近五十年来，Aska Company 一直以『MK 活动』之名，在全公司范围内开展 QC 小组活动（小集体改善活动）。
从生产现场到办公室，各部门都组成团队，以“轻松、正确、迅速、安心”为基本理念，致力于改善日常业务中潜藏的问题……这项活动可以说已经成为 Aska Company 的企业 DNA。
这一次，我们将介绍这项具有悠久历史的 MK 活动中正在兴起的『新潮流』

孕育 MK 活动的『数据亲和力』土壤

QC 小组活动本质上是一种『改善活动』。 在 MK 活动中，对于改善对象的分析和成果的呈现，并不是依靠努力程度或个人经验，而是必须做到『用数据说话』。
现状如何？改善之后提升了多少？ 为了客观地证明这些内容，以数据来表达结果已经成为理所当然的做法。
数据不仅需要收集，还必须从多角度进行分层、分析。
在我们公司，参加 QC 检定（品质管理检定）的人数众多，公司内部也开展 QC 七大手法等教育，因此在分析方面具备相当丰富的知识。
此外，不仅是 MK 活动，在日常作业中也会以各种形式接触『数据』，因此在推进『数字化』方面，公司本身就具备高度的亲和性与良好的基础。
然而，当进入到数据收集后的处理阶段，或是进入到将定型业务进行『自动化』的阶段时，以往始终存在着一道难以跨越的“壁垒”。

属人化问题之一：『编程壁垒』

所谓的那道壁垒，就是『是否具备编程技能』。
例如，假设我们希望将每日生产数据的汇总与报告制作实现自动化。
过去，无论是 Excel 的 VBA 宏，还是 Google 表格的 GAS（Google Apps Script），都必须使用某种编程语言来制作自动化工具。
而这无可避免地需要投入学习成本。
『有改善的意愿，但不会写代码，只能手工处理』
『部门里只有一个懂的人，他一忙就无法帮忙』
『如果那个人调走了，做出来的工具就没人能维护』
像这样，传统的数字化改善往往依赖于个人是否具备编程能力。
工具越高级，就越只有特定的人能制作、能修改，结果导致系统逐渐黑箱化，一旦无法修正，就只能停止使用……这样的情况始终如影随形。

只有特定人能理解的VBA

以 QC 的思维方式『熟练运用 AI 这一工具

因此，AI 的活用便显得尤为重要。
随着 ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 的出现，已经进入了一个『不一定需要由人来编写程序』的新时代。
所需要做的，只是向 AI 提供“想让它做什么”的『提示词（指令性文本）』。
提示词可以用日语撰写，因此程序的生成可以在日常语言的延长线上完成。
不过，提示词本身仍然需要一定的设计。
必须清楚地整理并传达：目标对象在哪里、是什么、要如何使用它们。 而这些整理方法与 QC 中使用流程图、矩阵等工具进行逻辑思考的方式高度契合。
借助 AI 突破了编程的壁垒后， 『为了改善自身作业而制作工具』 已经进化为一种能够由我们自己独立完成、并能细致到每个环节的形式。

提示词编写的讨论

また、データをまとめるだけではなく、アプリなどのその他のツールと連動させることも簡単に出来るようになりました。
簡単な例としては、スプレッドシートに記入するとGoogleChatへ通知が飛び、GoogleChatのリンクから対象を確認できるような複雑なスケジュール管理機能を実現されています。

实际导入的日程管理功能

未来 MK 活动的形态

Aska Company 的 MK 活动借助 AI 这一强大的武器，已经进化为一种不再依赖个人技能的全新形态。
MK 活动的名称源自『大家一起参与、大家一起改善』的理念。 摆脱对个人技能的依赖，使改善活动更接近“全员参与”这一理想状态。
数字化与人类智慧相融合，孕育出全新的改善模式。
敬请期待我们未来的成果。