Apple初の特大スマホ「iPhone 6 Plus」って誰得なの?週間記事ランキング

米Appleがついに発売したファブレット「iPhone 6 Plus」を使うべき人とはどんな人? 直近1週間の人気コンテンツをランキング形式で紹介します。

2014年11月07日 18時00分 公開
[TechTargetジャパン]

 今週最も多く読まれた記事は、「徹底レビュー:注目の『iPhone 6 Plus』、買って幸せになる人と持て余す人の分かれ目」でした。スマートフォンの世界で生じた大型化という変化。米Appleの「iPhone 6 Plus」の登場は、同社ができる限り先延ばしていた“ファブレット競争”に参戦したことを意味しています。この記事では、構造やデザイン、ディスプレー、パフォーマンスの観点から「iPhone 6」と徹底比較。iPhone 6 Plusを買って幸せになれるユーザー像を探ります。

 2位には「徹底レビュー:ソニー史上最高スマホ『Xperia Z3』があの製品に勝る理由」が入りました。iPhone関連の記事が上位に入る中、やはり日本メーカーの製品にも関心が集まっています。「ソニー史上最高」とは一体何を指すのか、気になるところではないでしょうか。この記事では、Xperia Z3の基本的な性能要件と併せて、「プレイステーション 4(PS4)」との連携についてもレビューしています。

 3位にランクインしたのは、「知らないとやっぱり恥ずかしい2015年の『10大ITトレンド』」です。米調査会社Gartnerが発表する恒例の企画を、米TechTarget編集部が論評しています。2014年版と比較して読み込んでみるのも一興です。

 4位には「スマートフォンを安易にPCへつなぐと起きる“恐ろしいこと”」が入りました。クライアントPCとモバイル端末の双方を脅かす「ハイブリッド脅威」についての記事です。モバイル端末をUSBケーブル経由でクライアントPCに接続して充電、といったことは一般のユーザーでも日常行っていることです。そんなささいな行動が引き起こすリスクを解説します。

 5位は「MacユーザーにWindows環境を提供、『VMware Horizon FLEX』とは?」です。既存のテクノロジーを組み合わせて、オフラインの仮想デスクトップを提供する米VMwareの「VMware Horizon FLEX」。その仮想デスクトップは、Mac、Windowsの両環境で実行できるとのこと。メリットがある一方で、同製品には幾つか問題点が指摘されています。この記事では、VMware Horizon FLEXのメリット、デメリットを詳細に解説します。

 6位には「最もハッキングしやすいクルマとは? IoTに影を落とすセキュリティ問題の重大さ」がランクインしました。「IoT」(モノのインターネット)は、大きな可能性を秘めた技術であることは誰も否定できないことでしょう。しかし、この技術に対して、多くの専門家がセキュリティ面での不安要素を指摘しています。専門家の指摘内容を基に、対策について論じています。

 7位には「知らないともったいない、『Windowsコマンドライン』をセキュリティ対策に使う方法」がランクインしました。情報セキュリティに危機が発生した際、組織的にその原因究明と状況把握を実施するインシデントレスポンスに関する記事です。インシデントレスポンスにおいて最も重要と考えられるWindowsの検証作業において、サードパーティーのツールではなく、標準のコマンドラインツール「Windows PowerShell」を使って対応する方法を解説します。

 8位の「『Apple Watch』との違いは? 『Microsoft Band』で始まる腕時計型端末のガチンコ勝負」は、2014年10月に米Microsoftが発表した腕時計型のウェアラブル端末「Microsoft Band」に関する記事です。「Apple Watch」をはじめとするライバル製品と比較しながら、腕時計型のウェアラブル市場の今後を占います。

 9位は「まるで“ピザ”のようだ――Yahoo!幹部、肥大化するセキュリティ製品に喝」です。現在市場に出回っているセキュリティアプライアンスを「ピザ」になぞらえて非難したのは、Yahoo!の最高情報セキュリティ責任者(CISO)であるアレックス・スタモス氏。同氏の「ユーザーのシステム環境を無視した製品を出し続けている」という指摘を取り上げながら、これからのエンタープライズセキュリティ製品のあり方を論じています。

 10位には「信じていたら要注意、ビッグデータに関する撲滅すべき8つの迷信」が入りました。Gartnerのアナリストによるビッグデータに関する8つの迷信を紹介。同氏によると、まずビッグデータにまつわる事実と迷信を区別することが肝要だという。これだけ取り沙汰されているにもかかわらず、多くの人々にとって実態のよく分からないビッグデータ。もう一度、その定義を確認してみてはいかがでしょうか。

 興味を持たれた記事はありましたでしょうか。来週もお楽しみに。

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