導入でBOMの品質チェックや診断も高度化しています。国内企業のIntermindがリリースしたBOM診断サービス「BOMDx」では、AIエージェントで品目マスタや属性の整合性を検証し、品質課題を抽出・解決策を提示します。また、ミラリンク社が示すように、過去データを参照してBOMを自動生成・整合チェックする事例も報告されています。こうした機能で人的ミスを減らし、設計変更時のドキュメント不整合を未然に防げます。海外でもPLM分野へのAI統合が急速に進み、ガートナー予測では2026年までにPLMベンダーの半数以上が生成AI機能を搭載するとされています。BOM管理もその例外ではなく、AIによる自動化・分析支援が加速しています。

BOM管理の未来像として、データをグラフ構造で保持しAIで活用する手法が注目されます。特に「BOM RAG（Retrieval-Augmented Generation）」では、AIが部品表のグラフから必要な情報を抽出・生成する技術が提案されています。LLM（大規模言語モデル）の活用も進み、設計ファイルや製品記述からBOMを自動作成し、エラー検出・代替部品提案・部門別ビュー生成などが可能になる将来が語られています。実験段階ながら、乱雑なExcelシートからクリーンなBOMを再構成したり、部品情報と仕入先情報を組み合わせて最適仕入案を提案する事例も報告されています。今後は「LLM＋グラフデータ＋文脈理解」を組み合わせたシステムが、部品表管理のスマート化を実現すると見込まれています。