DeepSeekとは

2023年12月に、量的金融の専門知識と強力な技術力を持つ梁文峰氏が立ち上げたのがDeepSeekです。2025年1月1日には、画期的な新モデル「DeepSeek R1」をリリースし、従来のLLM学習コストを大幅に削減しながらも、業界トップとされるChatGPTに匹敵する性能を発揮するとして大きな注目を集めました。そこで私たちは、その日本語での実力を徹底的に確かめることにしました。

検証方法

約1週間かけて、以下のポイントを中心に両プラットフォームの実力を比較検証しました。

• コード生成: コードを書く手助けがどの程度できるか
• 情報検索・分析: 情報を正確に見つけ、分析できるか
• コンテンツ作成: どれだけ詳しく、魅力的な文章を作れるか
• 回答の質・正確性: 回答が明確かつ役立つ内容か
• システムの安定性: 実際に使う上で安定稼働するか

経験豊富なテスター2名が、様々な実用ケースに近いシナリオで試してみました。

コンテンツ作成の検証詳細

実際に使われたチャットボットの会話データから15の質問をピックアップ（うち10は自社サイト固有の質問、5は一般的な質問）。たとえば:

• 「日曜日も営業していますか？」
• 「風邪の患者は診ていますか？」
• 「駐車場はありますか？」

これらに対する回答の質を比較しています。

検証結果

パフォーマンスと精度

DeepSeek:

• 応答時間は少し長めですが、詳細で正確な回答が多い
• コード生成では特に優れたパフォーマンスを発揮
• コンテンツ内容が豊富で、やや冗長になることも

ChatGPT:

• すばやい応答と簡潔な回答が特徴
• パフォーマンスが安定していて信頼性が高い
• シンプルなやり取りには適した選択肢

システムの安定性

DeepSeekにはいくつか不安定な面がありました（主にサーバー側の問題のようです）:

• アクセスエラーやサービス中断が発生
• ChatGPTより処理速度が遅く感じられる場面があった
• テスト中、常に安定して利用できるわけではない印象

コスト面での優位性

DeepSeekの大きなメリットは、ChatGPTよりもコストが低いという点です。AI導入の費用を抑えたい企業には大きなアドバンテージになります。

結論と推奨事項

今回の比較から見えてきたことは以下の通りです。

• DeepSeekの強み: 詳細なコンテンツ作成やコーディングには非常に有望
• 安定性に関する留意点: 現段階では完全な安定性に欠けるため、メインというよりはサブツールとして組み合わせて使うのが賢いかも
• コスト重視ならDeepSeek: 予算を抑えつつAIの恩恵を受けたい場合には魅力的な選択肢

今後の検証予定

• ChatGPTの新モデル（O1、O3）とのさらなる比較
• DeepSeekの日本語モデルをより深く評価
• 長期的な利用での安定性を追加検証

今後の展望

DeepSeekはコストパフォーマンスに優れた革新的なAIとして、これからの成長が大いに期待されます。現時点で安定性には課題があるものの、**「深い内容の作成はDeepSeek、すばやいやり取りはChatGPT」**というハイブリッドな使い分けが、現実的かつ有効な手段になりそうです。

今後のアップデートや新機能によってさらに進化する可能性があるため、私たちも継続的に追跡し、最新の知見をお届けしたいと思います。