2025年に注目されたIT分野【2026年度版】
はじめに
2025年のITトレンドは「生成AIの実務実装が当たり前になったこと」と「セキュリティ・規制・省電力といった“現実側の制約”が一気に強まったこと」が大きな特徴です。
本記事では、2025年に特に注目されたIT分野を、実務での判断に使える観点（何が起きたか／なぜ注目か／活用例／押さえるポイント）で整理します。
1. 生成AIの次段階：AIエージェント（自律型AI）
トレンド
- チャットで答えるだけでなく、目的達成まで「計画→実行→報告」まで動くAIが注目
- 業務フロー（問い合わせ対応、見積作成、調査、社内申請、運用監視）への組み込みが進行
なぜ注目されたか
- “人の作業”を置き換えるのではなく、“人の意思決定と実行”を支援し、スピードを上げられる
- 単発の自動化ではなく「業務全体の再設計」につながる
活用例
- 営業：提案書の下書き→競合比較→想定QA→次アクション作成
- 制作：要件整理→サイトマップ案→ページ構成案→チェックリスト生成
- 運用：レポート自動生成→改善案→A/B案の作成
押さえるポイント
- エージェントに「できること／やってはいけないこと（権限）」を最初に定義
- ログ・承認フロー・停止条件（暴走防止）を設計
2. AIガバナンスと規制対応（“使うためのルール整備”）
トレンド
- AI利用が広がるほど、社内規程・審査・監査・説明責任が重要に
- EUのAI規制（AI Act）など、事業側が無視できない枠組みが進行
なぜ注目されたか
- 誤情報・著作権・個人情報・差別など、リスクが“運用課題”として顕在化
- 「便利だから使う」から「守りながら成果を出す」へシフト
活用例
- 生成AI利用ポリシー（入力禁止情報、出力の検証責任、引用ルール）策定
- 社内ナレッジの取り扱い（学習させない、参照だけにする等）の整理
押さえるポイント
- 利用範囲を“部署・用途”で分ける（全社一律は事故りやすい）
- 監査できる形で運用（ログ、承認、ガイドライン、教育）
3. セキュリティの現実：ランサムウェアと侵入経路の多様化
トレンド
- ランサムウェアが依然として最大級の脅威
- WebアプリやID（認証情報）を起点とした侵入が目立つ
なぜ注目されたか
- 攻撃が高度化し、復旧コスト・事業停止リスクが経営課題化
- 取引先・サプライチェーン経由のリスクも増大
活用例
- 多要素認証、権限最小化、端末管理、EDR、バックアップの見直し
- 重要システムの分離、復旧手順（BCP）整備、訓練
押さえるポイント
- 「侵入されない前提」より「侵入を前提に早期検知・封じ込め・復旧」へ
- WebアプリとID管理（パスワード運用含む）の再点検
4. ゼロトラストの定着（境界防御から“検証前提”へ）
トレンド
- 社内/社外の境界が崩れたことで、アクセスごとに検証する考え方が主流へ
- クラウド利用・リモート運用・委託先連携が増え、従来型の防御が限界に
活用例
- 認証の強化（MFA）、端末状態のチェック、条件付きアクセス
- 管理者権限の分離、特権IDの監視、ログ基盤の整備
押さえるポイント
- いきなり“全部ゼロトラスト”ではなく、重要領域から段階導入
- 運用負荷が増えるため、標準化（テンプレ化）と自動化が重要
5. ポスト量子暗号（PQC）と暗号移行の準備
トレンド
- 量子計算機の進展を見据えた暗号移行（“今から準備”が現実的に）
- 将来解読されうるデータ（機密情報、契約、個人情報）の保護が焦点
活用例
- 暗号利用の棚卸し（どこで何の暗号を使っているか）
- 証明書・VPN・署名の移行計画策定、ベンダー対応状況の確認
押さえるポイント
- 技術そのものより「移行計画・資産把握・更新運用」が勝負
- “暗号アジリティ（差し替え可能性）”を設計に組み込む
6. 省電力・高効率コンピューティング（AI時代の必須テーマ）
トレンド
- AI利用増により、電力・計算資源・コストが経営課題化
- 高効率化（省電力チップ、最適化、運用改善）が注目
活用例
- 推論の最適化（モデル軽量化、キャッシュ、バッチ処理）
- 運用監視で無駄なリソースを削減（クラウド費用最適化）
押さえるポイント
- AI導入は「精度」だけでなく「コスト／電力／速度」をセットで評価
7. 空間コンピューティング（Spatial）とデジタルツイン
トレンド
- 現実空間とデジタル情報を重ねる活用（教育、設計、保守、接客）
- 製造・建設・設備保守で、デジタルツイン活用が再注目
活用例
- 現場作業の手順提示、遠隔支援、設備点検の効率化
- BIM/CADやIoTデータと連携した可視化・予兆保全
押さえるポイント
- “かっこよさ”より、現場の業務短縮・ミス削減に直結する設計が重要
8. ロボティクスと自動化（現場DXの本命）
トレンド
- 人手不足を背景に、物流・製造・受付・点検などで自動化ニーズが継続
- AIと組み合わせて「状況対応できる自動化」へ発展
活用例
- 倉庫の搬送最適化、検品、巡回点検の省人化
- コールセンターの一次対応自動化と品質管理
押さえるポイント
- 導入前にKPI（削減時間、ミス率、稼働率）を決め、効果検証の設計をする
まとめ
2025年は、生成AIが“便利ツール”から“業務の中核”へ進んだ一方で、規制・セキュリティ・省電力といった現実要件が強まりました。
成果を出す鍵は、技術選定ではなく「運用設計（権限・ルール・ログ・改善）」にあります。まずは自社の優先課題（集客、採用、現場効率化、情報管理）から逆算し、段階導入で確実に進めるのが最短ルートです。