製造現場で働く作業員が多い企業に最適です。工場内では複数の作業ラインで同時に部品を消費するため、リアルタイムでの在庫把握が重要になります。作業員がスマートフォンで直接部品の使用数量を入力することで、管理部門への報告遅れを防げます。また、重い部品を運搬しながらでも片手で操作できるため、作業効率の向上につながります。

本社、支社、工場など複数の拠点で部品管理を行う企業に有効です。各拠点の担当者がスマートフォンから在庫状況を確認できるため、拠点間での部品融通がスムーズになります。出張先や外出先からでもアクセス可能なため、緊急時の在庫確認や発注指示が迅速に行えます。クラウド（インターネット上のサーバー）を活用したシステムであれば、どの拠点からでも同じ情報を共有できます。

スマートフォンに専用アプリケーションをインストールして使用するタイプです。このタイプはオフライン環境でも基本的な機能が利用できるため、インターネット接続が不安定な現場でも安心して使用できます。さらに、スマートフォンのカメラやバーコードリーダー機能と連携しやすく、直感的な操作が可能になります。ただし、アプリケーションのダウンロードや更新が必要になるため、管理者による一括管理が重要です。

インターネットブラウザー（Webページを表示するソフト）を通じて利用するタイプです。加えて、アプリケーションのインストールが不要なため、すぐに利用開始できる利便性があります。また、システムの更新が自動的に反映されるため、常に最新の機能を使用できます。一方で、インターネット接続が必須になるため、通信環境の確保が前提となります。

AIエージェントは過去の稼働・消費データを分析し、地域・期間ごとの部品需要を高精度に予測します。この予測情報を基に適正在庫が維持され、在庫量が閾値に達するとAIが自動発注して欠品を防ぎます。将来的にはLLMによるシナリオ分析などでさらに柔軟かつ高度な在庫最適化が可能になると期待されています。

現場技術者向けのスマホアプリには、生成AI搭載のアシスタント機能が導入されています。技術者が不具合の症状を入力すると、AIが類似ケースをもとにトラブルシュート手順を自動生成し、図解やARオーバーレイで作業をガイドします。例えば、スマホに症状を入力するだけで最適な手順と図面を示してくれます。今後は音声対話型のLLMアシスタントが普及し、さらに直感的で高速な現場支援が可能になるでしょう。

生成AIを活用し、カメラで撮影した現場写真から自動で品質検査を行う機能も普及しています。例えばSiemens Gamesaの風力タービン検査では、AIによる画像解析で不具合を検出し、検査時間を75％短縮しました。今後はAR技術と連携し、スマホ画面上に修理手順や点検ポイントをリアルタイムで重ね合わせるインターフェースが一般化するとみられています。

スマホアプリに音声認識・チャット機能を組み込んだ製品も登場中です。たとえば、スマホに話しかけるだけで「倉庫Xに部品Yはいくつあるか」を即答する例があります。Salesforce調査では94％の技術者が音声・ハンズフリー操作で効率が向上すると回答しています。将来的にはLLMを駆使した自然言語対話で、さらに多様な問いに応えるアシスタントが増えるでしょう。

AIエージェントは在庫管理に付随する事務作業も効率化します。Salesforce調査で技術者の81％がAIに期待している結果が示され、AIエージェントは予約調整や作業報告作成などのルーチンタスクを自律的に遂行します。これにより管理工数が大幅に減り、将来的にはほぼ完全にバックオフィス業務から解放される可能性があります。

日本国内でもスマホ向けAI在庫管理ツールが登場しています。Zaicoはスマホで撮影した部品の写真をAIが即時認識し在庫登録できる機能を提供しています。また手書き伝票をスマホで撮影するとAIが内容を解析し在庫データを自動登録する仕組みも備えています。こうした機能はすでに人手省力化に貢献しており、今後も普及が拡大すると考えられます。