@IT の記事

• 
  @IT 2026/3/12

  AI コードレビュー自動化が変える開発効率と品質管理

  AnthropicのClaude CodeにCode Review機能が追加。20分のレビュー作業が自動化される可能性があり、開発チームの生産性向上とコスト削減が期待される。

• 
  @IT 2026/3/12

  Java開発者が押さえるべきパッケージ・モジュール設計の実践ガイド

  JavaのパッケージとモジュールをAIの対話を通じて学ぶ。コード組織化の基礎から設計上の課題解決まで、実務レベルの理解が得られます。

• 
  @IT 2026/3/11

  AI開発ツールの乱立が生産性を蝕む—GitHubが実証した統合の価値

  複数のAI支援ツール使用による「断片化税」がCI/CDパイプラインの効率を低下させている。GitHubは統合プラットフォームでビルド成功率を84%向上させた実績を報告。

• 
  @IT 2026/3/11

  Google AI開発ツール選択ガイド：IDE vs CLIどちらを使うべき？

  GoogleがAntigravityとGemini CLIの使い分けを明示。開発スタイルに応じた最適なツール選択のポイントを解説します。

• 
  @IT 2026/3/10

  AI導入後の再雇用トレンド：企業が直面する自動化の現実

  Gartnerの調査で、AI導入で人員削減した企業の半数が2027年までに再雇用へ転じることが判明。AI技術の限界と人間にしかできない業務の価値が浮き彫りに。

• 
  @IT 2026/3/10

  AIエージェント時代の鍵となるVercel Sandboxが正式提供開始

  Vercelが超高速で自動消滅するAIエージェント向けコード実行環境を一般提供。エンジニアのAI開発フローが大きく変わる可能性がある。

• 
  @IT 2026/3/10

  AIが脅威分析を数日から数時間へ—Microsoftの自動化ワークフロー解説

  Microsoftが脅威レポート分析を自動化するAIワークフローを公開。従来は数日単位だった検出・インサイト生成が大幅に高速化される見込み。セキュリティチームの業務革新となる可能性がある。

• 
  @IT 2026/3/9

  AI生成コード追跡「Agent Trace」が開発チームの責任管理を変える

  CognitionがAgent Traceオープン仕様を支持。AI時代のコード帰属管理とコンプライアンスの課題を解決する新標準が登場。エンジニアが備えるべき知識。

• 
  @IT 2026/3/9

  Python一強時代の到来：生成AI時代のエンジニアスキル選択戦略

  2026年のエンジニアトレンドで、Pythonが習得・利用言語で2冠を獲得。生成AI利用が6割超の常用ツール化する中、キャリア形成への影響を解析します。

• 
  @IT 2026/3/8

  AI時代、エンジニアの専門性はどう変わるのか

  AIがコード生成やテストを自動化する時代、エンジニアに求められるスキルが根本的に変わる。キャリア戦略の再考が急務です。