【2026年5月最新】DeepSeek-R1とは？使い方・料金・安全性をClaude Codeとの比較で徹底解説
aikanri-admin
この記事の内容
「DeepSeek-R1ってすごいらしいけど、中国のAIって安全なの？」——2025年初頭にリリースされて以来、DeepSeek-R1は「GPT-4並の性能を無料で使える」と話題になりました。しかし同時に、中国サーバーへのデータ送信というセキュリティ懸念も浮上しています。
この記事では、DeepSeek-R1の基本的な使い方・料金体系・性能評価に加え、業務で使う場合の安全性リスクを正面から解説します。さらに、「高性能かつ安全に業務自動化をしたい」方に向けて、弊社が実運用しているClaude Codeとの具体的な比較も行います。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次のことが明確になります。
01 OVERVIEW DeepSeek-R1とは何か？基本情報と背景 中国発の推論特化型AIモデルの全体像
DeepSeek-R1は、中国のAIスタートアップDeepSeek社（幻方量化から独立）が2025年1月に公開した大規模言語モデル（LLM）です。正式名称は「DeepSeek-R1」で、RはReasoning（推論）を意味しています。
最大の特徴は、数学・プログラミング・論理推論で GPT-4o / Claude Sonnet と同等以上のベンチマークスコアを記録しながら、モデル開発コストが桁違いに低い（報道では約600万ドル）という点です。この「安くて強い」という衝撃が、リリース直後のAI業界に大きなインパクトを与えました。
📚 用語解説
大規模言語モデル（LLM）：大量のテキストデータを学習して、人間のように文章を理解・生成するAIの仕組み。ChatGPT、Claude、Geminiなどは全てLLMをベースとしたサービスです。「大規模」は学習に使うデータ量とモデルのパラメータ数が膨大であることを指します。
1-1. DeepSeek-R1の技術的特徴
DeepSeek-R1の技術的な革新は、主に以下の3点にあります。
📚 用語解説
Mixture of Experts (MoE)：巨大なモデルの中に「専門家（Expert）」と呼ばれる部分ネットワークを複数持ち、入力に応じて一部だけを使う仕組み。全パラメータを同時に動かさないため、巨大なモデルでも推論コストが低い。DeepSeek-R1は671Bパラメータのうち37Bだけ使って回答を生成します。
AI鬼管理山崎
1-2. DeepSeek社の背景と運営体制
DeepSeek社は、中国のヘッジファンド「幻方量化（High-Flyer Quant）」の創業者・梁文鋒氏が2023年に設立したAI研究企業です。中国・杭州に本社を構え、中国国内のデータセンターでモデルの学習・推論を行っています。
ここで重要なのは、DeepSeek社が中国企業であるため、中国のデータ保護法・サイバーセキュリティ法の管轄下にあるという点です。これは後述の安全性セクションで詳しく解説しますが、企業が業務データを入力する際の大きなリスク要因となります。
DeepSeek社は中国のサイバーセキュリティ法およびデータ安全法の管轄下にあります。これらの法律では、政府からデータ提出を求められた場合に企業が拒否することが困難です。業務上の機密情報を入力する際は、この構造的リスクを理解した上で判断してください。
📚 用語解説
中国サイバーセキュリティ法：2017年施行の中国の法律。中国国内でネットワーク運営を行う事業者に対し、データの中国国内保存や政府からの開示要請への協力義務を課している。外国企業のデータであっても、中国サーバー上に存在すれば適用される可能性がある。
02 HOW TO USE DeepSeek-R1の使い方・登録方法 アカウント作成からプロンプト入力まで
DeepSeek-R1を使う方法は主に2つあります。Webチャット（chat.deepseek.com）とAPI経由での利用です。それぞれの登録・利用手順を解説します。
2-1. Webチャットでの利用手順
chat.deepseek.com
にアクセス
メールアドレスで
アカウント作成
モデル選択で
DeepThinkを選ぶ
日本語で
質問を入力
Webチャットは無料で利用できます。ChatGPTやClaudeと同様のチャットインターフェースで、日本語の質問にも対応しています。ログイン後、チャット画面右上のモデル選択から「DeepThink（R1）」を選ぶことでR1モデルが有効になります。
R1モデルの特徴として、回答の前に「思考過程（Thinking）」が表示されます。これはモデルが段階的に推論している過程を可視化したもので、最終回答に至るまでの論理展開が確認できます。
思考過程の出力分だけ回答時間が長くなります（通常30秒〜2分程度）。簡単な質問には通常の「DeepSeek Chat」モード、複雑な推論が必要な質問には「DeepThink（R1）」モードと使い分けるのが効率的です。
2-2. API経由での利用方法
開発者やシステム組み込み用途では、DeepSeek APIを利用できます。OpenAI互換のエンドポイント設計のため、既存のOpenAI SDK向けコードを最小限の変更で動かせるのが特徴です。
APIキーは DeepSeek Platform（platform.deepseek.com）で発行します。エンドポイントURLを`https://api.deepseek.com`に変更するだけで、OpenAIのPythonライブラリがそのまま使えます。
📚 用語解説
OpenAI互換API：OpenAIが定めたAPIの仕様（リクエスト形式・レスポンス形式）と同じ形式で動くAPI。OpenAI用に書いたプログラムのURLを変更するだけで、DeepSeekやClaude等の別サービスに切り替えられます。開発者にとって乗り換えコストが低いメリットがあります。
2-3. 日本語での使い方のコツ
DeepSeek-R1は多言語対応ですが、学習データの大部分が中国語と英語です。日本語でも利用は可能ですが、以下のポイントを押さえると精度が向上します。
代表菅澤
03 PRICING DeepSeek-R1の料金プラン・コスト構造 無料版の制限とAPI従量課金の詳細
DeepSeek-R1の料金体系は非常にシンプルです。Webチャットは基本無料、API利用は従量課金の2層構造になっています。
3-1. Webチャット（無料）
chat.deepseek.comのWebチャットは無料で利用可能です。2026年5月時点では月額課金プランは存在せず、登録すれば誰でもR1モデルを含む全機能にアクセスできます。ただし、アクセス集中時には応答速度が低下したり、一時的にキューに入れられることがあります。
| 項目 | DeepSeek Webチャット | Claude Pro | ChatGPT Plus |
|---|---|---|---|
| 月額料金 | 無料 | $20（約3,000円） | $20（約3,000円） |
| 利用制限 | アクセス集中時に制限 | Proの5倍まで | 4時間50回（GPT-5） |
| 推論モデル | DeepThink (R1) | Opus / Sonnet | GPT-5 / GPT-5 Thinking |
| 日本語精度 | 中程度 | 非常に高い | 高い |
| エージェント機能 | なし | Claude Code（追加料金なし） | Code Interpreter |
3-2. API従量課金
DeepSeek APIの料金は以下の通りです。他社に比べて大幅に安いのが最大の特徴です。
| モデル | 入力 (per 1M tokens) | 出力 (per 1M tokens) | 備考 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | $0.55（キャッシュヒット時） | $2.19 | 推論トークンは別途$2.19/1M |
| DeepSeek-V3 | $0.27 | $1.10 | 汎用チャット向け |
| Claude Sonnet 4.6（参考） | $3 | $15 | バランス型 |
| Claude Opus 4.6（参考） | $15 | $75 | 最上位 |
表を見ると、DeepSeek-R1のAPI料金はClaude Sonnetの約1/5〜1/7、Claude Opusの約1/27〜1/34と圧倒的に安いことが分かります。「コストだけ」で比較すればDeepSeekが圧勝です。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
キャッシュヒット：過去に同じ入力が処理されていた場合、計算をせずにキャッシュ（保存済み結果）から即座に返す仕組み。DeepSeekはキャッシュヒット時に料金が大幅に割引される。ただし、業務データでキャッシュヒットが発生する=同じ入力が他ユーザーと共有されている可能性も考える必要があります。
04 SECURITY RISK DeepSeek-R1の安全性・データリスク問題 中国サーバーへのデータ送信が意味すること
DeepSeek-R1を業務で使う上で最も重要な論点がこの安全性です。技術的な性能がいくら高くても、入力した業務データが意図しない形で流出・利用されるリスクがあれば、企業は導入すべきではありません。
4-1. データの保存先と管轄法
DeepSeek社のプライバシーポリシーには、ユーザーの入力データが中国国内のサーバーに保存されることが明記されています。これは単に「サーバーの物理的位置」の問題ではなく、中国の法律が適用されるかどうかの問題です。
中国のサイバーセキュリティ法（2017年施行）・データ安全法（2021年施行）・個人情報保護法（2021年施行）の3法により、中国国内のサーバーに保存されたデータは政府の要請があれば開示義務が発生します。企業の機密情報（契約書、顧客リスト、財務データ等）を入力した場合、理論上は中国政府からアクセスされる可能性があるということです。
4-2. 各国の規制動向
このリスクに対し、複数の国がDeepSeekの利用に対して公的な警告または規制措置を取っています。
| 国・機関 | 対応内容 | 時期 |
|---|---|---|
| イタリア | データ保護当局がアプリストアからの削除を命令 | 2025年1月 |
| オーストラリア | 政府機関での使用を禁止 | 2025年2月 |
| 韓国 | 一時的なダウンロード停止措置 | 2025年2月 |
| 台湾 | 政府機関での使用を禁止 | 2025年1月 |
| 米国 | 政府機関の端末での使用禁止を議論中 | 2025年2月〜 |
| 日本 | 政府としての公式規制なし（2026年5月時点） | — |
日本政府としての公式規制は2026年5月時点では出ていませんが、企業の自主判断として利用を控える動きは広がっています。特に、金融・医療・法務・製造業の企業では、社内ガイドラインでDeepSeekを禁止リストに入れるケースが増えています。
4-3. 実務上の安全性判断基準
以下の判断フレームで「DeepSeek-R1を使うかどうか」を決めることを推奨します。
種類を確認
機密？個人情報？
公開情報？
損害を評価
損害ゼロなら
利用可
有無を確認
Claude/ChatGPT
で代替可能？
リスク＞利便性
なら使わない
代表菅澤
📚 用語解説
ゼロトラスト：「何も信頼しない」を前提としたセキュリティ設計思想。外部のAIサービスも「信頼済み」として扱わず、都度データの機密度に応じてアクセスを判断する。DeepSeek-R1のような海外サーバー上のサービスに対しては、ゼロトラストの考え方が特に重要です。
4-4. 「無料だから」で選ぶと高くつくケース
DeepSeek-R1は「無料で使える」という点が大きな魅力ですが、業務利用で情報漏洩が発生した場合のコストを考えると、「無料」は本当に安いのか疑問が残ります。
| リスクシナリオ | 想定コスト | 備考 |
|---|---|---|
| 顧客個人情報の流出 | 数千万〜数億円（賠償・信用毀損） | 個人情報保護法違反にも該当しうる |
| 営業秘密の競合流出 | 事業への直接的打撃（定量化困難） | 中国市場の競合が取得する可能性 |
| 契約情報の漏洩 | 取引先からの信頼喪失 | 入札情報等が漏れれば致命的 |
| 社内戦略文書の流出 | 競合優位性の喪失 | 中長期計画が筒抜けになるリスク |
これらのリスクと「月$20〜$200のClaude/ChatGPTの費用」を天秤にかけたとき、セキュリティに投資する方が圧倒的に合理的だということは明白です。「無料」に釣られて取り返しのつかないインシデントを起こすケースは、AI業界でも今後増えると予想されています。
05 COMPARISON DeepSeek-R1 vs Claude Code 性能比較 推論力・実行力・安全性の3軸で比較する
ここではDeepSeek-R1とClaude Codeを、業務利用の観点から推論力・実行力（エージェント性能）・安全性の3軸で比較します。
5-1. 推論力の比較
ベンチマーク上では、DeepSeek-R1とClaude Opus/Sonnetは多くの分野で互角の性能を示しています。特に数学・コーディングではR1が優位、自然言語理解・要約ではClaudeが優位という傾向があります。
| 評価軸 | DeepSeek-R1 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| 数学推論（MATH-500） | 97.3% | 96.4% | 93.1% |
| コーディング（HumanEval） | 96.3% | 95.1% | 93.7% |
| 日本語理解 | 中程度 | 非常に高い | 高い |
| 長文コンテキスト | 128Kトークン | 200Kトークン | 200Kトークン |
| 応答の自然さ（日本語） | 機械的 | 非常に自然 | 自然 |
数字だけ見ればR1が勝っている項目もありますが、実際の業務で「数学の問題を解く」場面は限定的です。日本語での資料作成、メール文面作成、顧客対応下書き、ブログ記事執筆——こうした「言語の質」が問われる業務では、Claudeの方が明確に実用度が高いのが現実です。
5-2. エージェント実行力の比較
ここが最大の差別化ポイントです。DeepSeek-R1はチャットモデルであり、Claude Codeは自律型エージェントです。
| 機能 | DeepSeek-R1 | Claude Code |
|---|---|---|
| ファイル読み書き | 不可（チャットのみ） | 可能（ローカルファイル直接操作） |
| 複数ステップ自動実行 | 不可 | 可能（計画→実行→検証を自律的に） |
| コマンド実行 | 不可 | 可能（ターミナルコマンド実行） |
| API呼び出し | 不可 | 可能（外部サービス連携） |
| コード生成→即実行 | 不可 | 可能（生成したコードをその場で実行） |
| プロジェクト全体の理解 | 制限あり | 可能（複数ファイル一括読み込み） |
DeepSeek-R1が「回答を返すだけ」なのに対し、Claude Codeは「回答を返し、それを実行し、結果を検証し、必要なら修正する」まで自律的に行います。業務の「自動化」を目指すなら、チャットモデルでは限界があり、エージェントが必要です。
AI鬼管理山崎
5-3. 安全性の比較
| 安全性項目 | DeepSeek-R1 | Claude Code |
|---|---|---|
| データ保存先 | 中国サーバー | 米国（Anthropic社） |
| データ利用ポリシー | 学習利用の可能性あり | 入力データを学習に使わない（API/有料プラン） |
| 政府開示リスク | 高い（中国3法の管轄） | 低い（米国法の管轄、暗号化保管） |
| SOC 2認証 | なし | あり |
| GDPR対応 | 不明確 | 対応済み |
| 企業向けDPA | なし | Enterprise契約で可能 |
代表菅澤
06 GENAI CASE STUDY 【独自データ】Claude Codeで業務を安全に自動化する方法 弊社GENAIのClaude Code実運用データ公開
ここでは、「DeepSeek-R1ではなくClaude Codeを選んだ場合、実際にどこまで業務が自動化できるのか」を弊社（株式会社GENAI）の実データで示します。
6-1. 弊社のClaude Code運用概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円） |
| 利用範囲 | 営業・広告・ブログ・経理・秘書業務の全領域 |
| 主要モデル | Sonnet 4.6（日常業務） / Opus 4.6（複雑判断） |
| セキュリティ | Anthropicポリシーにより入力データの学習利用なし |
6-2. 業務別の削減効果（実績データ）
| 業務領域 | Claude Code導入前 | 導入後 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 営業資料作成 | 週20時間 | 週2時間 | 90% |
| 広告レポート | 週10時間 | 週1時間 | 90% |
| ブログ記事執筆 | 1本8時間 | 1本1時間 | 87.5% |
| 経理仕訳 | 月40時間 | 月5時間 | 87.5% |
| 秘書業務 | 日2時間 | 日15分 | 87.5% |
月額約30,000円のClaude Max 20xプランで、月間160時間以上（約1人分のフルタイム業務量）を吸収しています。人件費に換算すると月20〜25万円相当であり、投資対効果は約7倍です。
6-3. 安全に運用するための3つのルール
弊社ではClaude Codeを業務に組み込む際、以下の3つのセキュリティルールを設けています。
機密度に応じた
モデル選択
（高機密→Opus）
個人情報は
匿名化して入力
（マスキング）
出力結果の
人間レビュー
（100%確認）
これらのルールにより、「AIに任せるべき部分」と「人間が確認すべき部分」を明確に分離しています。完全な無人化ではなく、「人間の判断力 + AIの実行力」の組み合わせで安全性と効率性を両立させるアプローチです。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
データマスキング：個人情報や機密情報を識別不能な形に変換してからAIに入力する手法。例：「田中太郎」→「[Person_A]」、「03-1234-5678」→「[Phone_A]」。AIの処理精度を保ちつつ、万一の漏洩時の被害を最小化できる。
07 RECOMMENDATION 用途別おすすめAIツール早見表 「何をしたいか」で最適なAIを1枚で判断する
DeepSeek-R1とClaude Code、それぞれの最適な用途を1枚の表にまとめます。
| やりたいこと | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
| 数学・物理の問題を解きたい（個人学習） | DeepSeek-R1 | 推論力が高く無料で使える |
| プログラミングの学習・練習 | DeepSeek-R1 or Claude | 個人学習なら無料のDeepSeekでOK |
| 業務メールの下書き作成 | Claude Code | 日本語品質とセキュリティの両面で優位 |
| 営業資料・提案書の自動生成 | Claude Code | ファイル操作+安全性が必要 |
| 経理仕訳・経費処理 | Claude Code | 財務データを安全に処理する必要あり |
| ブログ記事・コンテンツ作成 | Claude Code | 日本語の自然さとSEO設定まで自動化 |
| 社内文書の要約・整理 | Claude Code | 機密文書を中国サーバーに送るのはNG |
| 個人の趣味・創作活動 | DeepSeek-R1 | 無料で十分、機密リスクなし |
代表菅澤
「個人のプログラミング学習にはDeepSeek-R1（無料）」「会社の業務自動化にはClaude Code（月$200）」と完全に分離して使う方法もあります。ただし、誤って業務データをDeepSeekに入力しないよう、ブラウザのブックマークや利用ルールを明確に分けておくことが前提です。
08 CONCLUSION まとめ ── 安全性と実用性を両立するAI選択 「無料」で選ぶか、「安全+自動化」で選ぶか
この記事では、DeepSeek-R1の使い方・料金・安全性リスクを解説し、Claude Codeとの比較を通じて「業務AIの正しい選び方」を整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最終的な結論：DeepSeek-R1は技術的に優れたモデルですが、現時点では企業の業務利用には安全性のリスクが高いと判断します。業務の自動化を安全に進めたい方は、Claude Code（月$20〜$200）の方が総合的に合理的な投資です。
代表菅澤
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よくある質問
Q. DeepSeek-R1は本当に無料で使えますか？
A. はい、Webチャット（chat.deepseek.com）は2026年5月時点で無料です。ただしアクセス集中時には制限があります。API利用は従量課金ですが、他社に比べて非常に安価です。
Q. DeepSeek-R1に日本語で質問しても大丈夫ですか？
A. 日本語での質問・回答は可能です。ただし、学習データの中心が中国語と英語のため、日本語の自然さや文脈理解ではClaude/ChatGPTに劣る傾向があります。技術的な質問は英語で入力した方が精度が安定します。
Q. DeepSeek-R1とChatGPTではどちらが優秀ですか？
A. 数学・論理推論ではDeepSeek-R1が優位、自然言語の柔軟性と日本語品質ではChatGPTが優位です。ただし業務利用の観点では、安全性の差（中国サーバー vs 米国サーバー）が最大の判断ポイントになります。
Q. 会社のデータをDeepSeek-R1に入力しても問題ないですか？
A. 機密性のあるデータの入力は推奨しません。DeepSeek社のサーバーは中国国内にあり、中国の法律によりデータ開示義務が発生する可能性があります。公開情報のみに限定するか、Claude/ChatGPTなど米国サービスの利用を推奨します。
Q. Claude CodeとDeepSeek-R1を併用するのはありですか？
A. あります。「個人学習にDeepSeek（無料）」「業務にClaude Code（有料）」と完全に分離して使う方法です。ただし、誤って業務データをDeepSeekに入力しないよう、利用ルールの明確化が前提です。
Q. DeepSeek-R1のオープンソース版を自社サーバーで動かせば安全ですか？
A. DeepSeek-R1のウェイトは公開されており、自社サーバーでの運用は可能です。この場合、データが中国に送信されないため安全性は確保されます。ただし、671Bパラメータのモデルを動かすには複数台の高性能GPUサーバーが必要で、運用コストは月数十万〜数百万円になります。
Q. Claude Codeを使い始めるにはどうすればいいですか？
A. Anthropicのサイト（claude.ai）でアカウントを作成し、Proプラン（月$20）以上を契約すればすぐに使えます。デスクトップ版もリリースされているため、ターミナル操作に不慣れな方でもチャットUIで業務自動化を始められます。
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- 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
