2026年9月に発売されたM6搭載Mac mini。ローカルLLMや自律型エージェントなど、“AI熱”が高まる中のリリースとあり、発売直後から注目が集まった。AppleはM6チップについて「AI性能が最大4倍」とうたうが、実際何ができるのかピンとこない人もいるのではなかろうか。
今回はM6搭載Mac mini内にローカルLLMをインストールし、AIチャットで記事の要約・翻訳作業、画像生成、音声ファイルの文字起こしなどを実行させ、そのレスポンスを計測した。その結果をもとに、Mac miniが自分に必要なデバイスなのか、そして購入したらどのようなことができるのか、の参考にしてもらえればと思う。
なお、検証機として使ったのはM6搭載Mac mini（24GBメモリ／512GBストレージ）だ。ちなみに、24GBメモリはM6搭載Mac miniでは中位にあたるモデルであり、標準モデルとして16GB、オプションで32GBモデルも用意されている。
●M6搭載Mac mini（16GBメモリ／256GBストレージ）：14万9800円
●M6搭載Mac mini（16GBメモリ／512GBストレージ）：18万5800円
★【検証機】M6搭載Mac mini（24GBメモリ／512GBストレージ）：22万1800円
※32GBメモリのオプションは+7万2000円
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M6搭載Mac miniの概要チェック。見た目はコンパクトでシンプルな箱
Mac miniはとにかく小さなコンピュータだ。12.7cm角、高さ5cm、重さ0.67kg。手のひらに乗るほどコンパクトサイズである。一方、インターフェイスは充実している。前面にはUSB-Cが2つと3.5mmのヘッドホンジャック。背面にはThunderbolt 4ポートが3つ、HDMI、Ethernetポートを備える。付属の電源ケーブルでコンセントにつなげば、それで起動するシンプルさがとてもいい。
ご存じの方が多いとは思うが、周辺機器が必須という点は注意だ。Mac miniにはディスプレイもキーボードも、マウスもトラックパッドもない。それらを別に用意しておかないと、起動したところで何もできない箱である。
Mac miniはファンを内蔵しているが、動作音は極めて静かだ。耳を近づけ、耳を澄ませないと音は聞こえない。筆者のデスクは家族で川の字で寝るベッドと同じ部屋にあるのだが、就寝中に起動してAIに作業させておいても気になることはなかった。
ローカルAI処理性能を検証。AI時代にMac miniを買うメリットは？
さて、M6搭載Mac miniの最注目ポイントであるAI処理性能を検証していこう。一応補足しておくと、Appleの言う「AI性能が最大4倍」というのは、このMac上、いわゆるローカルでAIモデルを動かしたときの話である。たとえばChatGPTやGeminiなど、クラウド上で動作するAIの速度のことではない。
ローカルでAIを動かせる利点は多数ある。たとえばデータをクラウドにアップロードしないためセキュリティに優れ、クラウドAIに支払うサブスク費用といったランニングコストもかからない。Mac miniにおいてはメリットを感じづらいが、モバイル機の場合、ネットワーク環境のない場所でもAI機能を使えることは強みとなるだろう。
M6搭載Mac mini検証（1）：24GBメモリの限界は？
最初に試したのはローカルLLMだ。使ったのは「LM Studio」というアプリで、これがとにかく簡単だった。M6搭載Mac miniにアプリを入れ、画面の検索窓でモデル名をクリックしてダウンロードし、チャット欄に文章を貼るだけ。使用するAIモデルは「Gemma 4」の「12B」「26B A4B」「31B」3つに揃えている。
ちなみに、Bはbillion（10億）の略。12Bだとパラメータ数が120億個だ。この数字が大きいほど多くのことを覚えられるが、その分メモリも必要になる。
この3モデルに対し、まったく同じ指示を投げた。まず、「この文章を3行で要約して」と過去にMac Fanで掲載した記事のテキストを添付ファイルとして貼り付ける。次に「記事の感想を400字くらいで書いて」と、少し長めの生成をさせる。それぞれ4回ずつ、ストップウォッチで計った。
なお、26B A4Bと31Bは、LM Studioのデフォルト設定だとモデルのロード時にリソース不足のアラートが出る。これはシステムのオーバーロードを防ぐ設定によるもので、デフォルトでは［厳格］（強力な予防策）となっている。設定画面の［Model Defaults］→［Model Loading Guardrails］で［カジュアル］（予防策なし）に変更すればアラートは消え、ロード可能だ。検証の範囲では、26B A4Bを使ってクラッシュするようなことはなかった。
| モデル | 3行の要約（1回目） | 3行の要約（2〜4回目の平均） | 400字の文章（1回目） | 400字の文章（2〜4回目の平均） |
|---|---|---|---|---|
| 12B | 約1分32秒 | 約40秒 | 約55秒 | 約1分17秒 |
| 26B A4B | 約28秒 | 約24秒 | 約26秒 | 約28秒 |
| 31B | 測定不能 | 測定不能 | 測定不能 | 測定不能 |
ロード時にアラートは出たものの、26B A4Bがもっとも速く安定もしている。26B A4Bは「知識は26B分持っているが、実際に働くのは4Bだけ」というモデルなので、12Bよりも速く賢く、24GBメモリのMac miniでも快調に働いた。
31Bが測定不能だったのは、ロードはできたものの生成を実行できなかったからだ。プロンプトと添付ファイルを送信するとエラーが出てしまう。考えられる理由は、検証機のMac miniのメモリ容量不足だろう。
M6搭載Mac mini検証（2）：大量のテキスト生成は？
続いて、M6搭載Mac miniに大量のテキスト生成を任せてみることにした。環境は検証（1）で好成績だったGemma 4の26B A4Bだ。
息子を寝かしつけるときは絵本を読んでいるのだが、明かりを消したあと、追加で「パパが海賊だったころの話」をせがまれる。以前、軽はずみに「パパは昔、海賊だったんだよ〜」というホラ話をしたせいなのだが、毎晩のように冒険話をさせられるようになってしまった。これまでなんとかその場しのぎで冒険活劇を披露してきたが、正直限界である。
そこで、Mac miniに話作りを発注してみた。気分はシェヘラザード。千夜一夜物語の語り手よろしくな状態なので、1000話分を作ってもらおう。与える時間は一晩で、簡単な設定だけ伝えて、あとは完全に丸投げする。
（プロンプト）
3歳程度の子どもに読み聞かせる、3分で読める短いお話を1000話分をオムニバス形式で書いてください。『主人公は「パパ（筆者）」で、海賊として世界中を冒険している』というテーマに沿っていれば、舞台や時代設定、世界観、登場人物などは自由にカスタマイズして構いません。
しかし残念なことに、1000話まとめての出力は叶わなかった。現在のAIモデルの多くは、一度に出力できる文字数に制限があるからだ。今回使用したGemma 4の26B A4Bも例外ではない。Mac miniの性能によるものではないが、購入後の活用も考えると把握しておきたい点ではある。というわけで、1週間分として7話作ってもらうことにした。
所要時間は約52秒。Mac miniのファンが唸ることもなく極めて静かだ。ディスプレイを見ていないと、駆動しているかわからないくらいである。内容を見ても被りはなく、ストックができた。
M6搭載Mac mini検証（3）：画像生成の速度は？
続いて画像生成。「Draw Things」というアプリで、同じプロンプトから3枚の画像を作ってみた。使用モデルはFLUX.2 [klein] 9B（8bit S）。Draw Thingsのモデルブラウザから選ぶだけで、追加の設定は不要だった。1枚目はモデルの準備もあって約48秒、2枚目以降は約25秒ペースで出てくる。プロンプトを変更してもペースは維持された。
修正指示の反映もスムースで、サクサク画像を生み出せるのは楽しい。また回数制限がないのもローカルならではのメリットだ。
M6搭載Mac mini検証（4）：大量のタスクも安定して実行できる？
最後に、大量のタスクを安定して処理できるか検証した。使うのは「Draw Things」で、1000枚の画像を生成する。所要時間が見えないので、就寝前に依頼し、起床時に仕上がりをチェックすることにした。かかった時間は、最後に保存された画像のタイムスタンプを参照する。また、検証機であるMac miniは寝室と同じ部屋にあるデスクに置いてあるため、ファンの音がどの程度発されるのかも一緒に確認する狙いだ。
結論から言うと、静音性はすばらしく、途中で生成が止まるようなこともなかった。しかし1000枚もの画像生成にはさすがに時間がかかり、完了したのは約12時間後。23時57分にスタートし、最後の1枚が生成されたのは翌日昼の12時18分だった。
画像1枚の生成にかかった時間は平均43秒。1枚目の生成は約45秒で行われたため、1000枚の生成が概ね安定して実行されたと言える。ちなみに、朝7時ごろに起床し稼働中のMac miniに触れたのだが、ほんのり温かい程度で熱の発生も最小限だった。
Mac miniの活用法は、ユーザの数だけ広がっている
M6搭載Mac miniの活用方法はユーザ次第で、アイデアの数だけ広がっている。検証機のスペックで22万1800円、最小構成でも14万9800円と決して安価なデバイスとは言えないが、複数のクラウドAIサービスに課金するよりトータルのコストが安価に済む可能性もあるだろう。
4つの検証をとおして見えたのは、24GBメモリを積んだM6搭載Mac miniの中位モデルが、ローカルAIの「実用域」にちょうど収まっているということ。もっとも良い働きをしたGemma 4は26B A4Bモデルを活用するには、M6搭載Mac miniの16GBメモリではなく24GBメモリを選ぶとよさそうだ。
かつて「BYODKM（Bring Your Own Display, Keyboard, and Mouse）」というコンセプトで登場したMac mini。現在もそのキャラクターは変わらず、新たな活躍の場を手に入れた。AIモデルをダウンロードし、指示して、動かして、試しているだけでワクワクさせてくれる。ローカルLLM活用以外にも、Claudeと連携させて24時間働く秘書化する、iPhoneのDiscordを介して外部から指示を出して働かせるなど、用途はあとから考えるとして、とにかく欲しい！という気持ちが湧いてくる一台だった。モバイルにはMacBook Neo、自宅ではMac mini…なんて運用に憧れてしまう。
