訪問営業を主体とする企業では、営業担当者が1日の大半を顧客先で過ごします。 顧客から商品の在庫や納期について質問された際、スマートフォンでその場で確認できれば即座に回答できます。 オフィスに戻ってパソコンで確認する必要がなくなり、商談のスピードが上がります。 受注内容もその場でスマートフォンから入力できるため、情報の鮮度を保ちながら正確なデータ管理が実現します。

店舗を複数展開している小売業では、各店舗の在庫状況を把握することが重要です。 店長や店舗スタッフがスマートフォンで他店舗の在庫を確認できれば、顧客からの問い合わせに迅速に対応できます。 店舗間での商品移動が必要な場合も、スマートフォンから移動指示を出せるため業務が円滑に進みます。 本部との連絡もスマートフォンを通じてリアルタイムで行えるため、情報共有の遅れを防げます。

倉庫内での入出庫作業や棚卸作業では、商品の前で直接データを入力できると作業効率が上がります。 スマートフォンを手に持ちながら商品を確認し、その場で数量や状態を入力できます。 紙の伝票に記入してから後でパソコンに転記する手間が省けるため、入力ミスも減ります。 バーコードをスマートフォンのカメラで読み取る機能があれば、商品の特定も素早く正確に行えます。

専用アプリ型システムは、スマートフォンにアプリをインストールして利用するタイプです。 アプリはスマートフォンの機能を最大限活用できるように設計されており、カメラやGPS、プッシュ通知などの機能と連携します。 画面サイズに最適化されたデザインで表示されるため、小さな画面でも見やすく操作しやすい点が特徴です。 また、一部のデータをスマートフォン内に保存できるため、インターネット接続が不安定な場所でも作業を継続できます。 アプリストアからダウンロードして利用開始できる手軽さも魅力です。

Web型システムは、スマートフォンのブラウザからアクセスして利用するタイプです。 アプリのインストールが不要なため、スマートフォンの容量を消費せずに利用できます。 パソコン版と同じシステムにアクセスするため、デバイスを切り替えても同じ操作感で業務を進められます。 一方で、スマートフォン専用のデザインに最適化されていない場合、画面が見づらかったり操作しにくかったりすることがあります。 インターネット接続が必須となるため、通信環境の影響を受けやすい点に注意が必要です。

機能特化型システムは、受発注管理や在庫管理など特定の機能に絞って提供されるタイプです。 スマートフォンの小さな画面でも操作しやすいよう、必要最小限の機能だけを搭載しています。 たとえば在庫確認に特化したシステムでは、商品検索と在庫数の表示に機能を絞り込むことで直感的な操作を実現します。 シンプルな構成のため、システムに不慣れな担当者でもすぐに使いこなせます。 導入コストも抑えられる傾向があり、特定の業務だけを効率化したい企業に適しています。

スマホからAIアシスタントに話しかけて情報を取得したり、音声で操作して営業日報を記録したりすることも実現しています。例えばSalesforceのEinstein Voiceでは、移動中に音声コマンドでCRMへメモを残したりデータを照会することが可能です。またMicrosoftの営業支援AI（Dynamics 365 Copilot）では、商談中に会話内容をリアルタイムに要約してくれるため、営業担当者は対話に集中できるようになっています。スマートフォンさえあれば、現場でAIがパートナーとしてサポートしてくれる時代になりつつあります。将来的には、モバイル上でより自然な対話が可能なAIエージェントが登場し、営業へのリアルタイムコーチングや提案支援が一層高度化していくでしょう。

販売管理システムにAIを統合することで、これまで人手では困難だった大量の販売データを瞬時に分析し、在庫の最適化や需要予測、顧客行動の分析といった深い洞察を得られるようになっています。例えば過去の売上履歴や商談データをAIがパターン分析し、将来の売上を精度高く予測したり、有望な見込み客を自動で抽出して優先度を付けたりすることが可能です।高度な生成AIは販売パイプライン上のギャップ（見込み不足など）を検知し、打つべき施策を提案することさえできます。こうしたデータ駆動型の支援により、現場の意思決定はより迅速かつ的確になってきています。今後は外部の市場データやトレンド情報もリアルタイムに取り入れ、さらに精密で柔軟な分析・予測が行われるようになるでしょう。

生成AIによるチャットボットや自動応答システムの活用で、顧客対応も大きく変わりつつあります。AIチャットボットはウェブサイト上で24時間自動応答し、製品に関する問い合わせなど基本的な顧客対応を即座に行います。これにより顧客はスマホからいつでも迅速なサポートを受けられ、企業は人手に頼らず顧客満足度を向上できます。さらにAIは顧客の過去の購買履歴や嗜好データを分析し、一人ひとりに合わせた商品提案やプロモーションも自動で提示可能です。こうしたパーソナライズによって顧客のロイヤリティ向上が期待でき、営業の現場でもよりきめ細かなフォローが実現しています。今後、チャットボットの対話能力はさらに自然になり、複雑な要望にも人間に近い形で対応できるようになるでしょう。