複数の倉庫や配送センターを運営する物流企業では、管理者が各拠点を移動しながら業務を行うケースが多くあります。スマートフォン対応のシステムなら、移動中でも各拠点の在庫状況をリアルタイムで確認できます。さらに、緊急時の在庫調整や配送指示を、オフィスに戻ることなくその場で実行できるため、迅速な判断と対応が可能になります。営業車での移動中や取引先での打ち合わせ中でも、スマートフォンの小さな画面で必要な情報にアクセスできる利便性があります。

従業員数が少ない中小企業では、1人の作業者がさまざまな業務を兼任するケースが一般的です。スマートフォン対応システムにより、作業者は専用端末を持ち歩く負担がなく、ポケットに入るスマートフォンで入出庫作業と在庫確認を同時に行えます。加えて、新しい従業員でも普段使っているスマートフォンと同じ操作感覚で作業できるため、教育時間の短縮につながります。コスト面でも専用端末の購入が不要なため、限られた予算での導入が可能になります。

Webブラウザ上で動作するタイプで、アプリのインストールが不要な手軽さが特徴です。どのスマートフォンでもブラウザがあれば利用でき、機種やOSに依存しない汎用性があります。一方で、インターネット接続が必須となるため、電波の届かない場所では使用できない制約があります。また、ブラウザの仕様により一部の機能が制限される場合もありますが、導入コストが比較的安く済む利点があります。

スマートフォンに専用アプリをインストールして使用するタイプで、端末の機能を最大限活用できます。カメラやGPS、プッシュ通知などの機能をフルに使えるため、より高度な倉庫管理が可能になります。しかし、iOS用とAndroid用の両方のアプリ開発が必要で、OSのアップデートに合わせた継続的なメンテナンスが求められます。オフライン環境でも一部機能が使える場合が多く、通信環境の不安定な場所でも安定した動作を期待できます。

インターネット経由でサービスを利用するタイプで、初期投資を抑えて導入できるのが魅力です。サーバーの維持管理が不要で、システムのアップデートも自動的に適用されます。そのため、IT担当者が少ない企業でも運用しやすい特徴があります。月額料金制が一般的で、利用規模に応じてプランを選択できる柔軟性もあります。ただし、継続的な利用料金が発生し、インターネット接続が前提となる点は考慮が必要です。

倉庫管理システムに生成AIチャット機能を搭載する動きが進んでいます。Mecalux社の「Easy WMS」では、７言語対応のチャットで複雑な問い合わせに自然言語で回答し、必要情報をグラフや表で可視化できます。例えば在庫数や出荷状況の質問に答えたり、KPIダッシュボードやレポートを自動生成したりして人手作業を大幅に削減します。さらにチャット経由で急ぎの出荷指示などをAIに実行させることも可能で、作業効率が向上します。

MicrosoftのDynamics 365では倉庫管理用スマホアプリにCopilot機能が組み込まれ、現場作業の概要を自動で生成します。このアプリでは、未着手のピッキングや入荷作業数とともに、Copilotが自然言語で要約説明を表示します。現場担当者は当日の作業計画を直感的に把握できるため、情報収集の手間が減り、作業の割り当てやリソース配分が効率化します。

AIエージェントは過去の出荷実績に加え、天候や経済指標、消費者トレンドなど多様なデータを学習し、高精度な需要予測を行います。これにより最適在庫量が維持され、過剰在庫や欠品のリスクが大幅に低減します。さらに在庫状況を常時監視し、設定した閾値を下回れば自動で補充発注を実行するため、発注業務の負担も大きく軽減されます。

倉庫内にはIoTセンサーと自律走行ロボットを組み合わせたスマート倉庫が増えています。AIはリアルタイムで機器や在庫の状態を監視し、ピッキングルートや棚割りを最適化します。結果としてピッキング時間の短縮、スペース利用率の向上だけでなく、予防保全による設備ダウンタイムの削減も実現しています。