＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。

Googleは、Gemini 3 Flashの新機能として「Agentic Vision」を発表した。画像理解に視覚的推論とコード実行を組み合わせる仕組みだという。

レバテックは、IT人材の正社員転職市場動向を発表した。2025年12月の求人倍率は10.4倍となり、全業種平均を大きく上回った。特にセキュリティ領域は求人倍率が42倍超に達し、需給の逼迫が深刻化している。

JAXAは、地球観測データを利用するためのPythonパッケージ「JAXA Earth API for Python」のv.0.1.5を公開した。MCPをサポートし、生成AIツールで地球観測データを表示、分析できるという。

JetBrainsは同社のIDE向けAIアシスタントに、OpenAIのAIエージェント「OpenAI Codex」をネイティブ統合したと発表した。IDE内から直接Codexを呼び出し、コード実装やデバッグなどの開発タスクを効率化できるという。

ランサムウェアの脅威が高まる中、Windows Server 2016の延長サポート終了が迫っている。サポート切れのサーバは攻撃者の格好の標的となる。今こそ、移行に踏み切るべきタイミングだ。現場を知るプロの対談から、そのヒントを探る。

企業ネットワークの基盤であるVPNに「遅い」「管理が難しい」「セキュリティが不安」といった課題が顕在化している。一方、既存環境が「なんとなく動いている」ことで見直しが進まないケースも多い。どのような観点でVPNの見直しを進めればよいのか。

Windows向けのPython install manager 26.0が公開された。Pythonパッケージが提供するコマンドラインツールを使いやすくする新機能が追加されるなど、着実に進化している本ツールを紹介する。

Excel作業で「データ量の増減に合わせて数式をコピペし直す」無駄な作業をしていないだろうか？　Excel 2021以降で導入された「スピル演算子（#）」を使えば、1つの数式で全データが自動集計できる。テーブル機能（構造化参照）と組み合わせた、メンテ不要で自動更新される最強の集計システム構築術を解説しよう。

最上位モデルOpus 4.6に迫る性能と、従来Sonnet水準の価格を両立したClaude Sonnet 4.6。本稿では主要ベンチマークや新機能を軸にその特徴を整理しつつ、編集長コメントでは巨大コンテキストや実務での活用可能性についても開発者視点から考察する。

企業のサイバーセキュリティは、脅威の高度化や規制強化を背景に、被害防止中心から事業継続を重視するサイバーレジリエンスへの転換が必要になっている。地政学的リスクや各国の規制を踏まえ、データ・運用・技術の主権確保が重要となる。クラウド依存が進む中、サイバーセキュリティリーダーには主権基準を満たす製品選定と迅速な対応が求められている。

今、皆さんが使っているPCにメモリはどれくらい搭載されているだろうか。おそらく4GBから16GBの間ではないだろうか。しかし、1990年ごろまでのPCは1MBにも満たなかったのだ。今回は「メモリ管理技術」の歴史を紹介する。

Googleは「Gemini CLI」でエージェントループを制御・カスタマイズできる「Gemini CLI hooks」を導入した。汎用的なエージェントでは対応し切れないニーズに対し、ソースコードを直接修正することなく挙動を調整可能にする。

Microsoftは、Windowsアプリ開発の環境構築からパッケージ作成までを簡素化する「Windows App Development Command Line Interface」のパブリックプレビュー版を公開した。

Microsoftはオープンソースプロジェクトである「Hyperlight」と「Nanvix」を統合した次世代軽量VM技術の取り組みを公式ブログで解説した。数十ミリ秒の高速起動と安全な隔離を両立する環境にPOSIX互換性を追加し、既存アプリを改修なしで実行可能にするという。

ストライプジャパンは2026年1月28日、米国での法人設立支援プラットフォーム「Stripe Atlas」のデータに基づくスタートアップ動向を発表した。AI分野の急増と、AIエージェントへのシフトが目立っている。

企業を取り巻くサイバーリスクは、もはや単一のシステムや自組織内の統制を考えるだけでは不十分です。クラウドやAPI連携、生成AIの活用が前提となった今、サプライチェーン全体を視野に入れたレジリエンス強化を考える必要があります。

「AIに仕事を奪われる」というニュースに、誰もが戦々恐々とする現代。しかし、視点を変えればそれは「つらい労働からの解放」を意味しているのかもしれません。洗濯機や自動車がそうであったように、AIもまた、私たちの代わりに汗をかいてくれる存在だとしたら？

前回まで、実運用環境では必須機能である「Hyper-V」の高可用機能「フェールオーバークラスタリング」を見てきました。今回は、実運用環境でのパフォーマンス向上に欠かせないHyper-Vの「ハードウェアオフロード」機能について、その概要を学び直します。

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回までは、Spring AIを使ってMCPサーバを構築し、ファイル検索やリソース提供といった機能を実装する方法を解説してきました。今回は、作成したMCPサーバを「実際に使いこなし、システムとして完成させる」ステップへと進みます。