DeepSeekの特徴とは？ChatGPTとの違いや技術的強みを徹底解説！

January 30, 2025

悩んでる人

DeepSeekってどんなAI？

hideharu

こういった疑問に答えます。

「DeepSeekってどんなAI？」
「ChatGPTと比べて何が違うの？」

そんな疑問を持っていませんか？

DeepSeekは、中国発の大規模言語モデル（LLM）であり、数学的推論やプログラミング支援に優れたAIとして注目されています。

特に、低コストで高性能なAIを実現する「Mixture-of-Experts（MoE）」アーキテクチャを採用している点が大きな特徴です。

また、オープンソース戦略を採用することで、企業や開発者が自由にモデルをカスタマイズできる環境を提供しています。

一方で、DeepSeekにはデータプライバシーの懸念や、一部の政治的な質問に対する制限などの課題もあります。

では、DeepSeekの技術的な特徴や活用事例、そして他のAIモデルとの違いについて、詳しく見ていきましょう。

DeepSeekとは何か？

DeepSeekは、2023年に設立された中国発のAI企業であり、人工知能（AI）の分野で急速に注目を集めています。

特に、高度な推論能力を持つ大規模言語モデル（LLM）の開発を進めており、AGI（汎用人工知能）の実現を目指している点が特徴です。

その中でも「DeepSeek-R1-Lite-Preview」モデルは、OpenAIの「o1-preview」モデルと同等の推論能力を持つとされ、AI業界で話題となっています。

① DeepSeekの概要と開発背景

DeepSeekは、AI技術の発展と普及を目的に設立されました。同社の主要な研究分野は、自然言語処理（NLP）、機械学習、そして推論能力の向上です。特に、AIの計算コストを抑えつつ、より高度なタスクを処理できるモデルの開発に力を入れています。

DeepSeek-R1モデルは、数学問題やプログラミングタスクにおいて高い精度を発揮しており、一部のベンチマークでは既存のOpenAIモデルと同等か、それ以上の性能を示しています。このような技術的進歩により、AI分野での競争がさらに激化しています。

② 開発企業と創設者について

DeepSeekを率いるのは、元「High-Flyer Hedge Fund」の幹部である梁文峰（Liang Wenfeng）氏です。金融業界で培ったデータ分析の知識を活かし、AI分野へと進出しました。

DeepSeekは、商業的な成功を追求するというよりも、基盤技術の開発とオープンソース化を重視する姿勢を示しています。これにより、開発者や研究者が自由にモデルを活用し、改良できる環境が整えられています。

資金面では、創業者自身の資金とHigh-Flyerからの支援を受けており、外部からの資金調達は行っていない点も特徴的です。

③ DeepSeekの開発目的と目標

DeepSeekの最大の目標は、AGIの実現とAI技術の民主化です。AI技術が一部の大手企業に独占されるのではなく、より多くの開発者がアクセスできる環境を作ることを重要視しています。

特に、以下の3つのポイントに重点を置いて開発が進められています。

高い推論能力：数学や論理的推論が得意なモデルの開発
低コスト運用：計算リソースを抑えた効率的なモデル設計
オープンソース戦略：AI技術の透明性を確保し、開発者が自由に活用できる環境を提供

こうした取り組みにより、AI技術がより広範囲に普及し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。

DeepSeekの技術的特徴

DeepSeekは、独自の技術アーキテクチャと最適化手法を採用することで、高精度なAIを低コストで運用できる点が特徴です。以下に、その技術的な強みを詳しく解説します。

① Mixture-of-Expertsアーキテクチャの採用

DeepSeekは「Mixture-of-Experts（MoE）」と呼ばれる手法を採用しています。MoEは、タスクごとに最適な専門家（エキスパート）を選択し、必要な部分のみを計算に使用する仕組みです。

この技術により、従来のAIモデルと比較して計算コストを削減しつつ、高精度な処理を実現しています。例えば、GPT-4のような従来のモデルが全てのニューロンを一度に活性化するのに対し、MoEモデルでは特定のニューロンのみを使用するため、エネルギー消費と計算資源の効率化が可能となります。

② 低コストでの開発とその要因

DeepSeekのモデルは、約2,000個のNVIDIA製GPUを使用してトレーニングされました。これは、GPT-4の開発に必要とされた16,000個以上のGPUと比較して、大幅に少ないリソースであることが分かります。

さらに、以下の工夫により、開発コストを最小限に抑えています。

効率的なデータ圧縮技術の採用：不要なデータを削減し、計算負荷を低減
クラウドベースのトレーニング環境：オンプレミスの巨大なデータセンターを必要としない
オープンソースの活用：既存の技術を活かし、ゼロから開発するコストを削減

これらの工夫により、同等の性能を持つモデルを低コストで開発することに成功しています。

③ リアルタイム学習とクラウドソーシング学習

DeepSeekのもう一つの特徴は、リアルタイム学習を可能にする仕組みです。一般的なAIモデルは、一度トレーニングされた後に固定された知識を持ちますが、DeepSeekは新しいデータをリアルタイムで取り込み、モデルの知識を更新することが可能です。

また、クラウドソーシングを活用した学習手法も導入されており、ユーザーのフィードバックをモデルの改善に活かす仕組みが整えられています。この技術により、AIがより適切な回答を提供できるよう進化し続けることが期待されています。

④ 高精度と高速処理を実現する技術

DeepSeekのモデルは、言語理解や生成能力の精度が非常に高いだけでなく、処理速度も優れています。例えば、以下の点で他のAIモデルと差別化されています。

トークン単位の最適化：不要な計算を削減し、レスポンス速度を向上
並列処理技術の強化：GPUの効率的な使用により、より高速な推論を実現
分散コンピューティングの活用：クラウド上で大規模な計算を分割し、スムーズな動作を確保

このように、DeepSeekは精度と速度の両面で優れた性能を持ち、多くの用途で活用できる可能性を秘めています。

DeepSeekと他のAIモデルとの比較

DeepSeekは、既存のAIモデルと比較してどのような強みや違いを持っているのでしょうか？特に、ChatGPTなどの主要なAIモデルと比較することで、DeepSeekの独自性が明確になります。

① ChatGPTとの性能比較

DeepSeek-R1は、OpenAIのChatGPT（GPT-4）と同等、あるいはそれ以上の推論能力を持つと評価されています。特に、以下の点で優れた性能を発揮しています。

数学問題の解決能力：DeepSeekは数学の計算や論理的推論が得意であり、精度の高い解答を提供できる
プログラミングの支援：コードの自動生成やデバッグ能力に優れ、開発者にとって有用なツールとなる
多言語対応：英語や中国語において高い精度を誇るが、日本語対応は発展途上

一方で、ChatGPTは、より創造的な文章生成や、多様な質問に対する柔軟な対応が可能であり、特定の技術的タスク以外の分野では依然として強みを持っています。

② 開発コストとリソースの違い

DeepSeekの開発コストは、ChatGPTなどの他のAIモデルと比較して大幅に抑えられています。具体的には、以下のような違いがあります。

項目	DeepSeek-R1	GPT-4
使用GPU数	約2,000個	約16,000個以上
開発コスト	約600万ドル	約1億ドル
モデルサイズ	約130億パラメータ	非公開
アーキテクチャ	MoE（Mixture-of-Experts）	Transformerベース

DeepSeekは、最適化された学習手法と効率的なリソース管理により、少ない計算資源で高い性能を実現しています。これにより、より多くの企業や開発者がAI技術を利用できる環境を整えています。

③ オープンソース戦略の影響

DeepSeekは、開発したAIモデルをオープンソース化する戦略を取っています。これにより、研究者や開発者が自由にモデルを利用し、改良できる環境が提供されています。

一方、OpenAIのGPT-4はクローズドソースであり、APIを通じた利用に制限されています。DeepSeekのオープンソース戦略には、以下のような利点があります。

開発の透明性が確保される：モデルの動作やデータの処理方法が公開されている
コミュニティによる改良が可能：開発者が独自のチューニングやカスタマイズを行える
コストの削減：企業が独自にAIを運用することが容易になり、ライセンス費用が不要になる

このように、DeepSeekはコスト効率や開発の自由度を重視したAI開発を推進しており、業界全体に大きな影響を与える可能性があります。

DeepSeekの活用事例

DeepSeekは、技術的な強みを活かし、さまざまな分野で活用されています。ここでは、特に注目される3つの事例を紹介します。

① AI検索エンジンとしての利用

DeepSeekは、従来の検索エンジンとは異なり、AIによるダイレクトな回答を提供できる点が特徴です。従来のGoogle検索では、ユーザーは複数のウェブページを調べる必要がありましたが、DeepSeekでは質問に対する明確な回答を瞬時に得ることが可能です。

例えば、以下のようなシナリオで役立ちます。

一般的な知識の検索：「ブラックホールとは何か？」といった科学的な質問に対し、簡潔かつ正確な解説を提供
複雑なデータの分析：マーケットトレンドの分析や統計データの要約をリアルタイムで提示
特定分野の専門情報の提供：医療や法律分野の質問に対して、適切な情報を提供（※ただし、専門家の監修が必要な場合もある）

② プログラミング支援ツールとしての活用

DeepSeekは、開発者向けのプログラミング支援ツールとしても利用されています。特に、以下のような用途で活躍します。

コードの自動生成：PythonやJavaScriptのコードを自動で生成し、開発の手間を軽減
デバッグのサポート：バグの原因を解析し、修正案を提示
アルゴリズムの提案：最適なデータ処理手法や計算手順を提案し、開発効率を向上

このような機能により、プログラミング初心者から上級者まで幅広い層に役立つツールとなっています。

③ 教育分野での応用

教育分野でも、DeepSeekのAIが活躍しています。特に、以下のような用途で利用されています。

オンラインチューター：学生が質問すると、AIが即座に解答を提供
学習教材の自動作成：特定のテーマに基づいた教材やクイズを自動生成
個別学習のサポート：生徒の理解度に応じたカリキュラムの調整

このように、DeepSeekは教育の現場で生徒一人ひとりの学習スタイルに合わせた支援を提供し、学習効果の向上に貢献しています。

DeepSeekの課題と懸念点

DeepSeekは、その革新的な技術とオープンソース戦略で注目されていますが、いくつかの課題や懸念点も指摘されています。特に、ユーザーデータのプライバシー問題、政治的な質問への対応、そしてAI倫理の観点からの比較について詳しく見ていきましょう。

① ユーザーデータのプライバシー問題

DeepSeekのプライバシーポリシーによると、ユーザーの入力データは中国本土のサーバーに保存されるとされています。これには、以下の情報が含まれる可能性があります。

チャット履歴（ユーザーが入力したテキスト）
音声入力データ
アップロードされたファイル
ユーザーのフィードバック情報

このデータの取り扱いは、プライバシーに敏感なユーザーにとって懸念材料となっています。特に、欧米諸国では、中国国内のデータ管理方針とプライバシー規制の違いにより、個人情報の保護について慎重な検討が求められています。

一方で、DeepSeek側も透明性を高めるために、データの利用目的や保存期間を明確にし、適切な管理体制を整える努力をしています。

② 政治的な質問への対応と検閲の可能性

DeepSeekのAIは、中国政府にとって敏感な政治的な話題に関する質問には答えないように設計されています。例えば、以下のような質問に対して、明確な回答を避けるケースが報告されています。

1989年の天安門事件について
ウイグル人の人権問題
中国の政治体制に関する議論

この点は、中国の法規制やAIの倫理的ガイドラインに従った対応と考えられますが、一部のユーザーにとっては情報の制限や検閲と見なされる可能性があります。

オープンソース化されたモデルでも、この制約が残るかどうかは今後の動向を注視する必要があります。

③ 他のAIモデルとの倫理的比較

AI技術の進化とともに、倫理的な問題も重要視されています。特に、DeepSeekと他のAIモデルを比較すると、以下のような違いがあります。

項目	DeepSeek	OpenAI（ChatGPT）
データ保存場所	中国本土のサーバー	米国のサーバー
オープンソース戦略	完全オープンソース	一部制限あり
政治的質問の対応	一部のトピックに制限あり	比較的自由
商用利用の自由度	企業が自由にカスタマイズ可能	OpenAIの規約に従う必要あり