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AI時代の「Markdown負債」と「レガシー脱却」の壁、エンジニアが直面する新・旧の課題今週の「@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。

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 AIテクノロジーの劇的な進化に伴い、開発現場のナレッジ管理やセキュリティ、さらにはチーム編成の在り方まで大きな転換期を迎えています。エンジニアのドキュメント文化を支えてきたMarkdownに対する新たな課題提起や、開発現場における「人」の役割の再定義など、AI時代を見据えた意欲的なアプローチが注目を集めました。

 一方で、長年議論され続けるメインフレーム脱却の難航やネットワーク運用の属人化、脆弱(ぜいじゃく)性対応の限界など、足元のレガシー課題にも引き続き強い関心が寄せられています。先進的な技術トレンドの追従と現場が抱える現実的な課題の解決という、新旧双方のアプローチが交錯する結果となりました。

 2026年7月20〜7月26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応をもとにランキング形式で紹介します。

1位:Markdownファイルが、AI時代の負債に? Googleが提案する「ナレッジ標準化」の一手

Google Cloudは、AIエージェントが利用するナレッジをMarkdownで標準化するオープンフォーマット「Open Knowledge Format」を公開した。ベンダー非依存で、異なるエージェント間でもナレッジをそのまま共有できる。

2位:富士通も日立も去る、日本での「メインフレーム脱却」が一筋縄ではいかない理由

国内では富士通に続き、日立、BIPROGYのメインフレーム撤退が明らかになった。レガシーシステム刷新がより差し迫った問題となる今、念頭に置くべき日本のメインフレーム事情の特殊性とは。アクセンチュアの中野氏に聞いた。

3位:Linuxカーネルで432件のCVEが一斉公開 「重要な脆弱性だけ直す」運用は限界か

Linuxカーネル向けのCVE IDが短期間に432件公開され、セキュリティ関係者の間で議論を呼んでいる。従来は脆弱性ごとにリスクを見極め、優先順位を付けて対応することが一般的だったが、その前提自体が崩れつつあるという。大量のCVE時代に求められる新たな運用とは何か。

4位:「出社中心」「生成AIほぼ必須」が4割超 企業がITフリーランスを求める本当の目的と「三重苦」の課題

エンが運営する「フリーランススタート」は、ITフリーランスを活用する企業515社を対象に実態調査を実施した。2026年の国内ITフリーランス市場規模は、1兆2209億円に達すると予測されている。

5位:AI時代、開発チームの人材は“5つの型”に分かれる Claude Code開発責任者の見立て

Claude Code開発責任者のボリス・チャーニー氏が、自身のチームで働く人は「5つの型」に分けられると指摘した。AIで職種の垣根が崩れ始めた今、肩書きではなく働き方で人を捉える新時代の発想を、初心者にも分かるように読み解く。

6位:AI時代に「守る」はもう古い Gartnerが『五輪書』で説いた新たなセキュリティ論

「守る」という発想だけでは、AI時代のサイバーリスクには太刀打ちできない──。Gartnerは宮本武蔵の『五輪書』を題材に、ガバナンスからAI防御、人材育成まで、セキュリティ戦略の転換を提言した。

7位:VLAN設計でもconfig投入でも「あの人しか分からない」を脱却、自動化されたネットワークの正体

ネットワーク運用は、人手に頼った作業の積み重ねによって支えられてきました。キャンパスNaaSが目指すのは、そうした運用からIT部門を開放することです。どのようなアプローチなのかを解説します。

8位:なぜ今自社データセンターより「コロケーション」が選ばれる? その切実な事情

世界のデータセンターの電力消費が2026年、2027年に急速に増大する見通しだ。企業はこれを、自社のAI活用やデータセンターの利用・運営にも影響を及ぼす可能性がある問題として捉えておかなければならない。

9位:「取りあえずAI導入」の末路 現場で深まる情報漏えい不安 IPAの意識調査で明らかに

IPAは「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。AI利用経験3年未満の回答者が多く、利用知識の不足や情報漏えいに対する不安の現状、リスク認識の傾向などが示されている。

10位:無料で身に付くデータサイエンス 延べ23万人が受講、総務省が募集開始

総務省は、データサイエンスオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」をリニューアルし、受講者の募集を開始した。慶應義塾大学の安宅和人教授など12人を講師に迎え、統計データ分析の基本を無料で学べる、社会人や大学生向けの入門講座だ。

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 今回ランクインした記事を振り返ると、技術の最先端を突き進む挑戦と、既存システムや運用の健全化を図る堅実さの両輪が求められていることが伺えます。生成AIが不可欠となりつつある今だからこそ、基本となるナレッジ基盤の整備や脆弱性対応の自動化など、土台となるプラットフォームを見直す好機と言えるでしょう。変化の激しい時代においても、本質を見極めながら技術に向き合うITエンジニアの挑戦を@ITはこれからも応援していきます。

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