【2026年6月最新】DeepSeekの使い方完全ガイド|基本操作から業務活用・Claude Codeとの比較まで

【2026年4月最新】DeepSeekの使い方完全ガイド|基本操作から業務活用・Claude Codeとの比較まで

「DeepSeekって最近よく聞くけど、結局何ができるの?」「ChatGPTやClaudeとどう違うの?」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそう感じているはずです。

DeepSeekは、中国のAIスタートアップDeepSeek社が開発した大規模言語モデル(LLM)です。2024年末から2025年にかけて急速に注目を集め、「GPT-4級の性能をオープンソースで無料提供」という衝撃的なコンセプトで世界中のAI業界を震撼させました。

しかし、注目度の高さの裏側で「セキュリティは大丈夫なのか」「業務で使っていいのか」「他のAIと比べて本当に優れているのか」といった疑問を持つ経営者や管理職は少なくありません。

この記事では、DeepSeekの基本的な使い方から応用テクニック、業務活用シーン、そしてChatGPTやClaude Codeとの正直な比較まで、非エンジニアの経営者視点で徹底解説します。

代表菅澤
代表菅澤
先に結論をお伝えすると、弊社(株式会社GENAI)ではDeepSeekを検証した結果、メインツールには採用していません。理由はセキュリティ面と業務自動化の完成度。ただし、コスト重視のサブツールとしては十分選択肢に入るAIです。この記事を読めば、あなたの会社でDeepSeekを使うべきかどうか、明確に判断できるはずです。
AI鬼管理山崎
AI鬼管理山崎
今日はDeepSeekの「良いところ」も「危ないところ」も、忖度なしでお話しします。使い方ガイドとしてだけでなく、経営判断の材料として読んでいただけるよう構成しています。

この記事を最後まで読むと、次の7つが明確になります。

✔️DeepSeekとは何か——開発元・モデル構成・なぜ注目されているかの全体像
✔️Web版・アプリの基本操作——初めてでもすぐ使えるステップバイステップ
✔️API・ローカル実行の応用的な使い方と、向いている場面
✔️DeepSeekの強み(価格の安さ・オープンソース)と弱み(セキュリティ懸念・日本語精度)
✔️業務活用シーン別の使いどころと注意点
✔️ChatGPT・Claude Codeとの比較——性能・価格・安全性の3軸で整理
✔️弊社GENAIがClaude Codeを選んだ理由と、実運用データによる裏付け
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📌 この記事の結論
【2026年6月最新】DeepSeekの使い方完全ガイド|基本操作から業務活用・Claude Codeとの比較まで
DeepSeekは低価格が強みですが、セキュリティと業務自動化の成熟度に課題があり、メインツール向きではありません。コスト最優先の業務ならサブツール活用で十分です。導入判断は御社の情報保護ポリシーの厳格度で決まります。

01

DeepSeekとは何か?基本情報を整理する
開発元・モデル構成・なぜ世界が注目したのかを解説

まず、DeepSeekの基本的な情報を整理しましょう。「名前は聞いたことがあるけど、正確には何なのか分からない」という方が多いので、ここで全体像を掴んでください。

1-1. DeepSeekの開発元と背景

DeepSeekは、中国・杭州に拠点を置くDeepSeek社(深度求索)が開発したAIモデルです。同社は2023年に設立された比較的若い企業ですが、創業者の梁文峰(リャン・ウェンフォン)氏は中国のヘッジファンド幻方量化(High-Flyer)の共同創業者で、AI研究に数十億円規模の投資を行ってきた人物です。

DeepSeekが世界的に注目を集めたのは、2025年1月にリリースされたDeepSeek-R1というモデルです。このモデルは、OpenAIのGPT-4oやAnthropicのClaude 3.5 Sonnetに匹敵するベンチマークスコアを叩き出しながら、開発コストがわずか600万ドル(約9億円)と報じられたことで、「AI開発にはGoogleやOpenAI級の巨額投資が必要」という常識を覆しました。

📚 用語解説

大規模言語モデル(LLM):Large Language Modelの略。膨大なテキストデータを学習し、人間のように文章を理解・生成できるAI。ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekはいずれもLLMに分類されます。

1-2. DeepSeekの主要モデル一覧

DeepSeekには複数のモデルが存在します。用途や性能が異なるため、まずは全体を把握しましょう。

モデル名 リリース時期 特徴 主な用途
DeepSeek-V3 2024年12月 671Bパラメータ、MoE構造 汎用チャット・テキスト生成
DeepSeek-R1 2025年1月 推論特化、Chain-of-Thought 数学・論理推論・コーディング
DeepSeek Coder V2 2024年6月 コーディング特化 プログラミング支援・コード生成
DeepSeek-V2.5 2024年9月 チャットとコードの統合 日常利用のバランス型

📚 用語解説

MoE(Mixture of Experts):複数の専門サブモデル(エキスパート)を組み合わせ、入力に応じて最適なエキスパートだけを動かすAI設計手法。全パラメータを常時稼働させないため、巨大モデルでも推論コストを抑えられます。DeepSeek-V3が671Bパラメータでも低コストで動作する理由がこれです。

1-3. なぜDeepSeekは注目されたのか?——3つの理由

DeepSeekがここまで注目を集めた理由は、大きく分けて3つあります。

✔️圧倒的な低コスト:GPT-4級の性能を、OpenAIの1/10以下の開発費で実現した(と報道された)
✔️完全オープンソース:モデルの重みが公開されており、誰でも無料でダウンロード・カスタマイズが可能
✔️API料金の安さ:DeepSeek APIの料金はOpenAI APIの約1/30〜1/50。コスト重視のプロジェクトで圧倒的優位

特にAPI料金の安さは、開発者コミュニティに大きなインパクトを与えました。GPT-4oのAPI料金が入力100万トークンあたり$5〜$15なのに対し、DeepSeek-V3は入力100万トークンあたり$0.27(キャッシュヒット時)と、桁違いの安さです。

AI鬼管理山崎
AI鬼管理山崎
「安い=品質が低い」と思われがちですが、DeepSeekの場合はMoEアーキテクチャの効率性と、中国のGPU調達コストの低さが価格優位の主因です。品質面ではGPT-4oと互角〜やや劣る程度で、コスト重視なら十分実用レベルです。

📚 用語解説

オープンソース:ソフトウェアのソースコード(設計図)を一般に公開し、誰でも無料で利用・改変・再配布できる形態。DeepSeekはモデルの重み(学習結果のデータ)もMITライセンスで公開しており、商用利用も可能です。

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02

DeepSeekの基本的な使い方(Web版・アプリ)
アカウント作成から初回チャットまでをステップバイステップで解説

ここからは、実際にDeepSeekを使う手順を解説します。Web版とスマートフォンアプリの両方をカバーしますので、自分に合った方法で始めてみてください。

2-1. Web版の始め方(最短3分)

最も手軽なのは、ブラウザから使えるWeb版です。以下の手順で、3分以内にDeepSeekを使い始められます。

Step 1
chat.deepseek.com
にアクセス
Step 2
Googleアカウント
でサインアップ
Step 3
チャット画面で
質問を入力
Step 4
回答を確認
必要に応じて深掘り

Step 1: chat.deepseek.comにアクセス
ブラウザで「chat.deepseek.com」にアクセスします。日本語にも対応しており、画面右上の言語設定で切り替え可能です。

Step 2: アカウント作成
Googleアカウント連携か、メールアドレス+パスワードで登録できます。Googleアカウント連携なら10秒で完了です。電話番号認証が求められる場合もあります。

Step 3: チャット画面でプロンプトを入力
ログインすると、ChatGPTと似たチャットインターフェースが表示されます。テキスト入力欄にそのまま日本語で質問・指示を入力するだけです。

Step 4: モデルの選択
画面上部でモデルを切り替えられます。通常は「DeepSeek-V3」がデフォルトですが、数学や論理推論が必要な場合は「DeepThink(R1)」を選択すると、より精度の高い回答が得られます。

💡
DeepThink(R1)モードの使いどころ

DeepThink(R1)モードは「思考過程を表示しながら段階的に推論する」特殊モードです。数学の計算、複雑な論理問題、プログラミングの設計判断など、「考える」必要があるタスクに向いています。ただし回答速度は通常モードより遅くなるため、単純な質問には通常のV3モードが適しています。

2-2. スマートフォンアプリの使い方

DeepSeekはiOS・Androidの両方でアプリを提供しています。App StoreまたはGoogle Playで「DeepSeek」と検索し、公式アプリをインストールしてください。

アプリ版の操作はWeb版とほぼ同じで、チャット形式で質問・指示を入力するだけです。スマートフォンで使う場面としては、移動中のメール下書き作成、会議前の情報リサーチ、簡単な文章校正などが多いでしょう。

⚠️
偽アプリに注意

DeepSeekの知名度が上がったことで、公式を装った偽アプリが複数報告されています。アプリをインストールする際は、開発元が「DeepSeek」であることを必ず確認してください。また、公式サイト(deepseek.com)のリンクからダウンロードするのが最も安全です。

2-3. テキスト生成機能の基本操作

DeepSeekのテキスト生成は、ChatGPTやClaudeと同様、チャット形式で指示するだけで使えます。以下は、ビジネスで使える代表的なプロンプト例です。

用途 プロンプト例 期待される出力
メール下書き 「取引先A社への納期遅延のお詫びメールを書いて。2日遅れ、原因は部品調達の遅延」 丁寧な謝罪メール文面
会議議事録の要約 「以下の議事録を、決定事項・宿題・次回予定の3つに分類して要約して」 構造化された要約
企画書の骨子作成 「社内DX推進プロジェクトの企画書の目次案を、5章構成で作って」 章立て+各章の概要
競合分析 「SaaS業界でAIチャットボットを提供する企業を5社挙げて、強みと弱みを比較して」 比較表形式の分析
代表菅澤
代表菅澤
日本語の出力品質は、正直ChatGPTやClaudeにやや劣る印象があります。特にビジネスメールのトーンや敬語の使い方で不自然さが出ることがあるので、出力後に人間の目でチェックするのが前提です。

2-4. 翻訳機能の活用方法

DeepSeekは多言語対応しており、翻訳ツールとしても使えます。英語→日本語、日本語→英語はもちろん、中国語への翻訳精度は(開発元が中国企業のため)特に高い水準です。

翻訳で使う場合のコツは、「翻訳して」だけではなく、文脈や用途を伝えることです。例えば「ビジネスメールとして自然な日本語に翻訳して」「カジュアルなトーンで翻訳して」と指示することで、出力の質が大きく変わります。

💡
翻訳タスクでのDeepSeekの強み

中国語を含む翻訳タスクでは、DeepSeekは他のAIより頭一つ抜けています。中国企業との取引がある場合や、中国語の資料を日本語に訳す必要がある場面では、ChatGPTよりDeepSeekの方が自然な訳文を出す傾向があります。

2-5. コーディング支援の基本

DeepSeekにはコーディング支援の能力が備わっており、特にDeepSeek Coder V2はプログラミング特化のモデルです。Python、JavaScript、HTML/CSSなどの主要言語をカバーしています。

ただし、ここで重要な注意点があります。DeepSeekのコーディング支援はあくまで「コードを生成してチャット画面に表示する」レベルであり、Claude Codeのようにターミナル上でファイルを直接編集・実行する能力はありません。「AIにコードを書かせたい」と「AIに業務を丸ごとやらせたい」では必要な機能が根本的に異なるため、この違いは後述の比較セクションで詳しく解説します。

📚 用語解説

DeepSeek Coder:DeepSeek社がリリースしたプログラミング特化のAIモデル。コード生成・コード補完・バグ修正・コードレビューなどに最適化されています。GitHub Copilotの代替として利用する開発者も増えています。

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03

DeepSeekの応用的な使い方(API・ローカル実行)
開発者向けのAPI活用と、セルフホスティングの現実

ここからは、Web版のチャットだけでは物足りない方向けに、API経由での利用とローカル環境での実行方法を解説します。技術者でない方は読み飛ばしてもOKですが、「こういう使い方もある」と知っておくだけで、社内の開発チームとの会話がスムーズになります。

3-1. DeepSeek APIの使い方

DeepSeek APIは、OpenAI APIと互換性のあるフォーマットで提供されています。つまり、既にOpenAI APIを使っているシステムがあれば、エンドポイントURLとAPIキーを差し替えるだけでDeepSeekに移行できるケースが多いのです。

API利用の基本的な流れは以下のとおりです。

Step 1
platform.deepseek.com
でアカウント作成
Step 2
APIキーを
生成・取得
Step 3
残高をチャージ
(前払い制)
Step 4
API経由で
リクエスト送信

APIの料金体系は以下のとおりです。注目すべきは、その圧倒的な安さです。

モデル 入力 (per 1M tokens) 出力 (per 1M tokens) 備考
DeepSeek-V3 $0.27 $1.10 キャッシュヒット時はさらに安価
DeepSeek-R1 $0.55 $2.19 推論特化・思考トークン含む
参考: GPT-4o $2.50 $10.00 OpenAI公式料金
参考: Claude Sonnet 4.6 $3.00 $15.00 Anthropic公式料金

この表を見れば一目瞭然ですが、DeepSeekのAPI料金はGPT-4oの約1/10、Claude Sonnetの約1/12です。大量のAPIコールが発生するサービス(チャットボット、データ処理パイプラインなど)では、このコスト差は月額数十万〜数百万円の差になることもあります。

AI鬼管理山崎
AI鬼管理山崎
API料金だけを見ると「DeepSeek一択」に見えますが、後述するセキュリティ面やサポート体制を考慮すると、単純にコストだけで選ぶのは危険です。特に顧客データを扱うシステムでは慎重な判断が必要です。

3-2. ローカル環境でのDeepSeek実行

DeepSeekはオープンソースのため、自社サーバーやローカルPCにモデルをダウンロードして実行することも可能です。主な方法は以下の3つです。

✔️Ollama:最も簡単。コマンド1つでDeepSeekモデルをローカル実行できるツール
✔️vLLM:推論サーバーとして本格運用したい場合のフレームワーク
✔️Hugging Face Transformers:Python環境で直接モデルを読み込む方法

ローカル実行の最大のメリットは、データが外部に一切送信されないことです。機密性の高い社内文書を処理する場合や、中国サーバーへのデータ送信に懸念がある場合は、ローカル実行が現実的な選択肢になります。

⚠️
ローカル実行のハードルは高い

DeepSeek-V3のフルモデル(671Bパラメータ)をローカルで動かすには、VRAM 80GB以上のGPU(A100×4枚程度)が必要です。個人PCでは現実的に動かせません。軽量化された蒸留モデル(7B、14B)であればRTX 4090(VRAM 24GB)でも動きますが、フルモデルとは性能に大きな差があります。

📚 用語解説

蒸留モデル(Distilled Model):大きなAIモデルの知識を、より小さなモデルに「教え込む」技術で作られた軽量版モデル。DeepSeek-R1には671Bのフルモデルのほか、1.5B、7B、8B、14B、32B、70Bの蒸留モデルが公開されています。パラメータ数が少ないほど軽量で動きますが、精度は下がります。

3-3. 他ツールとの連携方法

DeepSeek APIはOpenAI互換フォーマットなので、以下のようなツールやフレームワークとシームレスに連携できます。

連携先 用途 設定の容易さ
LangChain / LlamaIndex RAG(検索拡張生成)アプリ構築 エンドポイントURL変更のみ
Cursor / Windsurf AI搭載コードエディタのバックエンドモデル差替え 設定画面で切り替え可能
Dify / Flowise ノーコードAIアプリ構築 API設定欄に入力するだけ
自社チャットボット 顧客対応・社内FAQ APIキー差替えで移行可能
💡
非エンジニアが押さえるべきポイント

API連携やローカル実行は技術者の領域です。経営者として押さえるべきは、「DeepSeekはOpenAI互換なので、既存のAIシステムから乗り換えやすい」という事実と、「ローカル実行にはGPUサーバーのコストがかかる」という現実の2点だけで十分です。

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04

DeepSeekの強みと弱み ── 経営判断のための正直な評価
コストの安さとセキュリティ懸念、天秤にかけるべきポイント

ここまでDeepSeekの使い方を解説してきましたが、ここからは経営判断に必要な「強み」と「弱み」を整理します。特にセキュリティ面は見落とされがちなので、しっかり確認してください。

4-1. DeepSeekの強み(メリット)

強み1:圧倒的なコストパフォーマンス

前述のとおり、DeepSeekのAPI料金は主要AIサービスの中で最安水準です。大量のテキスト処理が必要なプロジェクトや、「まずは低コストでAI活用を始めたい」という段階の企業にとっては、非常に魅力的な選択肢です。

強み2:完全オープンソース

モデルの重みが公開されているため、自社サーバーで完全なコントロール下に置くことができます。これは、クラウドAPIに顧客データを送信できない規制業界(医療・金融・行政など)では大きなアドバンテージです。

強み3:推論性能の高さ

特にDeepSeek-R1は、数学・コーディング・論理推論のベンチマークでGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetと同等以上のスコアを記録しています。「考える力」が求められるタスクでは、高額なGPT-4oの代替として十分機能します。

✔️API料金がGPT-4oの約1/10、Claude Sonnetの約1/12
✔️オープンソースでモデルの重みが公開されている
✔️推論・数学・コーディングのベンチマークでトップクラス
✔️OpenAI互換APIで既存システムからの移行が容易
✔️Web版チャットは無料で制限なしで利用可能

4-2. DeepSeekの弱み(デメリット・リスク)

ここからが本題です。DeepSeekの弱みは、コストの安さを帳消しにしかねないレベルのものが含まれます。

弱み1:データが中国サーバーに送信される

DeepSeekのWeb版・API版を使うと、入力したデータは中国のサーバーに送信・保存されます。DeepSeekのプライバシーポリシーには「中華人民共和国の法律に準拠する」と明記されており、中国の国家安全法やデータセキュリティ法の適用を受けます。

⚠️
セキュリティ上の重大な注意点

DeepSeekに入力したデータは、中国の法律に基づいて中国政府に提供される可能性があります。顧客情報・営業機密・経営戦略・人事情報などの機密データは絶対にDeepSeekに入力しないでください。この点はChatGPT(米国)やClaude(米国)とは根本的にリスクの性質が異なります。

弱み2:日本語の出力品質がやや不安定

DeepSeekの日本語は「意味は通じるが、ビジネス文書として使うにはやや不自然」なレベルです。敬語の使い方、文末表現の一貫性、句読点の打ち方などで、ChatGPTやClaudeと比べると粗さが目立ちます。特にメール文面や提案書など、対外的な文書の生成には人間のチェックが必須です。

弱み3:検閲・自己検閲の存在

中国製AIである以上、政治的にセンシティブなトピック(天安門事件、台湾、チベットなど)については回答を拒否したり、中国政府の公式見解に沿った回答をする傾向があります。ビジネス利用では問題になるケースは少ないですが、リサーチ用途では注意が必要です。

弱み4:エージェント機能がない

DeepSeekは基本的に「チャット(質問→回答)」のインターフェースです。Claude Codeのようなファイル操作・コマンド実行・複数ステップの自動実行といったエージェント機能は備えていません。「AIに業務を丸ごとやらせたい」という目的には、構造的に向いていないと言えます。

代表菅澤
代表菅澤
弊社がDeepSeekをメインツールに採用しなかった最大の理由は、このセキュリティ面です。経営者として、顧客データを中国サーバーに送るリスクは取れません。ローカル実行なら安全ですが、それにはGPUサーバーのコストがかかるので、結局Claudeの方がトータルコストは安くなりました。

4-3. DeepSeekを「使っていい場面」と「使ってはいけない場面」

場面 判定 理由
個人の学習・情報リサーチ ○ 使ってOK 機密データを含まない用途なら問題なし
社内ブレスト・アイデア出し ○ 使ってOK 機密情報を入力しなければ安全
ブログ記事の下書き生成 △ 条件付きOK 日本語品質のチェックが必須
顧客情報を含むメール作成 ✕ 使ってはいけない 顧客データが中国サーバーに送信される
社内機密文書の要約 ✕ 使ってはいけない 経営情報・人事情報の漏洩リスク
取引先との契約書レビュー ✕ 使ってはいけない 法的リスクが高すぎる
💡
実務でのDeepSeek活用ルール(推奨)

社内でDeepSeekの利用を許可する場合は、「機密情報を含まない一般的な質問・リサーチにのみ使用可」というルールを明文化することを推奨します。具体的には、社内ガイドラインに「DeepSeekに入力していいデータ / いけないデータ」の一覧を記載し、全社員に周知してください。

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05

業務活用シーン別・DeepSeekの使いどころ
「安さ」を活かせる場面と、絶対に使うべきでない場面

DeepSeekの強みと弱みを踏まえたうえで、具体的にどんな業務場面で使えるのかを整理します。ここでは「使うべき場面」と「避けるべき場面」を明確に分けて解説します。

5-1. マーケティング・コンテンツ制作

ブログ記事のアウトライン作成、SNS投稿の下書き、広告コピーのアイデア出しなど、機密情報を含まないコンテンツ制作にはDeepSeekは十分使えます。特にAPI経由での大量生成が必要な場面では、コスト面で圧倒的な優位があります。

ただし、最終的な品質チェックは必ず人間が行ってください。前述のとおり、日本語の自然さではChatGPTやClaudeに劣るため、DeepSeekの出力をそのまま公開するのはリスクがあります。

5-2. 開発・プログラミング支援

DeepSeek Coderは、コード生成・バグ修正・コードレビューなどのプログラミング支援タスクで高い性能を発揮します。特にPython、JavaScript、TypeScriptなどの主要言語ではGPT-4oと同等レベルの精度があります。

CursorやWindsurfなどのAIコードエディタに、DeepSeek APIをバックエンドとして設定すれば、GitHub Copilotの代替として低コストで運用できます。月額$10〜$20のCopilot料金が不要になるため、開発チームの人数が多い企業ほどコスト削減効果が大きくなります。

5-3. リサーチ・情報収集

市場調査、競合分析、技術トレンドのリサーチなど、公開情報をベースにした調査にはDeepSeekを活用できます。特にDeepSeek-R1の推論モードは、複数の情報源を突き合わせて論理的な結論を導くタスクに強みがあります。

AI鬼管理山崎
AI鬼管理山崎
ただし、DeepSeekの知識のカットオフ(学習データの最終更新日)は他のAIと比べてやや遅れている傾向があります。最新情報が必要なリサーチでは、Web検索機能がより充実したPerplexityやChatGPTの方が適しているケースもあります。

5-4. 翻訳・多言語コミュニケーション

前述のとおり、中国語を含む翻訳タスクはDeepSeekの強みです。中国企業との取引、中国市場向けのコンテンツ制作、中国語の技術文書の翻訳などでは、他のAIよりも自然な翻訳品質が期待できます。

5-5. 社内教育・トレーニング

社内研修の教材作成、FAQ集の生成、マニュアルの草案作成など、社内向けの一般的なドキュメント生成にはDeepSeekを活用できます。機密情報を含まない内容であれば、コストを抑えながら大量のコンテンツを生成できるメリットがあります。

⚠️
業務活用時の原則

繰り返しになりますが、DeepSeekの業務活用は「機密情報を入力しない」が大原則です。Web版・API版どちらも、入力データは中国サーバーに送信されます。ローカル実行であればこの問題は回避できますが、GPUサーバーの運用コストとトレードオフになります。

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06

DeepSeek vs ChatGPT vs Claude Code ── 3大AIを徹底比較
性能・価格・安全性の3軸で、経営者が選ぶべきAIを判定する

ここからが、この記事の核心です。DeepSeek・ChatGPT・Claude Codeの3つを、性能・価格・安全性の3つの軸で比較し、「あなたの会社にはどれが最適か」を判定します。

6-1. 総合比較表

比較軸 DeepSeek ChatGPT Claude Code
月額料金(個人) 無料(Web版)/ API従量課金 $20(Plus)/ $200(Pro) $20(Pro)/ $200(Max 20x)
API料金(入力1M tokens) $0.27〜 $2.50〜 $3.00〜
日本語品質 △ やや不自然 ○ 自然 ◎ 非常に自然
コーディング能力 ○ 高い ○ 高い ◎ エージェント実行可能
推論・数学 ◎ R1が非常に強い ○ o1/o3で対応 ○ Opusで対応
エージェント機能 ✕ なし △ 限定的 ◎ ファイル操作・自動実行
データの保存先 中国サーバー 米国サーバー 米国サーバー
セキュリティ △ 懸念あり ○ SOC2取得 ○ SOC2取得
オープンソース ○ 完全公開 ✕ 非公開 ✕ 非公開

6-2. 【価格比較】DeepSeekが圧勝する領域

API料金だけを比較すると、DeepSeekの優位は圧倒的です。特に以下のようなケースでは、DeepSeekを選ぶ合理性があります。

✔️大量のAPIコールが発生するSaaSサービスのバックエンド
✔️自社でGPUサーバーを持っており、ローカル実行でセキュリティを担保できる環境
✔️プロトタイプの開発段階で、まずは低コストでAI機能を試したい場合
✔️中国語を含む多言語翻訳が主な用途の場合
🏆

VERDICT
DeepSeek に軍配
API料金ではDeepSeekが最安。ただし「安い=最適」ではない。用途とリスク許容度で判断すべき。

6-3. 【性能比較】タスク別の得意分野

各AIには得意分野があります。「全てにおいて最強」というAIは存在しません。

タスク DeepSeek ChatGPT Claude Code
文章生成(日本語)
コード生成
数学・論理推論 ◎(R1) ○(o3) ○(Opus)
業務自動化
ファイル操作
画像生成 ◎(DALL-E)
Web検索
中国語処理

この表で特に注目すべきは、「業務自動化」と「ファイル操作」のClaude Codeの圧倒的優位です。DeepSeekとChatGPTは基本的に「チャット(質問→回答)」のインターフェースですが、Claude Codeはファイルの読み書き・コマンド実行・複数ステップの自律的な作業を行えるエージェント型AIです。

代表菅澤
代表菅澤
経営者にとって重要なのは「AIとチャットすること」ではなく、「AIに業務を任せること」です。その観点で見ると、DeepSeekやChatGPTは優秀な「相談相手」であり、Claude Codeは「もう一人の社員」です。目的が違えば、最適なツールも変わります。

6-4. 【安全性比較】経営者が最も重視すべきポイント

セキュリティは、経営者にとって最も重視すべき比較軸です。以下に3社の方針を整理します。

項目 DeepSeek ChatGPT (OpenAI) Claude (Anthropic)
データ保存先 中国 米国 米国
準拠法 中国法 米国法 米国法
SOC2認証 未取得 取得済 取得済
データ学習オプトアウト 不明確 API版は学習に使用しない API版は学習に使用しない
企業向けセキュリティ 限定的 Enterprise版あり Enterprise版あり

特に日本企業にとって重要なのは、「中国法に準拠したデータ管理」というリスクです。中国のデータセキュリティ法(2021年施行)では、国家安全に関わると判断されたデータの提出を政府が企業に命じることができます。つまり、DeepSeekに入力したデータが中国政府の目に触れる可能性はゼロではないのです。

🏆

VERDICT
Claude に軍配
セキュリティ・データ管理の面では、Claude(Anthropic)が最も信頼性が高い。特に「AI安全性」を企業理念に掲げている点は、経営判断として重要。

AI鬼管理山崎
AI鬼管理山崎
DeepSeekをローカル実行すればデータ送信の問題は解決しますが、GPUサーバーの運用コストが月数万〜数十万円かかります。それならClaudeのMax 20xプラン(月$200)の方が、トータルコストもセキュリティも上回るケースがほとんどです。
Claude Code 完全解説セミナー|経営者・会社役員専用 1on1 60分 無料Claude Codeを経営に活かしたい方へ — AI鬼管理

07

【独自データ】GENAI社がDeepSeekではなくClaude Codeを選んだ理由
実運用データで見る「最安AI」vs「最適AI」の結論

ここでは、弊社(株式会社GENAI)がDeepSeekを含む複数のAIを比較検討した結果、Claude Code(Max 20xプラン)をメインツールに選定した理由と、その実運用データを公開します。

7-1. 弊社の選定プロセス

弊社では2025年後半に、社内業務のAI化を本格的に推進するにあたり、以下の4つのAIを2週間ずつテスト運用しました。

AI テスト期間 主な用途 評価
DeepSeek(Web版+API) 2週間 記事下書き・リサーチ・コード生成 コスパは良いが業務自動化に限界
ChatGPT(Plus+API) 2週間 文章生成・翻訳・社内FAQ 汎用性は高いがエージェント機能が弱い
Claude(Pro→Max 20x) 2週間 全業務(営業・広告・経理・開発) 業務自動化の深さが圧倒的
Gemini(AI Pro) 2週間 Google連携・要約・リサーチ Google連携は便利だが自動化には不向き

テストの結果、Claude Code(Max 20x)を全社メインツールに選定しました。決め手は以下の3点です。

✔️エージェント実行力:「この業務をやっておいて」と指示するだけで、ファイル作成・API連携・レポート生成まで自律的に完了する
✔️日本語の自然さ:メール・提案書・記事など対外文書をそのまま使えるレベル
✔️セキュリティ:米国法準拠・SOC2取得・データの学習利用なし(API版)で、経営者として安心して任せられる

7-2. 弊社の業務削減実績(Claude Code実運用データ)

Claude Code(Max 20xプラン、月$200 ≒ 月30,000円)の導入後、以下の業務削減効果が出ています。

業務領域 導入前 導入後 削減率
営業(提案書・見積・顧客資料) 週20時間 週2時間 90%削減
広告運用(週次レポート・CPA分析) 週10時間 週1時間 90%削減
ブログ記事(SEO記事執筆) 1本8時間 1本1時間 87%削減
経理(請求書・仕訳・Freee連携) 月40時間 月5時間 87%削減
秘書業務(日報・議事録・スケジュール) 日2時間 日15分 87%削減

これらを単純合算すると、月間約160時間(フルタイム1名分)の業務がClaude Codeで吸収されている計算です。月30,000円で1名分の業務量を肩代わりしてもらっているのですから、投資対効果は明白です。

代表菅澤
代表菅澤
DeepSeekのAPI料金が月$10〜$20で済むのは事実です。でも、DeepSeekでは「チャットで回答をもらう」止まりなんです。Claude Codeなら「この業務を全部やっておいて」と言えば、ファイル作成からWPへの投稿まで自動で完了する。この差は料金の差をはるかに超えます。

7-3. DeepSeekを「サブツール」として使う選択肢

弊社ではメインをClaude Codeに据えたうえで、一部の限定用途でDeepSeekを「サブツール」として活用することも検討しています。具体的には以下のような場面です。

✔️公開情報のリサーチ(機密データを含まない一般的な調査)
✔️中国語の翻訳・中国市場の情報収集
✔️プロトタイプ段階のAPI開発(低コストでの実験)
✔️社内勉強会の教材作成(機密情報なしの一般的な内容)

重要なのは、「メインはClaude Code、サブはDeepSeek」という使い分けを社内で明文化し、DeepSeekに入力していいデータの範囲を全社員に周知することです。「安いから全部DeepSeekで」という運用は、経営リスクの観点から推奨しません。

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AI選定の経営判断フレーム

経営者が考えるべきは「月額料金が安いか高いか」ではなく、「その投資で何時間の業務が削減されるか」です。月$200のClaude Codeで月160時間(≒人件費20〜25万円分)が浮くなら、月$20のDeepSeekで20時間しか浮かないケースより、圧倒的にClaude Codeの方が投資効率が高い。金額ではなく、時給換算で判断してください。

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まとめ ── DeepSeekを正しく理解し、最適なAIを選ぶ
「安さ」に惹かれるのは当然。でも判断基準は「投資対効果」

この記事では、DeepSeekの基本的な使い方から応用テクニック、強みと弱み、業務活用シーン、そしてChatGPT・Claude Codeとの比較まで、経営者の視点で網羅的に解説しました。最後に要点を振り返ります。

✔️DeepSeekは中国のAIスタートアップが開発したオープンソースのLLM。GPT-4o級の性能を低コストで提供
✔️Web版は無料で使え、API料金はGPT-4oの約1/10と圧倒的に安い
✔️基本操作はChatGPTと同じチャット形式。アカウント作成→すぐ使える
✔️API活用やローカル実行も可能だが、技術的なハードルは高い
✔️最大の懸念はセキュリティ:データが中国サーバーに送信される。機密情報の入力は厳禁
✔️日本語品質はChatGPT・Claudeにやや劣る。対外文書は人間チェック必須
✔️エージェント機能はなく、「業務を丸ごと任せる」用途ではClaude Codeが圧倒的に優位
✔️弊社GENAIではClaude Code(Max 20x)をメインに選定。月160時間の業務削減を実現

結論として、DeepSeekは「コスト重視かつ機密データを扱わない用途」のサブツールとしては優秀です。しかし、「AIに業務を任せて経営の工数を削減する」という本質的なAI活用を目指すなら、Claude Codeのようなエージェント型AIを選ぶべきです。

「安さ」に惹かれてDeepSeekを選ぶこと自体は間違いではありません。ただし、判断基準は月額料金ではなく、「その投資で何時間の業務が削減されるか」という投資対効果で考えてください。

代表菅澤
代表菅澤
弊社では「AI鬼管理」というサービスで、Claude Codeを使った業務自動化の設計から伴走まで支援しています。「DeepSeekとClaude、自社にはどっちが合うか分からない」という方も、お気軽にご相談ください。実際の業務を聞いた上で、最適なAI選定をお手伝いします。

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AI鬼管理山崎
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監修 最終更新日: 2026年6月1日
菅澤孝平
菅澤 孝平 株式会社GENAI 代表取締役
  • AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
  • Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
  • 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社(2021年設立・鬼管理専門塾運営)にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
  • 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
  • メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
  • 明治大学政治経済学部卒
現在は AI鬼管理(Claude Code活用の伴走型パーソナルトレーニング)を主事業とし、経営者と二人三脚で「AIに業務を任せる仕組み」を実装。「実行を強制する環境」を AI で構築する手法を、自社の実運用知見をもとに発信している。