OM Network株式会社（总部：新潟县新潟市中央区，代表董事：山岸真也，以下简称OMN）为打破阻碍AI应用的「Excel之壁」，在其前线开发团队先行实施了设计文档Markdown化。自2026年4月起全面运作，实现了代码编写与团队内部知识共享速度的提升，并创建了代码编写使用的Markdown文档同时作为设计书的新运作流程。OMN将以此项目为契机，加速实现真正的「与AI共创」。 1. AI应用中显现的文档格式「优化空间」 OMN以提升开发效率和品质为目标，在开发现场导入了生成式AI「Claude Code」作为标准工具。 导入以来，代码生成和规格确认的工作速度显著提升。然而，在追求整个团队的应用精确度时，却浮现出营运上的课题：AI偶尔会误解规格书内容，或未能正确解析信息层级。初期虽尝试通过调整提示词（指示）来应对，但提示词越细分化，本身就越复杂，反而提高了运作难度，陷入了本末倒置的窘境。团队内部弥漫着一种难以言喻的郁闷，感觉AI在某些根本环节上未能良好契合。 2. 质疑「理所当然」──AI团队的本质性提问与建议 为了打破这种局面，开发团队向公司内部的AI专业团队咨询。当时的最初目标，仅仅是为了获得「如何让AI正确解析复杂的Excel文档」这种旨在提升读取精确度的技术性解决方案。 然而，AI专业团队对坦陈现状困扰的开发团队，却提出了出乎意料的本质性提问： 「到底，为什么要用Excel制作文档？」 这句话对于当时OMN的开发团队来说，简直是「恍然大悟」的体验。开发团队一直被「规格书就是用Excel制作的」这种刻板印象束缚，只考虑如何强行让AI理解人类用的格式。 然而，对AI而言最优化的格式，应该是信息结构清晰，而非人类导向的版面配置。「与其让AI来适应我们，不如我们来提供AI最能发挥能力的形式。」这个质疑「理所当然」并将视角180度转变的瞬间，正是OMN迈向次世代文档DX的起点。 3. Markdown刷新实现信息资产化与有效性验证 验证结果明确显示，对AI（Claude Code）而言，最准确且快速解析的格式是具有简单层级结构的「Markdown（md）」。Excel文档内部保留了大量的格式、保存格位置、样式等中继数据，导致AI读取相同内容时的Token消耗量往往过大；而Markdown则几乎不含结构符号和本文以外的冗余信息。根据OMN的试验运作估计，处理同等内容文档时的Token消耗量，相比通过Excel，约可减少至十分之一（※1）。 AI与团队之间如同「心灵相通」般意图传达无碍，过往困扰工程师的AI无谓修正指令（重新提示）大幅减少。开发人员得以不间断地以最快速度推进实作。基于这些成果，OMN开发团队在2026年4月前，推进了大部分主要设计书与开发数据的Markdown刷新。 刷新的对象不仅限于正式规格书。技术备忘录和知识库等过去容易散失的信息，也以Markdown格式集中管理。结果，与AI的上下文（Context）共享变得更顺畅，工程师之间的信息共享也减少了认知差异。一个将信息格式配合AI进行调整的决定，将现场的智能转变为「最能聪明驱动AI的强大资产」。 ■ 现场声音：与AI的对话改变了——从「解释」到「实作」的戏剧性变化 实际负责此项目开发的工程师，如此描述此次刷新带来的变化： 「以前使用基于Excel的设计文档时，让AI理解规格本身就是最大的难关。即使我们努力让AI理解意图...