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20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。
変わるのは、仕事だけではありません。
— あなたの暮らしも変わります —受講前のあなた
手作業の調べ物や資料作りで、気づけば毎日のように残業。家に着く頃には、子供はもう寝ている。「今日も間に合わなかった」が、口ぐせになっている。
受講後のあなた
AIに任せられる作業が増え、早く切り上げられる日が増えた。夕食を一緒に囲み、子供の話を聞ける時間が戻ってくる。
仕事に追われる毎日から、自分で時間を選べる毎日へ。手に入るのは、技術だけではありません。
受講前のあなた
技術はある。でも、同じことができる人は他にもいる。「自分の市場価値は、これ以上上がるんだろうか」と、ふと頭をよぎる。
受講後のあなた
「インフラ × AIを自分の手で動かせる人」は、社内にも転職市場にも、まだ多くない。希少だから、評価も、提示される年収と条件も変わってくる。
自分の価値を、自分で上げにいける。家族の前で、将来の話を前向きにできる。
受講前のあなた
収入の柱は、会社からの一本だけ。「何かもう一つあれば」と思っても、何で稼げるのか分からないまま、時間だけが過ぎている。
受講後のあなた
自分のサーバーで動くAIは、人の手作業を自動化するツール。「その作業、AIで自動化しませんか」と代行や提案で副業も可能。
本業以外の収入が、現実的な選択肢になる。その安心は、家計だけでなく、心にも余裕を生む。
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
※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。
15〜30万円。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。
129,900円(税込)。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) |
「自分のサーバーで動かせるAIなんて、ChatGPTやClaudeに比べたら、おもちゃでしょう?」
つい1年前まで、それは正しい指摘でした。
ですが、現在は状況がガラッと変わっています。無料で公開され、自分のサーバーに置いて動かせるAIが、商用の最高峰モデルに肩を並べ始めています。コーディングの実力を測るテストで、トップ級のモデルとわずかな差まで迫った——そんな報告が、次々と出てきています。
そもそも、最先端の性能は必要ですか?
ログの要約。設定ファイルの確認。手順書のたたき台づくり。エラーメッセージの調査。——日々の業務の多くは、自分のサーバーで動くAIで十分に片がつきます。「性能が足りないから使えない」という理由は、もう成り立ちません。
性能の差が消えたとき、最後に残る違いは、たった1つ。
「どこで動かすか」です。
クラウドAIは、データを外に出さないと使えない。ローカルAIは、データが1バイトも外に出ない。本番ログも、顧客情報も、ためらわず渡せる。——そして、それを自分のサーバーで動かせるのは、Linuxを知っている人だけです。
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
ChatGPTやClaudeの最上位モデルは規模が大きく、自分のサーバーで動かすには高価なGPUが必要です。とびきり高度な推論や長文の分析が必要な場面では、クラウドAIのほうが向いています。
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、
それぞれの目的でこのセミナーを検討されています。
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。
ローカルAIマスターセミナーは6月開講のため、受講者の声はこれからです。
代わりに、同じ講師・同じ「全工程ハンズオン」方針で行ってきた既存講座の声をご紹介します。
「本を読んでコマンドを打つだけとは、雲泥の差」
実機で実際のサーバー構築、運用保守を体験できたのが大きかった。本を読むだけとは、まったく違いました。
インフラエンジニア志望/千葉県 20代 林様 [基礎編]
「独学で何ヶ月も止まっていたのが、たった2日で前に進んだ」
集中して作業でき、マニュアルが本当に分かりやすかったので、用語も自然と頭に入りました。
運用担当エンジニア [Terraform 上級編]
「2日間でWEB/AP/DBサーバを組めて、満足感がありました」
短期間で集中して構築できたうえ、運用に必要なシェルスクリプトも確認でき、学習になりました。
エンジニア/千葉県 30代 笠井様 [基礎編]
「疑問点をその場で、即座に解決できた」
その場で聞けるのが良かったです。実際に手を動かすことで理解が深まり、入力ミスの傾向も把握できました。
システム運用/東京都 40代 [シェルスクリプト]
「この講座は私にとって、数百万円の価値がありました」
独学では絶対に気づけなかった設定やチューニング技術を学べました。PageSpeed Insightsのスコアが34点から93点へ。宮崎さんは私の師匠です。
Webメディア運営者/東京都 30代 木崎様 [基礎編]
「まったくの素人の私にも、順を追って説明してくれた」
大雪で4時間遅れて到着した私にも最後までついていけるよう説明いただき、マニュアルも素人に分かるよう噛み砕かれていて助かりました。
プログラマー/宮城県 30代 菅原様 [基礎編]
「手作業をやめて、自動化して楽になりたい」
DBからCSVを毎月手動でダウンロードしている作業を、自動化して楽したい——その目標ができました。
フィールドエンジニア/東京都 40代 [シェルスクリプト]
※いずれも同一講師(宮崎智広)による既存講座の受講者の声です。
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。
(すべてのコースに付属します)
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。
129,900円(税込)
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。
「この講座は私にとって、数百万円の価値がありました」
独学では絶対に気づけなかった設定やチューニングを学べました。宮崎さんは私の師匠です。
Webメディア運営者/東京都 30代 木崎様 [基礎編受講者]
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。
受講後は1年間、1回5,500円で何度でも再受講できます。LLMの世界は進化が速いので、最新のカリキュラムで学び直せる価値は大きいはずです。
129,900円を365日で割ると、1日あたり約356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。129,900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、スムーズにステップできる「基礎編+ローカルLLMセットプラン」もご用意しています。
ローカルAIを「使うたびに自分で操作する」から「決まった処理を自動で回す」段階へ進めたい方に向いています。シェルスクリプトは、複数の作業を1本にまとめて自動実行させる技術です。ローカルAIと組み合わせると、たとえば「毎晩サーバーのログを集めてAIに要約させ、結果を保存しておく」といった流れを自動化できます。AIに仕事を自動でやらせる——その土台になるのがシェルスクリプトです。
シェルスクリプトマスターセミナー単体の詳しい内容は、こちらでご確認いただけます。
→ シェルスクリプトマスターセミナー
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。
1年前までは、最先端の巨大モデルに遠く及びませんでした。ですが状況は変わり、いまは自分のサーバーで動かせるAIが、商用トップに迫っています。
そもそも、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のインフラ業務には、ローカルAIで十分です。決定的な違いは、機密データを外に出さずに使えること、そして何回使っても追加料金がかからないこと。
性能ではなく「どこで動かすか」で選ぶ時代です。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
20年間の受講者数
20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20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。
6月20日(土)~21日(日)の回が満席となりました
ご好評につき7月25日(土)~26日(日)の日程を緊急追加いたしました。
少人数制のため、お早めにお申し込みください。
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
残り6席
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
満席(受付終了)
第3回(土日開催)
7月25日(土)~26日(日)
2日間 各日 9:00~17:30
定員:最大8名
残り4席
※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
用途に合わせて選べるプランをご用意しています。
| プラン | 定価 | セット価格 |
|---|---|---|
| ローカルAIマスターセミナー単体 | 129,900円 | - |
| 基礎編+ローカルAI セット | 199,800円 | 189,900円 |
| 基礎+シェルスクリプト+ローカルAI 全部セット |
269,700円 | 259,900円 |
※セットプランは下記お申し込みフォームよりご選択ください。
受講コースと受講希望日をお選びのうえ、
ご都合の良いお支払い方法でお申し込みください。
PayPal(ペイパル)での安全な決済となります。
受講コースと受講希望日を選択して「PayPalで支払う」をクリックしてください。
必要事項を入力し「銀行振込で申し込む」をクリックしてください。
自動返信メールにて振込先口座をご案内いたします。
※お申し込み後にメールでご依頼いただければ、領収書をPDF形式で発行いたします。
リナックスマスター.JP 代表・講師
20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。
20年教えてきて、何度も見た光景があります。「落ち着いたらやります」と言った人の多くは、結局そのままでした。これは意志の問題ではなく、急ぎでないことは後回しになるからです。
AIで10倍、20倍と差がついてから「あの時やっておけば」と後悔しない方を、選んでください。
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129,900円(税込)
お申し込みはこちら