放送内容の要約
2026年1月12日に収録された今回の放送では、年末年始の休暇を経て再始動したnasaが、データサイエンス業界の最新動向と、自身が進めている生成AI（LLM）のローカル環境構築について語っています 。
1. データサイエンティストに求められる「価値創造」へのシフト
- スキルチェックリストの更新: データサイエンティスト協会が発行するスキルチェックリストが2025年11月に「バージョン6」へ更新されました 。
- 「ビジネス力」から「価値創造」へ: 従来の3つの柱（ビジネス力、データサイエンス、データエンジニアリング）のうち、「ビジネス力」の名称が「価値創造」へと変更されました 。
- 現場の共感: 課題解決の先にある「AIとデータを活用して、戦略的に変革を推進する力」が重視される流れに、nasa自身もこの2年間の実務経験から強い共感を示しています 。
2. 国家試験（IPA）の変革と学習計画
- 新試験の創設: IPA（情報処理推進機構）により、ITパスポートの次に位置づけられる「データマネジメント試験」の創設が予定されています 。
- 試験区分の再編: 応用情報技術者試験や高度試験が、「マネジメント・監査」「データ・AI」「システム」の3領域に再編される動きがあります 。
- 継続的な挑戦: 実務と知識を整理する目的で、これらの新しい試験区分にも積極的に挑戦していく意欲を語っています 。
3. 生成AI（ローカルLLM）の実験と環境強化
- ローカル環境の重要性: セキュリティ上の懸念からクラウド型AIにデータを投入しにくい工場等の現場において、オフラインで動作する「ローカルLLM」の活用に可能性を感じています 。
- 高性能PCの整備: 1年前に新調した高性能PCの設定を年末年始に完了させ、「LLM Studio」等を用いて特許翻訳データの処理をテストしました 。
- ハードウェアの増強: 動作をより快適にするため、さらにグラフィックボードを1枚追加し、2枚体制での運用を開始しました 。
4. 今後の展望
- 自宅での実験を通じて得た知見を実務へ提案することや、特許翻訳のスキルとAIを組み合わせて個人ビジネスとしての可能性を探るなど、多角的なスキルアップを目指しています 。
キーワード
- 価値創造：データサイエンティストに求められる新しい中核能力 。
- データサイエンティスト・スキルチェックリストV6：2025年11月発表の最新指針 。
- IPA試験再編：情報処理技術者試験のデータ・AI領域への特化 。
- ローカルLLM：セキュリティを担保しつつ自律動作する生成AI環境 。
- GPU2枚体制：AI処理を高速化するためのハードウェア投資 。
- 特許翻訳×AI：自身のキャリア資産を最新技術で再起動させる試み 。
