Mac mini M6が高すぎる！AI開発用にLinuxミニPCを買おうか本気で悩んでいる話

この記事を書いている人（せせら）

普段は個人事業主のプログラマーとして仕事をしています。
個人で作業効率化サービスを運営し、挑戦を続ける人々を静かに応援しています。

こんにちは。

最近、パソコンの買い替えを考えています。

最初に目をつけたのはMac miniです。

小さくて静かで、省電力。デザインもいいし、Apple製品は結構好きなんですよね。

今使っているMacBook Air M4にも満足しています。

なので、次もApple製品でいいかなと思っていました。

ところが、Apple Storeで構成をカスタマイズしていたら、ちょっと考えが変わりました。

SSDを512GBから1TBに増やすだけで、追加料金が約5万円。

いや、ぼったくりやろ。

1TBですよ。元から増えるのは512GBだけです。

もちろんAppleの内蔵SSDが高性能なのはわかります。でも、一般的なSSDの価格を知っていると、さすがにこの追加料金は強気すぎると思うんですよね。

しかもMac miniは、購入後に普通のPCみたいな感覚でメモリを増設できません。

結局、最初から余裕のある構成を選ぼうとすると、どんどん価格が上がっていきます。

Apple製品は好きなんですけど、こういう商売の仕方はあんまり好きじゃありません。

ということで、いろいろ調べ始めました。

外付けSSDを使う方法や、Mac mini M6とM5 Proの違い。

そして最終的には、中国メーカーのミニPCにDebianをインストールする案まで出てきました。

最初はMac miniを買うだけのつもりだったんですけどね。

今回は、CodexやCursorなどのAIエージェントを大量に並列稼働させるために、どんなパソコンが必要なのか考えてみます。

買い替えたい理由

現在使っているのは、MacBook Air M4のメモリ16GBモデルです。

購入した当時は16GBもあれば十分だと思っていました。

実際、普通にプログラミングするだけなら、それほど不満はありませんでした。

ところが最近、使い方が変わってきました。

CodexやCursorなどのAIエージェントを複数同時に動かし、開発作業を並列で進めるようになったんです。

AI並列稼働の実態

AIエージェントを大量に動かすといっても、パソコンの中で大規模言語モデルを何十個も実行しているわけではありません。

CodexやCursorで利用するモデルの推論は、基本的にクラウド側で行われます。

ただし、AIが実際に作業するときは、ローカルPCにも負荷がかかります。

Node.jsのプロセスを起動したり、ファイルを生成したり、依存パッケージを読み込んだり。

Dockerやビルド、テストなどもあります。

こうした処理が複数のプロジェクトで同時に走るので、メモリやストレージにも負担がかかるわけです。

そして現在のMacBook Airは、メモリ16GBも内蔵SSDも逼迫しています。

最近では、Codexが作業している途中でストレージ不足になり、処理が中断されることまであります。

これ、本当に困るんですよね。

AIに作業を任せて別のことをしていたのに、確認したら容量不足で止まっている。

結局、自分でストレージを整理して、処理を再開させる必要があります。

AIに仕事を任せているのか、AIの面倒を見ているのかわからなくなってきました。

僕が欲しいのは、ベンチマークで高得点を出すパソコンではありません。

大量のAIエージェントを並列稼働させても、途中で止まらないパソコンです。

CPUとGPUは重要？

ここで、パソコン選びの優先順位について考えてみました。

AI開発用のPCと聞くと、高性能なGPUが必要だと思う人もいるかもしれません。

でも、クラウド型AIの利用が中心なら、GPU性能を最優先にする必要はないと思っています。

高性能GPUは必要？

ローカルLLMを実行するなら、高性能GPUや大容量メモリに投資する意味は十分にあります。

ただ、僕が普段利用しているCodexやCursorは、AIモデルの推論を基本的にクラウド側で行っています。

つまり、ローカルPCのGPUを高性能にしても、クラウド上のAIモデルがその分速くなるわけではありません。

ここを混同して高価なパソコンを買うのは、ちょっともったいないと思うんですよね。

もちろん、CPU性能は重要です。

AIエージェントが実行するビルドやテストなどは、ローカルCPUの性能にも影響されるからです。

ただし、僕の場合はすでにメモリとストレージが不足しています。

優先順位を考えるなら、まずはそこを改善するべきでしょう。

CPUやGPUがどれだけ高性能でも、メモリ不足で処理が止まるなら意味がありません。

高性能なCPUを買う前に、そのCPUがまともに仕事できる環境を用意した方がいい。

今はそう考えています。

スワップの落とし穴

Macには、メモリ不足を補うためにSSDの一部を一時的な退避領域として使う仕組みがあります。

いわゆるスワップです。

僕のMacBook Air M4はメモリ16GB。

AIエージェントや開発ツールを大量に動かしていると、この容量では厳しくなってきます。

メモリが逼迫すると、macOSは使用頻度の低いデータなどをSSDへ退避させます。

ただ、SSDは物理メモリよりもアクセスが遅いため、スワップへの依存が大きくなると性能が落ちることがあります。

しかも僕の場合、SSDの空き容量まで不足しています。

メモリも足りないし、ストレージも足りない。

16GBで十分だと思って買った自分の見通しが甘かったですね。

まあ、購入当時はここまでAIを並列稼働させる予定もなかったんですが。

問題は、MacBook Airでは後からメモリを増設できないことです。

結局、容量を増やしたかったらパソコンごと買い替える必要があります。

メモリが足りなくなったら、またMacを買ってください。

Appleから直接そう言われたわけではありませんが、結果的にはそういう仕組みなんですよね。

よくできた商売だと思います。

外付けSSDで解決？

そこで考えたのが、外付けSSDです。

内蔵SSDを512GBから1TBに増やすだけで約5万円もかかるなら、外付けSSDを買えばいいんじゃないか。

Mac miniは基本的に据え置きなので、常時接続していてもあまり困りません。

今のMacBook Airでも、過去のプロジェクトやバックアップを外付けSSDへ移せば、内蔵SSDの空き容量を確保できます。

ただし、ここで気になるのが転送速度です。

外付けSSDの転送速度

例えばSamsung T7の最大読み出し速度は、公称1,050MB/s。

最大書き込み速度は1,000MB/sです。

USB 3.2 Gen 2に対応した外付けSSDで、大容量ファイルの保存や移動にも使いやすい製品です。

ただし、Macの内蔵SSDと同じ速度で動作するわけではありません。

また、カタログに記載されている最大転送速度だけで、実際の開発作業の快適さが決まるわけでもありません。

Node.jsのプロジェクトでは、小さなファイルを大量に読み書きすることがあります。

こうした処理では、連続読み書き速度だけでなく、ランダムアクセス性能やアクセスの遅延も重要になります。

大容量の動画ファイルをコピーする用途と、AIエージェントが大量のファイルを操作する用途では、求められる性能が違うわけです。

Thunderboltなら？

僕のMacBook Air M4はThunderbolt 4に対応しています。

Thunderbolt 4の最大転送速度は規格上40Gbpsです。

対応するSSDとケースを組み合わせれば、一般的なUSB 10Gbps接続の外付けSSDより高速な転送を狙えます。

ただし、40Gbpsというのは接続規格の速度であり、実際のSSDの読み書き速度とは異なります。

SSD本体やケースの性能も重要です。

例えばSamsung T7をThunderbolt 4のポートに接続しても、T7自体の最大転送速度が上がるわけではありません。

高速なThunderbolt対応SSDを使いたいなら、対応する製品を選ぶ必要があります。

問題は、そういう製品を選び始めると価格も上がってくることです。

SSDだけでなく、対応ケースの価格まで気になってきます。

最初はAppleのSSD増設料金が高すぎると思って調べ始めたのに、今度は高性能な外付けSSDにお金をかけようとしている。

何を節約しようとしていたんでしたっけ。

メモリ不足は残る

そして、外付けSSDには決定的な問題があります。

外付けSSDを増設しても、メモリ16GBは16GBのままです。

内蔵SSDに余裕を作れば、macOSがスワップに利用できる空き容量も確保しやすくなります。

しかし、外付けSSDを接続しただけで、物理メモリが増えるわけではありません。

僕の場合はメモリもストレージも不足しています。

そのため、外付けSSDだけでは根本的な解決になりません。

もし導入するなら、頻繁に利用する開発プロジェクトは内蔵SSDに残し、バックアップや使用頻度の低いデータを外付けSSDへ移すつもりです。

容量確保を優先するなら、Samsung T7の1TBモデルあたりは候補になります。

Samsung T7 1TB（グレー）

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ただ、今後もAIの並列稼働を増やしていくなら、やはりメモリに余裕のあるPCが欲しいところです。

Mac miniの壁

そこで、改めてMac miniを検討してみました。

候補はM6とM5 Proです。

問題は、僕が欲しいメモリ容量です。

M6は最大32GB

M6搭載Mac miniのメモリは最大32GB。

一方、M5 Pro搭載モデルでは、構成によって最大64GBまで選べます。

つまり、64GBが欲しいならM5 Proを検討する必要があります。

ここが個人的にはかなり不満です。

僕が欲しいのは64GBのメモリなんですよ。

CPUやGPUを最高性能にしたいわけではありません。

でも、Mac miniで64GBを選ぼうとすると、上位のProチップまで選ぶことになります。

いや、メモリだけ売ってくれよ。

もちろん、M5 Proの性能を必要としている人にとっては魅力的な製品だと思います。

CPUもGPUも高性能ですし、Thunderbolt 5にも対応しています。

ただ、僕のようにクラウド型AIを大量に並列稼働させたい人間からすると、性能の配分が合わないんですよね。

メモリだけ欲しいのに、CPUやGPUまで豪華になる。

Appleの製品構成としては合理的なのかもしれませんが、ユーザー側からすると自由度が低いです。

しかも、Mac miniのメモリは後から一般的なPCのように増設できません。

最初に32GBを買って、後から64GBにしたくなったら、基本的にはパソコンごと買い替えることになります。

さすがにこれは不便でしょう。

高いお金を払って購入する製品なのに、メモリ容量を後から変更できない。

Appleのメモリ商法、なかなか容赦ないですね。

Mac miniの魅力

ただし、Mac mini自体が悪い製品だとは思いません。

省電力性、静音性、コンパクトさは本当に魅力的です。

macOSを使えることにも価値がありますし、Apple製品との連携も便利です。

僕自身、MacBook Air M4にはかなり満足しています。

だからこそ、価格設定や拡張性の低さが惜しいと感じるんです。

性能も使い勝手もいいのに、メモリやストレージを増やそうとすると、急に追加料金が厳しくなる。

もう少し自由に構成を選ばせてくれてもいいんじゃないかと思います。

LinuxミニPCが本命

そこで候補になったのが、中国メーカーなどが販売しているミニPCです。

最近はRyzen 7クラスのCPUを搭載し、メモリやSSDを交換できる製品もあります。

メモリ64GB、SSD1TBという構成も選択肢に入ります。

こうした製品の魅力は、購入後の拡張性です。

メモリが不足したら増設する。

SSDの容量が足りなくなったら交換する。

対応している機種なら、それができます。

Macでは当たり前に諦めていたことが、普通にできるわけです。

もちろん、小型PCなら何でも増設できるわけではありません。

また、品質や保証、冷却性能などは機種によって差があります。

安ければ何でもいいという話でもありません。

ただ、メモリを増やすためにパソコンを丸ごと買い替えるよりは、ずっと合理的に感じます。

中国メーカーのミニPC、正直ちょっと怖い

ただ、一つ気になることがあります。

コスパの良いミニPCを探していると、中国メーカーの製品ばかり出てくるんですよね。

MINISFORUMやGMKtecなど、スペックを見ると本当に魅力的です。

でも正直、信頼性がちょっと怖い。

もちろん、中国製だから全部壊れやすいなんて思っていません。

ただ、安さを売りにしているメーカーの品質管理やサポートを、どこまで信用していいのか。

特に僕は、AIエージェントを長時間並列稼働させるつもりです。

安く買えても、突然故障したり、BIOSに不具合があったり、サポートがまともに受けられなかったりしたら最悪です。

安物買いの銭失いだけは勘弁してほしい。

そして、もう一つ。

個人的には、できるだけ中国メーカーにお金を落としたくないんですよね。

別に中国製品を全部避けようという話ではありません。現実的に無理ですし。

ただ、どうせお金を使うなら、日本国内の企業に利益が残って、国内の雇用や経済に還元される方がいい。

僕としては、そっちにお金を使いたいんです。

じゃあ日本メーカーのPCを買えばいいじゃないか。

という話なんですが……。

日本メーカーのPC、コスパ悪すぎません？

メモリやSSDを増やしていくと、結構な金額になる製品が多いんですよね。

国内サポートが手厚かったり、法人向けの管理機能が充実していたりするのはわかります。

でも、僕が欲しいのはメモリ64GBを積んで、AIエージェントを長時間動かせるパソコンです。

使わない機能やブランドの安心感に、何万円も追加で払いたいわけではありません。

日本のメーカーを応援したい気持ちはあります。

でも、応援するために割高な製品を買い続けるのも違うと思うんですよ。

日本メーカーにも、もっと価格と性能で勝負してほしい。

国内企業を応援したい消費者に、価格面で諦めさせないでほしいんです。

結局、性能と価格だけで選べば中国メーカーのミニPCがかなり魅力的。

でも、信頼性は不安だし、お金の行き先も気になる。

国内メーカーを選びたいけれど、今度は価格とスペックに納得できない。

パソコン一台買うだけなのに、なかなか面倒な話になってきました。

Dockerとの相性

LinuxミニPCを検討する理由は、拡張性だけではありません。

Dockerとの相性もあります。

macOSのDocker Desktopでは、Linuxコンテナを実行するためにLinux仮想マシンを利用します。

一方、DebianなどのLinuxでは、Docker EngineをLinuxホスト上で直接動かせます。

そのため、仮想マシンを挟む構成と比べて、ファイル共有などをシンプルにできる場合があります。

もちろん、LinuxならDockerが必ず高速になるわけではありません。

処理内容やストレージ構成によって結果は変わります。

ただ、僕が主に使うのはNode.jsやDockerなどの開発ツールです。

それなら、最初からLinuxを使うのは十分合理的だと思っています。

macOSを動かすために高いお金を払って、その上でLinuxの仮想環境を使って開発する。

それ自体は便利な仕組みなんですが、今回の用途では少し遠回りな気もするんですよね。

x86環境のメリット

もう一つ気になるのが、CPUアーキテクチャです。

Apple Silicon搭載MacはARM系ですが、Ryzen搭載の一般的なミニPCはx86_64です。

最近はARMへの対応が進んでいるので、通常の開発では問題にならないことも多いです。

ただし、開発ツールやDockerイメージによっては、amd64向けにしか提供されていないものもあります。

そういった環境では、x86_64のLinuxの方が扱いやすい場合があります。

Macにも強みはありますが、LinuxミニPCにも明確なメリットがあるわけです。

単なる安いMacの代用品ではないんですよね。

Debianを入れたい

ミニPCを買うなら、OSはDebianを検討しています。

一般的なミニPCにはWindowsがプリインストールされていることが多いですが、今回はLinuxを使うつもりです。

なので、Windowsは購入後に削除する方向で考えています。

まだパソコンを買ってすらいないのに、プリインストールされているOSの退場だけは決まっています。

Windowsが絶対に嫌いというわけではありません。

ただ、今回の用途でWindowsを選ぶ理由があまりないんですよね。

僕が必要としているのは、Node.jsやDocker、CodexなどのCLIが安定して動く環境です。

余計なGUIやデスクトップアプリは必要ありません。

UbuntuではなくDebian？

僕はすでに別のノートPCでUbuntuを使っています。

大きな不満があるわけではありませんが、今回の据え置きPCではDebianも検討しています。

Debianの安定版はパッケージの更新方針が比較的保守的で、シンプルな環境を構築しやすいのが魅力です。

ただし、DebianならUbuntuより必ず安定するわけではありません。

特に最近のミニPCでは、Wi-Fiや有線LAN、ファン制御などのハードウェア対応も重要です。

長時間動かすなら、冷却性能や排熱、SSDの温度なども気になります。

また、停電や再起動後に自動復旧できる仕組みも考えておきたいところです。

僕が求めているのは、夜にAIエージェントの処理を開始して、朝起きたら作業が終わっている環境です。

朝起きて最初にやる仕事が、昨日のAIのエラー対応という生活からは卒業したいです。

理想は64GBと1TB

現時点で考えている理想の構成は以下です。

• CPU：Ryzen 7クラス
• メモリ：64GB
• SSD：1TB
• OS：Debian

もちろん、すべての人に64GBが必要だとは思いません。

Codexなどのクラウド型AIでは、モデルの推論そのものがローカルメモリを大量に消費するわけではないからです。

必要なメモリ容量は、Node.jsやDocker、ビルド、テストなどの処理内容によって変わります。

僕の場合は、現在の16GBではすでに余裕がなく、今後もAIエージェントの並列稼働を増やしていく予定です。

それなら、最初から64GBを選ぶのも悪くないと考えています。

ただし、32GBから始めて、必要になったら64GBへ増設する方法もあります。

むしろ、そういう選択ができること自体に魅力を感じます。

最初に購入した容量が、そのパソコンの寿命まで固定される必要はありませんからね。

候補の一つがMINISFORUMのUM880 Plusです。

Ryzen 7 8845HSを搭載したモデルで、メモリ32GB・SSD1TBの構成もあります。

購入前には、Debianとの互換性やメモリの増設条件、保証などを確認する必要があります。

MINISFORUM UM880 Plus（Ryzen 7 8845HS・32GB・1TB）

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分割払いの問題

ここまで考えると、かなりLinuxミニPCに気持ちが傾いています。

ただ、一つ現実的な問題があります。

分割払いです。

Apple製品には分割払いの選択肢がありますが、ミニPCは販売店によって支払い条件が異なります。

本体価格が安くても、手数料が高ければ総支払額は増えてしまいます。

できれば手数料無料で分割払いしたいところです。

最近はAI関連のサブスクリプションにもそれなりのお金を使っています。

そこにパソコンの分割払いまで増えると、毎月の固定費がさらに増えてしまいます。

作業効率を高めるための投資なので、必要ならお金を使うつもりです。

ただ、無駄な出費はできるだけ避けたい。

それにしても、Mac miniの追加料金が高いと文句を言っていたはずなのに、結局新しいパソコンを買おうとしている。

Appleからしたら、文句を言いながら結局買ってくれる理想的な客なのかもしれません。

悔しいですね。

今の結論

ということで、現在の候補は3つです。

1つ目は、Mac mini M6のメモリ32GBモデル。

2つ目は、Mac mini M5 Proのメモリ64GBモデル。

3つ目は、メモリ64GBに対応したミニPCへDebianをインストールする構成です。

Mac mini M6は、32GBで十分なら魅力的です。

M5 Proなら64GBまで選べますが、僕の用途ではCPUやGPUまで高性能にする必要があるのか疑問が残ります。

一方、LinuxミニPCなら、メモリやSSDを交換できる機種を選べます。

Docker中心の開発環境にも向いていますし、長時間のAI並列稼働にも適した構成を考えやすいです。

もちろん、Mac miniの静音性や省電力性にも魅力があります。

ただ、今の僕が一番求めているのは、大量のAIエージェントを並列稼働させても、メモリ不足やストレージ不足で作業が止まらないことです。

そのため、現時点ではLinuxミニPCが最も気になっています。

とはいえ、中国メーカーのミニPCは信頼性やサポートが気になります。できれば国内企業にお金を回したいんですが、日本メーカーのPCも、僕の欲しいスペックで選ぶと価格がなかなか厳しい。

日本メーカーを応援したい。でも、応援するためだけに高いPCを買う気にはなれません。

Appleの製品自体は好きです。

ただ、SSDを512GB増やすだけで約5万円かかり、メモリ64GBが欲しければ上位チップまで選ぶ必要がある。

僕の用途に限って言えば、かなり割高に感じます。

Appleが嫌いになったわけではありません。Appleの追加料金が嫌いなんです。

最初はMac miniを買うつもりだったのに、いろいろ調べているうちにLinuxミニPCの方が魅力的に見えてきました。

しかも、外付けSSDで今のMacBook Airを延命する案まで残っています。

作業効率を上げるためにパソコンを探しているのに、そのパソコン選びで結構な時間を使っています。

そろそろ本業に戻った方がよさそうです。

それでは、また。