プログラミングや3DCGで何か作りたいと思っているエンジニアがいます
macOS 27でApple純正のGame Porting Toolkit（GPTK）はどうなったのかを、7月の予想の答え合わせとしてM4で実測しました。まずmacOS 27に上げるとRosetta 2が自動で戻らず、WineもGPTKも「bad CPU type」で起動しません（Appleのリリースノートに明記）。GPTK 4は今も4.0 beta 2のままで、古いWine 7.7にも新しいWine 11.18にも載せ替えでは動かず、7月と同じ所で止まりました。GPTK 3.0-3は同じ場面で47〜48fpsから約53.5fpsに。Wine 11.18ではSteamのサインイン窓まで進むものの中身は真っ黒でした。スクリプト全文つき。
2026年9月の時点で、Macで画像生成AIを無料で始めるならどれを使えばいいのかを、M4・32GB・macOS 27で実測しました。6月のStable Diffusionの手順はscipyを上げないと動かず、同じFLUX.2 [klein] 4Bを3つの道具で動かすとdiffusers約57秒・Draw Things約62秒で評判ほどの差はなし。mfluxはキャッシュ上限を付けないと2枚目以降が遅くなり、量子化はメモリを減らしても速くはしません。新しいFLUX.2 kleinは古いSDXLより2.5倍速く、Float16でも真っ黒な画像は0枚。Draw ThingsのAPIサーバーの注意点、ログイン不要のモデルとライセンス、スクリプト全文つき。
Ollamaの最新版0.34.4を、MacとWindowsで入れるところから使いこなすまで通し直しました。「ローカルで使う」を選んでもチャットの既定はクラウドのモデル、考える機能が最初からオンで1文の答えに71.6秒（切ると1.24秒）。読める長さの既定はGPUのメモリで決まり、Macは32k・RTX 3060は4k。上限を超えると半分まで黙って切り詰め、Windowsは200行で先頭を忘れました。速さはRTX 3060がMacの2.6〜3.0倍、GPUに載らない27BだけMacが逆転。モデルの選び方と最初に見直す6つの設定、スクリプト全文つき。
Rosetta 2 が終わる前に、自分のMacで何が動かなくなるのかを洗い出しました。Appleのサポート記事ではRosettaが全面的に使えるのはmacOS 27まで、macOS 28からは古いゲーム向けだけですが、Apple自身のページ同士で書き方が食い違っています。Rosettaはプロセス単位で翻訳するため、本当に困るのはIntel専用の実行ファイルだけ。Unreal Engineの「Intel専用3,006個」のうち困るのは49個でした。Unity 6.6の焼き込みは従来方式だけIntel専用。Java 8、Wineの置き換え方と優先度、確かめるコマンドまで
Steam Deckの「Verified」をMacの目安に使えるのかを、人気100タイトルの公開データで確かめました。審査項目365件のうち89.6%はコントローラや文字の大きさなど携帯機の快適さの話で、翻訳層に関わるのは5.5%だけです。Verifiedでも39%しかMacネイティブ版がなく、逆にDeck非対応なのにMac版がある作品が4本ありました。読み替えが効くのは「動かない理由」の側だけで、ProtonDBもborkedの6本だけがMacと一致します。Mac側の翻訳層がどこまで通るのかも自作プログラムで実測しました。
MacでWindowsのゲームは動くのか、無料でできるのか、なぜ画面が真っ黒になるのか。これまでに実測した11本ぶんの結論を、30問の一問一答に組み替えました。⚠アンチチート入りのゲームは「動かない」では済まず、アカウントが2035年まで停止された実例があります。
MacでWindowsゲームを無料で動かすPorting Kit 7.0.2を、入手から起動まで実際にやってみました。p956・p967で越えられなかったSteamの黒画面を、Wine 11.0＋DXMTのポートで初めて突破。ただし同じPorting KitのDXVK版（Wine 10.0）は3回とも落ちました。Apple公式のGPTKとの違いもDLLの中身を見て整理しています。
「macOS対応」と書いてあってもApple Siliconネイティブとは限りません。買う前・入れたあと・動かしている間の3つで何が分かるかを実測しました。アプリ48本を中身まで調べたら23%が混在。Rosettaの代償は計算ではなくメモリに出ます。
Whiskyのボトルをバックアップして別の場所へ移す手順を実測しました。22GBのうち本当に持ち出すべきは6.3MBだけ。ただしボトルにはMac全体へのリンクがあるので、方式を間違えるとMac全体を詰め始めます。復元がエラーも出さずに失敗する罠も含めて、全部測って書いています。
起動しない、起動直後に落ちる、画面が真っ黒、ランチャーが真っ白、文字が□になる。症状ごとに見る場所は違います。ゲームが遊べるまでに通る5つの関門に分けて切り分ける手順を、実際のクラッシュレポートと診断コマンドの出力つきでまとめました。
無料のVMware FusionとUTMにWindows 11 ARMを入れ、3Dアクセラレーションが本当に効いているかを確かめました。VMwareはホストのMetalに繋がっていて3Dゲームが動きます。ところがUTMはDirectXの数字が全部VMwareより上なのに、GPUを一切使っていませんでした。決め手はVendor ID 0x1414です。ただし調べて分かるのは「土俵に上がれるか」までで、個々のゲームが動くかどうかは動かしてみないと分かりません。
互換レイヤーを使わず、Mac版Steamだけでどこまで遊べるのかを実測しました。ネイティブかRosettaかを見分ける手順と、同じゲームがSteam経由だとRosettaで動き、直接起動するとネイティブで動くという結果まで。CPU時間は1.44倍でした。
Whiskyの開発が終わったあと、Macで何を入れ直せばいいのかを実測でまとめました。移行先ごとの導入容量と所要時間、22GBのボトルのうち持ち出す価値があるのは2.7MBだけだったこと、そして同じWarframeがWine 11.14では起動すらしないのに11.13では動くという結果まで。
Whiskyの開発が終わって1年3か月。MacでWindowsゲームを遊ぶ手段は、Mac版ネイティブ・無料の互換レイヤー・CrossOver・クラウドゲーミング・仮想マシンの5つに整理できます。実測値と2026年8月時点の各ツールの版を並べ、目的別・予算別の判断表にまとめました。
AppleがGame Porting Toolkit 4で、AIコーディングエージェント向けのスキル24本をApache 2.0で配り始めました。中身を読み、その手順どおりにDirectXのシェーダ（DXIL）をMetalのライブラリへ変換し、実機のM4に読み込ませるところまで確認しています。前回のp967では動かせなかったGPTK 4ですが、シェーダ変換だけはWine不要でmacOS 26のまま動きました。再現できるようコマンドと版を全部載せています。
MacでWindowsゲームを動かすApple純正のGame Porting Toolkit。M4に導入して測ったところ、64bitのDirectXなら47〜48fpsで動く一方、32bitアプリはD3DMetalを一切通らずOpenGLに落ち、SteamはCEFの壁で今回も動きませんでした。公式のGPTK 4もライブラリ差し替えでは動かず。つまずいた原因を層で仕分けると、遊べるかどうかを決めていたのはD3DMetalではなくWineの側でした。
どちらもCPUにGPUを内蔵しメインメモリを共有する「統合メモリ」構成。Apple M4（Mac）とRyzen 7 7840HSのRadeon 780M（ミニPC）で、同じQwen2.5-Coderの7B・14Bを同じ条件で走らせて比べました。生成速度は7BでM4が19.55 tok/s（MLXなら22.60）に対し780Mは13.37、14BはM4 10.69に対し780M 6.72。M4が約1.5倍速い一方、メモリ帯域の差は120GB/s対89.6GB/sの1.34倍しかありません。帯域だけでは説明できないこの差の正体を、iPhone由来のApple GPUとグラフィックボード由来のRDNA 3という両者の設計の出自から掘り下げます。
Macでゲームが増えた背景を調べました。2020年のApple Silicon移行で何が変わったのか、統合メモリがなぜゲームに効くのかを図解。「PCも内蔵GPUなら同じ構成では？」という疑問にも、メモリバスの太さ・タイル方式という描き方の違いから答えます。Metal 4のフレーム補間、2026年7月のGPTK 4 betaでGTA Vが106→176fps。一方でSteamのシェアはmacOS 2.21%とLinuxを下回っており、反チートのカーネル問題・DirectX資産・鶏と卵という3つの壁も正直に整理します。
MacでWindowsゲームを動かす無料ツールWhiskyは2025年4月に開発終了しました。では今、無料でどこまで遊べるのか。M4のMacで実際に試したところ、Whisky本体は最新のmacOSでも動くのに、Steamを起動した途端に自己更新が走って起動不能に。Wineを7.7から11.13へ入れ替えると復旧しましたが、今度はSteamもWarframeのランチャーも画面が黒や白のまま。日本語が豆腐になる問題の直し方と、Rosetta 2終了でこの方式に期限があることまで記録しました。
前回書いた「806MBの崖」は間違いでした。実物のQwen2.5をCore MLに変換したところ、943MBのモデルが演算の99.7%をANEで実行。原因を1つずつ切り分けると、正体は「約2GBのサイズの壁」と「特定の形だけ落ちる落とし穴」の2つでした。bisect_modelで分割すれば1.5B・3BもANEに載り、1.8倍速くなります。
ネット接続なしで動くAIアプリをMacで自作。軽量LLM（Qwen2.5-3B・gguf）をllama-cpp-pythonでデスクトップアプリに直接組み込み、PySide6のGUIで文章生成・要約をオフライン実行。Apple SiliconのGPU(Metal)で約38トークン/秒。インストール・モデル・コード・設定値まで再現できるよう解説します。
ComfyUIをMacのApple Silicon上で動かし、ノードベースで画像生成ワークフローを組んでみました。インストールから基本ワークフロー、実際の生成画像、img2imgでの作り変えまで実機で検証。WebUI（p914）との使い分けも紹介します。
OpenAI WhisperをMacのApple Silicon上で動かし、日本語音声を文字起こしするアプリを作りました。tiny/base/small/mediumの4モデルを実測比較。「AIが愛に誤変換される」など日本語特有のハマりポイントも紹介します。
GPUなし・クラウドなし。Apple M4のMPS機能を使ってStable Diffusion 1.5をMacで動かしました。セットアップの落とし穴（lzmaエラー・黒画像問題）から、ステップ数比較・ネガティブプロンプト・CFG Scaleの実測まで徹底的に検証します。