お久しぶりです。
タイトルにもある通り、Mac Mini M4を買いました。
ほぼ自慢となりますが、購入した理由や経緯などを書いていきます。
購入した理由
巷で流行っているLocal LLMを、自宅に構築したいと思ったためです。
仕事でもAIを使うことが増え、その良さを実感する機会が多くなってきました。
自宅でAIを活用するとなると、有料サービスを使うのも良いですが、やはり自分で環境を構築してみたいという気持ちがありました。
また、遊びでAIを使ったものを作るのに、有料サービスを使うのはもったいないと感じ、Mac Mini M4の購入を決意しました。
（Mac Miniに課金していると言われると、何も言えませんが）
ほしいPCの条件
お金をかければ最強のLocal LLM環境を構築できますが、今回は趣味の範囲で楽しむため、以下の条件を満たすPCを探しました。
- 価格は10万円前後
- 可能であれば費用を抑えたい
- Gemini 3 27Bモデルが動く
- 2025年7月9日時点で、このモデルが最もいい感じに動く（個人的に）
- ミニPCであること
- できるだけ小さい方がいい
購入した Mac Mini M4 のスペック
購入までの紆余曲折は後述するとして、まずは購入したMac Mini M4のスペックを紹介します。
- Mac Mini M4
- Apple M4チップ
- 32GBユニファイドメモリ
- 256GB SSDストレージ
標準スペックのメモリを32GBに増設しました。
ストレージは256GBあれば十分だと考え、この構成にしました。
もし足りなくなったら、改造して2TBのSSDに交換しようと思います。
c.f. https://diysmartmatter.com/archives/5155
買うまでにいたった経緯
お待ちかね（？）の、購入に至るまでの紆余曲折です。
Mac Miniを買う前に、色々と調べました。
mac or windows
当初はMac Miniではなく、WindowsのミニPCを購入しようと考えていました。
ミニPCなら安価で、そこそこにLocal LLMを動かせるだろうと踏んでいました。
しかし、AIを動かすためにはGPUが必要で、GPUを搭載したミニPCとなると、かなり高価になってしまいます。
この記事を書いている2025年7月9日時点では、高性能なモデルを動かすには AMD Ryzen AI 9 HX 370 を搭載したミニPCが選択肢になるかと思います。
価格はおそらく140,000円ほどになるでしょう。
※ AMDの公式情報によると、Gemma 3の1Bから27Bモデルが動作すると記載されています。
この価格帯になると、Mac Mini M4とほぼ同価格帯になります。
Mac Miniなら、ユニファイドメモリによってGPUにも柔軟にメモリを割り当てられますし、普段からMacを使い慣れているという利点もあります。
Mac Studio M1Max も選択肢に
購入機種をMacに絞ったとき、選択肢に挙がったのが Mac Mini M4 と Mac Studio M1Max でした。
Mac Studio M1Maxの中古価格を調べると、150,000円以下で購入できることがわかりました。
しかも、RAMは32GB、ストレージも512GBと十分なスペックです。
筐体は重箱レベルの大きさですが、許容範囲です。
「これは魅力的だ」と思い、購入ボタンを押しかけたところで、一つ気になる点が見つかりました。
ストレージを自分で交換できないという点です。
ストレージの換装は頻繁に行うものではありませんし、512GBもあれば十分ですが、将来的な拡張性を考えると交換できないのはデメリットです。
c.f. 「Mac Studio」のSSDは取り外し可能、ただし交換＆増設はソフトウェアロックされている
Mac Studio M1Maxは魅力的な選択肢でしたが、ストレージが交換できない点と、Mac Miniのコンパクトさが忘れられず、最終的に購入を断念しました。
Mac Mini M4 の使い心地
Mac Mini M4を購入してから3日ほど経ちました。
Gemini 3 27Bモデルを動かしてみましたが、特に問題なく動作しています（少しもたつくこともありますが）。
外観もコンパクトで、デスクの上に置いても邪魔にならないサイズ感です。
正直なところ、かなり気に入っています。
今後の予定
今後は、このMac Mini M4を使ってLocal LLM環境を構築していく予定です。
その過程も、少しずつ記事にしていきたいと思います。
よろしければ、ぜひご覧ください。
まとめ
今回は、Mac Mini M4を購入した理由と、その経緯について書きました。
Mac Mini M4は、Local LLM環境を構築する上で、非常に良い選択肢だと思います。
今後は、この環境でLocal LLMを活用したアプリをどんどん作っていきたいです。
完成した際には、また記事にしますので、よろしければ購読をお願いします。
