ますだ｜ Lifedge / デジタルパートナー事業部長

株式会社Lifedge デジタルパートナー事業部長｜受託開発・自社開発・SES｜NECでエンジニア→Accentureでコンサル｜AWS Summit登壇経験｜ITゼネラリスト・AI勉強中｜ランニング｜三人称｜
お気軽にDMしてください！

[ますだ｜ Lifedge / デジタルパートナー事業部長 @___lifedge___]

「挑戦する企業のデジタルパートナーに」

株式会社Lifedgeで受託開発をやってます。
"大手品質 × ベンチャーの機動力"が強みで、要件整理から実装まで一気通貫で伴走します。

▼得意領域
・新規事業のPoC / MVP開発
・AI駆動Web開発
・DXコンサルティング

ご相談はDMまで！
よろしくお願いします！

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このコラボやばすぎて泣きそう
https://t.co/HSmJuGAPCD

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キングスリーグというかムラッシュFCが熱すぎる。

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ClaudeCodeでのセキュリティチェックは使い方次第で実装できるけど、プラグインという形で提供されるのはいいですね。
意識しなくてもセキュリティが担保される開発ができて便利そうです。
が、人間がセキュリティに対する感度や意識が相対的に下がっていくと思うんで、それでいいのかという気持ちに少しだけなります。。

https://t.co/mREgDgRVfh

[ますだ｜ Lifedge / デジタルパートナー事業部長 @___lifedge___]

MSがClaude Codeを社内打ち切りの件なんですが、引用元は「AIが人間より高い」って煽ってるけど、たぶん論点はそこじゃないと思うんですよね。
気になるのは、エンジニアが「自分が一番使ってる」って誇れる文化を作った結果、誰も使用量にブレーキかけなくなったところにあるんじゃないかなーと。
生産性ツールは使えば使うほど偉い、って空気を作った瞬間に経済性が壊れるのかもしれないですね。

[Ricardo @Ric_RTP]

Microsoft just banned its own engineers from using AI.

The tool was literally costing MORE than the humans it was supposed to replace.

They lied to you about AI adoption and now the whole narrative is blowing up:

Microsoft gave thousands of engineers access to Claude Code six months ago and encouraged them to use it.

Engineers loved it and adoption exploded. But then the invoices arrived.

Token-based pricing means every query, every code review, every debugging session costs money. At scale across 100,000 engineers, the numbers became so large that Microsoft issued an internal order to cancel nearly all Claude Code licenses by end of June and force everyone onto their own cheaper tool instead.

The company that invested $5 billion in Anthropic just told its own people to stop using Anthropic's product because it costs too much.

Uber's story is even worse...

Their CTO Praveen Neppalli Naga told The Information that the budget he planned for the full year was "blown away already" by April.

Uber had rolled out Claude Code in December 2025. By March, 84% of their 5,000 engineers were using it with 70% of all committed code coming from AI systems.

Heavy users were burning $500 to $2,000 per month each. Naga himself spent $1,200 in a single two-hour demo session.

The company had even built internal leaderboards ranking engineers by how much AI they used. They literally gamified the spending and then ran out of money.

Now look at what Nvidia's own VP of applied deep learning Bryan Catanzaro said to Axios last month. Direct quote:

"For my team, the cost of compute is far beyond the costs of the employees."

This is a VP at the company that SELLS the chips saying that using AI is more expensive than paying humans.

Think about what this means for the entire AI narrative.

Every CEO on every earnings call for the past two years has said the same thing:

AI will make us more efficient, reduce headcount, and cut costs.

The stock market rewarded every company that said it.

Fired workers, stock goes up. Announced AI adoption, stock goes up.

But the actual companies deploying AI at scale are discovering the math doesn't work. The MORE employees use AI, the HIGHER the bill.

Goldman Sachs forecasts a 24x increase in token consumption by 2030 as companies adopt AI agents. Gartner just published a report showing that even though individual token prices will drop 90% by 2030, total enterprise AI costs will go UP because agents consume exponentially more tokens per task than basic tools.

Meta built an internal dashboard called "Claudeonomics" to track which employees use the most AI. Amazon started pushing engineers to "tokenmaxx," their internal term for consuming as many AI tokens as possible.

Both companies are spending hundreds of billions on AI infrastructure this year alone.

And Microsoft, the company that bet its entire future on AI, just told 100,000 engineers to stop using the tool they liked best because the per-token bills got out of control.

The companies building AI are telling investors it saves money. The companies using AI are finding out it costs more than the humans it was supposed to replace. And even the company that makes the chips just admitted it through its own VP.

This is the gap nobody on Wall Street is pricing in.

$725 billion in AI infrastructure spending this year across Big Tech. And the first companies to actually deploy these tools at scale are already pulling back because the economics don't work.

What do you think?

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今日は三茶キャロットタワーのオークラレストランで懇意にしているAI駆動開発者とランチしてきました！
以下の著者ですごくAIに精通している方です。

https://t.co/49rjNSYLO3

仕事の深い話もできて満足です。
てか、ステーキ最高でした！

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紛らわしすぎー！

https://t.co/Hr4j5JRZG4

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そういえば、先日渋谷にある矢場味仙に行ったんですが、ニンニクチャーハン最高すぎでした。
人に会う予定がない方はぜひ！

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心理的安全はあらゆるメリットがあるのは経験上間違い無いですよね。
ミスの防止だけではなく、退職リスクや疾病リスクに対しても効果がある。

でも心理的安全性だけに頼るのは違っていると思っていて、投資と同じでさまざまな策を講じた方がいいと思ってます。
以下では二重チェックより、心理的安全性の方がって文脈だけど、両方やった方がいいよとは思う。

https://t.co/5kO4HEkyeP

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バタバタしていて最近なんも投稿出来なかったんですが、ようやく少しずつ投稿できそうです。

そういえば、事業部にクリエイティブパートナー部門という形で動画の作成や編集、チャンネルの運用などを扱う部門を新設しました。
一緒にいろいろやれそうな予感がしていてワクワクしてます。

気になる方はお気軽にご連絡ください！

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最近強烈に思っていることは、昨今のご時世は育児に寛容な社会になっているので、ものすごく助かっているなぁということです。
それと同時に、昔ってこれどうやって乗り切ってたんだ！？とめちゃくちゃ思っています。

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赤ちゃんをあやすためにホワイトノイズを発生させる機械になっているし、ならざるを得ない。
肺が鍛えられそう。

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@jinjin07131971 ありがとうございます！
こちらこそよろしくお願いします！

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新生児の沐浴ってこんなむずかったっけ？

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私はランニングが趣味で、月間200kmほど走る程度の少しだけガチ勢なんですが、ランニングが継続しているのには理由があります。
それは、ランニング中にしかやってはいけない事で縛りプレイをしているからなんです。
私は、ランニングしている時にしかポッドキャストもしくは音楽を聞いてはいけないという縛りをすることで、ランニングすることのモチベーションに変換しています。（これやってなかったら絶対続かない。。）

まあ、そんな話は置いておいて、私が普段聞いているポッドキャストを紹介したいので紹介しようと思います。
（人それぞれ価値観があるという意味で、おすすめというわけではありませんが、私の人となりが多少わかるかもしれないので、自己紹介の一環としての紹介です。）

【お笑い・トーク】
・トータルテンボスのぬきさしならナイト！Season2
・みうら五郎
・ダイアンのTOKYO STYLE
・問わず語りの神田伯山
・中川家 ザ・ラジオショー

【情報・教養】
・安住紳一郎の日曜天国
・ゆるコンピュータ科学ラジオ
・ゆる言語学ラジオ

【AI・セキュリティ】
・ながらAIラジオ
・セキュリティのアレ

もし、この好みが合う方がいたら仲良くなれると思います！

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今日、第二子の出生届を出してきました。
出生届を提出するだけじゃなく、マイナンバーカードの申請や児童手当の額改定請求、子ども医療費助成（乳幼児医療証）の申請とか、結構複雑で大変なんですよね。
しかも平日なのに人めっちゃいてちょっとカオスでした。

でも職員の方の迅速な対応や丁寧な説明でめちゃくちゃ助けられました！
いやー、助かった！

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「AIエージェント作ってほしい」という相談、最近多いと思うんですよね。
でも事業として向き合うと、いきなりAIから作るのは筋が悪いケースが多々あります。

理由はシンプルでAIが答えるための一次情報（顧客データ・業務ログ・FAQ）が
整備されてないと、賢いはずのAIが何も答えられないからなんです。

なのでその場合は以下のような形でクライアントのやりたいことを一緒に整理させていただくこともよくあります。

▼Phase 1：情報基盤を作る
・顧客データ・行動ログを蓄積する仕組み
・業務知識をデータ化する設計
・LINEやWebでの顧客接点

▼Phase 2：溜まったデータにAIを載せる
・レコメンド／自動応答
・音声入力／要約
・既存業務の自動化

「AIをやらない」じゃなくて「AIをやるための土台を先に作る」

Lifedgeのコアバリューとして、ギバーの概念やチャレンジ精神があります。
クライアントの挑戦を成功させるために、我々は本気で向き合っていきたいと思ってます。

商談に繋がれば嬉しいですが、それよりもクライアントとの信頼が築ける方が価値があると思っていますので、我々が受注するか否かは置いておいて全力で相談に乗っています！

是非お気軽にご相談ください！

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受託開発案件の提案の方法って皆さんどうしてますかね？

私は、最近の提案や提案するためのヒアリングなどにおいては、資料と共にプロトタイプを開発して持ち込んでしまうようにしています。
ローカル環境ではなく、Vercelでデプロイしたものなので、クライアントに実際触ってもらうことが可能な状態です。
このような手法を取るようにしてから、いくつか良いことがあったなーと思っています。
・要件がぶれにくく話が早い
・クライアントからの信頼に直結する
・提案後の開発着手がスムーズ
一応エンジニアの端くれではありますので、その強みを活かした提案活動を常に模索しています。

是非お気軽に皆さんと情報交換させてもらえればと！
また、どのような提案をしているのかは公開できる範囲で今後ポストしていこうかなと思ってます。

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@nakashima_38 ありがとう！

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第二子産まれました！