DeepSeekとは？ChatGPTとの違い・危険性・使い方を2026年最新で解説

DeepSeekとは、中国のAIスタートアップ企業が開発したオープンソースの大規模言語モデルおよび生成AIプラットフォームです。2025年1月に公開された推論モデルDeepSeek-R1は、OpenAIの推論モデルo1に匹敵する性能を大幅な低コストで実現したことから世界的に注目され、米国株式市場が急落する「DeepSeekショック」を引き起こしました。一方で、入力データが中国国内のサーバーに保存される仕組みや、国家情報法が適用される可能性など、企業利用における危険性も各所で指摘されています。本記事では、DeepSeekの基本情報からChatGPTとの違い、危険性、具体的な使い方、料金体系までを2026年最新の情報で整理して解説します。

DeepSeekとは？基本情報を結論から解説

DeepSeekとは、中国のAI企業「杭州深度求索人工知能基礎技術研究有限公司」が開発した大規模言語モデルおよび生成AIサービスの総称です。オープンソースのモデルを中心に展開しており、Webサービス・スマホアプリ・APIなど複数の形態で提供されています。

開発企業・運営会社と創業者・梁文峰氏

DeepSeekは、中国のクオンツヘッジファンド「幻方量化（High-Flyer Capital Management）」の資金提供を主に受け、梁文峰氏によって設立・運営されています。開発元は中国のヘッジファンド幻方量化による資金提供を主に受け、両者とも浙江省杭州市を拠点とする梁文峰氏によって設立・運営されていることが公式情報として明らかにされています（出典：Wikipedia）。

梁文峰氏はAI愛好家として知られ、金融領域での定量分析の知見をAI研究にも展開してきた人物です。DeepSeek社は2023年に独立企業として設立され、以降急速にモデルのリリースを重ねています。

設立の経緯（幻方量化からのスピンオフ）と資金提供元

DeepSeekの前身は2016年に梁文峰氏が共同設立した幻方量化にさかのぼります。2016年2月に梁文峰氏が幻方量化を共同設立し、2023年5月にそのラボが独立企業「DeepSeek」となったという経緯が確認されています（出典：Wikipedia）。

金融分野で培ったデータ解析・計算資源の投資力をそのままAI開発に転用した形であり、短期間で大規模モデルを次々と公開できた背景には、こうした資金力と計算基盤の存在があるといわれています。

DeepSeekが世界的に注目された理由（DeepSeekショックとは）

DeepSeekが一躍世界的な注目を集めたのは、2025年1月に公開されたDeepSeek-R1が低コストで高性能を実現したためです。R1の公開を受けて米国のAI関連株が急落し、特にNVIDIAが時価総額で失った5890億ドルは1日当たりの減少額として米国企業史上最大の暴落となり「DeepSeekショック」と呼ばれたことが報じられています（出典：Wikipedia）。また※一部の報道では、iOS版アプリが米国や日本のApp Storeの無料アプリランキングで1位を獲得したとも伝えられています。

項目	内容	備考
正式名称	杭州深度求索人工知能基礎技術研究有限公司	DeepSeek社
設立年	2023年	幻方量化からの独立
創業者	梁文峰氏	幻方量化の共同創業者でもある
拠点	中国浙江省杭州市	本社所在地
主なモデル	DeepSeek-V3、DeepSeek-R1など	いずれもオープンソース公開

生成AI市場では新しいモデルが次々と登場しており、AIがどのブランドや情報源を引用するかという勢力図も刻々と変化しています。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、こうしたモデルの多様化を踏まえ、構造化データや意味的文脈、エンティティ認識といった技術的観点からLLMO・GEO・AEOの一次情報設計に取り組んでおり、仕様変化にも研究とデータに基づいて追従しています。

DeepSeekのモデルとその進化

DeepSeekは2023年のDeepSeek Coderを皮切りに、LLM・V3・R1・画像生成対応モデルまで短期間で進化を重ねてきました。用途に応じて選べるモデルラインナップが充実している点が特徴です。

DeepSeek-V3の特徴（MoEアーキテクチャ・6710億パラメータ）

DeepSeek-V3は2024年12月にリリースされた大規模言語モデルです。6710億のパラメータを持ち、約55日間の学習期間と558万ドルの費用でトレーニングされ、学習データセットは14.8兆トークンに及んだと報告されています（出典：Wikipedia）。

Mixture of Experts（MoE）と呼ばれる、質問内容に応じて必要な専門家ネットワークだけを稼働させるアーキテクチャを採用しており、巨大なパラメータ数を持ちながら計算コストを抑えられる点が特徴です。

DeepSeek-R1の特徴（強化学習のみで学習・推論特化）

DeepSeek-R1は2025年1月20日に公開された推論特化モデルです。R1-Zeroは完全に強化学習のみでトレーニングされており、教師ありファインチューニングは一切行われていないという点が技術的な特徴として紹介されています（出典：Wikipedia）。数学オリンピック予選問題「AIME 2024」では79.8%の正答率を記録し、OpenAIのo1-1217（79.2%）とほぼ同等の成績です（出典：LANSCOPE）。

蒸留モデル（DeepSeek-R1-Distill）とは

蒸留モデルとは、大規模モデルの知識を小規模モデルに引き継がせる技術で作られた軽量版のモデルです。DeepSeekでは主要モデルとしてDeepSeek Coder（2023年11月・80超のプログラミング言語対応）、DeepSeek LLM（2023年12月・670億パラメータ）、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus-Pro-7B（2025年1月・画像生成と文章理解に対応）といったラインナップが展開されています（出典：LANSCOPE）。用途や計算資源に応じて軽量な蒸留モデルを選べば、ローカル環境でも扱いやすくなります。

モデル名	公開時期	主な特徴	用途
DeepSeek Coder	2023年11月	80超のプログラミング言語対応	コーディング支援
DeepSeek LLM	2023年12月	670億パラメータ	汎用対話
DeepSeek-V3	2024年12月	MoE・6710億パラメータ	汎用高性能対話
DeepSeek-R1	2025年1月	強化学習中心・推論特化	複雑な推論タスク
Janus-Pro-7B	2025年1月	画像生成と文章理解に対応	マルチモーダル用途

モデルの進化スピードが速い生成AI領域では、想定質問の分解に沿った高品質なコンテンツを短期間で用意できるかが情報発信の鍵になります。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、「バクヤスAI記事代行」事業で培ったAIコンテンツ制作の仕組みとノウハウをLLMO対策に転用し、検索意図の分解に基づくコンテンツを大量かつ高速に設計できる体制を整えています。

DeepSeekとChatGPTの違いを徹底比較

DeepSeekとChatGPTの最大の違いは、性能が近い水準にありながらAPI料金が大幅に安く、モデルがオープンソースで公開されている点です。用途によってはDeepSeekの方がコスト効率で優れる場面もあります。

性能・ベンチマークの違い

ベンチマーク比較では、DeepSeek-R1がOpenAIのo1と拮抗する成績を示しています。AIME 2024で79.8点、MATH-500で97.3点、SWE-bench Verifiedで49.2点とo1を上回る項目がある一方、GPQA Diamondでは71.5点とo1の75.7点にやや劣るという結果が報告されています（出典：AIsmiley）。得意分野と苦手分野がタスクごとに分かれている点は把握しておく必要があります。

料金・API価格の違い

API料金の面では、DeepSeekの安さが際立ちます。DeepSeek-R1はOpenAIのo1と同等の性能を持ちながら価格は90%ほど安価であることが公開されています（出典：LANSCOPE）。具体的にはdeepseek-reasoner（R1）が100万トークンあたり入力$0.14〜$0.55、出力$2.19となっており、OpenAI o1のAPI価格の25分の1以下という指摘もあります（出典：バリュードメイン）。

機能・開発思想の違い

機能面では、ChatGPTが画像生成機能をはじめとした幅広いマルチモーダル機能を統合しているのに対し、DeepSeekは思考プロセスを可視化する「DeepThink」というモード切り替えが特徴的です。開発思想としても、DeepSeekはMITライセンスのオープンソースとしてモデルを公開しており、ChatGPTのクローズドソース方針とは大きく異なります（出典：バリュードメイン）。

比較項目	DeepSeek	ChatGPT
開発元	中国・DeepSeek社	米国・OpenAI
オープンソース	MITライセンスで公開	非公開（クローズド）
推論性能	o1と同等水準の項目あり	安定して高水準
API価格の目安	o1比で大幅に安価	相対的に高め
思考プロセス表示	DeepThinkで表示可能	標準では非表示

こうした複数モデルを横断した比較検討は、生成AIの登場によって企業のコンテンツ運用や情報発信の在り方が問われる場面が増えていることの表れともいえます。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIが引用・推薦する仕組みを構造化データや意味的文脈、知識の一貫性、エンティティ認識、想定質問の分解といった観点から技術的に捉え、施策へ落とし込む支援を行っています。あわせて生成AIの種類や生成AIの比較についても押さえておくと、DeepSeekの立ち位置がより理解しやすくなります。

DeepSeekの危険性・セキュリティリスクとは

DeepSeekの危険性として最も指摘されているのは、入力データが中国国内のサーバーに保存され、国家情報法などの適用可能性がある点です。加えてアプリの技術的な脆弱性や、有害なプロンプトを通過させてしまう報告も存在します。

データ保存先とプライバシーポリシー

DeepSeekのプライバシーポリシーには、データの保存先について明確な記載があります。収集した情報を中華人民共和国にある安全なサーバーに保存するとしており、収集対象はテキストや音声の入力、プロンプト、アップロードされたファイル、フィードバック、チャット履歴などその他のコンテンツとされていることが確認されています（出典：Wikipedia）。また利用規約では、入力情報がサービスの維持・運用・開発・改善に自動利用される旨が記載されており、他社のようなオプトアウト機能は現時点で実装されていないとも指摘されています（出典：LANSCOPE）。

各国政府の対応

こうした懸念を受け、複数の国が公的な対応を打ち出しています。日本のデジタル庁は2025年2月6日に各省庁へDeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起を発信し、米国はNASAや国防総省、米海軍などの政府機関で利用を禁止、イタリアは国家単位で利用を禁止、韓国は国内アプリストアでの提供を一時停止したと報じられています（出典：LANSCOPE）。海外に個人データが移転する場合には海外の法律が適用される可能性がある点も指摘されています（出典：トレンドマイクロ）。

アプリの技術的脆弱性とジェイルブレイクの報告

技術面の懸念も報告されています。DeepSeekのモバイルアプリは、iOSアプリでApp Transport Security（ATS）を無効化し暗号化されていないデータ送信を行っている点や、認証情報が暗号化されず保存されている点など複数の脆弱性が指摘されています（出典：LANSCOPE）。また※ある調査では有害なコンテンツを引き出すテストにおいて50の悪意あるプロンプトすべてを通過させてしまった（ジェイルブレイク成功率100%）という報告があるとされています（出典：AIsmiley）。さらに、Chain of Thought推論によって思考プロセスが出力される仕組みは、攻撃者にアルゴリズムを探られプロンプトインジェクションに悪用されるリスクもあるといわれています（出典：トレンドマイクロ）。

国・機関	対応内容	時期
日本（デジタル庁）	各省庁へ業務利用に関する注意喚起	2025年2月6日
米国政府機関	NASA・国防総省・米海軍等で利用禁止	2025年前後
イタリア	国家単位で利用禁止	2025年前後
韓国	国内アプリストアでの提供を一時停止	2025年前後

危険性の程度は、個人の趣味利用か、企業の業務利用か、開発者によるAPI・ローカル利用かによって大きく変わります。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、コンサルティングという性質上、業種・規模・商材・課題に合わせて対策をすべて個別に設計しており、対象となるサイトやコンテンツ、検索導線の構造を捉えたうえでボトルネックを特定し、解決策の提示から実行までフルカスタムで伴走しています。

DeepSeekの使い方と料金体系【2026年最新版】

DeepSeekはWeb版・アプリ版・API版・Azure版の4つの方法で利用でき、Web・アプリは基本的に無料、API・Azure経由は従量課金となっています。用途に応じて最適な利用方法を選ぶことが大切です。

Web版・アプリ版の使い方

Web版は公式サイトでアカウントを作成すれば、すぐにチャット形式で利用を始められます。公式サイトとスマホアプリはいずれも日本語に対応しており、入力欄の「DeepThink」ボタンでR1モデルに切り替えられることが紹介されています（出典：AIsmiley）。アプリ版もiOS・Androidの両方で提供されており、メールアドレスなどでの登録後すぐに利用を開始できます。

API版・Azure版の使い方

開発者向けにはAPI版とAzure版が用意されています。API版は公式サイトでAPIキーを発行し、OpenAI互換の形式でリクエストを送るだけで利用でき、既存のOpenAI向けコードを流用しやすい設計です。Azure版はAzure AI Foundryのモデルカタログから「DeepSeek R1」を選択してデプロイし、APIキーを取得する手順で利用できるとされています（出典：LANSCOPE）。企業のセキュリティポリシーに沿って管理された環境で使いたい場合は、Azure経由の利用が選択肢になります。

料金体系（無料範囲とAPI従量課金）

Web・アプリは無料で基本機能を利用できます。API料金については、deepseek-chat（V3）が入力100万トークンあたり$0.07〜$0.27・出力$1.10、deepseek-reasoner（R1）が入力$0.14〜$0.55・出力$2.19となっていることが公開されています（出典：バリュードメイン）。キャッシュヒット時とキャッシュミス時で入力単価が異なる点も特徴です。

モデル	入力単価（100万トークン）	出力単価（100万トークン）	対応方法
deepseek-chat（V3）	$0.07〜$0.27	$1.10	API
deepseek-reasoner（R1）	$0.14〜$0.55	$2.19	API
Webチャット	無料	無料	公式サイト
スマホアプリ	無料	無料	iOS／Android

低コストで高性能なAIをどう業務やマーケティングに組み込むかは、費用対効果の観点でも重要な検討テーマです。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」が支援する企業では、AI検索経由での受注率が従来のSEO経由の約3倍という結果も見られており、露出や順位だけでなく受注という成果に直結させる施策設計を重視しています。

DeepSeekを安全に使うための注意点・企業導入のポイント

DeepSeekを安全に使うためには、個人利用か企業利用かでリスクの切り分けを行い、機密情報を入力しないというルールを徹底することが重要です。企業では利用ガイドラインの策定も欠かせません。

個人利用時に気をつけるべきこと

個人で試す場合でも、氏名や連絡先といった個人情報、金融情報などをそのまま入力するのは避けたほうがよいといわれています。DeepSeekの注意点として、API提供元が中国企業でありデータ管理に注意が必要で、商用・機密情報の利用は慎重に検討すべきという指摘があります（出典：バリュードメイン）。趣味の範囲での文章作成やアイデア出しなど、機密性の低い用途にとどめておくと安心です。

企業利用時のガイドライン策定

企業で導入する際は、利用範囲を限定したガイドラインの整備が求められます。DeepSeekはWebサービス・アプリ・AIモデルの3通りのサービス形態を提供しており、使用方法によってリスクが変わってくるため、部門ごとに利用の可否や承認フローを整理しておくことが望ましいとされています（出典：トレンドマイクロ）。監査ログの取得や、入力可能な情報の種類を制限する社内ルールの整備も検討材料になります。

研究・検証目的ならローカル環境の活用がおすすめな理由

DeepSeekはオープンソースで公開されているモデルが多いため、社外のサーバーを経由せずローカル環境で動かすことも選択肢のひとつです。特にChain of Thoughtの出力内容を非公開にするなど、自社運用時のセキュリティ設定を工夫することが推奨されています（出典：トレンドマイクロ）。研究・検証段階ではローカル環境で挙動を確認し、業務投入前にリスクの洗い出しを行う流れが安全につながります。

新しい生成AIサービスをどう安全に業務へ組み込むかは、戦略設計から実装、運用改善までを一気通貫で捉える必要があるテーマです。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術的アプローチを担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が一つのチームで連携し、戦略設計から技術実装・企画・制作・効果測定・改善までを伴走する体制を整えています。あわせてAI検索対策の進め方も参考にすると、生成AI活用と情報発信の両立がしやすくなります。

よくある質問

DeepSeekは日本語で使える？

はい、DeepSeekは公式サイトとスマホアプリのいずれも日本語に対応しています（出典：AIsmiley）。アカウント作成後、日本語で質問を入力すればそのまま利用できます。

DeepSeekとChatGPT、Geminiはどちらが優れている？

一部のベンチマークではDeepSeek-R1がOpenAI o1と同等以上の成績を示す一方、GPQA Diamondなど劣る項目もあります（出典：AIsmiley）。一概にどちらが優れているとは言い切れず、用途とコスト、許容できるリスクをあわせて比較検討することが望ましいといえます。

DeepSeekは無料でどこまで使える？

Webチャットとスマホアプリは無料で基本機能を利用できます。API経由の場合は従量課金となり、deepseek-chat（V3）で入力100万トークンあたり$0.07〜$0.27、出力$1.10といった料金設定です（出典：バリュードメイン）。

DeepSeekは危険だから使わないほうがよい？

危険性の程度は利用シーンによって異なります。個人の趣味利用と企業の業務利用ではリスクの重みが大きく変わるため、機密情報を入力しない、企業ではガイドラインを整備するといった対策を講じたうえで、自組織の判断基準に沿って利用可否を検討することが望ましいといえます。

まとめ

DeepSeekとは、中国のAI企業が開発したオープンソースの大規模言語モデル・生成AIプラットフォームであり、DeepSeek-R1はOpenAI o1に匹敵する性能を低コストで実現したことから世界的な注目を集めました。一方で、データが中国国内サーバーに保存される点や、各国政府による利用制限、アプリの脆弱性など複数の危険性も報告されています。

Web・アプリ・API・Azureと利用方法が豊富にそろっているため、まずは無料のWeb版で挙動を確認し、企業で本格的に活用する場合は利用ガイドラインの整備と合わせて検討を進めることをおすすめします。性能とコストの魅力だけでなく、リスクの実態を正しく理解したうえで、自分や自社に合った使い方を選んでいくことが大切です。

参考にした情報源

• DeepSeek – Wikipedia
• DeepSeekとは？使い方や料金、危険性を解説（バリュードメイン）
• DeepSeekとは？セキュリティリスクと安全な導入方法（LANSCOPE）
• DeepSeekで留意すべきセキュリティリスク（トレンドマイクロ）
• DeepSeekとは？特徴・料金・使い方を解説（AIsmiley）