たとえ話でスッキリ理解！DeepSeekの全貌を解説

DeepSeekとは何者か？

企業概要

DeepSeekは、2023年5月14日に中国・杭州で設立されたと報じられているAIベンチャー企業です (出典❶)。

創業者は梁文峰（Liang Wenfeng）という人物で、彼は中国の大手ヘッジファンド「High-Flyer（幻方量化）」の共同創業者でもあるとされています(出典❷)。

DeepSeekの大きな特徴のひとつは、外部からの資金調達をほとんど行わず、独自の研究開発に注力しているという点です。これは梁文峰氏が所属するヘッジファンド「High-Flyer」からの資金を元に自己完結型の研究体制を整えているという報道にもとづく情報です (出典❼)。
従業員数は約150名程度とされ、その多くは新卒のエンジニアや比較的キャリアの浅い開発者が集まっているというユニークな構成も注目されています (出典❹)。

「AIのピンドゥオドゥオ」と呼ばれる理由

DeepSeekは、中国国内で低価格かつ高性能をうたうAIモデルを提供し、一躍注目を浴びています。特に2024年5月に「DeepSeek-V2」というモデルを発表したことで、AIモデルの価格破壊を引き起こしたとされ、中国の格安ECサイト「ピンドゥオドゥオ」のAI版だと評されています (出典❶)。
その結果、ByteDance、Tencent、Baidu、Alibabaといった大手企業も対抗価格を設定せざるを得なくなったと言われるほど、DeepSeekの登場は衝撃的だったというのが業界内の噂です (出典❾)。

 R1とV3：DeepSeekの主力AIモデル

DeepSeekが世に知られるきっかけになったのが、R1とV3という2種類の大規模言語モデル（あるいはそれに準ずるAIモデル）です。以下では、この2つのモデルを順番に解説し、それぞれの特徴をたとえ話とともにご紹介します。

DeepSeek R1：コスパ重視の万能モデル

• 性能目標: OpenAIの「o1モデル」と同等 といわれます（正確な出典は不明)
• コスト: 従来比25分の1

技術解説

DeepSeek R1は、「既存の大規模言語モデル（例えばOpenAIモデル）と同水準の性能を保ちつつ、必要な計算リソースとコストを大幅に削減した」と主張されています。コストが1/25という数字は非常に大胆ですが、その裏には後述するMoE（Mixture-of-Experts）や動的精度調整技術などの効率化テクノロジーがあるというのがDeepSeek側の説明です (出典❶)。

たとえ話: 「必要十分な日用車」
たとえば、車に例えるなら「DeepSeek R1」は燃費が良く、そこそこの速度と積載量を備えた日常用の小型車のイメージです。

• 従来の大きなSUV（従来型AIモデル）と同等の走りができるけれども、ガソリン代（計算コスト）は25分の1しかかからない、というのがR1の“売り”です。
• 大きくて重いSUVが必要な場面もあるかもしれませんが、普段使いで高速道路を爆走するわけでもないなら、「小型車のほうが維持費も安くて便利」という理屈と似ています。

DeepSeek V3：最高性能を目指すハイエンドモデル

• 性能目標: GPT-4oを超える性能 (出典❶)
• コスト: 従来比10分の1

技術解説

DeepSeek V3は、R1よりもさらに高い性能を目指したモデルで、「OpenAIのGPT-4系統を上回る精度を、1/10のコストで提供できる」という驚きの数字を発表しています (出典➎)。もしこの数字が事実なら、大規模研究や医療分野、高度な画像認識などで大きなインパクトを与える可能性があります。

たとえ話: 「電動スーパーカー」
V3を車になぞらえるなら、「最先端の電動スーパーカー」でありながら、燃費（ランニングコスト）は普通車よりも低い、という感覚でしょう。

• 超高速走行（高い処理能力）と環境性能（コストの低さ）を両立する、まさに“いいとこ取り”の未来カー。
• ただし、スーパーカーが実際に宣伝通りの性能を発揮するかどうかは、テスト走行や第三者評価を見ないと何とも言えません。
  DeepSeek V3も同様に、外部機関が行う大規模なベンチマーク結果がまだ少ないという課題があります (出典❶)。

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DeepSeekの技術要素をたとえ話で解説

DeepSeekが「コストを下げつつ高性能を目指す仕組み」として取り入れているのが、MoE（Mixture-of-Experts）、強化学習、動的精度調整技術などです。
以下、それぞれを簡単な技術解説とたとえ話でまとめます。

MoE（Mixture-of-Experts）

技術解説

• 概要: 大規模なタスクを複数の専門家モデルに分割し、必要なタイミングで最適な専門家を呼び出す仕組み (出典: Shazeerらの研究など)
• ポイント: 巨大な1つのモデルですべてを処理するより、複数の小さなモデルを組み合わせることで計算効率を高める。
• メリット: 不要な部分に計算リソースを割かずに済むため、学習・推論のコストを下げられる。

強化学習

技術解説

DeepSeekの強化学習は、AIが自ら問題を解き、その結果を評価して学習する方法です。特にGRPO(Group Relative Policy Optimization)という技術を使い、複数の解答を比較して効率的に学習します。
これにより、人間の手本なしで高度な推論能力を獲得し、数学や科学的な問題解決能力を大幅に向上させています。

従来方式PPO(Proximal Policy Optimization)との主な違いは、人間のフィードバックを必要とせず、AIが自律的に学習できる点です。
また、複数の解答を同時に評価することで、より効率的かつ創造的な学習が可能になっています。

動的精度調整技術

技術解説

• 概要: 必要な場面では高精度（大きな計算リソース）を割き、それ以外では省エネモードを使う仕組み。
• メリット: AIの推論にかかる電力消費やクラウドコストが抑えられる。

たとえ話: 「電気自動車のエコモード」

街中を走るときはエコモードで燃費（電力）を節約し、高速道路や坂道で一気にパワーが必要なときだけスポーツモードに切り替える——この仕組みが動的精度調整に通じます。
常時フルパワーで走るより、必要に応じて出力を抑えるほうが効率が良い、ということですね。

DeepSeek社の論文紹介

これらの論文は、DeepSeekが開発した最先端の言語モデル、視覚言語モデル、および推論能力を強化したモデルについて詳細に説明しています。
それぞれのモデルは、効率的な学習手法や革新的なアーキテクチャを採用し、自然言語処理や視覚言語理解、推論能力の向上において重要な進展を示しています。

• DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
• DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding
• DeepSeek-R1: Reinforcing Reasoning Ability in LLMs with Reinforcement Learning

Sakana AIとの比較：SVF・Transformer²

DeepSeekと並んで「新興AIスタートアップ」として取り沙汰されるのがSakana AI社です。Sakana AIの最新モデルにはSVFとTransformer²があり（別稿で取り上げてます）、それぞれ以下の特徴をもつと報じられています。

• SVF（Scalable Vector-based Framework）:
  大量のベクトルデータを効率よく扱う仕組みを備え、チャットボットや検索最適化などに応用可能。
• Transformer²:
  従来のTransformerを二重化し、並列処理性能を高めたもの。

 DeepSeek R1/V3 vs. Sakana AI社モデル

実のところ、双方を正面比較するだけの大規模ベンチマークデータや第三者の検証は乏しいのが現状です 。
DeepSeekが「うちが圧倒的に低コスト」と主張している一方、Sakana AIも「効率性」を重視しています。　論点が違うため比較するのは難しいですが、特にDeepSeekの実体が良くわからないため、優位性を論じるのはまだ早いのではないでしょうか？

たとえ話: 「新興ラーメン店の“うちが一番おいしい”合戦」

地方都市に突然「激ウマラーメンです！しかも安い！」と2店舗が同時に登場し、両店がメディアなどで注目を浴びている状態ですね。どちらも効率性や低価格等、革新的な提案を謳っているので世の中を騒がしていますが、実際に食べてみて味やサービスがどうなのかに関して実態調査（特にDEEPSEEK)やベンチマークをした後でないとわからないよね、という状況ではないでしょうか？

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オープンソース戦略とAI民主化

DeepSeekのオープンソース宣言

DeepSeekは、自社開発モデルをMITライセンスの下で公開しているとされ、これが「AIの民主化」を加速する要因になると期待されています (出典❹）

• オープンソースであれば、世界中の研究者や開発者がソースコードを確認し、改良提案をし、バグを修正し、発展させることが可能。
• 大手AIフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）がそうであったように、コミュニティが活発に動くと技術の成熟が加速します。

「真の」オープンソースかどうか

一方で、DeepSeekのリポジトリがどこにあるのか、コード全体が公開されているのかは明確に確認できていません (出典❶)。

• 一部のモジュールだけが公開されている可能性もあり、完全オープンソースなのか、一部限定なのか不透明という指摘もあります。
• たとえばMITライセンスと言いつつ、詳細なドキュメントやモデルの訓練データの扱いが曖昧だと、実質的に再現が難しいケースも考えられます。

 

たとえ話: 「レシピが公開されても調味料が不明？」
有名シェフが「自分の料理レシピを公開します！」と宣言しても、実は重要な隠し味や細かい分量が書かれていないと再現が難しいですよね。DeepSeekのオープンソースが本当に誰でも再現できるレベルなのかは、もう少しウォッチが必要です。

 DeepSeekの未来と課題

外部検証の重要性

DeepSeekはR1やV3の高性能を強調していますが、第三者機関による公開ベンチマークや査読付き論文がまだ十分ではありません。企業独自のデータだけでは測定条件の偏りが疑われるため、大学や独立研究所による大規模かつ公平なテストが求められます。こうした外部検証を経て初めて、DeepSeekの真の実力が客観的に評価されるでしょう。

さらに、DeepSeekがオープンソースを掲げながらも、実際にはその公開範囲や透明性に疑義が呈されています。一部のモジュールのみが公開されている可能性があり、完全なオープンソースではないとの指摘があります。
これに加えて、データの流用疑惑も浮上しており、これらの問題に対する調査が進行中です。オープンソース宣言の真偽やデータ管理の透明性は、DeepSeekの信頼性を左右する重要な要素となっています。

国際競争と規制の影響

中国発のDeepSeekは米国にとって新たな脅威と見なされており、半導体輸出規制が逆に中国の独自イノベーションを促進した可能性も指摘されています。さらに高性能AIの軍事利用や情報収集能力への懸念は、安全保障上の大きな課題です。国際政治の文脈では、技術競争と国家安全をどう両立させるかが焦点になっています。

米中関係への波及

DeepSeekの成功は、米中間のAI開発競争を新たな段階へ押し上げる可能性があります。米国の規制が中国での研究開発を加速させる皮肉な結果を生む一方で、DeepSeekが掲げるオープンソース戦略には様々な思惑が透けて見えてしまうだけに、両国の研究者同士が協力し合う道を開くかどうかは不透明です。

いずれにしても技術が進めば進むほど軍事転用のリスクや情報収集能力への懸念は高まり、両国はイノベーションと安全保障のバランスに苦慮するでしょう。
また、低コスト化によるAIの普及拡大が、両国の産業構造や経済関係に大きな変化をもたらす可能性も否定できません。

商業化の道筋

現時点では、DeepSeekは研究とオープンソース公開を重視し、R1やV3をどのように有償提供するか明確にしていません（出典❶）。低コストAIがビジネスや社会をどこまで変えるのかは注目に値しますが、米中関係や輸出規制、軍事利用への警戒など複合的な要因が絡み合うため、DeepSeekの将来像はなお流動的だと言えます。

さらに、データの流用疑惑が浮上している中で、DeepSeekはこれらの疑惑に対する調査を開始しています。もしこれらの疑惑が事実であると判明すれば、企業の信頼性や市場での立ち位置に大きな影響を与える可能性があります。これにより、DeepSeekの商業化戦略や市場展開にも影響が及ぶことが予想されます。

データ流用疑惑と透明性の課題

最近、DeepSeekに対するデータ流用疑惑が浮上しており、これに対して同社は調査を開始しました。具体的には、他社やオープンソースプロジェクトからのデータを無断で利用した可能性が指摘されています。この疑惑が真実であれば、DeepSeekの技術的優位性やオープンソース戦略に対する信頼が揺らぐことになります。

また、オープンソースとしての透明性も疑問視されています。一部のコードのみが公開されている場合、完全なオープンソースとしての信頼性が損なわれる可能性があります。これにより、コミュニティからの支持や協力が減少し、技術の発展にもブレーキがかかる恐れがあります。

ということで・・・

DeepSeekは「高性能×低コスト」を掲げ、生成AI業界に革新をもたらす存在として注目されています。しかし、そのオープンソース宣言やデータ利用に関する透明性には疑義が残り、これらの課題が解決されるかどうかが今後の成功の鍵を握っています。外部検証の不足やデータ流用疑惑への対応が、DeepSeekの信頼性と市場での地位を左右する重要な要素となるでしょう。

今後、DeepSeekがどのようにこれらの課題を克服し、持続可能な成長を遂げるのか、またSakana AIとの競争がどのように展開されるのか、AI業界全体の動向とともに注視する必要があります。技術革新と倫理的な運用のバランスを如何に取るかが、DeepSeekを含む新興企業の成功を左右する重要なポイントとなるでしょう。

結論：たとえ話で見るDeepSeekの可能性

ここまで見てきたように、DeepSeekは「高性能を低コストで提供する」という魅力的な売り文句でAI業界に乗り込み、中国国内では「AIのピンドゥオドゥオ」とまで呼ばれるほどのインパクトを与えています (出典❶)。
たとえ話を総合すると、R1は「実用に十分なスペックを備えたコスパ重視の小型車」、V3は「最高速度と環境性能を両立する電動スーパーカー」のようなイメージです。

どちらも“従来の価格のごく一部”で提供できると謳う点が最大の驚きですが、それが事実かどうかを判断するには第三者の検証が不可欠でしょう。

さらに、MoEや強化学習、動的精度調整といった要素が、「複数の専門家を組み合わせる」「ゲームのように試行錯誤する」「必要時だけフルパワーで走る」といった身近なたとえで理解できるように、DeepSeekのコスト削減戦略を支えていると考えられます。

しかしながら、Sakana AIをはじめとする他社モデルとの比較はまだ流動的であり、DeepSeekと同様に確固たるデータが不足しているため、「どちらが本当に優れているのか」は現時点ではわかりません (出典❶)。
また、オープンソース化による「AI民主化」を唱える一方で、どこまで完全公開なのかは疑問も残ります (出典❹)。

まとめると、現時点における「DeepSeekの全貌」は以下のようになります。

1. 中国・杭州発の新興AI企業で、設立は2023年5月
   • 資金源はヘッジファンド「High-Flyer」で、外部資金調達は少なく独自研究に注力。
2. R1とV3という2つのモデルが主力
   • R1: 従来の1/25コストで同等性能を謳う、コストパフォーマンス重視モデル。
   • V3: GPT-4oを超えるとされる最高性能モデルを1/10コストで提供と主張。
3. 技術要素は既存手法の応用が中心
   • MoE、強化学習、動的精度調整などを活用し、無駄を省いて低コストを実現。
4. 検証データは乏しく、情報の透明性も課題
   • 第三者の大規模ベンチマークがなく、オープンソースの真偽も不透明。
5. 国際的注目は高いが、実態はまだ謎も多い
   • Sakana AIとの比較も含め、今後さらに詳しい調査が必要。

現時点では「本当にどこまでコストを削減できるのか」という一点に業界の関心が集まっています。
自動車のたとえで言えば、“スーパーカー並みの速度を軽自動車以下の燃費で走れる”という夢のようなモデルをDeepSeekは提示していますが、それが実際にどこまで実現されているかを知るには、今後の検証結果やユーザー事例の蓄積が欠かせません。

おわりに

DeepSeekは、AIのさらなる普及を予感させる魅力的な存在でありながら、情報の透明性や正確性の面でまだまだ不明瞭な点が多い企業です。もし彼らが掲げる「高性能×低コスト」が事実なら、大規模言語モデルの敷居は一気に下がり、多くのスタートアップや研究者が最先端AIを活用できる時代が来るかもしれません。

しかしながら、それは「本当にスーパーカーが低燃費で走るのか」という例え話と同様、第三者の検証データやユーザー事例をもって初めて証明されるものです。
今後、DeepSeekがどのような研究発表やプロダクトローンチを行い、国際競争のなかでどこまで存在感を示すのか——その一挙手一投足にAI業界は注目しています。

最新の続報を楽しみに待ちながら、情報を鵜呑みにせず、常に冷静に事実確認をする姿勢が求められるでしょう。

出典

本記事で参照している出典元は以下の通りです(2025/1/１８時点）

1. Wikipedia: “DeepSeek”
2. AP News: “What is DeepSeek, the Chinese AI company upending the stock market?”
3. note: “中国発のAI、DeepSeekを試してみた｜矢野 哲平@耳で学ぶAI”
4. SEO.AI: “DeepSeek AI Statistics and Facts (2025)”
5. Saxo: “China’s DeepSeek: Could This be a Turning Point for US Tech?”
6. Anadolu Agency: “China’s DeepSeek AI challenges ChatGPT, Google”
7. Wikipedia: “High-Flyer”
8. CBC News: “What is DeepSeek? The Chinese OpenAI rival sparking chaos in tech stocks”
9. CNBC: “How China’s new AI model DeepSeek is threatening U.S. dominance”
10. NBC News: “Tech stocks fall as China’s DeepSeek sparks U.S. worries about the AI race”
11. Swiss Info: “Asian Stocks Gain as DeepSeek Fuels China AI Rally: Markets Wrap”

 

以上