Excel、写真、MES、ERP、チャット — バラバラに散らばったデータとシステムと業務の流れを、一本の緯糸で串刺しにする。weaveAI は、御社の仕事を一枚の布に織り上げるエンジンです。
要件定義書は書かない。現場の言葉で話すと、縦糸（御社のDB・マスタ）を照合し、画面・DB・設計書・テスト・レビューが同時に生成される。右は実際の生成セッションのイメージです。
技術だけなら、コードを吐くAIは世界中にあります。weaveAI が大切にしているのは、日本のものづくりが積み上げてきた「心遣い」— 相手の言葉を聞く、先回りして備える、必ず確かめる、後の人のために残す — を、そのままエンジンの振る舞いにすることです。
マルチターンの対話から要件を抽出し、御社のスキーマを参照して画面・DB・ストアドプロシージャを生成。複数エージェントによる要件議論、自動テスト、コードの重複検出。使うほど御社仕様を学ぶスキル。縦糸は、静かに、強く張られています。
要件定義書を書かせない。現場の言葉のまま受け取り、AIが聞き返す。作ったら黙って渡さず、テスト結果と設計書を添える。増えたら散らかさず、整えて課題として残す。決めるのは人。緯糸は、その往復のたびに、縦糸を布にしていきます。
御社のDB・マスタ・API・既存MES/ERPを縦糸（warp）として張る。AIとの対話を緯糸（weft）として往復させる。交差ごとに、画面と文書とテストが同時に織り上がる。
「設備の巡回点検を記録したい」— この一文から、実際に生成されるもの。画面だけを出すツールとの違いは、ここにあります。
screen: equip_inspection title: 設備巡検記録 layout: form + grid fields: - equipment_id ref - item_code select - result O/X - note text actions: [save, alert] ai_button: true
CREATE TABLE
equip_inspection (
id NUMBER IDENTITY,
equipment_id
REFERENCES
facility_org(id),
result CHAR(1),
...);
CREATE PROCEDURE
sp_equip_inspection_alert# 設備巡検記録 設計書 ## 目的 巡回点検の記録と 異常時の予知保全連携 ## データ equip_inspection ## 連携 ForcastMaintenance → pm_alert status: 正式文書
frontend 7 cases save_ok PASS required_chk PASS ref_lookup PASS backend 6 cases sp_alert_warn PASS sp_alert_link FAIL ... total 13 · 12 PASS 1 FAIL
similar SP detected sp_equip_alert_v1 sp_equip_inspection_alert similarity 84% → 課題 #12 共通化候補 status: 未対応 action: AIで解決
生成AIのコードは「動くかもしれないもの」。weaveAI は生成と同時にテストケースを持ち、レビューで重複を見つけ、課題として追跡する。製造業の工程管理と同じ規律を、コードに適用します。
機能ごとにテストケースを保存・実行。Frontend / Backend を分けて記録し、検収レポートを生成。
機械的な文字列比較（未使用SP・酷似した正文）と、AIがコードを読んで判断する分析を1回で実行。候補ごとに人が「課題にする／対応しない」を決める。
採択した課題にAIが修正案を提示し、そのまま実行。未対応 / 対応中 / 完了 / 見送り で追跡。
対話 → 設計。要件定義書なし。
生成画面の一覧・分類・編集。
設計書・議事録を正式／下書きで保管。
立場の異なるAI同士が要件を議論。
Frontend / Backend 別に実行・検収。
重複SP・画面コードの共通化候補。
「AIで解決」で修正案→実行。
自社の型をAIに学習・再利用。
御社のスキーマとマスタを縦糸として参照。別世界のデータモデルを持ち込まず、既存の構造に画面を織り込む。
DELMIA Apriso をはじめとする製造系システムの導入・保守で培った接続知見を、縦糸の設計に反映。
対話も生成画面も多言語。日本本社と中国工場で同じ画面を、それぞれの言語で使える。
すべての画面に設計書とテスト結果が付き、レビュー由来の課題が追跡される。監査に耐える生成。
提案書・報告書・ルールをスキルとして学習。使うほど御社仕様に寄っていく。
レビュー候補の採否、課題の優先度、正式文書への昇格。AIは提案し、決めるのは人。
デモ環境は公開中。御社の業務で「最初の一枚」を織るワークショップもご用意しています。製造業MES/MOMの現場を知るコンサルタントが対応します。