山形県の惺山高等学校、TERRAISEによる高校内のコンピュータのみで完結するローカルLLMを構築

　TERRAISEは、山本学園 惺山高等学校（山形県山形市）において、高校内のコンピュータのみで完結する生成AI環境として、ローカルLLM（大規模言語モデル）を構築したことを1月30日に発表した。あわせて、同環境を利用しローカルLLMに生徒自身の価値観や個人情報を学習させた「パーソナライズAI」の開発、およびアプリケーション実装を行う特別講義を、2025年10月30日に実施している。

　生成AIの教育利用が急速に進んでいる一方で、教育現場には情報漏えいリスクへの懸念が存在している。その一例として、一般的なクラウド型AIサービスでは入力データが外部サーバへと送信されるために、生徒の個人情報や成績、内面に関わる繊細な悩みなどが流出するリスクを完全に払拭できない。

　そこでTERRAISEはサードウェーブとともに、インターネットを経由せずに校内サーバのみで動作するローカルLLM環境を惺山高等学校に構築した。情報漏えいのリスクが物理的に存在しない環境により、生徒は安心して自身のデータをAIに与えることができ、AIを深く活用できる土台が確立されている。

　さらに同社では、同校の生徒に向けローカルLLM環境を活用するための特別講座を用意した。コースは、生徒が自身の志向に合わせて技術スタックを選択できるよう、以下の3種類となっている。

• 【Cursor講義】AIアプリ開発実践講座
• 【専用AI講義】自分だけのMy AI開発講座
• 【動画生成講義】ローカル動画生成AI講座

　生徒たちは事前講義、集中講義、成果発表のフェーズを通じて、要件定義から実装、デプロイメントまでのプロセスを体験した。

　「【Cursor講義】AIアプリ開発実践講座」では、AI搭載コードエディタ「Cursor」および「Gemini CLI」を活用して、課題解決型アプリケーションの実装を行った。

　「【専用AI講義】自分だけのMy AI開発講座」では、「LM Studio」などのローカルLLM環境を活用して、RAG（検索拡張生成）技術を用いた特化型AIエージェントを構築した。

　「【動画生成講義】ローカル動画生成AI講座」では、オープンソースの動画生成モデル「Wan2.2」系をローカル環境で稼働させ、テキストおよび静止画からの動画生成（Text-to-Video／Image-to-Video）を行った。

　講義は、単なる座学ではなくハンズオン形式で実施された。当初は慣れない開発環境に戸惑う場面も見られたというが、実際にコードが動作してアプリケーションが起動すると、教室の雰囲気は一変。エラー画面を前に論理的に原因を推論する姿や、休み時間も惜しんでパラメータの微調整に没頭する姿も見られたという。

　成果発表会では、論理的に構築されたスライドを使用して、開発プロセスと技術的工夫についてプレゼンテーションが行われた。