Mac miniを家のAIサーバーにする前に：電力、スリープ、外に出さない設定

3行でいうと

Mac miniを家のAIサーバーにするときは、電力、スリープ、外に出さない設定の3つを確かめる。
Ollamaは標準では同じMacからしか使えない。家のネットワークに公開すると、認証なしで誰でも使える状態になる。
LM Studioは、家のネットワークに公開するなら認証（トークン）をオンにするのが公式のすすめ。
電気代は筆者の計算で、つけっぱなしなら年約1,050円〜18,400円（1kWh=30円と仮定）。

ローカルAIを一度動かすと、「スマホやノートPCからも使いたい」と思うようになります。Mac miniを置きっぱなしにして、家のAIサーバーにする使い方です。ただ、つなぐ範囲を広げるほど、確かめることも増えます。電力と熱、スリープ、そして「家の外に公開してしまわないこと」です。

この記事は、公式文書で確認できたことだけを書いています。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。確認できなかった点は、そう書きます。

まず、用語を2つ

サーバーとして起動する：AIのモデルを、ほかのアプリや端末から呼び出せる状態にすることです。呼び出し口は、ネットワークの「アドレス」と「ポート番号」で決まります。

127.0.0.1（localhost）とLAN公開の違い：127.0.0.1は、そのMac自身を指すアドレスです。この状態では、同じMacの中のアプリしか、サーバーにつなげません。一方、LAN公開は、同じ家のネットワーク（Wi-FiやEthernet）につながった別の端末からも、つなげる状態です。

どちらを選ぶかで、守る範囲が変わります。まず127.0.0.1で動かして、必要になったときだけLAN公開にする。この順番がよいと考えます。これは見立てです。

消費電力と発熱

Appleの公表値

Appleのサポート文書「Mac mini power consumption and thermal output (BTU) information」には、機種ごとの消費電力が載っています。M6のMac mini（メモリ16GB、保存容量256GB）の欄は、次のとおりです。

状態	消費電力	発熱量
待機（アイドル）	4W	14 BTU/h
最大	70W	239 BTU/h

BTU/hは、熱の出る量を表す単位です。この表の機種はメモリ16GBの構成です。32GBの構成の数字は、僕らが読めたページには載っていませんでした。

別のページ（Mac miniのTech Specs）には、電源の「最大連続電力」が155Wとあります。これは電源の上限で、普段の使用量ではありません。同じページには、使える環境の温度が10℃から35℃、湿度が5%から90%（結露なし）とあります。

第三者の測定

Notebookcheckは、M6 Mac miniのレビューを出しています。ただ、僕らが読めた範囲に、消費電力（W）や温度（℃）の測定値は見つかりませんでした。読めたのは、文章での評価だけです。CPUとGPUに強い負荷をかけない限り、とても静かで、うるさく感じることはない、という内容です。別の記事では、普段の使い方ではほぼ無音で、重い負荷のときだけファンの音が聞こえる、と書かれていました。

Splashで動かしたときの動画の例

以前の記事で紹介したYouTube動画によれば、Splash（Qwen3.8 27Bの高速版）で処理している間、消費電力は30〜40W、温度は約88℃でした。1本の動画での数字で、機種の構成や置き場所の条件は、この記事では確かめていません。

見方を整理します。

待機の4Wは、Appleの公表値です。
処理中の30〜40Wは、動画の例です。Appleの最大70Wより低い範囲に収まっています。
88℃という数字は、動画の一例です。この温度が問題かどうかは、僕らには判断できません。

電気代の目安（筆者の計算です）

ずっとつけっぱなしにしたときの、1年の電力量を計算しました。1年は8,760時間です。単価は仮に1kWhあたり30円としています。実際の単価は、ご家庭の契約で変わります。

常時の消費電力	1年の電力量	電気代（30円/kWhの場合）
4W（待機の公表値）	約35kWh	約1,050円
35W（動画の30〜40Wの中間）	約307kWh	約9,200円
70W（Appleの最大値）	約613kWh	約18,400円

1日中AIを動かし続けることは、ふつうはありません。ほとんどの時間は待機で、使うときだけ負荷がかかる、という使い方が多いはずです。実際の電気代は、この表の上と下のあいだになります。これは見立てです。

置き場所

Appleの取扱説明には、ホコリや、タバコ・料理・暖炉などの煙が多い場所で使わないこと、とあります。Mac miniは、通風口から細かい粒子が入る場合がある、という説明です。使える温度は、先に書いた10℃から35℃です。夏の閉め切った部屋や、機器を詰め込んだ棚の中は、この範囲を超えるかもしれません。温度計で確かめることをおすすめします。

スリープさせない設定

Appleのサポート文書「Prevent your Mac from sleeping」（デスクトップMac向けの部分）で確認できた設定は、次のとおりです。

場所は、システム設定の「Energy（エネルギー）」です。
「Prevent automatic sleeping when the display is off」をオンにすると、画面が消えても、自動的にスリープしません。
「Wake for network access」は、共有サービスにアクセスできるように、Macが一時的に起きる設定です。
「Put hard disks to sleep when possible」という項目もあります。

文書には、使えるオプションはMacによって違うこと、そしてスリープを遅らせる・防ぐと消費電力が増える可能性があることが、注意として書かれています。

ここで気をつけたいのは、「Wake for network access」の意味です。文書の説明は「共有サービス」へのアクセスです。AIのサーバーへの接続で、確実に起きてくれるかどうかは、この文書からは分かりません。サーバーとして使うなら、まず「Prevent automatic sleeping when the display is off」をオンにして、スリープさせない形にするのが確実だと考えます。これは見立てです。

停電のあとに、自動で起動させる

Appleのサポート文書「Turn on a Mac mini, Mac Studio, or iMac without pressing its power button」に、手順があります。

システム設定の「Energy」を開きます。
「Start up when power is connected」のメニューで、「Always」を選びます。

こうすると、電源につないだとき、また停電から復旧したときに、自動で起動します。条件は、macOS 26.5以降で、2024年以降に出たMac miniであることです。電源を抜き差しするときは、30秒ほど待つよう書かれています。

LM Studioをサーバーとして起動する

LM Studioの公式ドキュメントで確認できた方法です。

画面から：「Developer」タブで、「Start server」のスイッチを入れます。

コマンドから：

lms server start

OpenAI互換のAPIとして使えます。ベースのURLは、http://localhost:1234/v1です（公式のOpenAI互換のページにある例）。Pythonなどの既存のコードは、このURLを書き換えるだけで、LM Studioにつなげられます。

画面なしで動かす

ドキュメントには、画面を使わない方法が2つ書かれています。

「llmster」という、画面のないデーモン（裏で動き続けるプログラム）です。MacとLinuxではcurl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bashで入れて、lms daemon upで起動します。公式は、こちらを推奨しています。
デスクトップアプリのまま、アプリの設定（⌘＋,）で、ログイン時にLLMサーバーを動かす、という趣旨のオプションをオンにします。オンにすると、アプリを閉じても、サーバーは裏で動き続けます。項目名の表示は、実際の画面で確認してください。

モデルを、使うときに読み込む

サーバー設定に「Just in Time Model Loading」があります。リクエストが来たときにモデルを読み込んで、メモリを節約する機能です。使われなくなったモデルを自動で外す「Auto Unload」もあります。

つけっぱなしのサーバーでは、モデルを常にメモリに置くか、必要なときだけ読み込むか、どちらかを選ぶことになります。32GBのMac miniでは、メモリが限られます。この点は、設計の判断になります。

Ollamaをサーバーとして起動する

Ollamaは、既定では127.0.0.1のポート11434でだけ待ち受けます。公式のFAQにそう書かれています。つまり、何も設定しないかぎり、同じMacからしか使えません。

モデルの扱いについても、FAQにあります。

既定では、モデルは5分間メモリに置かれて、そのあと外されます。
環境変数OLLAMA_KEEP_ALIVEで、この時間を変えられます。「10m」や「24h」のような時間、秒数、マイナスの数（ずっとメモリに置く）、「0」（すぐに外す）が使えます。

同じ家のほかの端末から、つなぐ

LM Studioの場合

公式ドキュメントで確認できた方法は、2つです。

サーバー設定の「Serve on Local Network」のスイッチをオンにします。「同じローカルネットワーク上の別の端末から、APIサーバーにつなげる」という設定です。
コマンドなら、次のようにします。

lms server start --bind 0.0.0.0

0.0.0.0は、そのMacのすべてのネットワーク接続で待ち受ける、という意味です。ほかの端末からは、そのMacのLAN内のアドレスと、ポート番号を指定して呼び出します。

公式のページには、はっきりした警告があります。127.0.0.1以外の指定にすると、サーバーが「localhost」より外に出る。そのため、認証を有効にすることをすすめる、という内容です。

Ollamaの場合

公式FAQでは、環境変数OLLAMA_HOSTで待ち受けの場所を変えます。0.0.0.0:11434にすると、ネットワークからつなげるようになります。macOSのアプリで動かしている場合は、次のようにして、Ollamaのアプリを再起動します。

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434"

ここで、大事な点があります。Ollamaの公式の認証のページには、ローカルのAPI（http://localhost:11434）は認証を必要としない、とあります。認証が必要なのは、ollama.comのクラウドのAPIや、クラウドのモデルだけです。

つまり、Ollamaを0.0.0.0で公開すると、同じネットワークの誰でも、認証なしで使える状態になります。僕らが読んだ範囲では、Ollama自体にパスワードをかける設定は、公式の文書に見つかりませんでした。家族だけのネットワークなら、許容できる場合もあります。ゲストのWi-Fiと同じネットワークだったり、来客の端末がつながったりするなら、そうはいきません。この判断は、見立てです。

LM Studioの認証

LM Studioには、認証の機能があります（LM Studio 0.4.0以降）。

「Developers」ページの「Server Settings」で、認証のスイッチ（「Require Authentication」）をオンにします。
同じ画面の「Manage Tokens」から「Create Token」で、トークンを作ります。名前をつけて、権限を選びます。トークンは、作ったときにしか表示されません。すぐに控えてください。
呼び出す側は、リクエストのAuthorizationヘッダーに、Bearerのあとにトークンを付けて送ります。

オンにすると、REST API、Python SDK、TypeScript SDKからのすべてのリクエストに、トークンが必要になります。LAN公開にするなら、認証とセットで設定する。これが、公式のすすめと同じ方向です。

外に出してしまわないための注意

ここからは、防御の側の話です。攻撃の方法には触れません。

1. 必要になるまで、127.0.0.1のままにする。 同じMacの中のアプリからしか使わないなら、LAN公開は要りません。

2. LAN公開にするなら、認証を付ける。 LM Studioは、トークンで認証できます。Ollamaは、本体に認証がありません。使うなら、信頼できる端末だけがつながるネットワークの中に限る、という考え方になります。

3. インターネットに出さない。 Ollamaの公式FAQには、Nginx、ngrok、Cloudflare Tunnelでインターネットから届くようにする方法の例が載っています。ただし、認証のない状態でこうした方法を使うと、世界中から使われる状態になりえます。家のAIサーバーでは、基本的に使わないほうがよいと考えます。これは見立てです。ルーターの設定でポートを外に転送することも、同じ理由で避けてください。外から使いたいなら、認証と暗号化を備えた方法を、別に調べて選ぶ必要があります。この記事では扱いません。

4. Macのファイアウォールを確認する。 Appleのサポート文書「Change Firewall settings on Mac」によると、システム設定の「Network」から「Firewall」を開きます。あるのは、次のスイッチです。

項目	文書の説明（要約）
Firewall	望まない接続を防ぐ
Block all incoming connections	必須でないサービスやアプリへの受信を防ぐ
Automatically allow built-in software	署名された内蔵ソフトを自動で許可する
Automatically allow downloaded signed software	署名されたダウンロード済みのソフトを自動で許可する
Enable stealth mode	探りのリクエストに、Macが応答しないようにする

アプリごとに、受信を許可するかどうかを、追加・削除のボタンで管理することもできます。なお、サーバーをLAN公開にしたいときは、「Block all incoming connections」を入れると、つながらなくなる可能性があります。この点は、この記事では実機で確かめていません。

5. 同じ家でも、つなぐ端末を考える。 家のネットワークに、来客の端末やIoT機器（家電など）が混ざっているなら、AIサーバーをそこから見える状態にしないほうが安全です。ルーターにゲスト用の別ネットワークがあるなら、そちらを使うのが一つの方法です。これは一般的な考え方で、見立てです。

自動起動の方法

公式で確認できたものだけを書きます。

目的	方法	出典
停電のあと、Mac mini自体を自動で起動する	システム設定の「Energy」で、「Start up when power is connected」を「Always」にする	Apple
ログイン時にアプリを開く	システム設定の「General」から「Login Items & Extensions」を開き、追加ボタンでアプリを足す	Apple
LM Studioのサーバーを、ログイン時から動かす	アプリの設定（⌘＋,）で、ログイン時にサーバーを動かすオプションをオンにする	LM Studio
LM Studioを画面なしで動かす	`lms daemon up`	LM Studio
Ollama	FAQに、「ログイン時に起動させない」方法が書かれています。システム設定で「Login Items」を検索して、「Allow in the Background」の下の「Ollama」を切る、という手順です	Ollama

Ollamaについては、「自動起動をオンにする方法」は、僕らが読んだ範囲では確認できませんでした。FAQが止め方を書いている、ということは、既定でログイン時に起動する形だと読めます。ただし、これは僕らの読み取りです。実際の挙動は、確かめていません。

もう一つ、見立てです。再起動のあと、ログインの画面で止まっていると、ログイン項目は動かないはずです。「停電から復旧して、ログインまで自動で進み、サーバーが動く」という一連の流れが、実際につながるかどうか。この記事では確かめていません。常時運転にする前に、一度、わざと再起動して試してください。

気をつけること

消費電力の数字は、Appleの公表値（16GB構成）と、動画の一例です。32GB構成の測定値は、確かめられていません。
Notebookcheckの測定値（W、℃）は、読めた範囲では確認できませんでした。
設定名・メニュー名は、読んだ公式文書に書かれているものだけを載せています。画面の表示は、macOSやアプリのバージョンで変わります。
電気代は、筆者の計算です。単価は仮の数字です。

出典

更新履歴

2026年10月25日 書き方を直しました。
- 前：運営者が使っていないと読める書き方 → いま：「この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません」。公式の資料を読んでまとめた記事で、使い心地は書いていない、という意味に直した