AI業界に革命をもたらすDeepSeekとは?安全性は?各国の対応など紹介!
AI市場で次々と新しい技術が登場する中、2023年に設立された中国のAI企業「DeepSeek」が、低コストながらも高い性能を持つAIモデルで注目を集めています。
特にOpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiと肩を並べるような存在へと成長しつつあります。
本記事ではDeepSeekの概要からその能力、他社AIとの違い、料金、安全性まで詳しく解説します!
2025年の話題のAIですね!
概要
DeepSeekは中国・杭州に拠点を置くAI企業で、低コストで高性能な大規模言語モデル(LLM)の開発を行っています。
その主力モデル「DeepSeek-R1」は600万ドル(約6億円)というコストで開発されており、OpenAIやGoogleのAIと同等の性能を持つと評価されています。
特にプログラミングや数学的推論、自然言語処理に強みを持つ点が特徴です。
何ができる?
DeepSeekのAIは多様なタスクをこなすことが可能です。
• 文章生成: クリエイティブなライティングからビジネスレポートまで幅広く対応
• 質問応答: ユーザーの質問に対する精度の高い回答
• 情報検索: 複雑な検索クエリに対する最適な情報の抽出
• 数学的推論: 高度な計算や証明を支援
• プログラミング補助: コーディングエラーの修正、コード生成
特に技術系の作業における高い精度が評価され、エンジニアや研究者からの支持も集めています。
ChatGPTとGeminiと比較
項目 | DeepSeek | ChatGPT (OpenAI) | Gemini (Google) |
強み | 数学的推論・プログラミング支援 | 広範な自然言語生成能力 | 大量のデータ処理と検索の精度 |
料金 | 無料(一部APIは有料) | 無料プランあり、有料プランも充実 | Googleサービス内で利用可能 |
性能面 | 特に技術系タスクに強い | 全般的な生成タスクで高い性能 | 情報探索、マルチタスクAI支援 |
プライバシー | 一部データ扱いに懸念 | アメリカ基準でプライバシー保護 | アメリカ基準でプライバシー保護 |
料金
DeepSeekの利用は基本的に無料でAPI使用時のみ課金が発生します。
具体的には1万リクエストあたり0.002ドルとChatGPT-4の20分の1という低価格設定です。
AIを大量に利用するプロジェクトにとって、コスト面での大きな魅力となっています。
とんでもない金額設定ですね
安全性
DeepSeekはコストパフォーマンスや技術的な優位性で評価されていますが、データの取り扱いについては慎重な検討が必要です。
中国企業であることから、データ送信先や情報の取り扱いに関する透明性が一部のユーザーにとって懸念されています。
機密データを扱う際には慎重に利用すべきでしょう。
各国の声明
• オーストラリア:2025年2月4日、オーストラリア政府は国家安全保障上の懸念から、政府の全システムおよびデバイスでのDeepSeekの使用を禁止しました。この禁止措置は民間のデバイスには適用されません。
• 台湾:2025年2月3日、台湾政府は情報セキュリティ上のリスクを理由に全ての政府部門でのDeepSeekのAIサービスの使用を禁止しました。この決定は、DeepSeekの利用が検閲やデータの中国への転送の可能性を含む懸念に基づいています。
• イタリア:イタリアのデータ保護当局はDeepSeekが提供する情報の透明性に関する懸念から、同社のAIアプリケーションを即時かつ緊急にブロックする措置を取りました。これに伴いDeepSeekのデータ処理方法に関する調査が進行中です。
• アメリカ合衆国:アメリカ政府はDeepSeekのAIモデルが輸出規制対象の米国製チップを使用している可能性について調査を開始しました。また、DeepSeekの利用が国家安全保障上のリスクをもたらす可能性があるとして、ホワイトハウスは国家安全保障レビューを実施しています。
結構懸念されてますね
専門家の見解
多くの専門家はDeepSeekのAIシステムが外国への影響操作、偽情報の拡散、監視、サイバー兵器の開発などに利用される可能性を懸念しています。
同社のプライバシーポリシーによれば収集した情報は中国本土にあるサーバーに保存されると明記されており、これがデータのプライバシーとセキュリティに関する懸念を引き起こしています。
このあたりはchatGPTやGeminiは記載されてないのでどうなんでしょうか?
結論
DeepSeekは低コストでありながらも高い性能を誇るAIモデルとして、特に技術系のタスクに強みを発揮しています。
そのため、開発者や研究者がプログラミング補助や計算タスクで最大限に活用できるでしょう。
一方でプライバシー保護やデータ管理に懸念があるため、用途やデータの重要度に応じて他社サービスと組み合わせて使うことが理想です。
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