食品製造業や医薬品メーカーなど、厳格な品質管理が求められる企業に最適です。製造ラインの各工程でタブレットを使用し、原材料の投入時刻や製造条件をその場で記録できます。作業員は重いパソコンを持ち運ぶ必要がなく、片手でタブレットを持ちながら作業することが可能です。加えて、製造現場の温度や湿度などの環境データもリアルタイムで入力でき、後から問題が発生した際の原因特定に役立ちます。

倉庫や配送センターを複数持つ物流企業では、各拠点での在庫状況をリアルタイムで把握する必要があります。タブレットを使用することで、倉庫内を移動しながら商品の入出庫作業と同時にデータ入力が行えます。さらに、バーコードやQRコード（2次元コード）の読み取り機能と連携し、商品の移動履歴を正確に追跡できます。無線ネットワーク環境があれば、各拠点の情報を本社で一元管理することも可能になります。

インターネット経由でサービスを利用するタイプで、初期導入コストを抑えられる特徴があります。タブレットからWebブラウザーまたは専用アプリケーション（専用ソフト）を通じてシステムにアクセスし、データの入力や確認を行います。システムの保守や更新作業はサービス提供会社が実施するため、企業側の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要なため、通信環境が整っていない場所では使用が制限される可能性があります。

企業内のサーバーにシステムを構築するタイプで、セキュリティ面での安全性が高いのが利点です。タブレットは企業内の無線ネットワークを通じてシステムに接続し、外部ネットワークに依存しない運用が可能です。また、企業独自の業務フローに合わせたカスタマイズが比較的容易に行えます。ただし、システムの構築から保守まで自社で対応する必要があり、専門知識を持つ担当者の配置が求められます。

特定の業界に特化した機能を持つタイプで、その業界特有の規制や業務要件に対応しています。たとえば、食品業界向けでは食品安全管理システム（HACCP対応機能）が組み込まれており、タブレットから温度管理や衛生管理の記録が簡単に行えます。医薬品業界向けでは、薬事法に基づく製造記録の管理機能が標準装備されています。業界固有の帳票出力や報告書作成機能も含まれており、導入後すぐに実用的な運用が開始できます。

現場の生産記録や検品作業の入力は、生成AIを活用した音声認識によって飛躍的に効率化されています。作業者が両手で作業中でも音声で情報を記録でき、手書きやタブレット手入力で起きがちだったミスも削減されました。例えばKOSKA社の「ながら記録」のような音声入力ツールでは、画面の操作をほぼ不要にし、入力時間を従来の3分の1以下に短縮しています。多言語対応の音声AIにより、外国人スタッフでも母国語で報告可能となり、現場での記録負担が軽減されています。

タブレット上で動作するチャットボットや対話型AIが、トレーサビリティシステムから必要な情報を瞬時に引き出す役割を担いつつあります。現場担当者は自然言語で「直近の不良品件数は？」のように質問するだけで、AIが履歴データを解析して即座に回答や洞察を提示します。実際、Siemensは保全システムに生成AIを組み込み、チャットインターフェースで人と機械のやり取りを円滑にし、意思決定を高速化しました。このような対話型エージェントにより、専門知識がなくても現場データを活用しやすくなり、属人化していた情報分析が解消されつつあります。

点検結果や生産履歴の報告書作成にも生成AIが活用され、現場の事務作業が劇的に省力化されています。例えば設備管理クラウド「MENTENA」では、点検項目を選択して補足情報を入力すれば、AIが詳細な報告文を即座に生成し、数秒でレポートが完成します。最短3タップと音声入力で完結する仕組みにより、報告作成にかかる時間が大幅短縮され、抜け漏れのない共有が可能になりました。現在は主に保全・品質報告で実用化が進んでおり、将来的には生産計画書や監査対応資料などの自動作成にも広がっていくと期待されます。

生成AIと高度なセンサー分析により、製造プロセスでの異常検知や品質管理が一段と強化されています。AIは機器のセンサーや過去の不具合データから正常な挙動を学習し、ごく微細な異変も見逃さずに捉えます。人間の目では見落とすような小さな製品不良も、AIがリアルタイムで検知し対処を促すため、不良の流出や設備故障の予兆に早期対応できるようになりました。実際にBosch社では、良品が多く不良サンプルが不足する状況下で、生成AIにより1万5千枚以上の人工的な不良画像データを作成し、検査AIの精度向上に役立てています。このようにAIが品質データや履歴を継続監視し、自動で原因分析や予防保全の提案を行うことで、トレーサビリティシステムは問題発生時の素早い対策実施を支援しています。