M5MacBookProを購入したのに嬉しいはずが複雑な気持ちに

Intel Macでもいいんだけど

これまでMacBook Pro 2019を使っていて、特に不自由は感じていませんでした。

ただ、最近ローカルでAIモデルを動かしてみたいと思うようになってきました。プログラムとか文章作成をAIが支援してくれたらいいなって。ところが、Intel CPUとRadeon GPUを積んだMacBook Pro 2019では、ローカルAIはGPUを使った動作をしてくれません。

なのでApple Siliconの新しいMacBookが欲しいとは思っていました。でも、AIモデルを動かすにはメモリが大量に必要で、そうなるとかなり高額になってしまいます。かなりの高額です。とっても高額なんです。なので、ずっと諦めていました。

きっかけは値上げのニュース

そんなとき、半導体価格の高騰の影響でApple製品が値上げされる可能性がある、というニュースを耳にしました。

今の半導体需給の状況からと円安の傾向から、今後値段が高くなっても安くなることはないだろうと思い、買うなら今しかないと決意しました。

仕様は、CPUにM5 Pro、メモリは64GB、SSDは2TBにしました。大きなAIモデルをしっかり載せられるM5 Proとしては最大のメモリ容量にして、SSDもこれまでのIntel Macの1TBから2倍の2TBに増量しました。今後5年以上使うつもりなので、MacBookは購入後にメモリやSSDを増設できないため、後から後悔しないようかなり盛りました。

さて、仕様を設定してMacBookProをカートには入れたものの、注文ボタンが怖くてタップできません。こんな高額な買い物をアプリでしたことなんてないです。注文画面からカートに戻っては、また注文画面へ行って、やっぱりカートに戻って、と何度もためらっていたのですが、とうとう注文ボタンをタップしてしまいました。

「やったー買ったー」という感覚ではなく、「あー買ってしまった」という感じです。

注文から2日後に値上げ発表

注文してから2日後、本当にMac製品の値上げがAppleから発表されました。値上げの可能性が報道された時はIPhoneが予想されていましたが、今回の値上げはMacやMacBookが対象でした。

しかも今回注文した仕様の場合は、なんと20万円もの値上げとなっていました。値上げ前の値段でも相当躊躇する値段だったので、そんな値上げされた後の値段だったら絶対に買えません。もう永久に買えなかった可能性が高く、あのタイミングで購入を決意していて良かったです。

到着とセットアップ

注文から10日で新しいmacBookが届きました。Intel MacはスペースグレイでしたがM5 Macはスペースブラックなので、これまでよりもかなり黒くなり、雰囲気が変わりました。

セットアップは、Thunderboltでお互いを接続して、移行アシスタントを使って丸ごと移行することにしました。USB-CポートどうしをThunderboltケーブルで直接繋ぐのは少し怖かったのですが、無事に正常認識されて安心しました。

移行アシスタントを使うと、Intel CPU用のアプリもそのまま転送されてしまい、M5 CPU上ではエミュレーション動作になるのでパフォーマンス的にあまりよくありません。また一時ファイルなどのゴミファイルも転送されてしまいます。ただ、細かい設定をひとつひとつやり直すのも面倒だったので、今回は丸ごと移行して、少しずつApple Siliconネイティブのアプリに更新していくことにしました。

Thunderboltの転送速度はとても速く、600GBくらいのデータが1時間程度で完了しました。再起動すると、これまで通りの設定が引き継がれた状態でM5 Macが立ち上がりました。これには驚きました。特に設定することなくこれまでと同じ環境で利用することができるんです。

これまで移行アシスタントをあまり信用しておらず、使ったことがなかったのですが、これは便利だと感じました。

ローカルAIを試すよ

ローカルAIを動かしたくてM5 Macを購入したので、さっそくAIを動かすことができるLM Studioというソフトをインストールします。

LM Studioやモデルの設定についてはあまり詳しくないので、基本的にデフォルトのまま使っています。いろいろなモデルをダウンロードして、処理速度を比較してみました。

アクティビティモニタを見る限り、大きなモデルもきちんとメモリに全部載っているようです。さすが64GBのメモリだけあって、gemma-4-31bのQ8のような大きなモデルもしっかりロードできました。

gemma-4-26b-a4b-qatは75.6トークン/秒ととても速く、qwen3.6-35b-a3bにいたっては96.5トークン/秒とさらに驚異的な速さでした。

一方でgemma-4-31bは10トークン/秒程度で、常用するにはちょっと遅いなと感じました。

大きなメモリを活かそうと思うとgemma-4-31bのような大型モデルを使いたくなるのですが、遅い。速さを優先するならgemma-4-26b-a4b-qatのようなMoE(大きなモデルの中から必要な機能のみをメモリにロードして処理する)モデルがいいのですが、そうなると64GBものメモリは正直そこまで必要なかったのではと思ってしまいます。

M5 Macがかなり高額だっただけに、なんとも微妙な気持ちになります。

ちなみに試したスクリプトはこちら

・google/gemma-4-31b Instruct Q8(8.6トークン/秒)の結果

・google/gemma-4-26b-a4b-qat(75.6トークン/秒)の結果

回答は同じでした。

もちろんいいところはいいんですよ

ローカルAIの結果に関してだけ見ると複雑な気持ちになりましたが、それ以外の部分では確実に満足しています。

まず、アプリの起動がとても速くなりました。特にAdobe IllustratorやPremiereは、これまで起動にしばらく待たされていたのですが、今はすぐに立ち上がります。他のアプリも軒並みそうです。

大量のアプリを立ち上げていても、切り替えが速く、全くもたつきません。瞬間的に切り替わる感覚です。

それから、本体が熱くなりにくくなりました。Intel Macは何もしていなくてもなぜか熱くなる現象があったのですが、M5 Macは頑張っているときだけ熱くなる、という感じです。Intel Macは熱のせいかバッテリーでの動作時間も数時間程度でしたが、M5 Macには長時間のバッテリー駆動を期待しています。

でもなぁ〜

性能そのものには満足してるんですよ。ただ、ローカルAIをもし使わないことになってしまったとするならば、これほど高額な買い替えは必要なかったのではないかという気持ちが湧いてきます。というのも、AIのサブスクリプションの利用料が毎月20ドルなので、そちらを利用した方がローカルAIで試行錯誤するよりも性能的にもいいし結果的に安かったかもしれないんです。

とはいえ、今使っているIntel Macのサポートは来年で終了してしまうので、買い替え自体はどのみち必要でした。なので20万も値上がりする前に買えたのはいい判断だったんだと、自分に言い聞かせて納得させているんです。

というわけで、買ったよー嬉しい！と素直に喜べずに、なんだか複雑な気持ちになってしまうのでした。