「到底，為什麼要用Excel製作文件？」──打破阻礙AI應用的「慣習」。
OM Network株式會社（OMN）為打破阻礙AI應用的「Excel之壁」，在其前線開發團隊先行實施了設計文件Markdown化。自2026年4月起全面運作，實現了程式碼編寫與團隊內部知識共享速度的提升，並建立了程式碼編寫使用的Markdown文件同時作為設計書的新運作流程。OMN將以此專案為契機，加速實現真正的「與AI共創」。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月8日 18:10
- 🔍 收集: 2026年5月8日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月8日 10:33（收集後1小時1分鐘）
OM Network株式會社（總部：新潟縣新潟市中央區，代表董事：山岸真也，以下簡稱OMN）為打破阻礙AI應用的「Excel之壁」，在其前線開發團隊先行實施了設計文件Markdown化。自2026年4月起全面運作，實現了程式碼編寫與團隊內部知識共享速度的提升，並建立了程式碼編寫使用的Markdown文件同時作為設計書的新運作流程。OMN將以此專案為契機，加速實現真正的「與AI共創」。
1. AI應用中顯現的文件格式「優化空間」
OMN以提升開發效率和品質為目標，在開發現場導入了生成式AI「Claude Code」作為標準工具。
導入以來，程式碼生成和規格確認的工作速度顯著提升。然而，在追求整個團隊的應用精確度時，卻浮現出營運上的課題：AI偶爾會誤解規格書內容，或未能正確解析資訊層級。初期雖嘗試透過調整提示詞（指示）來應對，但提示詞越細分化，本身就越複雜，反而提高了運作難度，陷入了本末倒置的窘境。團隊內部瀰漫著一種難以言喻的鬱悶，感覺AI在某些根本環節上未能良好契合。
2. 質疑「理所當然」──AI團隊的本質性提問與建議
為了打破這種局面，開發團隊向公司內部的AI專業團隊諮詢。當時的最初目標，僅僅是為了獲得「如何讓AI正確解析複雜的Excel文件」這種旨在提升讀取精確度的技術性解決方案。
然而，AI專業團隊對坦陳現狀困擾的開發團隊，卻提出了出乎意料的本質性提問：
「到底，為什麼要用Excel製作文件？」
這句話對於當時OMN的開發團隊來說，簡直是「恍然大悟」的體驗。開發團隊一直被「規格書就是用Excel製作的」這種刻板印象束縛，只考慮如何強行讓AI理解人類用的格式。
然而，對AI而言最優化的格式，應該是資訊結構清晰，而非人類導向的版面配置。「與其讓AI來適應我們，不如我們來提供AI最能發揮能力的形式。」這個質疑「理所當然」並將視角180度轉變的瞬間，正是OMN邁向次世代文件DX的起點。
3. Markdown刷新實現資訊資產化與有效性驗證
驗證結果明確顯示，對AI（Claude Code）而言，最準確且快速解析的格式是具有簡單層級結構的「Markdown（md）」。Excel文件內部保留了大量的格式、儲存格位置、樣式等中繼資料，導致AI讀取相同內容時的Token消耗量往往過大；而Markdown則幾乎不含結構符號和本文以外的冗餘資訊。根據OMN的試驗運作估計，處理同等內容文件時的Token消耗量，相比透過Excel，約可減少至十分之一（※1）。
AI與團隊之間如同「心靈相通」般意圖傳達無礙，過往困擾工程師的AI無謂修正指令（重新提示）大幅減少。開發人員得以不間斷地以最快速度推進實作。基於這些成果，OMN開發團隊在2026年4月前，推進了大部分主要設計書與開發資料的Markdown刷新。
刷新的對象不僅限於正式規格書。技術備忘錄和知識庫等過去容易散失的資訊，也以Markdown格式集中管理。結果，與AI的上下文（Context）共享變得更順暢，工程師之間的資訊共享也減少了認知差異。一個將資訊格式配合AI進行調整的決定，將現場的智慧轉變為「最能聰明驅動AI的強大資產」。
■ 現場聲音：與AI的對話改變了——從「解釋」到「實作」的戲劇性變化
實際負責此專案開發的工程師，如此描述此次刷新帶來的變化：
「以前使用基於Excel的設計文件時，讓AI理解規格本身就是最大的難關。即使我們努力讓AI理解意圖...
1. AI應用中顯現的文件格式「優化空間」
OMN以提升開發效率和品質為目標，在開發現場導入了生成式AI「Claude Code」作為標準工具。
導入以來，程式碼生成和規格確認的工作速度顯著提升。然而，在追求整個團隊的應用精確度時，卻浮現出營運上的課題：AI偶爾會誤解規格書內容，或未能正確解析資訊層級。初期雖嘗試透過調整提示詞（指示）來應對，但提示詞越細分化，本身就越複雜，反而提高了運作難度，陷入了本末倒置的窘境。團隊內部瀰漫著一種難以言喻的鬱悶，感覺AI在某些根本環節上未能良好契合。
2. 質疑「理所當然」──AI團隊的本質性提問與建議
為了打破這種局面，開發團隊向公司內部的AI專業團隊諮詢。當時的最初目標，僅僅是為了獲得「如何讓AI正確解析複雜的Excel文件」這種旨在提升讀取精確度的技術性解決方案。
然而，AI專業團隊對坦陳現狀困擾的開發團隊，卻提出了出乎意料的本質性提問：
「到底，為什麼要用Excel製作文件？」
這句話對於當時OMN的開發團隊來說，簡直是「恍然大悟」的體驗。開發團隊一直被「規格書就是用Excel製作的」這種刻板印象束縛，只考慮如何強行讓AI理解人類用的格式。
然而，對AI而言最優化的格式，應該是資訊結構清晰，而非人類導向的版面配置。「與其讓AI來適應我們，不如我們來提供AI最能發揮能力的形式。」這個質疑「理所當然」並將視角180度轉變的瞬間，正是OMN邁向次世代文件DX的起點。
3. Markdown刷新實現資訊資產化與有效性驗證
驗證結果明確顯示，對AI（Claude Code）而言，最準確且快速解析的格式是具有簡單層級結構的「Markdown（md）」。Excel文件內部保留了大量的格式、儲存格位置、樣式等中繼資料，導致AI讀取相同內容時的Token消耗量往往過大；而Markdown則幾乎不含結構符號和本文以外的冗餘資訊。根據OMN的試驗運作估計，處理同等內容文件時的Token消耗量，相比透過Excel，約可減少至十分之一（※1）。
AI與團隊之間如同「心靈相通」般意圖傳達無礙，過往困擾工程師的AI無謂修正指令（重新提示）大幅減少。開發人員得以不間斷地以最快速度推進實作。基於這些成果，OMN開發團隊在2026年4月前，推進了大部分主要設計書與開發資料的Markdown刷新。
刷新的對象不僅限於正式規格書。技術備忘錄和知識庫等過去容易散失的資訊，也以Markdown格式集中管理。結果，與AI的上下文（Context）共享變得更順暢，工程師之間的資訊共享也減少了認知差異。一個將資訊格式配合AI進行調整的決定，將現場的智慧轉變為「最能聰明驅動AI的強大資產」。
■ 現場聲音：與AI的對話改變了——從「解釋」到「實作」的戲劇性變化
實際負責此專案開發的工程師，如此描述此次刷新帶來的變化：
「以前使用基於Excel的設計文件時，讓AI理解規格本身就是最大的難關。即使我們努力讓AI理解意圖...