9月のイベントを前にした、突然の発表でした。
2026年8月25日、AppleがMac miniとMac Studioを同時に刷新しました。Mac miniはM6とM5 Pro、Mac StudioはM5 MaxとM5 Ultra。予約はその日から始まり、発売は9月22日です。
スペック表を眺めていて、途中で気づいたことがあります。
これは「速いパソコン」の話ではない、と。
数字が語っていること
Appleが公表した性能の伸びを並べると、傾向がはっきり出ています。M4搭載のMac miniとの比較です。
| 項目 | 向上 |
|---|---|
| LM StudioでのLLMプロンプト処理 | 最大4.8倍 |
| AI性能 | 最大4倍 |
| グラフィックス | 2倍 |
| CPU | 40%高速 |
| Excelの計算 | 最大1.5倍 |
CPUは40%、Excelは1.5倍。順当な進化です。
一方で、LM StudioでのLLM処理だけが4.8倍。LM Studioというのは、手元のPCでAIモデルを動かすためのソフトです。つまりAppleは、性能を測る物差しとして「ローカルでAIを動かしたときの速さ」を前面に置いてきた。
ハードウェアの構成も一貫しています。GPUの各コアにNeural Acceleratorが組み込まれ、Neural Engineは16コアのデュアル構成になりました。AIの計算をする回路が、チップ全体に敷き詰められている形です。
「常時稼働」という言葉
個人的に一番引っかかったのは、Appleの発表文にあったこの表現でした。
デスクサイドのエージェント型コンピューティング用に、常時稼働させる。
パソコンは普通、使うときに開いて、終わったら閉じるものです。でもAppleがここで想定しているのは、机の横に置きっぱなしにして、AIを動かし続ける機械です。
さらに公式にはこうも書かれています。複数のMac miniをクラスタ化すれば、大規模なAIモデルを完全にデバイス上で実行できる、と。
一台では足りないなら、並べればいい。そういう使われ方を、メーカー自身が想定している。
Mac Studioの側で起きていること
その方向性が極端な形で出ているのが、同時に発表されたMac Studioです。
最上位のM5 Ultraは、メモリ帯域幅が1.2TB/s。これを4台つなぐと、合計で約4.8TB/sに達します。Thunderbolt 5とRDMAという技術を使い、OSやCPUを経由せずにメモリ同士で直接データをやり取りする仕組みだそうです。
これはEXO Labsという会社とAppleが1年かけて共同開発したもので、Kimi K3やGLM-5.3といった巨大なモデルが、API経由と遜色ない速度でローカルで動くと報告されています。
机の上に4台のMac Studioを並べて、クラウドを使わずに大規模なAIを動かす。数年前ならデータセンターの話でした。
なお、一部の海外メディアはM6がApple初の2nmプロセス採用だと報じています。ただしApple公式の発表資料にはプロセスルールへの言及が見当たらなかったため、ここでは確定情報として扱いません。
そして、値段の話
ここまで書いておいてなんですが、私はこれを買えていません。
Mac mini M6は149,800円から。前のM4モデルから1万5,000円の値上げです。米国でも$799から$899へ上がっています。
さらに指摘されているのが、実質的な内容の後退です。DPReviewによれば、M4の再販最終版は$799で512GBストレージだったのに対し、M6は$899で256GB。値段は上がって、容量は半分になった計算になります。
背景にはDRAMやNANDフラッシュの世界的な高騰があるとされています。AIの需要がメモリの価格を押し上げ、その分が私たちの買う機械の値札に乗ってきている。皮肉な話です。
Mac Studioに至っては、M5 Maxが419,800円から、M5 Ultraが949,800円から。個人が趣味で手を出す金額ではなくなりました。
ちなみに発表直前にM4 Mac miniを注文していて、まだ出荷されていなかった人には、Appleから無償で新型にアップグレードするという連絡が届いているそうです。日本国内でも複数の報告があります。買うタイミングというのは、本当に運だと思わされます。
今の自分の環境
私が今使っているのは、Windowsのノートパソコンです。GPUはRTX 4060 Laptop(VRAM 8GB)、メモリは32GB。これを基本的に24時間動かしっぱなしにしています。
文字起こしの処理を自動化する仕組みを自分で組んで、毎日決まった時間に走らせているためです。
ノートPCを常時稼働させるというのは、たぶん一般的な使い方ではありません。でも、決まった時間に自動で処理を回そうとすると、電源を落とすわけにいかなくなる。気づいたらそういう運用になっていました。
ただ、正直に書くと、ローカルでLLMを動かしたことはまだありません。音声の文字起こしはやっているけれど、手元でAIモデルを動かす方には手を出していませんでした。
今回の発表を見て思ったのは、それをやらないまま「Macが欲しい」と言うのは順番が違うな、ということです。
手持ちのGPUで何ができるのかを知らないまま、新しい機械を欲しがっても、たぶん買った後も同じことをする。
だから、先に手を動かす
そこでやることを2つ決めました。
1つ目は、今のPCでローカルLLMを実際に動かしてみること。
VRAM 8GBという条件で何がどこまで動くのか。ネット上には情報がありますが、調べてみると数値が記事によってバラバラで、しかもその多くがデスクトップ版のGPUの話でした。ノート用のGPUは電力の枠が違うので、そのまま当てはまるとは限りません。
だったら自分で測るのが早い。OllamaやLM Studioは無料です。買う前に、まず今ある道具の限界を知る。
2つ目は、常時稼働している今のPCの消費電力を実際に測ること。
Mac miniが「常時稼働向け」を打ち出してきたなら、比較すべきはカタログ上の性能ではなく、動かし続けたときのコストのはずです。前モデルのMac mini M4は、アイドル時4Wと公表されています。
ここで正直に書いておくと、私のケースでは「電気代が安くなるから買い替える」という話にはならない可能性が高いと思っています。デスクトップのゲーミングPCなら消費電力の差は大きいでしょうが、こちらはノートPCです。もともと省電力寄りの機械なので、劇的な差は出ないかもしれない。
ただ、それも推測です。私は自分のPCが実際に何ワット使っているのかを知りません。都合のいい結論を先に置かず、測ってから比べます。
いつか手に入れる
というわけで、今回は見送りです。
でも「高いから諦める」で終わらせるつもりはありません。目標として置き直します。
いつか、Mac miniを手に入れる。
そのために条件を3つ決めました。
- 今のPCでローカルLLMを動かし、何ができて何が足りないかを自分の言葉で説明できるようにする
- 常時稼働の電力コストを実測し、乗り換えで何が改善するのかを数字で出す
- その過程を記事にして、この機械が必要だと言えるだけの理由を積み上げる
欲しいものが手の届かない値段だったとき、選択肢は諦めるか、手が届くようにするかの二つしかありません。前者は一瞬で終わりますが、後者は今日から動けます。
そして今回のことで一つはっきりしたのは、買えないうちにやれることのほうが、実は多いということでした。道具を手に入れてから考えるより、手元にあるもので限界まで試してから買ったほうが、たぶんその道具を使いこなせる。
これは機械に限った話ではないと思っています。
まずは今日、手元のPCでAIを動かすところから始めます。
出典
- Apple Newsroom(Mac mini / Mac Studio 各発表資料)
- ITmedia AI+「4台のM5 Ultra Mac Studioで『データセンター級』メモリ帯域幅 4.8 TB/s」
- ITmedia「新型『Mac mini』登場 M6チップに刷新」
- DPReview(価格とストレージ構成に関する分析)
- テクノエッジ「最近M4 Mac miniを注文した人に、M6 / M5 Proへの無償アップグレード通知届く」
