アスカカンパニーでは、50年近くの長きにわたり『MK活動』という名称で、全社的なQCサークル活動（小集団改善活動）を行っています。
製造現場から事務部門まで、あらゆる部署がチームを組み、日々の業務の中に潜む「楽正早安」を基本に改善に取り組む・・・これはアスカカンパニーのDNAとも言える活動です。

今回は、この伝統あるMK活動に起きている「新しい波」についてお話しします。

MK活動という『データへの親和性』の土壌

QCサークル活動は『改善活動』です。
MK活動では、改善対象や結果の表現は、頑張りや勘に頼るものではなく『データで語る』必要があります。

現状はどうなっているのか？改善後はどれだけ良くなったのか？
これらを客観的に証明するために、データによる結果表現を行うのが当たり前となっています。

データは取得するだけでなく様々な形で層別、解析が重要です。
弊社では、QC検定(品質管理検定）の受験者は多く、また社内でもQC7つ道具などの教育もあり解析に関する知識は多分にあります。
また、MKだけでなく通常の作業においても様々な形で『データ』とのかかわりがあることもあり、「デジタル化」には、非常に親和性が高い土壌がありました。
しかし、データ収集後の処理や、定型業務の『自動化』というフェーズに入ると、これまではどうしても「ある壁」が存在していました。

属人化の課題の一つ『 プログラミングの壁』

その壁とは『プログラミングスキルの有無』です。
例えば、毎日の生産データを集計してレポートを作成する作業を自動化したいと考えたとします。これまでは、ExcelではVBAマクロ、スプレッドシートではGAS（Google Apps Script）といったプログラミング言語を使って自動化するツールを作成する必要がありました。

これにはどうしても学習コストがかかります。
「改善したい意欲はあるけれど、コードが書けないから手作業でやるしかない」
「部内に詳しい人が一人いるけれど、その人が忙しいと頼めない」
「その人が異動してしまうと、作ったツールのメンテナンスができなくなる」

といったように、従来のデジタル改善はプログラミングができるという個人の資質に依存していました。
高度なツールができればできるほど特定の人にしか作れない、直せないブラックボックス化が進み、修正ができずに使用をやめる・・・という流れが付きまとっていました。

特定の人しかわからないVBAの例

QCの考え方で『AIというツールを使いこなす』

そこでAIの活用です。
ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの登場により『必ずしも人がプログラムを作成しなくてもよい』世界がきました。
必要なのは、AIに対して何をしたいかを指示する『プロンプト（指示文章）』を用意することだけです。プロンプトは日本語で書けるため、通常の言葉の延長線上でプログラム作成が可能となりました。
ただし、そのプロンプトには工夫が必要です。
どこに何があるのか、その対象をどのように使用するのかを細かく整理して伝える必要がありますが、これらは、フローやマトリクスなどを活用して理路整然と考えるQCの考え方と親和性が高いものでした。
AIを用いてプログラミングの壁を突破した『自分たちの作業をよくするためのツールづくり』は、自分たちの力だけで細かい部分まで製作できる形に進化しました。

プロンプト作成の話し合い

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。

実際に実装されたスケジュール管理機能

未来のMK活動の形

アスカカンパニーのMK活動は、AIという強力な武器を手に入れ、個人のスキルに依存しない形に進化しました。
MK活動は、みんなで活動・みんなで改善という言葉が元になった名称です。
個人のスキルに縛られない改善活動は、全員参加という理想の形へ近づかせてくれるものでもあります。
デジタルと人間の知恵が融合した、新しい改善のカタチ。
これからの成果にご期待ください。