ツール選定の観点から特に確認しておきたいのが、「既存システムとの連携の確認」と「現場作業の変更に対する抵抗」の2点です。既存システムとの連携の確認については、在庫管理・倉庫管理システムを導入する際には、既に使用している生産管理システムや会計システムとの連携可否を事前に確認することが大切です。一方、現場作業の変更に対する抵抗については、システム導入により作業手順が変わることに対して、現場の作業者から抵抗が起こることがあります。このほか「マスタデータの整備と初期登録の負担」「運用ルールの見直しと統一」「システムの保守とサポート体制の確認」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

製造業界向けの在庫管理・倉庫管理システムは、生成AIとAIエージェントの登場で急速に進化しています。製造業では、素材や中間部品、完成品と多段階在庫が存在するため、需給変動やサプライチェーンの乱れへの対応が鍵です。最近では、AIが過去データだけでなく、外部要因（天候、物流遅延、為替変動、SNSのトレンドなど）を組み込み、リアルタイムに「次に何がどれだけ必要か」を予測する動きが進んでいます。例えば、のレポートによれば、情報技術(IT)と運用技術(OT)の融合が、倉庫運営にとって10年以内に変革的影響をもたらすとの指摘があります。国内では、製造業の中小規模企業でも「在庫過多／欠品」リスクを可視化するSaaSが登場しており、生成AI導入によって「何を・どこに・いつ動かすか」の意思決定負荷が軽減される時代に差し掛かっています。