「バックアップ先はNAS/テープ」「入り口をふさぐ」だけではもう古い、AI/ランサム時代のインフラの本質：今週の「＠IT」よく読まれた記事“10選”

＠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。

[＠IT]

　「クラウド全盛期のオンプレミス回帰」といった一見矛盾する動きも含め、今回は従来のインフラ構築・運用やセキュリティの“当たり前”を問い直すトピックが多くの関心を集めました。日々の運用管理から将来のアーキテクチャ設計まで、エンジニアが直面する課題が浮き彫りになっています。

　また、企業・組織でAIの実装が進む中で、ついに「x86の限界」が語られ始め、MetaやArmがAI特化型CPUの開発に乗り出すなど、インフラの前提が変わりつつあります。その一方で、AIがサイバー攻撃の司令塔に悪用される事例が報告されるなど、脅威の高度化も無視できません。

　本稿では2026年5月4〜10日に＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本を、記事へのアクセスや反響を基にランキング形式で紹介します。

1位：NASでもテープでもない、ランサムウェア時代の「バックアップ保存先」トップは？

ランサムウェア被害に遭った企業の89％でバックアップデータが暗号化されていた。被害が広がる中、企業はバックアップデータの保存先をどのように選んでいるのか。arcserve Japanの調査結果から実態を探る。

2位：「入り口をふさぐ」だけではもう古い　企業の心臓を死守する「逆算型セキュリティ」の本質

2026年3月4日、「ITmedia Security Week 2026 冬」で、名古屋工業大学 産学官金連携機構 ものづくりDX研究所 客員准教授の佐々木弘志氏が「AI時代のクラウド活用とレジリエンスの実現」と題して講演した。

3位：「x86では処理し切れない」　ArmとMeta、AIインフラ向け「CPU」を開発

ArmとMetaはデータセンター向けCPU「Arm AGI CPU」を共同開発すると発表した。限られたスペースで大規模な演算能力を実現し、従来のCPUを超えるラック当たりの処理能力を効率よく向上させる。

4位：Claudeが“司令塔”となってメキシコ公共機関をサイバー攻撃　1万7000行のツールで攻撃の全プロセスを自動化

2026年2月にかけて、メキシコの公共機関に対する大規模なサイバー攻撃が行われた。「主犯」となったのはAnthropicのAIモデルClaudeだ。攻撃対象にリアルタイムで適応し、コードに改良を加えていく能力につき、専門家は警鐘を鳴らしている。

5位：Edge、保存済みパスワードをメモリ内に平文保持していると判明

Microsoft Edgeが保存済みパスワードをメモリ内に平文で保持する仕様が判明した。共有端末などで他者の認証情報が抽出される危険性が指摘されている。Microsoftは仕様であると回答したが、侵害時の被害拡大の恐れがある。

6位：クラウドが当たり前なのに、なぜかオンプレミス回帰が起こる“矛盾”の正体

いまや基幹システムも稼働し、攻撃者が侵入起点として狙うほど重要性が高まったクラウドサービス。一方でオンプレミスインフラへの回帰が起こるという“矛盾”も生じています。その背景には何があるのでしょうか。

7位：AI駆動開発の「ブラックボックス化」をどう防ぐ？　JetBrainsのエージェント統合管理

JetBrainsは、ツール、チーム、インフラをまたいでAIエージェントを管理する「JetBrains Central」を発表した。

8位：従来セキュリティの“盲点”「AIインフラ」の脅威をどう防ぐか？　Check Pointが公表した設計指針

Check PointはAIインフラ向けのセキュリティ設計指針「AI Factory Security Blueprint」を発表した。プライベートAIインフラにおいてハードウェア層からアプリケーション層までを保護するレファレンスアーキテクチャとなっている。

9位：「人手のUI設計では低品質」　AIエージェントと喋る「バイブデザイン」で成果物の品質向上へ

GoogleはUIデザインツール「Stitch」を刷新。自然言語からUIデザインの生成、反復、共同作業を一貫して行える「無限キャンバス」などを搭載した。

10位：SSD高騰時代の救世主？　Windows 11「NTFS圧縮」でファイルを消さずに容量を稼ぐ裏ワザ

半導体市場のAIシフトにより、SSDやメモリの価格上昇が深刻化している。安易にストレージを増設できない今、Windows 11に標準搭載されている「NTFS圧縮」が空き容量確保の有力な選択肢となる。本Tech TIPSでは、ファイルを削除せずに容量を節約できるこの機能の仕組みから、パフォーマンスへの影響、利用時の注意点までを解説する。

　今回のランキングを振り返ると、AIによる開発やインフラの進化が目覚ましい成果を上げる一方で、その技術が攻撃側に転用される危うさも浮き彫りとなりました。もはや境界型防御の限界は明白であり、インフラ構成からバックアップの在り方、さらにはブラウザのメモリ管理に至るまで、全方位での「見直し」が迫られています。技術の転換期には常に新たなリスクが伴いますが、最新動向と本質を冷静に見極め、自身のスキルとシステムを最適化していく姿勢こそが、これからのエンジニアに求められる資質と言えるでしょう。