新MacBook Pro／iMac登場！ Appleシリコンの性能は「M3」で新段階に！ 第17回

【レビュー】M3搭載新MacBook Airはちょっとお高いけど軽くて速い 学生や新社会人に最高

今回試用したM3搭載13インチMacBook Air。色はミッドナイト

大学入学、新社会人「何買えばいい？」に対する回答

　今のご時世、大学生にとってはノートパソコンは必須。また、春になると新社会人になって自分用のパソコンを買う人も多いだろう。筆者も大学生、新社会人の子どもがいることもあって、その友人の親御さんなどから「何を買えばいいの？」との質問をよく受ける。Macを買いたい（買える環境である）ということなのであれば、これまで筆者は「可能ならM2 MacBook Air。少しでも安くというのであれば、M1 MacBook Air」と答えてきた。

　その結果、多くの人はM1 MacBook Airを購入されていた。さて、M3が登場して、M1が販売終了になった今、その質問に対する答えはどうなっただろうか？

M3 MacBook Airの外観はM2 MacBook Airとまったく同じ。ボディカラーが写真のミッドナイトのほか、シルバー、スターライト、スペースグレイの計4色なのも同じ。画面サイズは13インチ（写真）と、15インチが用意される

M1→M2→M3の性能向上とさらなる専用チップの効果

　理系の学生で重い計算をしなければならないとか、3D CADを使う、映像系の学生で3Dグラフィックスを扱ったり、大量の動画編集をしなければならないという人はM3 Pro／M3 Maxが必要になるかもしれない。が、そういう人は自分でそのことを分かっているだろう。

　それ以外の人はほとんどすべて、MacBook Airで事足りると思う。文系のほどんどの課題、多少のCAD、グラフィックワーク、動画編集だってMacBook Airで問題ない。2020年にApple Silicon搭載機（チップセットの名称がMで始まる）が登場して以来、MacBook Airの処理能力は大きく高まり、ほとんどの作業に十分な処理能力を発揮できるようになった。

Macを買って最初に驚くのは初期設定の簡単さだ。ガイダンスにしたがって操作するだけでスムーズに設定できる

　また、アップル製品には学生・教職員向けの価格が設定されているので、学生や教職員の方は忘れずに利用したい。M3 MacBook Air 13インチの価格は16万4800円から、学生・教職員価格は14万9800円から。15インチ版の価格は19万8800円から、学生・教職員価格は17万9800円からとなっている。

　では、M1／M2／M3の差違はどのぐらいなのだろうか？ こちらのベンチマークを見ていただきたい。CPUに関する性能は、世代を追うごとに15～20％向上している。

Apple Silicon化で飛躍的に性能向上しており、M1～M3でも着実に処理能力が高まっている

　対して、GPUに関する性能はM1→M2で、50～60％と大幅に向上し、M2→M3では少し穏やかに性能向上していると見ていいだろう。

数値上のGPU処理能力はApple Silicon化はもちろん、M1→M2でも大幅にパワーアップしている。M2→M3は数値上の伸びは少なくなったが、カスタムチップの搭載で、必要とされる処理能力を集中的に高めている

　ちなみに、M3の最安モデルとM2の最安モデルの差は1万6000円である。「少しでも安く」という気持ちは分からなくはないが、この性能差ならM3搭載モデルを買った方がお買い得だと私は思う。

M1、M2、そして、過去のインテル版MacBook Airで計測したデータを比較した

　また、このグラフを見ていただければ、中古などで、いくら安価で売っていたとしてもインテルCPUの世代のMacBook Airは買わない方がいいということも分かっていただけるだろう。

　さらに、違いは単純なベンチマークの差だけではない。M1よりM2、M2よりM3で、頻繁にする処理に対して、専用のチップを加えて処理の高速化が図られているのだ。

　映像処理に関してはM2からメディアエンジンが搭載されていたが、M3ではこのメディアエンジンがAV1デコードに対応した最新のものになった。ゲームなどでも多用する3Dグラフィックスに関しては、ハードウェアアクセラレーテッドメッシュシェーディングとレイトレーシングに対応した専用チップを搭載しており、描画速度を大きく向上させている。

　Apple SiliconはM1世代から、16コアのNeural Engineを搭載し、圧倒的速度で機械学習の処理をすることができるが、M3では機械学習の性能を向上させるアクセラレーターをCPUとGPU内に搭載しているので、機械学習の処理速度はさらに高速化されている。

プリインストールされているアプリも豊富。これらを含め、多くのアプリでNeural Engineが使われるようになっている

　多くの人は「機械学習を使っている」とは思っていないかもしれないが、たとえばGoodnotes 6の数学アシスタント機能であるとか、Final Cut ProやAdobe Premiere Pro、DaVinci Resolveなどの画像処理、macOS自体の画像中のテキスト認識、発表者オーバーレイ、ライブキャプション……などさまざまな機能に機械学習は使われている。Neural Engineのアクセラレーターは、これらすべての処理を大きく高速化してくれるのだ。