Apple、Apple Silicon搭載のMacBook Air、MacBook Pro、Mac miniを発表

Apple next generation mac macbookair macbookpro mac mini 11102020

Appleは本日、Apple Silicon「M1」を搭載した、13インチ MacBook Air13インチ MacBook ProMac mini発表しました(ケータイ Watch)。

新型Macは独自プロセッサの採用により、Intelベースの前モデルと比較して処理速度が高速化しているだけでなく、バッテリー持続時間も大幅に伸びています。

それぞれのモデルの特徴は以下の通りです。

MacBook Air

Apple new macbookair wallpaper screen 11102020

8コアのM1プロセッサにより前世代よりも3.5倍速くグラフィックス性能は最大5倍に。ファンレスで動画視聴時は最大18時間、ウェブ閲覧時は最大15時間のバッテリー駆動時間を実現。最大2TBのストレージと16GBのメモリを搭載可能で、価格は104,800円(税別)から。

M1を搭載したMacBook Airで可能になること(一世代前のモデルとの比較)

  • 最大3倍の速さでiMovieを使ってウェブ用にプロジェクトを書き出す。 
  • 最大5倍の速さでFinal Cut Proのビデオに3Dエフェクトを組み込む。 
  • Final Cut Proでフレームレートを低下させずに、複数のフル品質の4K ProResビデオストリームの再生と編集を行う。これは、MacBook Airでは初めてのことです。
  • 最大2倍の速さでLightroomから写真を書き出す。
  • Final Cut Proのスマート適合のような機械学習ベースの機能を使って、最大4.3倍の速さで賢くクリップの構図を調整する。
  • MacBook Air史上最も長い最大18時間のバッテリー駆動時間で、より多くの映画やテレビ番組を視聴することが可能に。
  • 1回の充電でできるFaceTimeなどのビデオ通話の長さを最大2倍に延長。

MacBook Pro

Apple new macbookpro wallpaper screen 11102020

8コアのM1プロセッサによって前世代よりも2.8倍、グラフィック性能は最大5倍向上。冷却ファンを搭載し、動画視聴時は20時間、ワイヤレスインターネット使用時は最大17時間のバッテリー持続時間を実現。価格は8GB、256GBストレージモデルで134,800円(税別)から。

M1を搭載した13インチMacBook Proで可能になること(一世代前のモデルとの比較)

  • Xcodeで最大2.8倍の速さでコードを書く。
  • Final Cut Proで複雑な3Dタイトルを最大5.9倍の速さでレンダリングする。 
  • Unity Editorで複雑なゲームシーンを最大3.5倍の速さで思いのままにデザインする。 
  • Create MLで最大11倍の速さで機械学習のタスクを実行する。
  • Neural Engineの驚異的な性能を活かして、djay Pro AIで録音からビート、楽器、ボーカルトラックをリアルタイムで分離する。 
  • フル品質の8K ProResビデオを、1フレームも落とさずにDaVinci Resolveで再生する。 
  • M1チップの革新的なワット当たりの性能を活かして、1回の充電で4倍の量のコードをコンパイルする。

Mac mini

Apple new mac mini silver 11102020

DTKと同じデザインで8コアのM1プロセッサを搭載。CPU処理性能は3倍、グラフィック性能は最大6倍向上。USB-C Thunderboltポートを利用し6Kディスプレイもサポート。USB-4にも対応。価格は8GBのRAM、256GBのストレージを搭載したモデルで72,800円(税別)から。

M1を搭載したMac miniで可能になること(一世代前のモデルとの比較)

  • Xcodeを使って最大3倍の速さでコードをコンパイルする。 
  • Shadow of the Tomb Raiderのようなグラフィックスを駆使するゲームを、最大4倍のフレームレートでプレイする。 
  • Final Cut Proで複雑なタイムラインを最大6倍の速さでレンダリングする。 
  • Logic Proで最大3倍多くのリアルタイムプラグインを使って、音楽制作を新しいレベルに引き上げる。
  • Pixelmator Proで最大15倍の速さで、魔法のように写真の解像度を上げる。 
  • TensorFlowやCreate MLなど、M1チップによって高速化した機械学習フレームワークを活用する。