weaveAI FactorySuite（ウィーブAI ファクトリースイート）は、MES の無い工場のための工場業務パッケージです。マスタ・工程・在庫・製造実績・品質・保全の画面が最初からそろっていて、紙と Excel で回してきた工場がすぐに使い始められます。
パッケージに無い画面は、各一覧の「AI で派生画面を作る」から現場の言葉で頼むと、AI が作ります。作った画面には設計書とテストケースが付き、重複したストアドプロシージャなどはレビューで課題として残ります。画面は日本語・中国語・英語に対応しています。
開発・提供は株式会社サオス（千葉県船橋市）です。DELMIA Apriso をはじめとする製造系システムの導入・保守の経験をもとに作っています。
工場・エリア・作業区・保管場所、品目とロット、得意先と仕入先、作業者と資格、設備、不良コードなどのコード類。CSV でまとめて取り込めます。
品目ごとの工程・使用材料・作業指示書・必要な資格。製造指図を登録すると、その工程がそのまま展開されます。
拠点 × 品目 × ロットの在庫照会、受入・払出・移動、棚卸の差異確認と確定、すべての動きの履歴。
材料の払出、工程の開始と完了、消費と産出（良品・不良）、新しいロットの発行、作業者ごとの工数。
受入・工程内・最終の検査類型、品目ごとの上下限、不良コード別の内訳、廃棄・手直し・特別採用などの処置。
設備ごとの保全周期、設備停止の記録、保全実績。実績を入れると、保全計画の前回実施日が更新されます。
各一覧の「AI で派生画面を作る」から、現場の言葉で頼むと、その画面をもとに新しい画面を AI が作ります。在庫と製造の整合ルール（共用の関数）を呼ぶように作らせれば、FactorySuite の画面と同じ帳尻で動きます。現場が使う「工場業務」と、画面を作る「AI 工房」は切り替えで分かれていて、権限のある人にだけ見えます。
お題は「設備の日常点検を、紙からタブレットへ」。AI に相談して画面を作り、話して直し、テストと設計書まで仕上げる流れを、実際の画面で紹介します。
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 ForecastMaintenance → 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。
weaveAI FactorySuite について、製造業のお客様からよくいただく質問にお答えします。
MES（製造実行システム）の無い中小製造業のための工場業務パッケージです。マスタ・工程（BOP）・在庫・製造実績・品質・保全の画面が最初からそろっていて、足りない画面は AI との対話で追加できます。開発・提供は株式会社サオス（千葉県船橋市）です。
大がかりな要件定義や作り込みを前提にせず、標準の画面からそのまま使い始められます。工場ごとに違う帳票や画面は AI が標準のデータ構造の上に作り、在庫と製造の整合ルール（共用の関数）を通すので、画面を足しても在庫や実績の帳尻が崩れにくい作りです。
移せます。マスタは CSV でまとめて取り込めます。工場側の PC のフォルダに置いた CSV を自動で取り込む取込エージェント（Windows 用）もあります。どの一覧も CSV・Excel でダウンロードできます。
要りません。各一覧の「AI で派生画面を作る」から現場の言葉で頼むと、AI が画面・DB の処理・設計書・テスト・レビューを作ります。作った画面は検査を通してから使います。画面を作る「AI 工房」は、権限のある人にだけ表示されます。
できます。「アシスタント」に質問すると、AI が在庫・製造・品質・保全の実データを読み取り専用で照会して答えます。手順書や仕様書をナレッジベースに入れておけば、その内容にも答えます。
画面は日本語・中国語・英語に対応しています。日本の本社と海外の工場で、同じ画面をそれぞれの言語で使えます。
AI は Anthropic の Claude を使い、Amazon Bedrock などの接続先を管理画面で選べます。AI が業務データにアクセスするときは権限を絞ったデータベースのロールを通り、AI が使える機能も役割ごとにオン・オフできます。
工場の規模と使う範囲によって異なるため、個別にご案内しています。まずはオンラインまたは訪問のデモで、いまお使いの帳票がどの画面に置き換わるかを一緒に確認します。
FactorySuite のデモを、オンラインまたは訪問でお見せします。いまお使いの帳票（紙・Excel・写真）があれば、どの画面に置き換わるか、足りない画面を AI でどう作るかを一緒に確認します。製造業 MES/MOM の現場を知るコンサルタントが対応します。
株式会社サオスのお問い合わせフォームが開きます。「お問い合わせ詳細」に「FactorySuite デモ希望」とお書きください。
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