生成AIの急速な普及と世界的な物価上昇が、企業のIT調達の前提を大きく変えつつあります。市場動向を整理しつつ、経営層との新たな合意形成の在り方を考えます。

＠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。

NISTは、AIエージェントの標準化を推進する「AI Agent Standards Initiative」を発足した。自律型AIの信頼性確保と相互運用性の実現を目指す。

INSTANTROOMが、2026年2月のフリーランス案件の市場動向を発表。月額平均単価が75.7万円となったことや、フルリモート比率の上昇などの傾向が明らかとなった。

Microsoftは、AIエージェント構築フレームワーク「Microsoft Agent Framework」のリリース候補（RC）版を公開した。.NETとPython両言語で正式版リリースへの準備が整った。

Open Compute Project Foundationは、チップレットシステムアーキテクチャの標準仕様「FCSA」を公開した。AI推論インフラの最適化に向け、相互運用可能なチップレットエコシステムの形成を目指すという。

Claude CoworkとClaude Codeで新たにサポートされたComputer useとDispatch。これらはどんな機能で何に使えるのでしょうか。特にComputer useを使えば、これまでよりもはるかに多くのことができそうですが、ホントにそうなのでしょうか。ちょっと試してみました

PC内のファイルを直接操作できるAIエージェント「Claude Cowork」が登場した。従来のAIチャットと異なり、ローカルのサンドボックス環境で自律的に作業をこなすのが特徴だ。本Tech TIPSでは、導入に必要なハードウェア要件から、画像一括リサイズなどの具体的な自動化事例までを解説する。

2024年の「Microsoft Build」で発表されたWindows向け「Copilot」機能のうち、3つがキャンセル、アプリの実装方式は5回変更。CEOは「うまく機能していない」と認め、責任者の交代と組織再編が発表されました。もうWindows Copilotは終わりなのか？　いえいえ、その裏で新しい挑戦も静かに始まっていますよ。事実を時系列で追いながら、Windows Copilotの現在地を整理します。

本連載は、PowerShellコマンドレットについて、基本書式からオプション、具体的な実行例までを紹介していきます。今回は「Export-VM」コマンドレットを解説します。

AIの進歩によりソフトウェア開発が大きな変化を遂げる中、AIベースのインテリジェントな開発は設計、提供方法を再定義する存在となった。企業が競争力を維持するには、従来のコーディングからの転換を進め、イノベーションと適応力を高める必要がある。

AI管理ライブラリ「LiteLLM」がサプライチェーン攻撃を受け、マルウェアを含むバージョンが配布された。LiteLLMは100以上のLLMに単一インタフェースでアクセスできる人気のライブラリ。目的はクレTrivyの侵害と同様にクレデンシャル窃取だった。

Googleの脅威インテリジェンス部門は、AIを悪用した脅威の最新動向をまとめた四半期レポートを公開した。

Anthropicは、COBOLのモダナイゼーションで障壁となる理解コストをAIで下げる手法を公開した。従来は数年かかっていた移行作業を、数カ月単位で実現できる可能性があるという。

paizaはITエンジニア採用におけるミスマッチと生成AI活用の実態を調査した。企業の7割以上でミスマッチが発生している状況や、生成AI導入率が1割未満である現状が明らかとなった。

AIコードエディタ「Cursor」の開発チームは、プラグインによる拡張に対応したと発表した。プラグインにより、エージェントによる外部ツールへの接続や新しい知識の利用が可能になる。

LLMの利用や外部サービス連携など、AIでは至るところでAPIが使われる。だが、APIの利用にはセキュリティリスクも伴う。そこで、サービスの開発者、利用者、管理者のそれぞれが知っておくべきAPIセキュリティの新常識を解説した、AI企業のCISOによる講演をレポートする。

AIコーディングは、開発者から「書く苦労」を奪う代わりに「判断と責任」を課そうとしている。ベテランエンジニアのI氏に、AIが開発者個人にもたらす変化と、この先の向き合い方について尋ねた。

2025年11月27日に開催された「ITmedia Security Week 2025 秋」で、多摩大学大学院 特任教授の西尾素己氏が「インフォスティーラーが変えたクラウド環境のアタックサーフェス」と題して講演した。

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、基本的な実装からMCPの活用まで、できるだけ「マニュアル」に沿って、問題が生じにくい標準的な使い方を解説してきました。最終回となる今回は、「マニュアルの先」にある泥臭くもはまりやすい部分について、皆さんが自走するための支援となるようなトピックを解説します。