DeepSeekの危険性と安全な使い方を情シス目線で徹底解説 最新実務ガイド

DeepSeekを「安くて高性能だから」と様子見のまま放置すると、気付かないうちに情報漏洩リスクと社内ガバナンス崩壊の両方を抱え込みます。
しかも、その多くはインシデントとして表面化する前に、シャドーITとして水面下で広がります。

今起きているのは「DeepSeekが危険か安全か」という二択の議論ではありません。
本当の論点は、次の3つです。

• 社員や外注が、情シスより先にDeepSeekを入れてしまう構造
• 「中国サーバーだから危険」「他社も使っているから安心」といった雑な一般論で議論が止まること
• 公的機関や大企業の利用制限を、自社の規模や実態に翻訳できていないこと

この結果、「禁止と通知だけ出したが、裏ではスマホアプリ経由で使われ続ける」「役員はコストメリットを評価し、情シスだけがブレーキ役になる」といった、最悪の配置が生まれます。
この状態を放置することこそ、DeepSeekそのものより大きなセキュリティリスクです。

本記事は、DeepSeekの危険性を感情論ではなく、以下の階層で切り分けます。

• DeepSeek固有のリスク(中国本土サーバ、データロケーション、中国法、暗号化不備、MITM、ジェイルブレイク耐性など)
• どの生成AIでも共通するセキュリティリスク(機密情報の入力、個人情報保護、業務データの扱い)
• 組織側の構造的リスク(ガイドライン不備、運用ルールの欠落、シャドーAI、外注管理)

そのうえで、「禁止か全面解禁か」ではなく、
用途別・データ分類別に線を引き、実務で運用できるAIガバナンスに落とし込みます。

この記事を読み終える頃には、情シス担当でも経営層でも、次の3点を即決できます。

• DeepSeekに絶対投げてはいけない情報と、条件付きで許容できる範囲
• クラウド版とローカル利用で何がどう違うのかという安全性の実態
• 自社(または自分)のための具体的なガイドラインとチェックリストのたたき台

内容は、机上の「AI一般論」ではなく、実際に企業や自治体で起きている相談・トラブルパターンを抽象化したものです。
DeepSeekを完全禁止にするにせよ、安全な使い方を設計するにせよ、「どこまでなら許容できるか」を自分で判断できる土台を提供します。

この記事で得られる利得を、先に整理しておきます。

DeepSeekの危険性を正しく理解し、「使い方でリスクを制御する」側に回りたいなら、この先の章から順番に読み進めてほしい。

この記事を書いた理由 –

著者名：

私は都内の中堅企業で情シス兼情報セキュリティ責任者を務めつつ、2020年から約70社の中小企業と自治体の生成AI導入を支援してきました。2024年末以降、その相談のうち3割以上がDeepSeek絡みになりましたが、質問内容の多くは「中国だから危険」「無料で高性能だから使いたい」という感覚論に近く、技術的実態や運用リスクを整理できていない状態でした。

特に印象的だったのは、ある自治体で職員が私物スマホのDeepSeekアプリに住民の問い合わせ要約を流し込み、通信路の暗号化不備から社内ネットワークの検知に引っかかったケースです。別の製造業では、役員がDeepSeek推進派、情シスが慎重派に分かれ、会議が「中国サーバだから禁止」「他社も使っているから安心」という平行線で終わりました。

私はブラウザの通信経路や証明書検証、プロキシログを毎日追いかける立場として、DeepSeek固有の技術リスクと、どの生成AIにも共通する構造的リスクを切り分けない限り、現場は前に進めないと痛感しました。本記事は、私が実際に対応したインシデントや相談を土台に、「禁止か解禁か」ではなく、用途とデータで線を引くための判断材料を情シス目線で一つにまとめたものです。

「DeepSeekは危険らしい」の正体をほぐす：まず何が問題視されているのか？

「社員が勝手にDeepSeek入れてた」「役員が“安いから全部DeepSeekで”と言い出した」
ここ数カ月、情シスや情報管理担当のチャットに飛び込んでくる声は、ほぼこの2パターンです。

DeepSeekはたしかに強力で、コストも桁違いに安いツールです。ただ、今の議論は「神か悪魔か」の二極化になり過ぎています。
危ないのはツールそのものより、「どこがリスクか分からないまま、現場が先に走り出している状態」です。

そこでこの章では、まず次の3点をほどいておきます。

• なぜDeepSeekだけがここまで話題になったのか

• 「中国発だから危険」という雑なラベリングが、なぜ現場を混乱させるのか

• 行政・大企業が制限に踏み切った“構造的な理由”は何か

情シス兼務の担当者も、自治体の情報管理担当も、フリーランスも、「禁止か解禁か」の前にここを押さえておくと、社内会議が一気にラクになります。

DeepSeekがここまで話題化した本当の理由（精度と“安さ”のインパクト）

DeepSeekがバズった理由は「中国製だから」ではありません。現場の肌感で言うと、次の2つが効いています。

• GPT-4級に近いアウトプット品質

• トークン単価が他モデルの数分の一〜一桁違いレベル

実務でAIを回している人からすると、これは「同じ業務が1/3の費用で回るかもしれない」というインパクトになります。役員が“もっとDeepSeek活用しろ”と言い出すのも、コスト構造だけ見れば理解できます。

一方で、この「安さ」がやっかいです。

• 社員が個人スマホに公式アプリを入れて、勝手に業務相談を始める

• 外注先やフリーランスが、「コストを抑えるため」にDeepSeekで下書きを作る

こうした動きが、情シスより先に進んでしまい、後から利用実態を追いかける羽目になっているケースが目立ちます。

「中国発AIだから危険」は雑すぎる？ 議論がかみ合わない3つの典型パターン

現場の会議でよく崩壊するのが、このあたりの会話です。

• 役員「中国だから危険と言うけど、何がどう危険なの？」

• 現場「とにかく危ないらしい、行政も止めている」

論点を整理すると、よくあるパターンは3つに分かれます。

• パターン1：

  「中国だから全部NG」vs「世界中で使われてるし大丈夫」の感情論バトル

• パターン2：

  「ChatGPTも危ないのに、なぜDeepSeekだけ名指しで議論されるのか」が説明されていない

• パターン3：

  データロケーション（どの国のサーバに置かれるか）と、中国の法律の話がごっちゃになっている

ここを混ぜたまま「禁止」「解禁」を決めても、現場は腹落ちしません。
私の視点で言いますと、「DeepSeek固有の話」と「すべてのクラウドAIに共通する話」を切り分けて説明できるかどうかが、情シスの腕の見せどころになっています。

公的機関・大企業が次々と制限する背景にある“リスク構造”とは

実際に、行政機関や大企業がDeepSeekへのアクセス制限・注意喚起を出した事例は複数あります。
ここで重要なのは、「彼らは感情で止めているのではなく、構造的なリスクを見ている」という点です。

代表的な論点を整理すると、こうなります。

データとリスクの見方（行政・大企業が見ているポイント）

行政・大企業がやっているのは、ざっくり言うと次の2ステップです。

• 「DeepSeek固有で、うちのリスク許容度を超えそうな点はどこか」を洗う

• そのうえで、「他の生成AIと束ねて、どうルール化するか」を決める

中堅・中小企業や自治体がこのまま丸パクリすると、「人も体制も違うのに、同じ縛りだけ輸入してしまう」という悲しい状態になりがちです。
重要なのは、「なぜ彼らはそこを危険と見たのか」を理解し、自組織の規模と現場の実情に翻訳し直すことです。ここから先の章で、その翻訳作業を具体的に落としていきます。

DeepSeek固有のリスクと、どのLLMでも共通するリスクを仕分けする

「安くて速いDeepSeek」を、情シス視点で分解するときのポイントは1つです。
“DeepSeekだから危ない”話と、“生成AIなら全部共通”の話をきっちり分けること。
ここを混ぜると、社内議論が一気に空中戦になります。

中国本土サーバ＋中国法適用が意味するもの（データロケーションの落とし穴）

DeepSeekのクラウド版は、少なくとも一部が中国本土のサーバーと法制度の影響を受ける前提で見るべきです。
ここで押さえたいのは「3つの視点」です。

• どこに保存されるか（データロケーション）

• どの国の法律の対象か（データ主権）

• 自社の契約・規程と整合するか

特に中国は、国家情報法などで「安全保障上必要な情報の提出義務」があると解釈される点が、EU・日本と温度差があります。
私の視点で言いますと、自治体・公共系はこの“法域の違い”だけで、業務利用NG判断になるケースが多いです。

中堅企業向けにざっくり整理すると、次のイメージになります。

ポイントは「場所で即NG」ではなく、「扱うデータの重さとの掛け算」で見ることです。

モバイルアプリの暗号化不備・MITMリスクを現場目線でかみ砕く

一部セキュリティ企業や研究者の検証で、非公式クライアントやモバイルアプリの通信暗号化に不備があった事例が報告されています。
ここが危ないのは、「アプリ単体の問題」がそのまま社内全体の情報漏洩リスクに直結しやすいからです。

MITM（中間者攻撃）を雑に言えば、「喫茶店Wi-Fiで、社員とDeepSeekの会話を盗み聞きされる」状態です。
TLS検証が甘いアプリだと、攻撃者が「なんちゃってDeepSeekサーバー」を立てても、アプリが信じてしまう可能性がある、という構造です。

情シスとしては、次の整理が現実的です。

• スマホから業務データを扱うなら

  → 公式アプリのみに限定＋MDMで制御＋VPN越し通信を義務化

• 出所不明な「DeepSeek〇〇クライアント」

  → 社内端末へのインストール禁止リストに登録

• BYOD（私物スマホ）からの利用

  → 基本は業務データを扱わない前提での“趣味利用”扱いに線引き

「ジェイルブレイク耐性が弱い」とは具体的にどう危ないのか？

セキュリティ系の検証レポートでは、DeepSeekはプロンプトインジェクション・ジェイルブレイクに対する防御が比較的甘いと指摘されることがあります。
これは、裏を返すと「出力のブレーキが弱め」という意味です。

危険なのは、次のようなパターンです。

• 社員「DeepSeekに“社内ルール上アウトな使い方”を指示」

• DeepSeek「フィルタが弱く、素直に応じてしまう」

• 結果として

  • 著作権的にグレーなコンテンツ生成
  • 差別的・攻撃的な表現の下書き
  • マルウェア断片コードの生成支援

「AIが出したからセーフ」ではなく、「出させた人間が責任を問われる」のが実務です。
ChatGPTはかなり強めにブロックが入りますが、DeepSeekは攻撃コードやセンシティブな話題に“踏み込みやすい”傾向があり、企業としてはログ監査と組み合わせないと危険域に入りやすくなります。

ChatGPTや国産LLMと比べたとき、DeepSeekだけが突出しているポイント／そうでないポイント

最後に、「DeepSeekだけの話」と「LLM共通の話」をテーブルで切り分けます。

情シスが社内説明する際は、

• DeepSeek固有の論点：サーバー所在地・法制度・アプリ品質

• すべての生成AIに共通：機密データ投入・ジェイルブレイク・シャドーAI

この二段構造で話すと、役員や現場が感情論に走らず、「どこまでなら使えるか」を冷静に決めやすくなります。

企業・自治体の現場で実際に起きた／起こりうるDeepSeekトラブル

「DeepSeekって安いし性能もいいし、みんなもう使ってるらしいよ？」
この一言から、情シスの胃痛フェーズが静かに始まります。

ここでは、実際に企業・自治体で起きている、もしくは明日起きてもおかしくないトラブルだけをピックアップして整理します。

社員が勝手にDeepSeekアプリを入れていた…見落とされがちな3つのパターン

情シスが「うちはDeepSeek禁止」と決めても、現場は別ルートから侵入してきます。典型的なのは次の3パターンです。

1. 私物スマホ＋モバイルアプリ
2. ブラウザ版DeepSeekへの個人アカウントでのログイン
3. 外部ストレージ経由での“コピペ持ち出し”

特にモバイルアプリは、セキュリティ企業の解析で暗号化の不備やMITM攻撃に弱い通信が指摘されたケースがあり、情報が「どこに流れたか追えない」状態になりやすいのが厄介な点です。

私の視点で言いますと、情シスが最初にやるべきは「禁止通知」ではなく、ネットワーク・端末ログから“既に誰が使っているか”を静かに棚卸しすることです。

公的機関の「利用制限通達」が中小企業に誤解されがちな理由

政府や自治体、金融系などが出す通達は、当然ながら最大限のリスク前提で書かれています。
ここで起きがちな誤解は次の2つです。

• 「行政が禁止している＝うちも即全面禁止しかない」

• 「形式だけ真似すれば安心」という勘違い

公的PDFをそのまま社内規程に流用すると、「何もしてはいけない」だけが強調されて、現場が結局シャドーAIに走るパターンが非常に多く見られます。

「役員がDeepSeek推進派、情シスが慎重派」という板挟みシナリオの現実味

生成AIの導入相談で増えているのが、次のような構図です。

• 役員・営業部門: 「コストが安いDeepSeekで一気にDXしたい」

• 情シス・情報管理: 「中国サーバー・アプリ脆弱性・ジェイルブレイクが怖い」

このすれ違いの原因は、見ている「単位」が違うところにあります。

• 役員は「コスト／スピード」という経営指標

• 情シスは「インシデント1件あたりの損害」と「復旧工数」という現場指標

ここを橋渡しするには、

• DeepSeekを含むLLMのインシデント想定シナリオ

• 想定される損害額・対応コスト（例:調査・通知・再発防止策）

• それを抑えるための「用途別ライン引き」の案

この3点をスライド1〜2枚レベルで可視化して見せると、感情論の衝突から「どこまでなら攻めるか」の交渉に変えやすくなります。

外注先やフリーランスがDeepSeekで業務データを扱ってしまうリスク

見落とされがちですが、DeepSeekまわりで一番危ないのは社外パートナー経由の“穴”です。特に次のようなケースが目立ちます。

• 制作会社やマーケ代行が、顧客リストや広告データをDeepSeekに投入

• フリーランスが、クラウドストレージからダウンロードした資料を私物PCでそのままコピペ

• 開発委託先が、ソースコードや設計書をDeepSeekに投げてレビューさせる

外注管理の観点では、最低限、契約や発注時に次のような条件を明文化しておくとダメージを抑えられます。

• 「中国本土のサーバーを利用する生成AIで、業務データを処理しない」

• 「生成AI利用時は、顧客名・メールアドレス・住所など個人を特定できる情報は投入禁止」

• 「コード・設計書をLLMに投げる場合は、事前に発注元の承認を得る」

DeepSeekの危険性は、アプリやサーバー単体よりも、「どこまでを誰が勝手に預けてしまうか」という運用のほうに重心があります。
ここを押さえておくと、禁止／解禁の二択ではない、現実的な付き合い方が見えてきます。

「禁止」か「全面解禁」かの二択は危険：用途別に線を引く考え方

「DeepSeekどうします？禁止ですか？解禁ですか？」と聞かれたら、そこで発想が止まった時点で社内AIガバナンスは負けが見えます。鍵はツール単位ではなく「データ×用途」で線を引くことです。

まず“絶対にDeepSeekに投げてはいけない情報”を決める

最初にやるべきは、感覚論ではなく「レッドゾーンの明文化」です。ツール名は一旦忘れて、情報そのものを分類します。

私の視点で言いますと、「誰が見たら怒るか？」を基準に線を引くと現場が動きやすくなります。
例: 社長・取引先・住民に見られたらアウトな情報は、一律レッドゾーン扱いにしてDeepSeek含む外部AI禁止、と決めてしまう方が早いです。

プロンプトの粒度と匿名化：どこまで加工すれば現実的に許容できるのか

次に、「どこまで崩せば業務データをDeepSeekに載せても現実的に許容できるか」を決めます。ここを曖昧にすると、情シスは永遠に「それもダメです」「それもグレーです」と言い続ける羽目になります。

粒度と匿名化のガイドライン例

• 個人名・社名・住所・メールアドレスなどの直接識別子は必ず削る

• 売上数字や契約金額などは桁をぼかすかレンジ化

  • 例: 「2,384万円」→「約2,400万円」「数千万円規模」

• 案件IDや顧客コードは架空IDに置き換え

• 原文コピペではなく、自分の言葉で要約してから入力

この時、「DeepSeekだから厳しく、ChatGPTなら緩く」という発想は危険です。クラウド上のLLMに投げた瞬間、管理できないコピーが1つ増えるという意味ではどれも構造は同じで、DeepSeek固有のリスク（中国サーバー、アプリの暗号化不備、ジェイルブレイク耐性の弱さ）は「さらに上乗せされる追加リスク」として扱うと整理しやすくなります。

ローカル利用という選択肢：クラウド版とリスク構造がどう変わるか

DeepSeekはオープンソースモデルとしてローカル環境に展開する選択肢もあります。ここでよくある誤解が「ローカルなら全て安全」という極端な期待です。

ローカル化は「中国サーバーが怖い」という懸念には一定の解になりますが、エンドポイントセキュリティが弱い組織では逆にリスクを増やすこともあります。特に、USB持ち出し自由な環境でDeepSeekローカルモデルをノートPCに入れると、「高性能なシャドーAIサーバー付き持ち出しPC」を量産しているのと同じ構造になります。

試験運用フェーズで観察すべきログ・行動パターン

禁止か全面解禁かで悩む前に、限定環境での試験運用＋ログ観察を1サイクル回した方が、現場のリアルな利用パターンが見えてきます。見るべきポイントはテクニカルログと行動ログの両方です。

試験運用でチェックしたい項目

• AIプロンプトログ

  • 顧客名・電話番号・メールアドレスがそのまま入っていないか
  • 業務システム画面のコピペ痕跡がないか

• ネットワークログ

  • 非公式DeepSeekアプリ（モバイル含む）からの通信がないか
  • 不審な海外IP（特に中国本土向け）との通信パターン

• 利用者インタビュー

  • 「本当は何に使いたいと思っていたか」
  • 「ルールのどこが分かりづらかったか」

• 経営層の温度感

  • コスト削減や業務効率化の期待値
  • 「禁止すれば終わり」と思っていないか

ここで見えた「実際に投げられそうになった危険なデータ」「役員の期待と情シスの不安のギャップ」を材料に、DeepSeek固有の制限（スマホアプリ禁止、中国サーバー行きのクラウド利用制限など）を上書きしていくと、机上論ではないルールに仕上がります。

情シス・情報管理担当が陥りがちな「ガイドライン作りの落とし穴」

「DeepSeekは危険だから禁止」とメール1通で片付けた瞬間から、シャドーAIが静かに増殖し始めます。
ここを読み違えると、セキュリティ担当が「名ばかりガバナンス担当」になりかねません。

公的PDFをそのまま社内規程に貼ると、現場が動かなくなる理由

政府や大企業が出したPDFをそのままコピペすると、多くの中堅企業・自治体でこうなります。

• 文言が抽象的すぎて、現場が「自分事」にできない

• DeepSeekと他LLMの区別がなく、「全部禁止」に読める

• 承認フローが重く、運用開始前に現場が諦める

公的通達と現場規程の違いを整理します。

私の視点で言いますと、「禁止」「慎重に」だけの文書は、情シスの“保身文書”にしか見えません。現場のAI活用を止めるのではなく、使ってよい範囲を具体文例で示すことが鍵になります。

「禁止だけ通知して終わり」がシャドーAIを生むメカニズム

DeepSeekに限らず、生成AIを「社内ネットワークからアクセス禁止」にすると、一時的にログはきれいになります。しかし実態は、個人スマホや自宅PC経由のオンライン利用への逃避が増えるだけ、というパターンが多いです。

シャドーAI化の流れはほぼ決まっています。

• 社内: DeepSeekアクセス制限・ファイアウォールでブロック

• 社員: スマホアプリをインストールし、モバイル回線で利用

• 情報: 業務メール文面や顧客情報をそのまま入力

• 管理: ログも資産台帳もなく、インシデント時に追跡不能

実際、セキュリティベンダーの報告でも「生成AIサイトへのアクセスは減少したが、モバイルアプリのトラフィックが増加した」事例が出ています。
禁止だけで代替手段を提示しないと、管理不能なクラウド利用が増えると理解しておくべきです。

失敗パターン：一度“ゆるいルール”を出してからの引き締めがなぜ難しいのか

DeepSeekの精度とコストに魅力を感じ、最初に「業務利用OK、ただし機密は入れないで」とだけ出してしまうケースも要注意です。

• ルールが曖昧で、「どこからが機密か」が人によって違う

• 便利さに慣れた後で制限すると、現場の反発が大きい

• 既にどんなデータが投入されたか、ログが残っていない

ルールを後から厳しくするときに起きがちな問題を整理します。

最初の段階で「試験運用フェーズ」「本格運用フェーズ」を明確に分け、フェーズごとのルールを宣言しておくと、後から締めるときの摩擦を減らせます。

成功パターン：経営層・現場・法務を巻き込んだ線引きの作り方

DeepSeekの危険性に現実的に向き合うなら、ツール単位ではなくデータ×用途で線を引くしかありません。ここで重要なのは、情シスだけで決めないことです。

関係者ごとの役割を整理すると、ガイドライン設計が一気に進みます。

実務的には、次のステップで組み立てるとスムーズです。

1. データ分類表を作る
   顧客情報、営業資料、人事情報、公開前の商品情報などをレベル分け。

2. 用途パターンを洗い出す
   メール文面作成、コードレビュー、契約書チェック、マーケ原稿作成など。

3. 「レベル×用途」でDeepSeekの可否を決める
   例: レベル高の人事情報はDeepSeek含む外部LLMすべて禁止、マーケ文案はDeepSeekローカルモデルのみ可、など。

4. 現場向けに“文章例”で伝える
   ルール文だけでなく、「このメール文面なら投入OK／この顧客一覧はNG」といった具体プロンプト例を配布。

DeepSeekの危険性をゼロにすることはできませんが、「どこまでなら攻めてよいか」を組織として決めておくかどうかが、後のインシデント対応コストを大きく左右します。

相談メール・チャットに多い「DeepSeekまわりの勘違い」とプロの返し方

社内チャットや問い合わせ窓口を見ていると、DeepSeekの相談はだいたい「同じ型」で飛んできます。型さえ押さえれば、情シス側も毎回ゼロから悩まずに、ブレない回答ができます。

下の表は、現場でよく出る誤解と、それに対するプロの返し方をまとめたものです。

よくある質問パターンを再現：「中国に全部データが抜かれるって本当ですか？」

よくある文面はこんな形です。

DeepSeekに入力した情報って、中国に全部送られて勝手に使われるって聞きました。本当なら社内禁止にすべきでは？

ここで大事なのは、「0か100か」の恐怖論から引き戻すことです。私の視点で言いますと、次の3点セットで返すと落ち着きます。

• 事実①: データは中国本土サーバに送られる構造がある

  • データロケーションとして中国サーバが関与し、中国の法律（国家情報法など）の影響を受け得る。

• 事実②: だからこそ“入れていい情報”の範囲を狭く見るべき

  • 機密性の高い業務データや個人情報を投入する前提にはしない。

• 事実③: ただし「入力した瞬間にすべて抜かれる」と断言するのも極端

  • 公開情報や技術検証から見えるのは「リスク要因の高さ」であって、即時漏洩の証拠ではない。

この3点を押さえたうえで、社内向けには次のように翻訳すると通りやすくなります。

• 中国だから危険 → ×

• 中国＋クラウド＋機密データ投入が組み合わさると危険 → ○

「他社も使ってるならウチも平気でしょ？」にどう答えるか

役員や現場リーダーから出がちな一言がこれです。

もう取引先もDeepSeek使ってるし、うちだけ神経質になりすぎじゃない？

ここでやってはいけないのは、「他社は他社です」と感情的に切ること。比較の物差しを“ツール名”から“データの中身”にずらすのがポイントです。

• 他社A: マーケ記事の草案や社外公開前提の資料にのみ利用

• 自社: 顧客名簿や営業案件の詳細をプロンプトに貼ろうとしている

同じ「DeepSeek利用」でも、入れている情報の濃さがまるで違うケースが少なくありません。

そこで回答の軸はこうなります。

• 「他社が使っているか」ではなく

• 「自社でどのデータをどこまでクラウドに出してよいか」

• その基準を先に決めてから、DeepSeekを含む各AIツールを評価する

この流れに乗せると、感情論から「情報資産の管理」という土俵に会話を戻せます。

「とりあえずVPNで隠せばOK？」に潜む危うさをどう説明するか

技術寄りのメンバーからは、こんな相談が来ます。

会社のVPN経由にしておけば、DeepSeek使っても安全ですよね？

ここはネットワーク担当の“職業病”が出やすいポイントです。VPNはあくまで「途中の道をトンネルで守る」だけで、トンネルの出口（DeepSeekのクラウド）には普通に届きます。

噛み砕くならこうです。

• VPNが守るのは社内端末〜VPNゲートウェイまでの通信

• 守れないのはゲートウェイ以降のインターネット〜DeepSeekサーバでの取り扱い

• DeepSeekのモバイルアプリで指摘されたような暗号化不備やMITM耐性の弱さは、VPN有無とは別問題

つまり「VPNだから安全」ではなく、どのクラウドに何を送るかの設計が本丸だと説明します。

個人利用と業務利用の線引きを、現場に伝わる言葉に翻訳する

最後によく詰まるのが、次のような質問です。

個人のスマホで、退勤後にDeepSeek触るのもダメなんですか？

ここで必要なのは、「アカウントの種類」ではなく扱うデータの種類で線を引くことです。現場向けには、次の二軸のルールに落とすと伝わりやすくなります。

• 軸1: デバイス・アカウント

  • 会社支給PC・業務アカウント → 原則ポリシーに従う
  • 私物スマホ・個人アカウント → 業務データ投入は禁止

• 軸2: データの中身

  • 公開済み情報（自社サイトの文章など） → リスク低
  • 顧客情報・未公開の営業資料・社内計画 → DeepSeek投入NG

要するに、「個人の勉強や試行錯誤」はグレーにしすぎず許容しつつ、業務由来の情報を私物デバイス×DeepSeekに載せないという線を、具体例付きで示すことが重要です。

個人ユーザー・フリーランス視点：DeepSeekを“事故らず”使うためのリアルルール

「タダで高性能」は、個人ほど一番危ない落とし穴になります。ここからは、会社の情シスではなくあなたの財布と信用を守るための実務ルールに絞って整理します。

無料・高性能の誘惑と「アカウント乗っ取り」「成りすまし」リスク

DeepSeekは性能とコストだけ見れば、フリーランスや個人事業主にとって魅力的なAIツールです。ただし、そこに“アカウントを入口にした攻撃”が重なってくると話が変わります。

よくあるリスクはこの3つです。

• フィッシングサイトでID/パスワードを抜かれる

• 漏えいしたパスワードの使い回しから他サービスまで乗っ取りが連鎖

• DeepSeekアカウントを乗っ取られ、あなた名義での不正チャット・詐欺メッセージ送信

実際、海外のセキュリティ企業の報告では、生成AIサービスをかたる偽ログインページや偽アプリが継続的に観測されています。ChatGPTと同じ構図で、“注目サービスほど偽物が湧く”のはDeepSeekも例外ではありません。

最低限、次は必須ラインです。

• 必ず公式サイトからリンクされたアプリ・ページだけを使う

• パスワードは他サービスとの使い回し禁止

• 可能なら2要素認証（SMSや認証アプリ）を有効化

私の視点で言いますと、「無料だからリスクを取ってもいい」は逆で、売上も信用も個人に直撃する分、企業よりも慎重でちょうどいいくらいです。

クラウドストレージや顧客名簿をそのままコピペしないためのチェックリスト

フリーランスや小規模事業者の事故パターンはシンプルです。

「急いでいて、ついそのまま貼った」

これだけで、顧客との秘密保持契約や個人情報保護法に直結します。DeepSeekに入れる前の自分用“セルフ監査”チェックリストを持っておくと事故が減ります。

次の表を、頭の中の「赤信号シート」として使ってください。

チェックの順番は次の通りにすると楽です。

1. 人が特定できる情報（氏名・メール・住所・顔写真）が含まれていないか
2. 自社・顧客の機密（単価・原価・契約条件）が生で入っていないか
3. URLやアカウントIDがそのまま載っていないか

1つでも「怪しい」と思ったら、そのままコピペはストップです。

「中国だから危険」ではなく「この使い方だから危険」という軸で考える

DeepSeekは中国企業が開発し、中国本土のサーバーが絡む構成も報告されています。このため、中国の法律がデータアクセスにどう影響するかという論点は、各国の政府・企業も強く意識しています。

ただし、「中国だから100％アウト」も「有名だから100％セーフ」もどちらも雑です。個人の場合は、次の2軸で整理した方が実務的に役立ちます。

• 誰のデータか

  • 自分だけのメモ・学習用 → リスクは限定的
  • 顧客・取引先・職場のデータ → 法律や契約が絡む

• 漏えいした場合に何が起こるか

  • 恥ずかしいだけで済む内容か
  • 損害賠償や信用失墜に直結するか

「中国かどうか」は、その次に来る“追加の不確実性”と考えるくらいが現実的です。
たとえば、同じ「顧客名簿のコピペ」であれば、どの国のクラウドAIでも本質的な危険度は高く、DeepSeekではデータロケーションや法制度の違いで「説明しづらいリスク」がさらに乗ってくる、という見方が近いです。

どうしても使いたいなら押さえておきたい設定・運用のミニマムライン

「DeepSeekは便利だから、うまく線引きして使いたい」という個人ユーザーは多いはずです。
その場合の“ミニマムライン”を整理すると、次のようになります。

• アカウント・環境まわり

  • 公式サイトからのみアクセス・ダウンロード
  • 2要素認証の有効化
  • 公共Wi-Fiでは使わない（どうしても使うならVPN＋機密入力禁止）

• 入力データのルール

  • 顧客名・会社名・メールアドレスは原則入力しない
  • 契約・見積もりは「金額をぼかす」「文脈を抽象化」してから相談する
  • 自分のクラウドストレージやEC管理画面のURLは貼らない

• 用途の線引き

  • OK：ブログの構成案、学習用の要約、プログラムのサンプル確認
  • 要注意：実案件の仕様書レビュー、顧客クレーム文面の添削
  • NG：顧客名簿の整理、機密契約のチェック、「この顧客の支払い状況を分析して」

「これはDeepSeekに投げていい情報か迷ったら、ひと晩寝かす」くらい慎重でも損はしません。
その一呼吸が、あなたのビジネスと信用を守る最後のファイアウォールになります。

これからのAIガバナンス：DeepSeekだけでなく「マルチAI前提」の方針にアップデートする

DeepSeek問題は“生成AI全体のルール設計が遅れている”症状のひとつにすぎない

DeepSeekの危険性が騒がれている状況は、「中国のAIが怖い」よりも自社のAIルールがスカスカだったことが露呈した事件に近いです。
情シスや情報管理担当から聞こえてくる本音は、次の3つに集約されます。

• 社員はすでにDeepSeekやChatGPTを業務で利用している

• ガイドラインは「禁止」「注意喚起」レベルで止まっている

• 経営層はコストと性能だけを見て推進しがち

ここを放置すると、「DeepSeekを禁止しても別AIで同じリスクが発生する」というモグラ叩き状態になります。マルチAI前提のガバナンスに切り替えない限り、ツール名を変えた通達が増えるだけです。

「ツールごと」ではなく「データ分類×用途」でルールを組み立てる

私の視点で言いますと、AIガバナンスがうまくいっている組織は、ツール名ではなくデータの“重さ”と用途で線を引いています。情シス兼務のIT担当でも扱いやすい形に落とすなら、次のようなマトリクスが実務向きです。

ポイントは「このAIは安全か」ではなく「このデータをこの用途でクラウドに出してよいか」を判断軸にすることです。DeepSeekのサーバーが中国本土であること、通信のセキュリティ、オープンソースモデルの特性は、この表の「どこまで許容できるか」を調整する材料になります。

1年後も破綻しないAI利用ポリシーを作るためのチェックポイント

モデルやサービスは数カ月単位で更新されます。にもかかわらず、ポリシーが毎回書き換え前提では現場がついてきません。1年後も通用するAI利用ポリシーにするなら、少なくとも次を押さえておきたいところです。

• ポリシー本文から固有名詞を極力外す

  「DeepSeekを禁止」ではなく「中国法が適用されるクラウドLLMへの送信禁止」と条件で書く

• 「禁止リスト」だけでなく「推奨パターン集」をセットにする

  例: 社外公開済み資料の要約はDeepSeek許可、顧客ID付きのログ分析はローカルLLM推奨

• ログと監査の仕組みを先に決める

  プロキシやMDM、ログマネージャーで「どのAIにどのドメインからアクセスしたか」を追える状態をつくる

• 更新頻度を決めておく

  「四半期ごとにAIポリシー見直し」とカレンダーに固定し、ニュースや政府通達を踏まえアップデートする

この骨格さえあれば、新しい生成AIサービスが出ても「このツールはどの箱に入るか？」と分類するだけで済みます。

中小企業・自治体が外部専門家に相談するタイミングと依頼の仕方

中堅企業や自治体の現場を見ていると、「手遅れになってから専門家に駆け込む」パターンが圧倒的です。DeepSeekのような海外AIサービスに関しては、特に次のタイミングで相談しておく方が結果的にコストは下がります。

• 経営層が「AI活用方針」を社内アナウンスする前

• DeepSeekやChatGPTの社内パイロット導入を始める前

• 公的機関や政府から新しい通達・ガイドラインが出た直後

依頼時は、単に「危険性を教えてほしい」ではなく、次のように具体化すると成果が違ってきます。

• 深刻度順に並べた「業務データの棚卸し」と、想定しているAI活用シナリオ

• すでに社員が使っているAIツールの一覧(わかる範囲で可)

• 既存の情報セキュリティポリシーやIT資産管理の現状

この素材を渡せば、外部のセキュリティベンダーやITコンサルは、データ保護、クラウド、攻撃リスクを踏まえた自社専用のAI利用設計図を描きやすくなります。AIを単なるツール選定の話で終わらせず、情報管理と業務プロセスをアップデートする起点として位置付けることが、DeepSeek時代のガバナンスでは鍵になります。

執筆者紹介

主要領域は生成AI×情報セキュリティ。行政機関・大企業の通達やセキュリティベンダー技術ブログ、海外レポートを日常的にウォッチし、企業・自治体の情シスやフリーランスからの相談内容を整理・翻訳している編集・監修チームです。特定ツールの推進ではなく、中立の立場からDeepSeekを含む生成AIの技術・法務・運用リスクを分解し、現場で使えるガイドラインとチェックリストに落とし込むことを専門としています。