向畑憲良 /makeshop社長CEO

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向畑憲良 /makeshop社長CEO

向畑憲良 /makeshop社長CEO

@muka

メイクショップ社を創業しその後GMOインターネットグループへ参画。 EC構築SaaSのmakeshopは法人12,000店舗、流通総額3,428億円のプラットフォームに成長。専門はEC。名古屋大工学部卒。仲間作り実績:100%譲受4社。出資7社中2社上場。エンジェル投資数社。【経営ビジョン】全ての取引を無摩擦に。

Tokyo เข้าร่วม Mayıs 2007
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ทวีตที่ปักหมุด
向畑憲良 /makeshop社長CEO
言いたかったのは、アウトプットの量と質は、AIの前では空虚でそれを求めて頑張って来たビジネスパーソンは、早々に降参して別のゲームをした方が良いと言うことだ。 「成果を出す」ための手段はなんでもよく、先ずはAIを使いこなす側になることだ。
向畑憲良 /makeshop社長CEO@muka

x.com/i/article/2014…

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向畑憲良 /makeshop社長CEO
全社でtoken使いすぎで企業コスト激烈に圧迫するっての、取り急ぎ、自作アプリとかリファクタリングして、あとは一つのタスク終了ごとにこまめに/clearするか、長いセッションになるなら/compactするとかやるだけでも30%ぐらい削減できた。
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とは言え当社はAIへ突っ込みます。 要はトークンマネージメントと収益へのブリッジ設計。
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向畑憲良 /makeshop社長CEO
予想通りの流れに!日本はもう2、3ヶ月後に悲鳴が聞こえてくるかな? マイクロソフト エンジニアの自由なAIの使用を禁止  →トークンコスト高すぎて安価なGitHub Copilot CLIの強制移行
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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向畑憲良 /makeshop社長CEO
なんでも焼けば美味くなるという法則に則って、最近、BBQにハマっている。今日も今日とてBBQ。雨が降らなきゃBBQ。マグロのカマが美味しかった。
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向畑憲良 /makeshop社長CEO
そろそろAI開発アドレナリンドバドバで面白くなってる人たち寝ましょーね!準備もAIに任せて明日万全のスタート切りましょう!おやすみー。
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Claude Code Studio
Claude Code Studio@ClaudeCode_love·
【速報】 Claude Code 2.1.149に新機能「/usage」が追加😳 結論 → どのSkill・Subagent・MCPがコストを食ってるかが一発で見えるようになりました x.com/ClaudeCodeLog/… 正直、これはマジででかい機能追加なので解説します👇 これまでのClaude Codeは「Skillsもプラグインも全部一緒くた」でした。 でも 2.1.149 で /usage を叩くと ・Skills別の使用量 ・Subagent別の使用量 ・プラグイン別の使用量 ・MCPサーバー別のコスト ・どれが原価ドライバーかが一目で見える ・26件のCLI変更を1リリースに同梱 つまり、コスト管理がプロンプト1発で完結する状態になります。
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向畑憲良 /makeshop社長CEO
マジやば。全社でAI課金額が500万円/月!!!超えるようになってこのペースだと1,000万円/月越すのも遠くないかも!! いよいよトークンマネージメントが喫緊の課題になって来た。 まずは自作の業務システムのリファクタリングを行ってみた。 これで何かを修正・追加するたびのトークン消費量が下がるだけじゃなく、「探す時間」「バグる確率」が下がるだろう。
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カエル隊@GMOクラウドEC エバンジェリスト
分析ツールの営業電話に 「makeshop MCPサーバーあるので分析問題ないですー(`・ω・´)」 って返せるようになったのが嬉しい もちろん目的・事実・視点・比較をちゃんと指定しないと意味ないんだけど 結局、出てきた結果をどう判断して行動につなげるかが一番大事! #makeshop #GMOクラウドEC
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大浦 理 - Web集客支援一筋15年
@muka 全社でのデータ集積と活用、素晴らしい取り組みですね!業務効率と精度の向上が期待できますね。
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向畑憲良 /makeshop社長CEO
AI↔︎経営の福利が積み上がる。 これを今は、全社のすべての活動データ、KPI、お客様情報を一個のプロジェクト、ファイルシステムに見立てて中央集積させていってます。 非エンジニア含め全社員が会社貸与のPC端末からClaude CodeのCLIからのワンオペで業務効率と精度を上げれるようにします。
向畑憲良 /makeshop社長CEO@muka

AIに渡すのをやめて、AIの中に経営を置いた - 日曜夜の一行で、月曜の朝が変わる note.com/muka_ms2004/n/…

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リスクヘッジしないのは知恵がない。 ヘッジした上でテイクしないなら責任がない。 ゼロリスクは論外、ヘッジはすべきこと、テイクは取るもの。 この前提で動こう。 note.com/muka_ms2004/n/…
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