昨日、チャットＧＰＴ前史、そして今についてお伝えしました。（参照：No.6222 ちょっと一休み その９８３ 『チャットＧＰＴ前史、そして今は』）
そこで、今回は、現在のＡＩチャットの代表格であるチャットＧＰＴとディープシークの比較についてお伝えします。

１月２８日（火）放送の「ワールドビジネスサテライト」（テレビ東京）でチャットＧＰＴとディープシークの比較について取り上げていたのでご紹介します。　
なお、日付は全て番組放送時のものです。

日米のマーケットが大きく動きました。（１月２８日）
引き金になったのが中国製の生成ＡＩモデルの存在です。
日本の株式市場でも、半導体関連の銘柄に売り注文が相次ぎ、一時６００円以上、値を下げる場面も。
終値は３９、０１６円と、３日連続の下落となりました。

この流れを作ったのが２７日のニューヨーク株式市場です。
ハイテク株が多いナスダック、３％を超える大幅安に。
中でも、ＡＩ向けの半導体を提供するエヌビディアの株価が前日に比べて１７％も下落し、時価総額が約９２兆円分、減少しました。
アメリカの企業としては過去最大の減少幅です。
トヨタ自動車の時価総額、４６兆円の２倍もの額がたった１日で吹き飛んだことになります。

日米の株式市場の起きた“異変”。
背景にあるのが、中国の新興企業、ディープシーク（ｄｅｅｐｓｅｅｋ）が開発した生成ＡＩモデル「Ｒ１」の登場（１月２０日）です。
最大の特徴が開発コストの安さ、
１つのモデルにかかった費用は６００万ドル、日本円で約９億円に抑えられ、
アメリカ競合企業の１０分の１以下になるとしています。
このため、アメリカ勢の優位性が揺らぐと警戒され、株価に影響を与えたのです。

では、その性能は、
日本のＡＩ研究の第一人者、東京大学大学院の松尾豊教授を訪ねました。
松尾さんは次のようにおっしゃっています。
「数学のタスクやいろいろな言語タスクでは、（ディープシークは）オープンＡＩの「ｏ１」（最新モデル）とほぼ同じぐらい。」
「あるいはタスクによっては（オープンＡＩを）超えるようなものもあるというぐらいの精度で、これも、かなり驚くべきことだと思いますね。」

ディープシークとアメリカのオープンＡＩが開発したチャットＧＰＴに、東京大学の入試問題を解かせると、それぞれのＡＩがすらすらと数式を書いていきます。
先に解き終えたのはチャットＧＰＴ。
ディープシークは約５秒後に回答しました。
低コストと性能の高さを謳ったディープシーク。
アメリカではアップルのアップストアで無料ダウンロード数が一時首位となりました。

ＡＩ開発を推進するトランプ大統領は次のようにおっしゃっています。
「多額のお金を費やす必要がないため、資産としてポジティブに捉えている。」
「中国企業のＡＩであるディープシークの発表は、我々の業界にとって、勝つためには競争に全力集中する必要があるという警鐘となるべきだ。」

一方、中国は、このディープシークをどう位置付けているのでしょうか。
今月２０日、ナンバー２の李強首相は、企業経営者らを招いた座談会。
ディープシークの創業者、梁文鋒（リャン・ウェンフォン）さんは、ＡＩについて中国メディアの取材に対し、次のようにおっしゃっています。
「包括的で、かつ手頃な価格であるべきだ。」

中国政府との近さが際立つディープシークには、ある制限も。
中国側が神経をとがらせている天安門事件について尋ねると、中国語で「この問題には答えられません。話題を変えましょう。」などと表示されました。

一方で、ディープシークの特徴として挙げられるのが、オープンＡＩのチャットＧＰＴと異なり、“オープンソース”であることです。
“オープンソース”の場合、企業などがディープシークのＡＩモデルに新たなデータを学ばせた場合、独自のアプリやプログラムの開発に活用出来ます。

このディープシークをビジネスに活用しようとする動きも。
サイバーエージェントが公開したのが、ディープシークに日本語のデータを追加学習させたモデルです。
サイバーエージェントの石上亮介さんは次のようにおっしゃっています。
「日本語で質問しても、中国語や英語で回答してしまうことが多々あったんですけども、日本語で追加学習を行うことによって、日本語で訊いたら日本語で答えるようにしている。」

サイバーエージェントでは、商品が自らアピールするロボットなどの販売促進ツールの開発や企業の広告制作などで生成ＡＩを活用。
今後、独自で開発した生成ＡＩに加えて、ディープシークを使ったサービスの提供も視野に入れています。
石上さんは次のようにおっしゃっています。
「（ディープシークは）料金がチャットＧＰＴなどの主要なモデルと比べて安くなっている。」
「つまり、利用者側からすると、安くＬＬＭ（生成ＡＩ）を使うことが出来るという状況になっているので、それを活用するサービスも安く動かせるようになると思いますね。」

この中国企業が開発したディープシーク、セキュリティ上のリスクはないのでしょうか。
松尾教授は次のようにおっしゃっています。
「ディープシークのパソコン版やアプリ版を使うと、情報は向こう（中国）に行きますけども、オープンソースになっているモデルを使う分には、自分たちの手元で動作させることが出来ますから、情報のセキュリティという意味では、それほど心配ないと思います。」
「（その上で）、中国における安全性の基準を考えて作られているんですね。」
「それは、少なからず中国の国家的な価値観などが反映されたものになっていて、そこら辺に対して、このまま使っていいのかどうかという面はあると思いますね。」

こちらにチャットＧＰＴとディープシークの違いをまとめました。
中国発の生成ＡＩモデルですが、ディープシークショックと言われるまで市場に動揺が走ったことについて、日本経済新聞 論説フェローで解説キャスターの原田亮介さんは次のようにおっしゃっています。
「これ、ゲームのルールを変えるゲームチェンジャーになる可能性があるわけですよね。」
「これまでＡＩの開発はアメリカのハイテク大手が競っていて、いかにサーバーの性能を上げるか、そのためには最先端のＧＰＵという半導体をどうやって確保するか。」
「で、このＧＰＵを作っているエヌビディアを中心とする生態系が出来てたたわけです。」
「どころが、このディープシークは（型落ちの半導体、エヌビディア製Ｈ８００（添付１参照）を使うことで、）アメリカの最新のＡＩの大体１０分の１のコストで開発されると。」
「そうなると、高いＧＰＵはいらないかもしれないし、サーバーのコストもとても安くなる。」
「で、エヌビディアの収益構造が変わるかもしれないから株価が暴落したということですね。」
「（ただ、こんなに短期間で、突然エヌビディアの地位が脅かされることになったのは正直驚いたが、）ＡＩはテンポが速いですよね。」
「チャットＧＰＴが発表されたのは２０２２年の１１月。」
「２年あまりで世界を変えたわけです。」
「今回のＡＩというのも創業して１年あまりで発表されて、１週間でダウンロード数が世界一になったと。」
「で、（ソフトバンクグループの会長兼社長の）孫正義さんがトランプさんに７０兆円のＡＩ投資を提案したわけですけど、ディープシークが浸透すれば、そんなにお金がかかんないかもしれないし、サーバー向けの戦力投資もあまりいらないかもしれない。」
「だから、パラダイムを変えるわけですね。」
「（そうなると高性能ＧＰＵの価格が下落していく可能性もあるかもしれないので、今後エヌビディアを巡る生成ＡＩの勢力図は今後、変っていくのかという問いに対して、）もう少し、詳細な情報が必要だと思うんです。」
「個人向けでは、かなり性能が高いかもしれないけれど、大量の情報を処理をする企業向けのサービスで同じようなのかどうか。」
「まあ、今回も一両日、サーバーがダウンしたと言われていますから、やっぱり、正確な評価のための情報がもう少し必要だと思います。」
「（今日、お伝えしました、中国発のＡＩ、ディープシークですが、ＴｉｋＴｏｋですら、アメリカの最高裁で利用禁止の判断が出たが、そのままではアメリカで使えないのでは、という問いに対して、）今は広く使いたがる。」
「そうだとすると、「天安門事件」で検索しても、答えは出てこないし、日本の企業が使うことも勧められないでしょうね。」
「ただ、オープンソースなので、カスタマイズして、サーバーを中国外に置けば、リスクはある程度無くなるということですね。」
「（アメリカは先端半導体などを中国に輸出出来ないようにしてイノベーションをストップさせてきたにも係らず、今回の新しい生成Ａモデルが中国から誕生したということだが、）ディープシークＡＩが使って活用したのは、エヌビディアの一世代前のＧＰＵを使ったと言われているわけです。」
「つまり、資源が限られていることで、それがイノベーションを促したということも言えるわけなので、限られている資源がアメリカに先駆けて人工衛星を飛ばしてスプートニクショックというのがありました。」
「それに匹敵するという声もあるわけですね。」
「今、一番喜んでいるのは中国の指導部だと思うんですけども。ただし、米中のＡＩを巡る競争は、まだ始まったばかりですよね。」
「（エヌビディアの株価、今日は１７％下落したけども、時間外の取引で５％反発しているようだが。）まだ１２ポイントギャップがあるので、このブームが果たしてどういうかたちで進むのかは今後の注目です。」

以上、番組の内容をご紹介してきました。

番組の内容を以下にまとめてみました。
・中国の新興企業、ディープシークが開発した生成ＡＩモデル「Ｒ１」の登場で、日米のマーケットが大きく動いた
　-１月２７日にエヌビディアの株価が前日に比べて１７％も下落し、時価総額が約９２兆円分、減少した
　-その影響で、１月２８日の日本の株式市場でも、半導体関連の銘柄に売り注文が相次ぎ、一時６００円以上、値を下げる場面もあった

（ディープシークの特徴）
・最大の特徴は開発コストの安さである
　-１つのモデルにかかった費用は６００万ドル、日本円で約９億円に抑えられ、アメリカ競合企業の１０分の１以下になるとしている
　-このため、アメリカ勢の優位性が揺らぐと警戒され、株価に影響を与えた
・性能は、数学のタスクやいろいろな言語タスクでは、オープンＡＩの「ｏ１」（最新モデル）とほぼ同じぐらいである
・タスクによってはオープンＡＩを超えるようなものもあるというぐらいの精度である
・ディープシークとアメリカのオープンＡＩが開発したチャットＧＰＴに、東京大学の入試問題を解かせると、それぞれのＡＩがすらすらと数式を書いていく
　-先に解き終えたのはチャットＧＰＴで、ディープシークは約５秒後に回答した
・アメリカではアップルのアップストアで無料ダウンロード数が一時首位となった
・中国政府との近さが際立つディープシークには、中国側が神経をとがらせている天安門事件について尋ねると、中国語で「この問題には答えられません。話題を変えましょう。」などと表示されるといった制限がある
・オープンＡＩのチャットＧＰＴと異なり、“オープンソース”である
　-“オープンソース”の場合、企業などがディープシークのＡＩモデルに新たなデータを学ばせた場合、独自のアプリやプログラムの開発に活用出来る

（ディープシークをビジネスに活用しようとする動き）
・サイバーエージェントはディープシークに日本語のデータを追加学習させたモデルを公開した
　-商品が自らアピールするロボットなどの販売促進ツールの開発や企業の広告制作などで生成ＡＩを活用した
　-今後、独自で開発した生成ＡＩに加えて、ディープシークを使ったサービスの提供も視野に入れている
　-ディープシークは、料金がチャットＧＰＴなどの主要なモデルと比べて安くなっているので、それを活用するサービスも安く動かせるようになる

（ディープシークのセキュリティ上のリスク）
・ディープシークのパソコン版やアプリ版を使うと、情報は中国に行くが、オープンソースになっているモデルを使う分には、自分たちの手元で動作させることが出来るので、情報のセキュリティは、それほど心配ない
・中国における安全性の基準を考えて作られているので、少なからず中国の国家的な価値観などが反映されたものになっている

（チャットＧＰＴとディープシークの違い）
ディープシークは中国発の生成ＡＩモデルですが、ディープシークショックと言われるまで市場に動揺が走ったが、ゲームチェンジャーになる可能性がある
・「これまでＡＩの開発はアメリカのハイテク大手が競っていて、いかにサーバーの性能を上げるか、そのためには最先端のＧＰＵという半導体をどうやって確保するかだった
・このＧＰＵを作っているエヌビディアを中心とする生態系が出来ていた
・しかし、ディープシークは、型落ちの半導体、エヌビディア製Ｈ８００を使うことで最先端の半導体の大体１０分の１のコストで開発される
・そうなると、高いＧＰＵは不要になるかもしれないし、サーバーのコストもとても安くなる
・エヌビディアの収益構造が変わるかもしれないから株価が暴落したということである
・ＡＩ開発のテンポは非常に速い
　-チャットＧＰＴが発表されたのは２０２２年の１１月で、２年あまりで世界を変えた
　-今回のＡＩというのも創業して１年あまりで発表されて、１週間でダウンロード数が世界一になった
・ソフトバンクグループの会長兼社長、孫正義さんがトランプさんに７０兆円のＡＩ投資を提案したが、ディープシークが浸透すれば、そんなに資金がかからないかもしれないし、サーバー向けの戦力投資もあまりいらないかもしれないので、パラダイムを変えるわけである
・しかし、個人向けでは、かなり性能が高いが、大量の情報を処理をする企業向けのサービスでも同じかは分からないので正確な評価のための情報がもう少し必要である
・ディープシークＡＩが使って活用したのは、エヌビディアの一世代前のＧＰＵを使ったと言われているが、資源が限られていることで、それがイノベーションを促した
・今、一番喜んでいるのは中国の指導部だと思うが、米中のＡＩを巡る競争は、まだ始まったばかりである

なお、１月２９日（水）放送の「ワールドビジネスサテライト」（テレビ東京）でもディープシークについて触れており、国際社会経済研究所の理事長、藤沢久美さんは次のようにおっしゃっています。
「不正の問題もありますけど、私は、今回の件で３つぐらい気づきがあったなと思っていて、１つは、中国を無視しちゃいけない、しっかり観察しなきゃいけない。」
「昨年、国際ロボット学会に行って、ロボットってＡＩを使いますけど、中国が一番優れてたんですね。」
「で、２番目は、やっぱり相手に制裁を与えて、制約を与えて、苦しめると、イノベーションが起きちゃうよと。」
「なので、そういうリスクがあるっていうことを考えなきゃいけないということ。」
「で、３番目は、やっぱり、これ見て、ＡＩの進化のスピードが上がるなと。」
「オープンソースですから、みんな使い始めます。」
「そうすると、どんどんＡＩの活用が増えるので企業も、どれくらいＡＩを使うか。」
「これで格差は広がっていく。」
「我々、覚悟しなきゃ、いけないなと。」
「（アメリカは中国を止めようとしているが止められないということなのかという問いに対して、）知恵の競争になると止められないと思いますね。」

以上、番組の内容をご紹介してきました。

番組を通して、藤沢さんによる３つの指摘を以下にまとめてみました。
１．中国を無視してはいけない、そして、しっかり観察しなくてはいけない
　・昨年、国際ロボット学会に行って、ＡＩロボットは中国が一番優れていた
　　-アメリカは中国を止めようとしているが、知恵の競争は止められない
２．相手に制裁を与えて、苦しめると、相手側にノベーションが起きるリスクがある
３．オープンソースによりＡＩの進化のスピードが上がる
　・オープンソースなので、みんな使い始めると、格差は広がっていく

さて、チャットＧＰＴとディープシークの比較について、先ほどこちらでお見せしたように、ディープシークはソースコードがオープンソースなのでユーザーが広がり易く、型落ちの半導体、エヌビディア製Ｈ８００を使うことで最先端の半導体の大体１０分の１のコストで開発されるといいます。

なお、添付２による両者の性能比較、および選択のポイントは以下の通りです。
• 高度な推論やマルチモーダル処理が必要な場合：ChatGPT（特にGPT-4oやGPT-4.1）が適しています。
• 数学的処理やコスト重視の用途：DeepSeek R1やV3.1が有力な選択肢です。
• 多言語対応や中国語圏での利用：DeepSeekが特に優れています。
• インフラやリソースに制約がある場合：DeepSeekの軽量な運用が有利です。

最終的な選択は、利用目的や求める性能、コスト、インフラ要件などに応じて判断することが重要です。

更に、特に考慮すべきディープシークのセキュリティ上の問題、あるいは制約については添付2-1を参照下さい。
DeepSeekは、高性能なAIモデルを低コストで提供する一方で、セキュリティやプライバシーに関する重大なリスクが存在します。
特に、機密情報を扱う業務や政府機関での使用には慎重な判断が求められます。
代替として、セキュリティ対策が強化された他のAIモデルの利用を検討することを推奨します。

では、チャットＧＰＴとディープシークの総合的な評価からすると、一般的な企業がＡＩチャットを購入する場合、ディープシークを選択するのが良いのではないか、また、その際の考慮点については添付３を参照下さい。

また、チャットＧＰＴとディープシークの総合的な評価からすると、ＡＩチャットを購入する場合、チャットＧＰＴを選択するのが良いのではないか、また、その際の考慮点については添付４を参照下さい。

ということで、チャットＧＰＴとディープシークとでは、同じＡＩチャットでも、それぞれの良さ、そして考慮点があるので、企業などが購入する際には、こうした観点からどちらを選択するか、十分な検討が必要です。

なお、今回は、ディープシークはチャットＧＰＴに比べて、同程度の性能で、ざっと１０分の1ほどの開発コストだとお伝えしました。
そこで、次回は、その理由について探ってみます。

添付1）

エヌビディア製「Ｈ８００」モデルとは？

ChatGPT:

エヌビディア（NVIDIA）製「H800」は、中国市場向けに特別に設計された**ハイエンドAIアクセラレータ（GPU）**です。これは、米国政府による対中輸出規制を遵守するため、A100やH100の代替品として開発されました。

✅ H800の概要

🔧 H800の技術的特徴（H100との比較）

米国の輸出規制（特に、2022年の「CHIPS法」およびEAR規制）により、特定性能を超えるAI半導体は中国に輸出できないため、NVIDIAはH100の性能を下げたモデルとして「H800」を開発したとされています。

📉 性能制限の主な点

• 帯域幅制限：H800では、H100と比較してGPU間の通信帯域が抑えられている。
• 演算能力制限：H100のTensor Coreなどの強力な演算機能をフルには発揮できない。
• FP64、FP32、Tensor Coreなどの処理性能が一部抑制されている。

💡 なぜH800が重要か？

• 中国の大手企業（アリババ、テンセントなど）は、自国内でChatGPTのような生成AI開発を進める上で、高性能GPUが不可欠。
• しかしH100などの高性能品は輸出制限の対象。
• H800はその「政治的・規制的な妥協解」として設計されたモデルであり、米中ハイテク摩擦の象徴的存在。

🔄 最新動向（2024〜2025）

• 米国は2023年後半から、H800ですら禁止対象に含める新たな規制強化を進めており、NVIDIAは中国向けにさらに制限した「L20」「L2」など新型の設計に移行。
• 中国側は**自国製GPU開発（例：Biren、Moore Threadsなど）**を急ぐものの、性能面ではNVIDIAに大きく劣る状況が続いている。

🔚 結論

NVIDIA H800は、「米中テクノロジー摩擦の間隙を縫って開発された、中国専用のAI向けGPU」です。表向きはH100ベースのハイエンド製品でありながら、性能は意図的に制限されており、政治とテクノロジーの複雑な力学の中で生まれた製品です。

添付２）

チャットＧＰＴとディープシークの最新情報での性能の比較は？

ChatGPT:

2025年5月現在、OpenAIのChatGPT（最新モデル：GPT-4oおよびGPT-4.1）と、中国のDeepSeek（最新モデル：DeepSeek R1およびV3.1）は、性能・コスト・用途の面でそれぞれ異なる強みを持ち、グローバルなAI競争の最前線に立っています。以下に、最新情報に基づく比較をまとめます。

🔍 ChatGPT（GPT-4o / GPT-4.1）の特徴

• 知的性能：GPT-4oはMMLUスコア0.803を記録し、一般的な知識や推論能力で高い評価を受けています 。Artificial Analysis+2Artificial Analysis+2Chatbase+2
• マルチモーダル対応：GPT-4oはテキスト、音声、画像を統合的に処理できるマルチモーダルモデルであり、GPT-4.1は特にコーディングや長文処理に優れています 。Helicone.ai
• 出力速度：GPT-4oの出力速度は平均179トークン/秒と高速です 。GeeksforGeeks+3Artificial Analysis+3Business Insider+3
• 価格：GPT-4oの価格は1Mトークンあたり$7.50（入力$5.00、出力$15.00）と高めですが、GPT-4.1 miniやnanoはコストパフォーマンスに優れた選択肢です 。BleepingComputer+2Helicone.ai+2Artificial Analysis+2
• 統合性と安定性：ChatGPTは多くのプラットフォームとの統合が進んでおり、ユーザーインターフェースも洗練されています 。Fello AI

🌐 DeepSeek（R1 / V3.1）の特徴

• 数学的性能：DeepSeek R1はMATHベンチマークで90.2%のスコアを記録し、GPT-4oを上回る結果を示しています 。Milvus+7BRACAI AI Consulting+7Nature+7
• コスト効率：DeepSeek V3.1の価格は1Mトークンあたり$0.48（入力$0.27、出力$1.10）と、GPT-4oに比べて大幅に低価格です 。Artificial Analysis
• 開発効率：DeepSeekは約$5.6Mの開発費でChatGPTレベルの性能を達成し、エネルギー消費やカーボンフットプリントも大幅に削減しています 。digidop.com
• マルチリンガル対応：DeepSeekは多言語対応に優れており、特に中国語圏での利用に適しています 。deepseek.ai
• インフラ要件：DeepSeekはChatGPTに比べて必要なハードウェアリソースが少なく、軽量な運用が可能です 。digidop.com

📊 性能比較表（2025年5月時点）

🏁 総評と選択のポイント

• 高度な推論やマルチモーダル処理が必要な場合：ChatGPT（特にGPT-4oやGPT-4.1）が適しています。GeeksforGeeks+5Business Insider+5BleepingComputer+5
• 数学的処理やコスト重視の用途：DeepSeek R1やV3.1が有力な選択肢です。AI For Data Analysis - Ajelix+4Dstack+4Medium+4
• 多言語対応や中国語圏での利用：DeepSeekが特に優れています。
• インフラやリソースに制約がある場合：DeepSeekの軽量な運用が有利です。

最終的な選択は、利用目的や求める性能、コスト、インフラ要件などに応じて判断することが重要です。

添付2-1）

ディープシークのセキュリティ上の問題、あるいは制約は？

ChatGPT:

DeepSeek（特にその主要モデルであるDeepSeek-R1およびV3.1）は、セキュリティとプライバシーの観点から複数の懸念が指摘されています。以下に、主な問題点と制約をまとめます。

🔐 主なセキュリティ上の問題

1. プロンプトインジェクションと「脱獄」への脆弱性

DeepSeek-R1は、悪意のあるプロンプトに対して防御が不十分であり、セキュリティ研究者によるテストでは、50件の有害なプロンプトすべてに対して適切なブロックが行われず、100%の攻撃成功率を記録しました。 WIRED+1Cisco Blogs+1

2. 「推論中断攻撃」への脆弱性

最近の研究では、DeepSeek-R1が「推論中断攻撃」に対して脆弱であることが明らかになりました。この攻撃では、特定のプロンプトによりモデルの推論プロセスが停止し、無効な応答を返す可能性があります。 arXiv

3. 有害なコンテンツの生成リスク

DeepSeek-R1は、マルウェアやトロイの木馬などの有害なコードを生成するリスクが高く、セキュリティテストでは78%の確率で不正なコードを生成しました。 GlobeNewswire

🛡️ プライバシーとデータ保護の懸念

1. データの中国への送信

DeepSeekの利用規約では、ユーザーデータが中国のサーバーに保存され、中国の法律に基づいて管理されることが明記されています。 サイバーセキュリティダイブ+1ウィキペディア+1

2. データ漏洩の事例

2025年1月、DeepSeekのクラウドストレージ設定ミスにより、100万件以上のチャット履歴やAPIキーなどの機密情報が漏洩しました。 ウィキペディア

3. アプリのセキュリティ設定の問題

DeepSeekのiOSアプリは、App Transport Security（ATS）を無効化しており、データが暗号化されずに送信される可能性があります。 Krebs on Security

🌍 各国・企業による制限措置

• 政府機関での使用禁止：米国、イタリア、韓国、オーストラリアなどの政府機関では、DeepSeekの使用が禁止されています。 ウィキペディア
• 企業による使用制限：日本のトヨタ自動車、三菱重工業、ソフトバンクなどの企業では、社内でのDeepSeekの使用を禁止しています。 ウィキペディア

⚠️ まとめと推奨事項

DeepSeekは、高性能なAIモデルを低コストで提供する一方で、セキュリティやプライバシーに関する重大なリスクが存在します。特に、機密情報を扱う業務や政府機関での使用には慎重な判断が求められます。代替として、セキュリティ対策が強化された他のAIモデルの利用を検討することを推奨します。

添付３）

チャットＧＰＴとディープシークの総合的な評価からすると、一般的な企業がＡＩチャットを購入する場合、ディープシークを選択するのは良いのでは？　また、その際の考慮点は？

ChatGPT:

ご指摘のとおり、一般的な企業がAIチャットを導入する際にDeepSeekを選択するのは、一定の合理性がある選択肢です。特にコストや導入自由度を重視する企業には魅力的です。

✅ 総合評価：ChatGPT vs DeepSeek（2025年時点）

✅ DeepSeekを選択するのが「良い」と言える企業の条件

◎ 特に向いている企業：

• 自社でインフラやセキュリティを管理できる企業
• 中国語・英語圏を対象にしたサービスを展開している企業
• AIの研究開発・実装ノウハウがある or 積極的に蓄積したい企業
• コスト重視で多人数にAIを展開したい企業（例：BPO、教育、地域行政など）

🧠 導入する際に考慮すべき点（チェックリスト）

📌 結論

• DeepSeekは、コスト効率・運用自由度において極めて優秀で、特に技術力のある中堅・大企業やスタートアップにとって「非常に魅力的な選択肢」。
• 一方で、日本語性能や信頼性、法的・国際的なリスクを考慮し、導入分野を慎重に選ぶ必要があります。
• 導入検討にあたっては、PoC（試験導入）を実施し、性能・運用・セキュリティの適合性を確認することが強く推奨されます。 

添付４）

では、チャットＧＰＴとディープシークの総合的な評価からすると、ＡＩチャットを購入する場合、チャットＧＰＴを選択する思われる企業は？　また、その際の考慮点は？

ChatGPT:

以下に、ChatGPTを選択することが適している企業の特徴と、導入時の考慮点を、DeepSeekとの比較を踏まえて整理します。

✅ ChatGPTを選択すべき企業の特徴

💡 ChatGPT導入時の主な考慮点

📌 結論

ChatGPTは以下のような企業にとって最も合理的な選択肢となります：

• 品質・信頼性を最優先する業種（医療、行政、金融、法律）
• エンタープライズ向けAIインフラを安定運用したい企業
• 多言語対応（特に英語、日本語）を高精度に求めるグローバル企業
• 社外サービスにAIを搭載して顧客対応を強化したい企業（例：カスタマーサポート、FAQ）

DeepSeekは依然として優秀ですが、「実験・研究・技術志向の企業」や「コスト優先・中国語圏重視の企業」向けであり、ChatGPTは本格運用・国際基準・日本語対応を求める企業向けです。