皆さんこんにちは。
一番最初にもお伝えしましたが、
私cu-hackはwindowsユーザーです。
一般的に開発を行う人間にとって、
Linuxベースで作成されたMacOSの方が適切なのでは？
といわれる界隈において、
なぜwindowsなのか？
私が重要視した観点別にお話していきたいと思います。
一番最初にもお伝えしましたが、
私cu-hackはwindowsユーザーです。
一般的に開発を行う人間にとって、
Linuxベースで作成されたMacOSの方が適切なのでは？
といわれる界隈において、
なぜwindowsなのか？
私が重要視した観点別にお話していきたいと思います。
Today's Contents
- 今利用しているPCのご紹介
- PC購入にあたって考えたポイント
- CPU種類
- メモリ
- 持ち運びしやすさ
- Linux環境
- 価格
- デザイン
- 扱えるソフトウェア
- まとめ
私は”surface laptop go 3”を利用しています。
利用しているモデルのスペックは以下の通り。
今のPCを購入する前は”MacbookPro13インチ 2020モデル”を利用していました。
ただやはり5年前のPCということもあり発熱がすごく、
バッテリー消費も激しかったので買い替えを決意！
色々悩みつつ、”surface laptop go 3”の購入に至りました！
※新ガジェットのワクワクに勝てなかったのが最大の理由ですが・・・w
利用しているモデルのスペックは以下の通り。
| 概要 | 詳細 |
|---|---|
| プロセッサ | 第 12 世代 IntelFootnote® CoreFootnote™ i5- 1235U プロセッサ |
| メモリ | 16 GB (LPDDR5) RAM |
| ストレージ | 256 GB |
| バッテリー | 通常のデバイス使用時間は最大 15 時間 |
| サイズと重量 | 幅: 278 mm、 奥行: 206 mm、 高さ: 15.7 mm、 重量: 1.13 kg |
| ビデオ/カメラ | 720p HD フロント カメラ |
| OS | Windows 11 Home |
今のPCを購入する前は”MacbookPro13インチ 2020モデル”を利用していました。
ただやはり5年前のPCということもあり発熱がすごく、
バッテリー消費も激しかったので買い替えを決意！
色々悩みつつ、”surface laptop go 3”の購入に至りました！
※新ガジェットのワクワクに勝てなかったのが最大の理由ですが・・・w
【CPU種類】
ソフト?面で最もこだわったポイントかもしれません。
2025年現在CPUには大きく分けて
・x86ベース
・Armベース
の2つが存在します。
新型のMacbookは校舎のarmのCPUがベースとなっているMチップを採用しています。
私が今回購入したのは前者のx86ベースのものです。
x86ベースは歴史も長く、ほとんどのOSSはこちらのx86を想定して作成されています。
armは最近発展してきた技術で、対応していないOSSが存在するとのことです。
具体的には、深層学習に関わる”Tensorflow”や”Pytorch”などは一部の機能しか
利用できないとのことでした。
・上記が健全に動かないことはAI開発として致命的
・今後様々なOSSが出てくる中で、難なくすぐに利用したい
と考えた結果、x86ベースのWidowsを選定しました。
もちろんWindowsのすべてがx86という訳ではありません。
Arm版Windowsというのも存在しており、CPUが”Snapdragon X”などがそれに当たります。
今回私はarmベースのものがNGでしたので、もちろんArm版Windowsも対象外となりました。
※今後arm対応したOSSやarm歯科使えないOSSなどが出てくるかと思います。
5年後はx86もarmも変わらずに利用できるかもしれませんね。
【メモリ】
2番目にこだわったポイントです。
過去利用していたMacbookは8GBのメモリでしたが、
今回は16GBのメモリに増やしております。
理由は単純で、AI開発において8GBのメモリは少なすぎて
メモリーエラーがよく起きてしまっていたことが要因です。
16GBに増やすことでメモリーエラーはとても少なくなりました。
では32GBとかにしたら？と思う方がいらっしゃるかもしれません。
確かに購入したPCのみでAI開発を行うのであれば、32GBや64GBのハイスペックメモリも
検討に入るかもしれません。
しかし、私の利用の仕方として手元のPCで大体のプログラムを作り上げつつ、
軽い処理であれはPC内で、重い処理であればクラウドで実行します。
わかりやすいところでは、画像処理なんかはクラウド上で実施することが多いです。
構造化された数値だけのデータでは、そのままOCで動かしたりします。
上記の使い方であれば16GBあれば十分事足りてしまうんですね。
32GBや64GBは私にとってオーバースペックとなってしまいます。
【持ち運びのしやすさ】
3番目に気にしたポイントです。
ハード面で特に重要視したのはこちらでした。
仕事柄、外出しつつPCを触る機会が多く、持ち出しの回数もたくさんあります。
自宅だけで利用するのであれば構わなかったのですが、
外で利用するには16インチ等は大きき重く、持ち運びの利便性は大きく下がってしまいます。
そこで13インチ程度の大きさがいいなと考えていたのですが、
13インチを下回る12.4インチのサイズのPCを見つけました。
小さいPCをは往々にしてキー配列が崩れてしまっていることが多いのですが、
”surface laptop go 3”は左右両端のキーが少し小さいものの、
展示品を触ってみたところ私の中で違和感が全くありませんでした。
重量も軽くとても持ち運びに適したPCといえるでしょう。
【linux環境】
続いて4番目のポイントです。
私はAI開発やデータ分析をPythonで行っております。
特にAI開発の面ではLinuxを活用した実装までも担っています。
MacOSはLinuxベースで開発されており、
開発を行うにはとても良い環境です。
こちらに関してはMacOSに軍配が上がりました。
ただその中でもwindowsを選んだ理由としては3点あります。
・WSLによるWindows上でのLinux環境の構築が行える
・オンプレミスによるAI開発にこだわりがない（クラウドでもAI開発が行える）
・オンプレミス側でLinuxである必要があまりない
の3点です。
Linuxではないからと言ってPythonのプログラミングそのものへの影響は無いことに気が付きました。
今の時代AWSなども使いつつ開発も行えます。
持っているPCがMacOSである必要が無いんですよね。
【価格】
4番目までである程度選定しつつ、やはり気になるのはこちら！！
最近のMacbook高いですよね・・・
ちょっといい奴買おうとすると、すぐに20万円超え。
windowsで20万円も出したら、結構いいスペックのやつが購入できてしまいます。
昔はもっと安かったと思うんですけどね。
そして個人的な話ですが、車の車検とも重なってしまい・・・
余り出費を重ねられませんでした。。。(泣)
【デザイン】
せっかく新しいPCを買うのであればデザインにもこだわりたかったポイントです。
カフェでカタカタすることは無いですが、
やっぱりかっこいいいPCだと気分が上がるんですよね。
何がかっこいいかは人それぞれなので、ご自身の好みで選んでいただければと思います。
私個人の話をすると、「アルミボディ」が高級感もありかっこいいと思ってしまいました。
【扱えるソフトウェア】
購入直前にちらっと考えていた点です。
意思決定に大きく影響を与えたかというと微妙です。
具体的には、
・office関連はMacOSでも使えるのか？
・その他必要ソフトウェアはMacOSでも使えるのか？
です。
私の使い方ではマニアックなソフトウェアは使う予定がないので、
基本MacOSでもWindowsでも問題なかったのが正直なところです。
ソフト?面で最もこだわったポイントかもしれません。
2025年現在CPUには大きく分けて
・x86ベース
・Armベース
の2つが存在します。
新型のMacbookは校舎のarmのCPUがベースとなっているMチップを採用しています。
私が今回購入したのは前者のx86ベースのものです。
x86ベースは歴史も長く、ほとんどのOSSはこちらのx86を想定して作成されています。
armは最近発展してきた技術で、対応していないOSSが存在するとのことです。
具体的には、深層学習に関わる”Tensorflow”や”Pytorch”などは一部の機能しか
利用できないとのことでした。
・上記が健全に動かないことはAI開発として致命的
・今後様々なOSSが出てくる中で、難なくすぐに利用したい
と考えた結果、x86ベースのWidowsを選定しました。
もちろんWindowsのすべてがx86という訳ではありません。
Arm版Windowsというのも存在しており、CPUが”Snapdragon X”などがそれに当たります。
今回私はarmベースのものがNGでしたので、もちろんArm版Windowsも対象外となりました。
※今後arm対応したOSSやarm歯科使えないOSSなどが出てくるかと思います。
5年後はx86もarmも変わらずに利用できるかもしれませんね。
【メモリ】
2番目にこだわったポイントです。
過去利用していたMacbookは8GBのメモリでしたが、
今回は16GBのメモリに増やしております。
理由は単純で、AI開発において8GBのメモリは少なすぎて
メモリーエラーがよく起きてしまっていたことが要因です。
16GBに増やすことでメモリーエラーはとても少なくなりました。
では32GBとかにしたら？と思う方がいらっしゃるかもしれません。
確かに購入したPCのみでAI開発を行うのであれば、32GBや64GBのハイスペックメモリも
検討に入るかもしれません。
しかし、私の利用の仕方として手元のPCで大体のプログラムを作り上げつつ、
軽い処理であれはPC内で、重い処理であればクラウドで実行します。
わかりやすいところでは、画像処理なんかはクラウド上で実施することが多いです。
構造化された数値だけのデータでは、そのままOCで動かしたりします。
上記の使い方であれば16GBあれば十分事足りてしまうんですね。
32GBや64GBは私にとってオーバースペックとなってしまいます。
【持ち運びのしやすさ】
3番目に気にしたポイントです。
ハード面で特に重要視したのはこちらでした。
仕事柄、外出しつつPCを触る機会が多く、持ち出しの回数もたくさんあります。
自宅だけで利用するのであれば構わなかったのですが、
外で利用するには16インチ等は大きき重く、持ち運びの利便性は大きく下がってしまいます。
そこで13インチ程度の大きさがいいなと考えていたのですが、
13インチを下回る12.4インチのサイズのPCを見つけました。
小さいPCをは往々にしてキー配列が崩れてしまっていることが多いのですが、
”surface laptop go 3”は左右両端のキーが少し小さいものの、
展示品を触ってみたところ私の中で違和感が全くありませんでした。
重量も軽くとても持ち運びに適したPCといえるでしょう。
【linux環境】
続いて4番目のポイントです。
私はAI開発やデータ分析をPythonで行っております。
特にAI開発の面ではLinuxを活用した実装までも担っています。
MacOSはLinuxベースで開発されており、
開発を行うにはとても良い環境です。
こちらに関してはMacOSに軍配が上がりました。
ただその中でもwindowsを選んだ理由としては3点あります。
・WSLによるWindows上でのLinux環境の構築が行える
・オンプレミスによるAI開発にこだわりがない（クラウドでもAI開発が行える）
・オンプレミス側でLinuxである必要があまりない
の3点です。
Linuxではないからと言ってPythonのプログラミングそのものへの影響は無いことに気が付きました。
今の時代AWSなども使いつつ開発も行えます。
持っているPCがMacOSである必要が無いんですよね。
【価格】
4番目までである程度選定しつつ、やはり気になるのはこちら！！
最近のMacbook高いですよね・・・
ちょっといい奴買おうとすると、すぐに20万円超え。
windowsで20万円も出したら、結構いいスペックのやつが購入できてしまいます。
昔はもっと安かったと思うんですけどね。
そして個人的な話ですが、車の車検とも重なってしまい・・・
余り出費を重ねられませんでした。。。(泣)
【デザイン】
せっかく新しいPCを買うのであればデザインにもこだわりたかったポイントです。
カフェでカタカタすることは無いですが、
やっぱりかっこいいいPCだと気分が上がるんですよね。
何がかっこいいかは人それぞれなので、ご自身の好みで選んでいただければと思います。
私個人の話をすると、「アルミボディ」が高級感もありかっこいいと思ってしまいました。
【扱えるソフトウェア】
購入直前にちらっと考えていた点です。
意思決定に大きく影響を与えたかというと微妙です。
具体的には、
・office関連はMacOSでも使えるのか？
・その他必要ソフトウェアはMacOSでも使えるのか？
です。
私の使い方ではマニアックなソフトウェアは使う予定がないので、
基本MacOSでもWindowsでも問題なかったのが正直なところです。
上記をまとめると以下のような感じです。
結果としてwindowsが上回ったというのが私の状況でした！
まだ購入して2ヶ月程度ですが、不便は全くありません。
1年利用したときにまた改めて使用感をレビューできればと！
本日はここまで。
お疲れ様でした！
結果としてwindowsが上回ったというのが私の状況でした！
| 観点 | Windows | MacOS |
|---|---|---|
| CPU種類 | ◎ | ✕ |
| メモリ | ◎ | ◎ |
| 価格 | ◎ | ✕ |
| 持ち運びしやすさ | △ | ◯ |
| linux環境 | ◯ | ◎ |
| デザイン | ◎ | ◎ |
| 扱えるソフトウェア | ◯ | ◎ |
まだ購入して2ヶ月程度ですが、不便は全くありません。
1年利用したときにまた改めて使用感をレビューできればと！
本日はここまで。
お疲れ様でした！
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