DeepSeekとは？最新AIモデル「DeepSeek（ディープ・シーク）」の特徴・使い方・評価を徹底解説

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DeepSeekとは？基本概要と特徴
DeepSeekの主な機能と技術
DeepSeekの使い方と導入方法
DeepSeekの評価と他AIとの比較
DeepSeekを導入するメリット・デメリット
- メリット
- デメリット
DeepSeekに関するよくある質問（FAQ）

DeepSeekとは？基本概要と特徴

DeepSeekは、中国・杭州を拠点とするAI企業が開発した大規模言語モデル（LLM）および生成AIプラットフォームです。

2023年に設立され、2024年末に「DeepSeek-V3」、2025年1月には「DeepSeek-R1」「Janus-Pro」といったモデルを公開し、AI業界で急速に注目を集めています。オープンソースの大規模言語モデルを提供し、特に数理推論・コーディング能力に強みを持っています。

開発元と技術的背景

DeepSeekを開発した企業は、2023年に中国・杭州で設立されました。創業者である梁文鋒（Liang Wenfeng）氏は、浙江大学で電子情報工学・コンピュータサイエンスを学び、金融分野でAIを活用したヘッジファンド「High-Flyer」を運営していた実績を持ちます。DeepSeekのLLMは、同社が確保した大量のNvidia A100チップを活用してトレーニングされ、比較的低コストで高性能なモデルを実現しています。

技術面では、「推論型モデル」として設計され、従来のトークン単位の生成ではなく、より論理的な段階を踏んで回答を生成する仕組みを採用しています。これにより、計算コストを抑えつつ、より洗練された回答を提供します。

主な特徴と競合製品との違い

1. 高い推論能力と数学的精度

DeepSeek-R1は、数理推論とコーディング分野に特化したモデルとして開発されました。例えば、数学の競技試験「AIME 2024」では、DeepSeek-R1が79.8％の正答率を記録し、OpenAIの「OpenAI-o1-1217」の79.2％を上回る結果を示しています。この点は、研究機関や技術系企業がDeepSeekを採用する要因の一つになっています。

2. コストパフォーマンスの高さ

DeepSeekのAPI利用コストは、他の主要なAIサービスと比較して大幅に安価です。例えば、100万トークンの入力コストはDeepSeek-R1が0.55ドル、OpenAIのo1は15ドルと、約30倍の差があります。出力トークンのコストもDeepSeekが2.19ドルなのに対し、OpenAI o1は60ドルと大きな開きがあります。

3. オープンソースでの提供

DeepSeekは「DeepSeek-R1」「Janus-Pro」といったモデルをHugging Face上でMITライセンスのもと公開しています。これにより、開発者が自由に活用・カスタマイズできる点が大きな強みとなっています。競合するOpenAIのGPT-4やGoogle Geminiはクローズドな環境で提供されるため、DeepSeekのオープンソース化はAI分野の発展に貢献する可能性が高いです。

4. マルチモーダル対応

2025年1月に公開された「Janus-Pro」は、画像・テキストの両方を処理できるマルチモーダルモデルとして発表されました。これにより、文章生成だけでなく、画像解析や視覚情報を組み合わせた応用が可能になりました。マルチモーダル分野ではGoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4 Turboと競合しますが、DeepSeekはオープンソースでの提供と低コストな運用を強みとしています。

DeepSeekの活用用途

研究・開発分野：数理推論・プログラミング能力に強いため、AI研究やアルゴリズム開発に適しています
企業向けソリューション：安価なAPIコストを活かし、カスタマーサポート・データ分析・業務効率化に活用可能です
AIアプリ・チャットボット：既にiOS/Android向けに提供されているDeepSeekのチャットアプリが人気を集めています

DeepSeekは、オープンソース戦略・低コスト運用・推論能力の高さという特徴を活かし、既存のAI市場において新たな選択肢として台頭しています。

DeepSeekの主な機能と技術

DeepSeek-R1とJanus-Proの概要

DeepSeekは、2つの主要モデル「DeepSeek-R1」と「Janus-Pro」を通じて、多様なタスクに対応する能力を発揮しています。

DeepSeek-R1は、高度な推論能力と数学的精度を兼ね備えたモデルです。このモデルは、特に以下の分野で卓越した性能を発揮します：

数理推論：数学的問題や計算タスクにおいて、複雑な理論や計算式を理解し、正確な解を提供します。
プログラミング：多くのプログラミング言語をサポートし、コード生成、デバッグ、最適化を効率的に行います。

Janus-Proは、マルチモーダル対応のモデルで、テキストや画像データの処理が可能です。これにより、以下のようなタスクが実現可能です：

画像解析と説明生成：画像からの特徴抽出や内容理解を行い、それを基にしたテキスト生成を提供。
視覚とテキストの統合応用：例えば、視覚データを活用した高度な自然言語応答を可能にします。

推論・数学・コーディングに強い理由

DeepSeek-R1の高い性能の理由として、以下の技術的要因が挙げられます：

論理的な段階推論：DeepSeek-R1は、問題解決の過程を段階的に分解して考え、論理的な回答を提供します。この特性により、数学的問題やアルゴリズムの構築において、より正確で信頼性の高い出力が可能となっています。
効率的な計算構造：計算リソースの使用を最適化し、必要な処理にのみリソースを集中させる設計が施されています。これにより、他モデルに比べて計算効率が向上し、コスト削減にもつながっています。

マルチモーダル対応の可能性

「Janus-Pro」は、テキストと画像データの統合処理を可能にするマルチモーダルモデルです。この技術は、以下の場面で特に有効です：

医療診断支援：画像診断データを基に患者の症状を分析し、テキスト形式の診断報告を生成。
製造業の品質管理：画像検査データと製品仕様書を統合し、不良品検出や改善提案を自動生成。

DeepSeekのマルチモーダル対応は、特にGoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4 Turboと競合する分野ですが、オープンソースでの提供と低コストの運用という点で優位性を持っています。

新たな技術的可能性

DeepSeekは、従来のAI技術を超えた以下の可能性を追求しています：

低コストかつ高性能：Nvidia A100チップを活用し、限られたリソースで最大限の性能を引き出す技術。
オープンソースの拡張性：MITライセンスのもとで提供されるため、企業や研究者が独自に拡張・カスタマイズ可能。

これらの技術的進化により、DeepSeekはAI分野において新たな標準を築きつつあります。

DeepSeekの使い方と導入方法

公式サイトでの利用方法

DeepSeekは公式サイトを通じて簡単に利用できます。ユーザー登録を行うことで、ブラウザ上で直接AIチャットを使用できるようになります。以下の手順でアクセス可能です。

公式サイトにアクセス（https://deepseek.ai）
アカウントを作成（Googleアカウントやメールアドレスで登録）
利用プランを選択（無料版と有料版がある場合はプランを選択）
チャットインターフェースで質問を入力し、AIの回答を取得

無料プランでは基本機能を利用できますが、有料プランでは処理速度の向上や長文対応などの追加機能が提供される場合があります。

APIの利用方法

開発者向けには、DeepSeekのAPIを利用してシステムやアプリケーションに統合する方法が提供されています。APIを利用するには、公式サイトの開発者向けページでAPIキーを取得する必要があります。

APIキーの取得
- 公式サイトで開発者登録を行い、APIキーを発行
- 利用プランに応じてAPIのリクエスト制限が異なる
APIエンドポイントの利用
- OpenAIのGPT APIと類似した形式でリクエストを送信
- 例えば、Pythonを使ってAPIを利用する場合のコードは以下のとおりです。 import requests data = { } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) print(response.json())
APIの主な用途
- カスタマーサポート：AIチャットボットの構築
- コンテンツ生成：記事や広告コピーの作成
- コード補完・解析：プログラミング支援ツールの開発

Hugging Faceからのモデルダウンロード

DeepSeekのモデルはオープンソースで提供されており、Hugging Faceを通じてダウンロードしてローカル環境で実行できます。

Hugging FaceのDeepSeekページにアクセス
- Hugging Face – DeepSeek
モデルをダウンロード
- 例えば、deepseek-ai/Janus-Pro-7Bを利用する場合のコードは以下のとおりです。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) output = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
ローカル環境での実行
- 高性能なGPU環境（NVIDIA CUDA対応）が推奨されます。
- 企業内でのオンプレミス導入も可能です。

アプリ版（iOS/Android）の使用方法

DeepSeekはスマートフォン向けアプリとしても提供されており、iOSやAndroid端末で手軽に利用できます。

アプリストアからダウンロード
- iOS版：App Store
- Android版：Google Play
アカウント作成またはログイン
- 既存のアカウントでログイン、または新規登録を実施
チャット機能の利用
- テキストを入力するとAIがリアルタイムで回答を生成
- 音声入力機能や画像解析機能も提供される可能性あり

DeepSeekは、公式サイト、API、Hugging Face、スマートフォンアプリを通じてさまざまな用途で活用できます。開発者向けのAPIやHugging Faceでのモデル提供により、カスタマイズ性も高く、研究機関や企業での導入に適したAIツールです。

DeepSeekの評価と他AIとの比較

性能比較：DeepSeek-R1とOpenAI o1、ChatGPT-4の違い

DeepSeek-R1は、特に推論能力と数学・プログラミング分野に強みを持つAIモデルとして注目されています。数学の競技試験「AIME 2024」では、79.8%の正答率を記録し、OpenAIのo1（79.2%）を上回る結果を示しました。これにより、数理推論が求められる分野での活用が期待されています。

また、プログラミングの性能評価では、コードの生成や修正能力が高く、開発者の生産性向上に寄与すると考えられています。特に、エラー修正やコード補完の精度が向上しており、ソフトウェア開発の効率化に役立つとされています。

ChatGPT-4と比較すると、会話の自然さやクリエイティブな文章生成ではChatGPT-4が優位ですが、数学や論理的思考が求められるタスクではDeepSeek-R1が高い評価を得ています。

コストパフォーマンスの違い

DeepSeek-R1は、他の大規模言語モデルと比較して非常にコストパフォーマンスが高い点が特徴です。API利用料金では、100万トークンの入力に対してDeepSeek-R1は0.55ドル、OpenAIのo1は15ドル、ChatGPT-4はさらに高額となっています。出力トークンのコストでも、DeepSeek-R1は2.19ドル、o1は60ドルと大きな差があります。

このコストの低さは、DeepSeekが高度な計算資源を効率的に利用する技術を採用していることが要因とされています。企業や開発者が低コストでAIを導入できるため、AIを活用したサービス開発のハードルを下げる効果が期待されています。

ユーザー評価と評判

DeepSeekは、無料で利用できる点やオープンソースであることが評価され、多くの開発者や研究者に注目されています。Hugging Faceで提供されることで、簡単にカスタマイズが可能であり、企業が独自のAIシステムを構築する際にも活用しやすいという声が上がっています。

一方で、セキュリティ面やプライバシーの懸念を指摘する声もあります。特に、中国企業が開発したAIモデルであることから、データ管理の透明性に関する不安が一部のユーザーにあります。しかし、DeepSeekはオープンソースであるため、利用者が独自にセキュリティ対策を講じることが可能です。

総合評価

DeepSeek-R1は、特に数理推論・プログラミング領域で高い性能を発揮しながら、低コストで利用できる点が大きな強みです。AIを活用したアプリ開発や研究分野において、有力な選択肢の一つとなっています。クリエイティブな文章生成や会話の流暢さを重視する場合はChatGPT-4、幅広い一般用途での活用を考える場合はOpenAI o1が適している可能性がありますが、コストを抑えつつ高精度な推論やコーディングを行いたい場合はDeepSeek-R1が最適な選択肢となるでしょう。

DeepSeekを導入するメリット・デメリット

メリット

1. 高いコストパフォーマンス

DeepSeekは、他の大規模言語モデル（LLM）と比較して、API利用コストが圧倒的に低い点が大きな強みです。例えば、100万トークンの入力コストはDeepSeek-R1が0.55ドル、OpenAIのo1は15ドルと約30倍の差があります。出力コストも、DeepSeek-R1は2.19ドル、o1は60ドルと大きな価格差があるため、コストを抑えながら高性能なAIを利用したい企業や開発者にとって魅力的な選択肢となります。

2. 数理推論・プログラミング能力の高さ

DeepSeekは、特に数理推論やプログラミング分野に強みを持っています。数学の競技試験「AIME 2024」では、DeepSeek-R1が79.8%の正答率を記録し、OpenAIの「OpenAI-o1-1217」（79.2%）よりも高い精度を示しました。プログラミングのコード補完やデバッグにも強みを持ち、開発者が効率的に作業を進めるのに役立ちます。

3. オープンソースの活用可能性

DeepSeekは、Hugging Face上でオープンソースとして提供されており、開発者が自由にカスタマイズできる環境を整えています。競合するChatGPTやGoogleのGeminiと異なり、クローズドな環境に依存せず、独自の用途に合わせたモデルのチューニングが可能です。特に、企業や研究機関が独自のAIシステムを開発・運用する際にメリットがあります。

4. マルチモーダル対応

2025年1月に公開された「Janus-Pro」は、テキストだけでなく画像も処理可能なマルチモーダルAIモデルです。これにより、医療、製造業、カスタマーサポートなど、テキストと画像を組み合わせた高度なAI活用が可能になります。例えば、画像診断の自動解析や、製品検査の自動化など、実用的な活用が期待されています。

5. 無料でも利用可能

DeepSeekのAIチャットボットは、無料で利用できる点も魅力の一つです。特に個人ユーザーや小規模な開発者にとっては、試験的にAIを活用するハードルが低く、導入しやすい環境が整っています。

デメリット

1. セキュリティ・プライバシーの懸念

DeepSeekは中国企業が開発したAIモデルであり、データの管理やプライバシーに関する懸念が指摘されています。特に企業が機密情報を扱う場合、データの送信先や保存ポリシーについて慎重に検討する必要があります。中国政府の規制がAIモデルにどのような影響を与えるかは不透明なため、企業のセキュリティ基準に適合するかを確認することが重要です。

2. クリエイティブな文章生成や会話の流暢さ

DeepSeekは数学やプログラミングに特化した性能を発揮する一方で、ChatGPT-4などと比較すると、自然な会話の流暢さやクリエイティブな文章生成ではやや劣る傾向があります。例えば、マーケティングコピーの作成や感情を込めた文章の生成などでは、OpenAIのGPT-4の方が優れている可能性があります。

3. 日本語対応の課題

DeepSeekは主に英語と中国語を中心にトレーニングされており、日本語の対応精度には課題が残っています。一部のユーザーからは、日本語の文章がぎこちない、誤訳が発生するなどのフィードバックが寄せられています。ただし、日本企業が独自に追加学習を行うことで、日本語対応の精度向上が期待できます。

4. 長期的なサポート・安定性

DeepSeekは比較的新しいAI企業であり、今後の運営やサポート体制がどのように維持されるかは未知数です。長期間にわたって利用する場合、サービスの安定性やアップデートの継続性についてリスクを考慮する必要があります。特に、企業向けの大規模システムに組み込む際は、将来的なサポート体制を確認することが重要です。

DeepSeekは、コストパフォーマンスの高さ、数理推論・プログラミング性能の強み、オープンソースの活用可能性といったメリットを持ちます。一方で、セキュリティ・プライバシーの懸念、日本語対応の課題、クリエイティブな文章生成能力の不足といったデメリットも存在します。

開発者や企業がDeepSeekを導入する際は、利用目的に応じてこれらのメリット・デメリットを慎重に検討し、適切な活用方法を選択することが重要です。特に、数理推論やプログラミング用途でAIを活用したい場合には、DeepSeekは有力な選択肢となるでしょう。

DeepSeekに関するよくある質問（FAQ）

DeepSeekは無料で利用できますか？

DeepSeekは一部の機能を無料で提供しています。特に、公式サイトやモバイルアプリで利用できるAIチャットボットは、無料プランでも十分なパフォーマンスを発揮します。ただし、APIの利用や高度な機能を求める場合は、有料プランが必要になることがあります。料金プランの詳細は公式サイトで確認できます。

DeepSeekの日本語対応はどの程度可能ですか？

DeepSeekは主に英語と中国語を中心にトレーニングされていますが、日本語にも一定の対応があります。ただし、文章の流暢さや文脈理解の精度において、他のAIモデル（例えばChatGPT-4やGoogle Gemini）と比較すると改善の余地があります。日本企業が追加学習を行うことで、日本語の精度向上が期待されます。

DeepSeekの精度や性能は他のAIと比べてどうですか？

DeepSeekは特に数理推論やプログラミングの分野で高い精度を発揮します。数学の競技試験「AIME 2024」では79.8%の正答率を記録し、OpenAIの「OpenAI-o1-1217」（79.2%）を上回る結果を示しました。一方で、自然な会話の流暢さや創造的な文章生成に関しては、ChatGPT-4やGoogle Geminiの方が優れている場合があります。

DeepSeekのAPIを利用するにはどうすればよいですか？

DeepSeekのAPIを利用するには、公式サイトで開発者登録を行い、APIキーを取得する必要があります。取得後は、Pythonなどのプログラミング言語を用いてAPIを呼び出し、テキスト生成やデータ分析を実行できます。詳細な使い方は公式のドキュメントに記載されています。

DeepSeekのモデルはオープンソースですか？

DeepSeekはオープンソースとして提供されており、「DeepSeek-R1」「Janus-Pro」などのモデルがHugging Faceで公開されています。MITライセンスのもとで提供されているため、開発者は自由にダウンロードし、カスタマイズや学習を行うことが可能です。

DeepSeekを企業で利用する際の注意点は？

DeepSeekはオープンソースであり、カスタマイズの自由度が高いため、企業での利用には適しています。しかし、データの送信先やプライバシー管理には注意が必要です。中国企業が開発したAIモデルであるため、データの取り扱い方や規制に関して事前に確認し、自社のセキュリティポリシーに適合するかを検討することが重要です。