MacBook Neoの登場により、Macにビジネス向けノートPCとしての新たな選択肢が加わりました。本連載では、MacBook Neoが業務用PCとしてどの程度の実力を備えているのかを検証するため、Surface Laptop 7、ThinkPad L13 Gen 6との比較を行っています。
第3回では、Microsoft OfficeとGoogle Workspaceを使い、一般的なオフィス業務における実用性を検証しました。第4回となる今回は、GeekbenchによるCPU性能の計測に加え、RAW画像と動画の書き出し、AIを利用した音声テキスト化を行い、負荷の高い作業で3機種にどのような違いが出るのかを確認します。
検証結果サマリー
本記事での比較機種
MacBook Neo：A18 Pro、8GBメモリ、512GB SSD
Surface Laptop 7：Snapdragon X、16GBメモリ、256GB SSD
ThinkPad L13 Gen 6：Core Ultra 5 225U、16GBメモリ、256GB SSD
※各機種の詳細なスペックは第1回を参照してください。
検証項目1：GeekbenchでCPU性能を比較
まずは、「Geekbench 6」のCPUベンチマークを使って、3機種の基礎的な処理性能を比較しました。Geekbenchは、OSやCPUアーキテクチャが異なるデバイス同士の比較を想定したベンチマークアプリです。ファイル圧縮や画像処理、機械学習など複数の処理を行い、その結果からSingle-CoreとMulti-Coreのスコアを算出します。
Single-Coreの平均スコアは、MacBook Neoが3324、Surface Laptop 7が2290、ThinkPad L13が2354でした。このテストではMacBook NeoがWindows PC 2機種を上回り、単一コア処理における基本性能の高さを示しています。
一方、Multi-Coreでは順位が変わりました。MacBook Neoが8159だったのに対し、Surface Laptop 7は12291、ThinkPad L13は10389を記録しています。複数のCPUコアを利用するテストでは、Windows PC 2機種がMacBook Neoを上回る結果となりました。
ただし、GeekbenchのCPUスコアは、必ずしも実作業のパフォーマンスに比例するとは限りません。引き続き、実際の高負荷作業での結果もチェックしていきましょう。
Geekbench 6のSingle-Coreスコア。数値が高いほど処理性能が高いことを示します。
Geekbench 6のMulti-Coreスコア。Single-Coreとは異なり、Windows PC 2機種がMacBook Neoを上回りました。
検証項目2：RAW画像の書き出し性能
続いて、画像や動画を扱う負荷の高い作業を比較しました。最初に行ったのは、「Adobe Lightroom Classic（15.4）」によるRAW画像の書き出しです。RAW画像100枚をJPEGの最高画質で書き出し、処理が完了するまでの時間を計測しました。
平均所要時間は、MacBook Neoが1分28秒、Surface Laptop 7が1分14秒、ThinkPad L13が1分39秒でした。ここではSurface Laptop 7がもっとも速い結果となりましたが、MacBook NeoもThinkPad L13より約11秒早く処理を終えています。この結果には画像処理性能だけでなく、ストレージのデータ読み書き速度など複数の要因が影響していると考えられます。いずれにしても、実務で頻繁に生じる画像の一括書き出しにおいても、MacBook Neoは十分なパフォーマンスを備えていることが確認できました。
Adobe Lightroom Classicで、RAW画像100枚をJPEGの最高画質で書き出すのにかかった時間。キャッシュによる影響を抑えるため、測定ごとにカタログを削除し、キャッシュをクリアしています。
検証項目3：動画の書き出し性能
次に、「DaVinci Resolve 21」を使って動画を書き出しました。タイトルやエフェクトを加えた約2分の1080pプロジェクトを、MP4／H.264形式で書き出すというテスト内容です。このテストではMacBook Neoが平均2分01秒を記録し、Surface Laptop 7（2分42秒）やThinkPad L13（2分48秒）に対して40秒以上の差をつけて最速となりました。
Multi-CoreのベンチマークスコアではWindows PCを下回ったMacBook Neoですが、マルチコア性能が影響する動画書き出しの実作業においても優位に立つ結果となりました。
DaVinci Resolveで、約2分の1080p動画をMP4／H.264形式で書き出すのにかかった時間。
検証項目4：Whisperによる音声テキスト化
続いて、AIによる音声テキスト化の処理性能を検証しました。macOSには標準で音声をテキスト化する機能が搭載されていますが、この検証では、クロスプラットフォーム対応の音声テキスト化アプリ「Buzz」を使用し、テキスト化にかかる時間を比較しました。
テストには、オープンソースの音声認識モデル「Whisper」のLarge V3 Turboを指定しました。クラウドではなく、あくまでもローカルでの処理となります。
平均所要時間は、MacBook Neoが4分20秒、Surface Laptop 7が10分53秒、ThinkPad L13が10分47秒でした。Windows PC 2機種が10分以上かかったのに対し、MacBook Neoは半分以下の時間で処理を完了させています。
会議の議事録や取材音声など、手元にある音声ファイルの文字起こしを行う際は、BuzzのようなWhisperを利用したアプリを使用することもあるでしょう。この結果は、そうした実作業における所要時間の目安になるといえます。
Buzzで約12分間の音声ファイルをテキスト化するのにかかった時間。指定した音声認識モデルは、WhisperのLarge V3 Turboです。
高負荷な業務におけるMacBook Neoの実力
今回の検証では、Geekbenchのスコアだけでは異なるOS間の実用性能を測りきれないことが浮き彫りになりました。Multi-CoreテストではWindows PCが優勢だったものの、実際の業務を想定した検証ではMacBook Neoが優位に立つ場面が多く見られました。
第3回のオフィスアプリ検証と合わせても、MacBook Neoが幅広い作業で高いパフォーマンスを発揮することは明らかです。メモリは8GBながら、今回検証した作業範囲では、実用的な処理時間を示しました。
ただし、巨大な画像・動画ファイルの編集や、ローカルでの画像生成AI処理などでは、8GBメモリという物理的制約がネックになる場合もあります。導入にあたってはコストパフォーマンスの高さを踏まえつつ、自社の日常業務に適しているかを見極めることも重要になるでしょう。
次回は、バッテリ駆動時間に加え、高負荷時の静音性や発熱を検証します。
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