こんにちは。shuntailor.net を運営している テイラー です。
高麗大学 工学部生。高麗大学キャンパスタウン創業コンテストで優秀賞を受賞し、学内の創業オフィスに入居しました。今はそのオフィスで開発に集中しており、Lovable 公式アンバサダーとしても活動しています。
このブログを始めた理由はシンプルです。「自分が IT·AI を学んで一度でも詰まった場所なら、必ず同じところで詰まる人がいる」 — その仮定から出発しました。詰まった地点を一つずつ本当に深く掘り下げて、「やさしく・深く・面白く」を実現することが、このサイトの運営原則です。
AI 時代の標準を作るつもりで運営しています。
AI 講義実績
2026年 対面講義 · 主講師 8回 · 累計受講者 300+名
- アジュ大学 教授・教職員向け AI リテラシー教育(1回)
- 高麗大学キャンパスタウン バイブコーディング教育(3回)
- 江南 MARU バイブコーディング教育(1回)
- 光化門 OCIAL 本センター バイブコーディング・コンテキストエンジニアリング教育(2回)
- 西江大学金融学会 バイブコーディング教育 招待講師(1回)
補助講師
- KAIST 金融工学大学院 AI 特別講義 補助講師(1回)
- KMA 韓国能率協会 メンタースクール AI リテラシー教育 補助講師(2回)
サイトについて
shuntailor.net は AI 時代の標準を作るために始めたテックメディアです。
「自分が IT·AI を学んで詰まった地点は、誰もが詰まる地点」 — この仮定から出発し、その詰まりを一つずつ本当に深く掘り下げて「やさしく・深く・面白く」を実現する空間です。流行っているから紹介するのではなく、実際にインストールして使い、ワークフローと産業構造で読むことを優先しています。
- 月間 23,000人以上の AI 関心層が閲覧
- 日本語・韓国語のバイリンガル対応
- Threads 1,180+ フォロワー(@shuntailor)
- バナー広告なしのクリーンサイト
- 60本以上の AI ツール・学習ガイド記事を無料公開
掲載テーマ
AIのしくみ地図(学習シリーズ) NEW
新技術を追いかける前に、根っこから。トークン・ベクター・パラメータ・Transformerから始まり、RAG・メタハーネス・Auto リサーチまで、29章・約29時間の無料学習ロードマップです。
- F編(Foundation)——AI基礎と用語の入口
- M編(Mechanism)——LLM・Transformer・RAGのしくみ
- B編(Beyond)——エージェント・ハーネス・Auto リサーチ
- P編(Professional)——Claude世代進化・API・オープンLLM技術解説
AI はツールより構造が先だ
AIツールは毎週新しくなる。しかし道具が変わっても残るのは構造だ。このブログは「どのツールを使うか」より、「AIをどう運営し、判断につなげるか」を先に扱う。
- PERSONA 判断構造 — AI に口調ではなく判断の仕方を渡す試み
- ハーネスエンジニアリング — プロンプトではなく構造がエージェントの結果を作る
- AI 知識ベース設計 — リサーチを積むほど判断が曖昧になる問題を OS で解決
- SWE-bench の読み方 — ベンチマークの数字だけ見ると騙される。評価構造まで読む法
バイブコーディング — 作る人の実践
コードを直接書かなくても動くアプリが作れる時代。しかし「作れる」と「使えるものを作る」は違う。
- Lovable — 公式アンバサダーとして実践活用と運営の表面まで
- Cursor / Claude Code — エディタとターミナルで AI とともに作る方法
- AI ツール比較 — 機能表ではなく作業適合性で選ぶ方法
未来産業 — AI だけ見ると半分しか見えない
AIを深く追いかけると、データセンターの電力問題、工場の自動化、ロボットの導入コスト、エネルギーインフラの制約に必ず出会う。AI・ロボット・エネルギー3軸を一緒に読まないと全体の地形は見えないという問題意識からこのカテゴリを開いた。
- AI 産業 — モデル・推論コスト・データセンター・規制
- ロボット産業 — 産業用自動化・物流・ヒューマノイド
- エネルギー転換 — 電化・蓄電・グリッド・電力需要
- 交差解説 — 3軸が実際に交わる現場:工場、電力網、サプライチェーン
毎週月曜日、「今週の AI 世界で何が変わったか」を5分でまとめてお届けします。
AI モデルベンチマーク順位
急上昇キーワード
判断基準ボーナス
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