ChatGPTやGeminiに社内データを渡すのが不安なあなたへ
本番サーバーのログ、設定ファイル、社内文書——
機密データの情報漏洩リスクなく、AIの力を活用できます。
といった壁を感じていませんか？
実は、これらは全て「ローカルLLM」という技術で解決できます。
つまり、「AIは使いたいけど、データを外に出せない」というジレンマから解放され、
2日間で「自分のサーバーで動くローカルAI」を手に入れることができます。
2日間
集中ハンズオン
全工程を自分の手で構築
8名
最大定員
講師が一人ずつ並走できる少人数制
5モデル
同一条件で比較
Llama/Mistral/Gemma3/Gemma4/Phi-4
約700円〜
2日間のGPU利用料
GPU搭載PC購入15〜30万円と比べて破格
0円
セミナー後の月額課金
使った時間分だけの従量のみ
0件
データの外部送信
全処理が自サーバー内で完結
SOLUTION
このセミナーは、Linux上にローカルLLM（大規模言語モデル）をゼロから構築し、2日間で「自分のサーバーで動くローカルAI環境」を手に入れるためのハンズオン講座です。
GPUクラウドのアカウント作成から、SSH接続、GPU環境構築、Ollamaインストール、モデル比較、API活用、systemdサービス化、セキュリティ設定まで——全ての工程を、あなた自身の手で構築します。
講師がデモを見せて終わりのセミナーではありません。リナックスマスターの全セミナーに共通する設計思想——「セミナー後に自分一人で再現できる」をローカルLLMでも貫きます。
[user@gpu-server ~]$ ollama run llama3.3
pulling manifest... done
>>> このnginx.confのセキュリティ上の問題点を指摘してください
1. ssl_protocolsからTLSv1.1を外し忘れています
2. proxy_bufferingがoffのままだとメモリ使用量が増えます
3. server_tokensがonのままサーバー情報が露出しています
※ このデータは社外に一切送信されていません
[user@gpu-server ~]$ _
「ChatGPTで十分では？」と思っていませんか？
確かに、一般的な質問や創作なら、クラウドAIは優秀です。
しかし、あなたの業務データ——本番サーバーのログ、nginx.conf、社内Wiki、顧客情報を含む障害報告書——これらをChatGPTに貼り付けた瞬間、データは外部サーバーに送信されます。
IPアドレス、ホスト名、DB接続情報、内部ドメイン名——機密データが「AIに質問しただけ」で社外に流出するリスクがあります。
ローカルLLMなら、全ての処理が自分のサーバーの中で完結します。データは一切外に出ません。さらに、月額課金もAPI従量課金もなし。GPUの電気代だけで、何回使っても追加費用ゼロです。
そして何より、クラウドAIとローカルLLMの両方を使い分けられるエンジニアが、これからの市場で最も価値が高い。その判断力を、このセミナーで身につけてください。
既存のLLM講座の大半はWindows/macOS前提。Ubuntu Server上でGPUドライバからOllama、systemdサービス化まで一貫して教える講座は、日本語では存在しません。
講師のデモを見る講座ではありません。GPUクラウドのアカウント作成からLLM起動まで全て受講者自身が手を動かします。セミナー後に同じ手順で再現できることがゴールです。
サーバー構築からGPUドライバ、LLMデプロイ、API化、systemdサービス化、セキュリティまで一貫して教えられる講師は希少。「現役サーバー管理者 x Linux教育15年」だからできる講座です。
本番サーバーのログ、nginx.conf、社内文書——今までクラウドAIに渡せなかったデータを、自分のサーバー内で処理できるようになります。情報システム部門に怒られる心配もゼロです。
ChatGPT Plusは月額$20、APIは従量課金。ローカルLLMなら、GPUの電気代だけで何回使っても追加料金はかかりません。チーム全員で使っても、バッチ処理で何百回呼び出しても、コストは変わりません。
データセンターのネットワーク障害で外部接続が切れた。まさにそんな時こそAIに相談したいのに、クラウドAIは使えません。ローカルLLMなら、自分のサーバーが動いている限り24時間応答が返ってきます。
OllamaにはREST APIがあります。既存のbashスクリプトやPythonにcurlを1行追加するだけで、ログ解析の自動化、設定ファイルのレビュー、定型レポートの生成をAIに任せられるようになります。
Llama 3.3、Mistral、Gemma 3、Gemma 4、Phi-4——それぞれ得意分野が違います。日本語の精度、応答速度、VRAM消費量を自分で比較し、業務に最適なモデルを選定できるようになります。
AI専門家はLinuxインフラを教えられない。インフラ講師はAIの実務活用を教えられない。両方ができるエンジニアは、市場で圧倒的に希少です。その第一歩を、このセミナーで踏み出せます。
このセミナーで手に入るのは、技術だけではありません。
技術の先にある「信頼」と「自由」が、あなたの仕事と人生を変えていきます。
受講前のあなた
ChatGPTは使ったことがある。でも社内データは渡せないから、業務では「AIは使えない」が結論。ローカルLLMに興味はあるが、GPU環境の構築が複雑すぎて手が出ない。結局、AIは自分には関係ない技術だと思い始めている。
受講後のあなた
GPUクラウドにSSH接続し、環境構築からLLM起動、API化、サービス化まで全て自分の手で完了している。「ローカルLLMを構築できます」と言える自分がいる。
「AIは自分には関係ない」と思っていた世界が一変する。社内で「AIの環境を作れる人」として頼りにされ、新しいプロジェクトの声がかかるようになる。インフラエンジニアの枠を超えた、市場で希少な「インフラ x AI」のポジションへの第一歩が始まる。
受講前のあなた
「このログをAIに解析させたい」と思うたびに、セキュリティポリシーが頭をよぎる。外部に出せないデータが多すぎて、結局AIの恩恵を受けられないまま、手作業でログを読み解く日々が続いている。
受講後のあなた
自分のサーバーの中でAIが動いている。本番ログ、設定ファイル、社内文書——何でも安心してAIに渡せる。curlコマンド1つで、手作業30分のログ解析が30秒で終わる。
セキュリティを犠牲にすることなく、AIの力を仕事に活かせている。その安心感が、業務の効率だけでなく、精神的な余裕も生んでくれる。「AIをどう使おうか」と考える時間が、純粋に楽しくなっている。
受講前のあなた
「AIがインフラ運用も自動化する」というニュースを見るたびに不安になる。自分のスキルはこのままで大丈夫なのか。AIの側に立てなければ、AIに代替される側になるのではないか。
受講後のあなた
AIを「脅威」ではなく「道具」として使いこなしている。Linux上にAIを構築・運用できるという希少なスキルが、キャリアの新しい柱になっている。
「AIに仕事を奪われる」ではなく「AIを武器にキャリアを広げる」側に立てている。その安心感は、仕事の充実だけでなく、家族との時間や新しい挑戦への余裕も生んでくれる。技術の変化を怯えるのではなく、楽しめる自分がいる。
座学ではなく全工程ハンズオン。
GPUクラウドへの接続からLLMのサービス化まで、全て自分の手で構築します。
オリエンテーション＋AI概論
GPU環境構築
Ollamaインストール＋最初の対話
モデル比較（Gemma 3 vs Gemma 4の世代間比較を含む）
API活用（REST / Python / ストリーミング）
systemdサービス化＋運用設定
実践ワーク（4種ユースケース）
※4種から1つ以上を必ず手元で動かし、プロンプトの改良まで体験します
セキュリティ＋コスト管理
応用展望＋Q&A
※カリキュラムは予告なく変更になる場合があります。
※Linuxのコマンド操作（基礎編修了相当）が前提となります。
本セミナーではクラウドGPU環境を使用します。受講者自身がアカウントを作成し、SSH接続でGPUインスタンスに接続する——既存セミナーのAWS接続と同じ方式です。使った分だけ課金される従量制なので、自宅にGPUを買う必要はありません。
GPU搭載PCを自作/購入する場合
15〜30万円
RTX 4070以上のGPU搭載デスクトップを新調する初期投資
他のクラウドGPU（AWS g5等）
時間単価が高い
同等スペックで2〜3倍の時間単価、2日間で数千円規模
本セミナーで使うクラウドGPU
約700〜1,400円
2日間まるごと使ってこの金額
環境構築の練習代として、これ以上ないほど破格です。
同じサービスで同じ手順を踏めば、一人でも環境を再構築できます
日本のデータセンター。企業利用でも安心
特定のツールに依存せず、考え方を身につけることを重視しています。
ツールが変わっても応用できる知識を提供します。
※モデルは最新状況に合わせて更新します
※llama.cppやLM Studioとの違いも解説します
※50円/h、セミナー後も同環境で再現可能
「ツール固有」ではなく「考え方」中心の設計です。Ollamaが主力ツールですが、llama.cppやvLLMとの違いも説明し、ツールが変わっても応用できる知識を提供します。
世の中には多くのAI講座がありますが、
実務で使えるスキルを身につけるためにチェックすべき3つのポイントがあります。
企業のAIインフラはLinuxサーバーで動いています。Windows/macOS前提のAI講座で学んでも、業務環境では再現できません。Ubuntu Server上でGPUドライバからLLMのサービス化まで一貫して学べる講座を選ぶことが重要です。
講師のデモを見る、構築済みの環境を使う——こうした講座では、セミナー後に自分で再現できません。アカウント作成からSSH接続、環境構築、LLM起動まで全て自分の手で行い、セミナー後に同じ手順で再構築できることがゴールの講座を選びましょう。
ローカルLLMの構築は、サーバー構築とAI活用の両方の知識が必要です。AI専門家はLinuxインフラを教えられない。インフラ講師はAIの実務活用を教えられない。両方の実務経験を持つ講師から学べる環境が、最短で技術を身につける鍵です。
ローカルAIマスターセミナーは、これらすべての条件を満たしています。
同じ「ローカルLLM構築スキル」を身につけるために、どの方法が最も効率的か？
正直な比較をご覧ください。
安価（セール時1,200〜2,400円）だが、Windows/macOS前提が多い。環境が違うと再現できず、エラーで止まっても質問できない。「動画を見た」と「自分で動かした」は全く別の経験。
数万〜十数万円。API利用中心で、自分で環境を構築する経験は得られない。講師はAI専門家だが、Linuxインフラの深い知識がないことが多い。
月額14,800円〜。自習形式で、自分のペースで学べるが、環境構築でつまずいた時に即座にフォローしてくれる人がいない。退会したら教材にアクセスできなくなる。
69,900円（初回キャンペーン）。Linux環境特化、全工程ハンズオン、最大8名の少人数制。講師が横でエラーを即座に解決。手順書は一生手元に残り、12ヶ月間再受講可能。
| 独学 (YouTube/ブログ) |
クラウドAI講座 | 当セミナー | |
|---|---|---|---|
| データの安全性 | 自己判断 （誤ってクラウドに送信するリスク） |
外部に送信 （API経由で外部サーバーへ） |
完全ローカル （データは一切外に出ない） |
| 環境 | Windows/Mac中心 （現場と乖離） |
API利用のみ （構築不要） |
Linux特化 （Ubuntu Server + GPU） |
| ランニングコスト | GPU搭載PC購入に15〜30万円 （または高額クラウド） |
月額$20〜数万円 （API従量課金） |
使う時だけ時間課金 （2日間で約700〜1,400円） |
| 構築経験 | 自力 （エラーで挫折しがち） |
なし （APIを叩くだけ） |
ゼロから全工程 （講師がサポート） |
| サポート | なし | 受講中のみ | 12ヶ月間 （メール+フォーラム） |
| 再現性 | 低い （環境が違うと再現不可） |
不要 （構築していない） |
完全再現可能 （手順書+同じクラウド） |
セミナーで身につけたスキルが、明日からの業務をどう変えるのか。具体的な場面をご紹介します。
月曜の朝、週末に溜まった数千行のログ。curlコマンド1つでローカルLLMに投げると、30秒で「ディスクI/Oの急増」「OOM Killerの発動」など原因の候補を根拠つきで返してくれます。
本番サーバーのログが社外に一切出ない安心感
nginxの設定変更。本番適用前に「もう1人の目」が欲しいが、チームメンバーは手が空かない。ローカルLLMにnginx.confを渡せば、セキュリティの問題点やパフォーマンスへの影響を即座に指摘してくれます。
内部ドメイン名やポート番号が含まれていても安心
「全サーバー50台のディスク使用率を一覧で出してほしい」——ローカルLLMに依頼すると30秒でスクリプトが出てくる。ゼロから書くより圧倒的に速い。プロンプトにはサーバーのホスト名一覧を含めても安全です。
何回生成しても追加料金ゼロ
毎朝の監視データ集約バッチにcurlを1行追加。LLMが「前日比で異常な変動」を日本語で要約し、Slackに投稿。数値の羅列では気づけなかった兆候を、AIが自動で拾ってくれます。
API制限なし。自動化との相性が圧倒的に良い
データセンターでネットワーク障害が発生。外部への通信が不安定。まさにこういう時こそAIに相談したいのに、ChatGPTにアクセスできない。ローカルLLMは自分のサーバー内で動いているから、障害対応中でもカーネルパラメータの意味確認、tcpdump出力の解釈、復旧手順のチェックリスト作成が全てローカルで完結します。
外部ネットワークに依存しない。障害対応は時間との勝負
プロジェクトの引き継ぎが近づいている。1年分のWikiページ、手順書、議事録をまとめなければならない。ローカルLLMに社内ドキュメントを読み込ませ、「初めて運用を引き継ぐ人が最初に読むべき内容を優先度順に整理して」と依頼。完璧ではないが、たたき台としては十分。ゼロから構成を考えるより3倍速い。
顧客名、契約内容、障害履歴が含まれていても安心
新しいミドルウェアの検証作業。設定パラメータの意味を確認し、サンプル設定を生成し、エラーメッセージの意味を調べる。1つの検証で何十回もLLMに質問を投げる。クラウドAPIだとトークン単位の従量課金が気になるが、ローカルLLMなら何度でも即座に応答が返ってくる。
制限なし、課金なし。好きなだけ使える自由
GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのような最先端の巨大モデルは、ローカルで動かすにはGPUが足りません。高度な推論や長文の分析が必要な場面では、クラウドAIのほうが適しています。
だからこそ、両方を使い分けられるエンジニアが最も強いのです。
この判断ができること自体が、これからのインフラエンジニアの市場価値になります。
技術レベルやバックグラウンドが異なる方々が、
それぞれの目的を持って参加されています。
Linuxの基本操作はできる。ChatGPTも使っている。「AIを自分のサーバーで動かせたら面白そう」という漠然とした興味がある。宮崎さんから学べる安心感で、新しいスキルに挑戦したい。
業務でLinuxサーバーを運用しているが、AI/LLM領域は未経験。社内で「AIを活用しろ」と言われ始めているが、何から手をつけていいかわからない。キャリアの幅を広げたい。
社内でAIの導入を検討しているが、セキュリティポリシー上クラウドAIが使えない。社内データを外に出さずにAIを活用する方法を、技術的に理解して社内に提案したい。
PythonやJupyterは使えるが、Linux上にLLMをデプロイする方法がわからない。APIとしてLLMを呼び出し、自分のアプリケーションに組み込みたい。環境構築のハードルを一気に超えたい。
このセミナーで確実に結果を出していただくために、
受講後も安心して学び続けられるサポートをすべて無料でお付けします。
LLM分野は変化が速い。セミナー後に新しいモデルが出た、設定がうまくいかない——そんな時も、12ヶ月間いつでも現役エンジニアに質問できます。
LLMの世界は進化が速い。新しいモデルが出たら、最新のカリキュラムで再受講できます。1回だけでは不安な方も、何度でも復習可能です。
セミナー後は自宅やオフィスでスムーズに復習できるよう解説動画が付きます。手順書と動画を何度も見直すことで理解を深められます。
直前で受講できなくなっても安心。初回に限り無料で受講日を変更できます。キャンセルで受講料が無駄になることはありません。
セミナー本編で扱えない業務パターンをカバーする実践サンプル10本を提供。社内文書要約、コードレビュー補助、FAQ自動応答、ログ解析、メール下書き自動生成など、明日から使えるコード例を集約しています。
Gemma、Llama、Mistralなど新モデルがリリースされた際、セットアップ手順と特性比較を追加資料として配布します。受講後も「最新モデルで動かせる」状態を維持できます。
ご都合に合わせて2つの受講スタイルをご用意しています。
必要なのはPCとネットだけ
サーバー構築はクラウドGPU環境を利用するため、あなたのPCにGPUは不要です。
自分のペースで学びたい方向け
ライブ参加が難しい方のために、録画と配布資料一式で自習できるパッケージをご用意します。
同等のAI研修を法人向けに受講すると、15〜30万円。
GPU環境を自分で用意し独学で構築すると、GPU搭載PC購入に15〜30万円。
さらに、今回お付けする6大特典と12ヶ月サポート付き。
これらがすべて含まれた上で、本セミナーの参加費は以下の通りです。
99,900円（税込）
69,900円（税込）
30,000円OFF（初回開催に限り）
別途、GPUクラウド利用料が受講者負担となります。
クラウドGPU（16GB VRAM）: 2日間で約700〜1,400円
受講前によくいただく不安に、正直にお答えします。
お気持ちはよく分かります。ですが、少しだけ比較させてください。
同等のAI研修を法人向けに受講すると、2日間で15〜30万円が相場です。当セミナーはその半額以下で、しかも12ヶ月間のサポートと再受講制度付きです。
独学の場合はどうでしょうか。GPU搭載PCを自作/購入すると最低15万円以上。さらにドライバ設定、モデル選定、トラブルシューティングに数十時間を費やしても、結局動かせないまま終わる方がほとんどです。あなたの時給が2,000円なら、50時間は「15万円分の時間コスト」を捨てているのと同じです。
一方、このセミナーではGPUクラウド（50円/h）を使うため、GPUの初期投資はゼロ。2日間で確実に「自分のサーバーで動くAI」が手に入ります。
再受講制度を使えば、3回受講で1回あたり約23,000円。LLMの世界は進化が速いので、最新のカリキュラムで何度でも学び直せる価値は大きいはずです。
69,900円を365日で割ると、1日あたりたったの191円。その投資で「インフラ x AI」の希少スキルと12ヶ月のサポートが手に入ります。
セミナーで身につく「ローカルLLM構築・運用」スキルは、IT市場で以下の対価が支払われている技術領域です。
GPU環境構築、LLMデプロイ、API化
データ保護方針策定、ローカルAI導入支援
社内AI研修の企画・実施
これは副業や独立の話ではありません。あなたが身につけようとしている技術が、市場でどれだけの価値を持つかという事実です。69,900円は、AI環境構築の案件を1件担当すれば回収できる金額です。社内でこのスキルを持つ人材がいれば、外部委託費の削減だけで年間数十万円のコストカットになります。
はい、全く問題ありません。
このセミナーは「AIの理論」を教える講座ではありません。Linuxサーバー上にLLMをインストールし、動かし、業務で使えるようにする——これが目的です。
求められるのはLinuxの基本操作（コマンド、SSH接続、パッケージ管理）だけです。AIの専門知識は不要です。Day1のオリエンテーションでローカルLLMの概念を丁寧に解説しますし、最大8名の少人数制で講師が一人ひとりフォローします。
「ChatGPTを使ったことがある」「AIに興味がある」——その気持ちさえあれば十分です。
いいえ、自分でGPUを購入する必要はありません。
本セミナーではクラウドGPU環境を使用します。GPU（16GB VRAM）が時間課金で利用可能で、2日間のセミナーでの利用料は約700〜1,400円です。
セミナー後も同じサービスで同じ手順を再現できるため、「セミナーでは動いたのに自宅では動かない」ということがありません。使わない時はインスタンスを停止すれば課金は止まります。
一般的な質問や創作であれば、確かにChatGPTは優秀です。
しかし、あなたが日々扱っているデータを思い出してください。本番サーバーのログ、nginx.confの中身、社内Wikiの障害報告書、顧客情報を含む引き継ぎ資料——これらをChatGPTに貼り付けた瞬間、データは外部に送信されます。
「社内データは渡せないから、結局AIは自分の仕事には使えない」——このジレンマを抱えているエンジニアが、実は大勢います。
ローカルLLMは、そのジレンマを根本から解決します。機密データを外に出さず、月額課金なしで、何回でも使い放題。クラウドAIの「代替」ではなく、クラウドAIではできないことを可能にする補完技術です。
そして将来的に、両方を使い分けられるエンジニアが市場で最も価値が高い。その第一歩が、このセミナーです。
このセミナーに必要なのは、Linuxの基本操作（cd、ls、vi、SSH接続、パッケージ管理）だけです。AI/機械学習の専門知識は一切不要です。
「AIは難しそう」と感じるのは、多くのAI講座がPythonプログラミングや数学的な理論から入るからです。このセミナーは違います。あなたが普段使っているターミナルから、コマンドを打ってAIをインストールし、動かす——それだけです。
リナックスマスタープロセミナー【基礎編】を受講された方なら、技術的には十分。あとは「やってみる」だけです。
もし基礎編をまだ受けていない方は、基礎編+ローカルLLMのセットプランで、Linuxの基本操作から一気にAI構築まで学べます。
1年後、周囲のエンジニアがAIを当たり前に使いこなしている中で、自分だけ取り残されている——想像してみてください。
「ローカルLLM、やってみたかったんだよな」と言いながら、結局YouTube動画を見るだけで何も変わっていない。社内で「AIの環境を作れる人」を募集されたとき、手を挙げられない自分がいる。
AI技術は待ってくれません。今日行動しなければ、明日も同じ状態のまま。しかし、いま一歩前に進めば、「AIを自分で構築できる」側に立てます。その差は、10年後のキャリアに大きく響いてきます。
「あのとき行動していれば」と後悔する未来は、今日で変えられます。
cd、ls、vi等の基本コマンドの操作、SSH接続でリモートサーバーにログインできること、パッケージのインストール（yum/dnf/apt）の基本がわかることが前提です。リナックスマスタープロセミナー（基礎編）を修了されている方であれば問題ありません。基礎編をまだ受講されていない方には、基礎編+ローカルLLMセットプランもご用意しています。
いいえ、不要です。LLMの実行はクラウドGPU環境上で行います。あなたのPCからはSSHで接続するだけなので、一般的なスペックのPCとインターネット環境があれば受講可能です。
GPU（16GB VRAM）を時間課金で利用し、2日間のセミナー（約14時間）で約700〜1,400円程度の費用が受講者負担となります。既存セミナーのAWS利用料（500〜1,000円）と同水準です。使わない時はインスタンスを停止すれば課金は止まります。
はい、それがこのセミナーの最大の目的です。セミナーで使用するクラウドGPU環境は、セミナー後も同じサービスを同じ料金で利用できます。配布する手順書に沿って同じ手順を踏めば、一人で環境を再構築できます。
はい、できます。初回に限り無料で別日に受講していただけます。また、受講後12ヶ月間は再受講制度（1回5,500円）を利用して、何度でも復習受講が可能です。
正直に言うと、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのような最先端の巨大モデルには、ローカルで動かせるモデルは及びません。高度な推論や長文の分析が必要な場面では、クラウドAIのほうが適しています。
しかし、ログ解析、設定ファイルのレビュー、スクリプト生成、社内文書の要約といった日常的なインフラ業務には十分な性能です。何より、機密データを外に出さずに使えることと、何回使っても追加料金がかからないことが決定的な違いです。
両方を使い分けられるエンジニアが最も強い。その判断力を、このセミナーで身につけていただきます。
はい、可能です。お申し込み後にメールでご依頼いただければ、PDF形式で発行いたします。会社経費での精算等にご利用ください。
3,100名
15年間の受講者数
15年
Linux教育の指導歴
8名
1回あたりの最大定員
12ヶ月
受講後サポート期間
Linux教育のパイオニアとして15年間培ってきた指導メソッドを、
ローカルLLM構築にそのまま適用しています。
その他、ご不明な点はございませんか？
「基礎編を受けていなくても参加できる？」「GPUクラウドの詳細を知りたい」など、
少しでも不安なことがあれば、お気軽にお問い合わせください。
最大8名の少人数制。GPU環境のトラブルは特に個人差が出やすいため、講師が全員の進捗を確認しながら進めます。エラーが出ても、講師が隣でサポートします。
手順書とGPUクラウドが同じだから、セミナー後に一人でも同じ環境を再構築できます。「セミナーの時だけ動いた」で終わらせません。
LLMの世界は変化が速い。新しいモデルが出た、設定がうまくいかない——そんな時も12ヶ月間、メールとフォーラムで現役エンジニアに質問できます。
できるようになること
対象外のこと（期待値コントロール）
※好評であれば、RAGやファインチューニングを扱う応用編も検討しています。まずはこのセミナーで「構築・運用の基盤」を固めてください。
第1回（平日開催）
6月18日(木)〜19日(金)
2日間 各日 9:00〜17:30
定員：最大8名
第2回（土日開催）
6月20日(土)〜21日(日)
2日間 各日 9:00〜17:30
定員：最大8名
※お申し込みフォームより受講希望日をお知らせください
※最大8名の少人数制・先着順
基礎編をまだ受講されていない方のために、お得なセットプランをご用意しています。
| プラン | 定価 | キャンペーン |
|---|---|---|
| ローカルAI単体 | 99,900円 | 69,900円 |
| 基礎編+ローカルAI セット | 139,800円 | 119,800円 |
| 基礎+シェルスクリプト+ローカルAI 全部セット |
219,700円 | 179,700円 最大40,000円OFF |
※セットプランの詳細はお問い合わせください。
リナックスマスター.JP 代表・講師
15年間、3,100名にLinuxを教えてきました。
その中で、ここ数年で最も多くいただく質問があります。
「宮崎さん、AIってLinuxの仕事にも影響しますか？」
正直に言います。影響します。
でも、「仕事がなくなる」方向ではなく、「AIを使いこなせるエンジニアの価値が上がる」方向です。
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
私自身、日々の業務でローカルLLMを活用しています。
サーバーのログ解析、設定ファイルのレビュー、スクリプトの自動生成——
クラウドAIには渡せないデータを、自分のサーバーの中でAIに処理させる。
その便利さを知ってしまうと、もう元には戻れません。
同時に、「この技術をエンジニアに教えなければ」という使命感も強く感じています。
なぜなら、ローカルLLMの構築にはLinuxとAIの両方の知識が必要だからです。
AI専門家はLinuxサーバーの構築を教えられない。
インフラ講師はAIの実務活用を教えられない。
その結果、「クラウドのAIは使えるけど、自分のサーバーでは動かせない」エンジニアが量産されています。
この穴を埋めるために、このセミナーを作りました。
2日間で、あなたのサーバーの中でローカルAIが動き始めます。
curlコマンドでAIに質問を投げ、答えが返ってくるあの瞬間——
その体験は、本を読むだけでは決して得られません。
かつて、私が先輩から渡された「現場の手順書」で人生が変わったように、
今度はこのセミナーで、あなたに「AIを動かすきっかけ」を渡す番です。
もし「そろそろAIを自分で動かしてみたい」と思われているなら、
ぜひこの機会にお申し込みください。
セミナー2日目の夕方——
自分で構築したサーバーのターミナルから、curlコマンドでAIに質問を投げる。
数秒後、日本語の応答が返ってくるあの瞬間。
——その手応えは、何冊の本を読んでも得られません。自分の手で動かしたエンジニアだけが知る感覚です。
しかもそのAIは、あなたのサーバーの中で動いている。
どんなデータを渡しても、一切外には出ない。
月額料金も、API課金も、使用制限もない。
完全に「自分専用のAI」です。
その瞬間から、あなたの仕事は変わります。
そしてもしかすると、キャリアの方向も。
当時、Linuxはまだ「一部のマニアが使うOS」と見られていました。
「Windowsサーバーでいいじゃないですか」と言われたことも何度もあります。
でも私は、Linuxの柔軟性と堅牢性が、いずれ企業インフラの主流になると確信していました。
だからこそ、他の誰よりも早く「Linuxを教える」ことに全てを賭けた。
結果、累計3,100名の受講者を送り出し、多くの方が「Linuxができるエンジニア」として現場で活躍しています。
今、同じ直感があります。
ローカルLLMは、これからのインフラエンジニアにとって「Linuxの次の必須スキル」になる。
セキュリティ、コスト、可用性——全ての面で、「自分のサーバーでAIを動かせること」の価値は上がり続けます。
今このタイミングで身につけた人が、3年後に「あの時やっておいて良かった」と実感するスキルだと、私は確信しています。
最後にひとつだけ。
AIの世界は、待ってくれません。
半年前には存在しなかったモデルが、今日のスタンダードになっている。
1年後には、ローカルLLMを扱えることが「特別なスキル」ではなく「当たり前のスキル」になっているかもしれません。
「当たり前」になる前に身につけた人と、「当たり前」になってから慌てて追いかける人。
その差は、10年後のキャリアに大きく響いてきます。
このセミナーが、あなたのキャリアの転換点になれば、講師としてこれ以上嬉しいことはありません。
いますぐお申し込みいただけます。
AIを自分の手で動かす第一歩を踏み出す初回限定 69,900円 ｜ 最大8名 ｜ データ漏洩ゼロ
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