注意点はいくつかありますが、なかでも「現場環境への対応」「既存の業務フローとの整合性」「作業員のITリテラシー」が特に重要です。とりわけ現場環境への対応については、建設、不動産の現場は、屋外作業が多く、雨や風、ほこりといった過酷な環境にさらされます。また既存の業務フローとの整合性については、在庫管理・倉庫管理システムを導入する際は、既存の業務フローとの整合性を確認することが大切です。このほか「作業員のITリテラシー」「初期設定とデータ移行の手間」「システムのカスタマイズと拡張性」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

生成AIやAIエージェントの活用により、建設、不動産向けの在庫管理・倉庫管理システムの生成AI, エージェントによる変化は大きく変化しています。生成AI／機械学習モデルによる在庫・使用材のリアルタイム可視化と、工事進捗・天候・資材納期など複数要因を組み込んだ需要予測が、既に倉庫管理の現場で導入されています。例えば、在庫管理分野では「需要予測・自動補充」などがAIによって可能になってきました。建設・不動産の資材管理では、特に「建材／設備資材」がコスト比率・ロスの面で重要となるため、これらの技術が特に有効です。今後は、工事工程データ（BIM・IoT）と在庫データ・供給チェーンデータをリアルタイムで統合し、AIエージェントが「次の資材投入タイミング」「倉庫保管位置の変更」「急な設計変更への備え」などを自律的に提案・実行するフェーズが拡大すると考えられます。