複数の倉庫や店舗を運営している企業では、各拠点の在庫状況を一元管理する必要があります。スマートフォン対応システムなら、各拠点の担当者が手元の端末から在庫情報を更新できるため、本部が全拠点の在庫を常に把握できます。店舗間の在庫移動が頻繁に発生する小売業や、地域ごとに配送センターを持つ卸売業などで活用されています。担当者が移動中でも在庫状況を確認できるため、急な問い合わせにも迅速に対応できます。

広い倉庫内を移動しながら商品のピッキングや棚卸を行う企業に適しています。スマートフォンを携帯しながら作業できるため、その場で在庫データを確認・更新できます。物流センターや製造業の部品倉庫のように、広いスペースに多数の商品が保管されている現場では特に有効です。作業者がパソコンの前まで戻る必要がなくなり、作業効率が向上します。重いハンディターミナル（専用の携帯端末）を導入するコストも抑えられます。

営業担当者が顧客先で商談する際、在庫の有無を即座に確認できると商機を逃しません。スマートフォン対応システムなら、外出先からリアルタイムの在庫情報にアクセスできます。卸売業や商社のように、顧客からの注文に対して即座に納期回答が求められる業種で役立ちます。顧客との商談中にスマートフォンで在庫を確認し、その場で受注できるため、取引がスムーズに進みます。オフィスに戻って確認する手間が省け、顧客満足度も高まります。

小規模な企業や人手が限られている現場では、専用機器の導入コストを抑えたいというニーズがあります。スマートフォン対応システムなら、既に持っている端末を活用できるため、初期投資を抑えられます。小規模な製造業や通販事業者のように、限られた人員で在庫管理を行う企業に向いています。操作も普段使い慣れたスマートフォンの画面で行えるため、システムの使い方を覚える負担も軽減されます。

スマートフォンのブラウザー（Webページを見るためのアプリ）からアクセスして使うタイプです。専用のアプリをダウンロードする必要がなく、URLにアクセスするだけで利用できます。システムの更新があっても自動的に最新版が使えるため、利用者が更新作業をする手間がありません。ただし、通信環境がない場所では使えない場合があるため、常にインターネットに接続できる環境が必要です。画面はパソコン版と共通の場合もあれば、スマートフォン専用に最適化された表示になる場合もあります。

アプリストアから専用のアプリをダウンロードして使うタイプです。スマートフォンの機能をフル活用できるため、カメラでのバーコード読み取りや位置情報の取得がスムーズに行えます。一部の機能はインターネットに接続していない状態でも使える場合があり、通信環境が不安定な倉庫内でも作業を継続できます。アプリの更新は利用者自身が行う必要がありますが、スマートフォンの操作に慣れた使い心地で直感的に操作できます。画面設計もスマートフォンの小さな画面に最適化されており、指での操作がしやすい配置になっています。

データをインターネット上のサーバー（データを保管する場所）に保存するタイプです。スマートフォン、パソコン、タブレットなど、どの端末からアクセスしても同じデータを見られます。自社でサーバーを用意する必要がないため、導入コストを抑えられます。データは提供会社のサーバーで管理されるため、バックアップ（データの予備保存）やセキュリティ対策（情報を守る仕組み）も任せられます。月額料金を支払って利用する形態が多く、利用人数や機能に応じて費用が変わります。

自社のサーバーにシステムを構築し、そこにスマートフォンからアクセスするタイプです。社内ネットワーク経由でアクセスするため、外部からの不正アクセスのリスクを抑えられます。既に社内にサーバーがある企業や、データを外部に置きたくない企業に向いています。初期の構築費用は高めですが、長期的に見ると費用を抑えられる場合があります。自社の業務に合わせたカスタマイズ（機能の調整）がしやすい反面、保守や管理は自社で行う必要があります。

既に使っている販売管理システムや会計システムと連携して動作するタイプです。スマートフォンで在庫を更新すると、自動的に他のシステムにも反映されます。データの二重入力が不要になり、システム間でデータのずれが生じません。受注データから自動的に出荷指示を作成したり、在庫の増減を会計データに連動させたりできます。連携のための設定作業が必要ですが、業務全体の流れがスムーズになります。

倉庫や物流ではAIエージェントの導入が急速に進んでいます。Amazonでは100万台超の搬送ロボットを生成AIモデル「DeepFleet」で協調制御し、ロボットの移動時間を約10%短縮しました。UPSのORIONシステムも配送ルートを常時最適化し、年間1億マイル以上の走行削減と数億ドルのコスト削減を実現しています。これらのAIエージェントは人手に代わって在庫ピッキングや配送スケジュールを自律的に実行し、従来の受動的な仕組みを能動的な最適化へと進化させています。

生成AIを活用した高度な予測モデルで需要予測が進化しています。米ウォルマートは自社開発のマルチホライゾンRNNに過去の売上データだけでなく天候や地域イベントなども組み込み、将来需要を精緻に予測しています。予測結果に基づき、AIは在庫配置や補充計画を動的に更新します。実際、急な需要増加を検知するとAIが自動的に補充スケジュールを修正し、欠品や過剰在庫を防いでいます。こうした予測と自動調整により、サプライチェーン全体の効率と精度が大きく向上しています。

現場作業者向けにスマホ連携AIアプリも普及しています。例としてフューチャーアーキテクト社は、スマホ内でAI-OCRと画像認識を実行する「Future EdgeAI」を提供。スマホに取り込んだ紙伝票や製品画像からシステムが配送先や条件を自動判別し、ピッキング作業をAIが支援します。AWSもStrands Agentsを使った少コードAIエージェント構築事例を紹介し、スマホアプリ上で在庫問合せや発注を自然言語で行える可能性を示しています。これらにより、スマホが単なる端末からAI支援型作業ツールへと進化しています。