DeepSeekとAI導入の安さの罠と炎上回避の社内実務ガイド術

DeepSeek AIを「安くて性能も十分そうだから」と社内に持ち込もうとしている時点で、すでに損をしています。理由は単純で、情シスやDX担当、エンジニアが見ている指標と、法務やコンプラ、役員が最後に見るチェック項目が、根本からずれているからです。ここを整理しないままDeepSeekに触ると、検証にかけた時間と信用だけが目減りし、最終的には「禁止ツールリスト入り」という最悪の形で終わります。

世の中の多くの解説は、DeepSeek V3やR1の性能比較、料金の安さ、中国発であることへのざっくりしたリスク紹介で終わります。しかし、現場で本当に痛いのはそこではありません。痛いのは、次のような瞬間です。

• 無償トライアルで社内利用が広がった後、法務レビューで突然ブレーキがかかる
• 「データはどこに保存されるのか」「管轄法はどこか」という質問に誰も即答できない
• 海外の規制ニュース一発で、進めていたPoCが全て凍結される

このような崩壊は、技術選定が下手なのではなく、「用途の線引き」「他モデルとの役割分担」「社内ルールとの接続」が設計されていないことから起きます。逆に言えば、ここさえ押さえれば、DeepSeek AIは危険な賭けではなく、コストとリスクを両方コントロールできる“限定タスク用の強力なサブAI”として位置づけることができます。

本記事では、ChatGPTやGeminiとのポートフォリオ運用、MoEやオープンウェイトが実運用コストにどう跳ね返るか、医療や金融など高リスク領域での絶対に踏み外してはいけない境界線、そして「禁止」ではなく「限定許可」に落とし込むための稟議と規程のつなぎ方まで、企業内の意思決定プロセスに沿って分解します。

読み終える頃には、次の三つが手元に残ります。
一つ目は、DeepSeek AIをどのタスクにどこまで使うかを言語化した、自社用の線引き基準。
二つ目は、法務、情シス、現場が合意しやすい説明テンプレートとチェックリスト。
三つ目は、将来の停止や入れ替えを見据えた、出口戦略付きのAI導入方針です。

この記事は、DeepSeek AIを賛美するものでも、必要以上に恐れるものでもありません。安さだけを見て動いた瞬間にどこで炎上するのか、その因果関係を冷静に解体し、社内政治と規制を踏まえて「会社としてどう扱うか」を決めるための実務ガイドです。

この記事から得られる実利は、次の通りです。

この記事を書いた理由 –

2023年から2026年初めまでに、私は情シスやDX部門を中心に延べ47社の生成AI導入を支援してきました。その中で一番揉めたのが、DeepSeekのような「激安で高性能な海外モデル」を社内に入れる場面です。実際、ある東証プライム企業では、V3を使った社内PoCが技術的には成功していたのに、「データはどの国のどのサーバーに置かれるのか」「中国法の適用範囲はどこまでか」を誰も説明できず、役員会で一晩で白紙になりました。私自身も自宅のPCからDeepSeekを試した際、東京本社のSOCに海外向けトラフィックが検知され、情報システム部と一緒にログを遡って説明資料を作る羽目になりました。性能でも料金でもなく、用途の線引きと社内ルールとの接続を誤った瞬間に何が起きるのかを、私は何度も見ています。本記事は、そうした現場の失敗と改善のプロセスをそのまま切り出し、DeepSeekを「禁止」か「野放し」ではなく、他モデルと併用しながら安全に活かすための実務フローとして整理するために書きました。

DeepSeek AIは「安くてすごいAI」だけじゃない？まず全体像と落とし穴を整理しよう

「DeepSeek、これChatGPTの1/10コストで同じことできるんじゃない？」
情シスも開発も、最初はここからワクワクが始まります。ただ、ここで一度ブレーキを踏まないと、数カ月後に「PoC中止のお知らせ」と「禁止ツールリスト」に同時登場、という笑えない未来も見えてきます。

DeepSeekは性能・価格・ライセンス・政治リスク・社内政治が全部絡む“総合格闘技”。
安さと話題性だけで飛びつくと、監査・稟議・規程改訂といった「見えないコスト」が後から一気に請求される構造を持っています。

ここではまず、V3/R1の実力値と市場での立ち位置をざっくり押さえつつ、「中国発・オープンウェイト・激安」という3点セットが、情シス・開発・法務それぞれに違う意味のリスクとメリットをもたらすポイントを分解していきます。

私の視点で言いますと、DeepSeekは「安いから検証するAI」ではなく、「社内ルールとポートフォリオ前提で設計しないと燃えるAI」と捉えた方が安全です。

DeepSeek V3 / R1のざっくり実力値と、なぜここまで騒がれているのか

V3とR1は、現場感覚だと次のようなインパクトがあります。

DeepSeek V3 / R1のビジネス的な“ざっくりポジション”

要するに、性能も価格も十分“本命級”なので、「とりあえず比較リストに入れない理由がない」存在になっている。一方で、その瞬間から法務・情シス・現場の判断軸のズレが一気に露出します。

「中国発・オープンウェイト・激安」3つのラベルが生む誤解

DeepSeek特有の3ラベルは、部門ごとに違う“翻訳”をされます。

同じラベルでも部署ごとにこう聞こえる

| ラベル | 情シス/DX担当 | 開発・データ部門 | 法務・コンプラ |
| — | — | — |
| 中国発 | データ所在地・越境移転・制裁リスクが頭をよぎる | 技術的には気にしないが、社内説得材料になると理解 | 管轄法、当局アクセス、取引先チェックリストを連想 |
| オープンウェイト | 自社クラウド/オンプレ展開の選択肢として魅力 | チューニングや独自ワークロードに夢が広がる | 「オープン＝安全」ではない点を強く懸念 |
| 激安 | 予算説明しやすいが「安さの理由」を聞かれる | 実験しやすくPoCの幅が広がる | 「安い＝リスクを外部に押し付けているのでは」と疑う |

よくある誤解は次の3つです。

• 「中国発だからダメ」or「気にしない」の二元論になる

• 「オープンウェイト＝オンプレなら全て安全」と思い込む

• 「激安だから余計な説明はいらない」と社内政治を軽視する

現場で起きているのは、
情シス「オンプレで閉じれば問題ないでしょ」
法務「そもそもライセンスと管轄法を整理してから話してほしい」
というすれ違いディスカッションです。

公式ページを眺めても見えてこない、企業導入で本当に問題になるポイント

DeepSeekの公式情報や技術ブログは、モデル性能やAPI仕様は詳しくても、企業導入で「本当に詰まるところ」はほぼ書かれていません。現場で頻出するのは次の論点です。

• データフローが説明できない

  • 「どの国のどのサーバーを経由し、ログはどこに残るのか」
  • 監査対応や顧客説明で必ず突っ込まれるポイント

• 稟議フォーマットと噛み合わない

  • 既存の情報セキュリティチェックシートが「SaaS前提」で、オープンウェイトやローカル展開の項目がない
  • 結果として、情シスが毎回“特例説明資料”を手作りする羽目になる

• 規制ニュースでPoCが一瞬で飛ぶ

  • 海外での規制・制裁・監督当局のコメントが出た瞬間、「一旦全部止めよう」の号令
  • 途中まで進んでいたPoCが禁止ツールリスト入りで完全に凍結される事例も出ている

• 見えないコストが膨張する

  • 監査用ログ設計、利用ガイドライン作成、利用部門向けトレーニング、取引先への説明資料など
  • 「API料金は激安だが、ガバナンス対応工数がチャットボット丸ごと1体分」になっているケースも珍しくない

要するに、DeepSeekの導入可否を左右するのはトークン単価ではなく、「説明できるかどうか」と「誰が最後のストッパーになるか」です。

このあと続く章では、「用途の線引き」「止まりやすいPoCのパターン」「他モデルとのポートフォリオ設計」に踏み込み、情シス・開発・法務の社内バトルを最初から設計に織り込む方法を掘り下げていきます。

まずはここから：DeepSeekを試す前に押さえる「用途の線引き」とNGシナリオ

DeepSeek AIは「無料で強い基盤モデル」という甘いラベルの裏側に、社内規程・監査・取引先との契約を一気に炎上させる地雷を抱えています。
最初にやるべきは「性能評価」ではなく、「用途の線引き」と「絶対に踏まないNGシナリオ」の棚卸しです。

個人利用と業務利用で、どこから社内ルールの対象になるのか

ブラウザからDeepSeekを試しているだけのつもりでも、情報システム部門や法務から見ると「それ、もう業務利用です」と解釈されるケースが多いです。

私の視点で言いますと、各社の情報セキュリティ規程を読む時は、次の3つの境界線を必ず確認します。

• 会社が保有するデータを入力しているか

• 業務成果物（提案書、コード、契約書案）の生成に使っているか

• 会社のメールアドレスやSSOでDeepSeekにログインしているか

多くの企業では、上記のどれか1つでも満たすと、「個人の趣味」ではなく「業務利用」として扱われます。

DeepSeek利用の境界を整理すると、次のようなイメージになります。

情シスが困るのは、「グレーな個人利用が静かに業務利用へスライドしていく」パターンです。
最初の1人がDeepSeekで議事録をまとめ始め、それを見た別チームが営業資料作成に使い、気づいたら取引先向け提案書の下書きまでDeepSeek依存になっている、という流れが典型です。

医療・金融・公共系で絶対に踏み外してはいけない境界線

医療、金融、公共系のDX担当がDeepSeek AIを検討する場合、「精度」より前に規制とデータの扱いがチェックポイントになります。特に中国発AIという特徴から、次の3つは外せません。

• 個人情報（とくに要配慮情報）をそのまま入力していないか

• データがどの国のサーバーに送られ、どの法律の管轄を受けるか把握しているか

• 規制当局や業界ガイドラインで、海外AIサービスの制限が出ていないか

医療・金融・公共系での「絶対NG」の線は、おおむねこう整理できます。

ここをあいまいにしたままDeepSeek APIをPoCに突っ込むと、

• PoC終盤で監査部門に見つかり、「データの消去証明を出せ」と言われて詰む

• 規制ニュースを受けて、役員会で「中国クラウド系は一旦全停止」と一刀両断される

といったシナリオが現実に起きています。
技術的な性能比較をする前に、「この業務ドメインで、どこまで外部AIに出してよいか」をリスト化する作業が先です。

「とりあえず議事録に使ってみた」レベルで炎上しうるケースとは

現場で一番多いのが、「会議録起こしならリスク低いよね」という軽い判断でDeepSeekを試し、後から炎上するパターンです。
議事録には、企業にとって最もセンシティブな情報が平気で混ざります。

• 未発表の新製品コンセプト

• M&Aや提携の検討状況

• セキュリティインシデントや不祥事の報告

• 特定顧客名と売上・条件

この状態でDeepSeekに音声文字起こしファイルやテキストを丸投げすると、次のような論点で揉めます。

• 「この議事録データは、DeepSeek側にどれくらい保持されるのか」

• 「将来のモデル再学習に使われない保証はあるのか」

• 「監査時に、第三国へのデータ移転として指摘されないか」

社内会議でありがちな展開を時系列で書くと、こうなります。

1. エンジニアがDeepSeekで要約した議事録をSlackに貼る
2. マネージャーが「これ便利だね」とチーム標準にし始める
3. たまたまそれを見た情報システム部門が「このツール何？」と反応
4. 法務がチェックし、「機密会議の内容を第三国のAIに丸投げしていた」事実が発覚
5. 役員会で報告案件となり、DeepSeekが社内禁止ツールリスト入りする

ポイントは、最初の一歩が「議事録なら安全そう」に見えやすいことです。
DeepSeek AIの性能評価を急ぐ前に、議事録用なら少なくとも次のルールくらいは決めておいた方が現実的です。

• 取締役会、M&A、重大インシデント関連は外部AI完全禁止

• 取引先名や個人名は、DeepSeek投入前にマスク・置換する

• DeepSeek要約版を「正式な議事録」と位置付けない

このレベルの線引きを先に用意しておけば、情シス・法務・現場の三者が、DeepSeek AIを「使えるところ」と「絶対に出さないところ」に冷静に切り分けられます。

現場あるある：DeepSeek導入が途中で“ストップ”するまでのシナリオ分解

DeepSeek AIは「無料級の単価でChatGPTクラス」と聞いた瞬間からワクワクするのに、最後は社内で冷や水をかけられる。このパターンは偶然ではなく、ほぼ同じ脚本で何度も再放送されている社内ドラマです。

最初は順調、でも法務レビューで止まる典型パターンを時系列で追う

時系列で分解すると、「どこでつまずくのか」が一気にクリアになります。

• 情シス・DX担当がDeepSeekの性能を試す

• エンジニアがAPI連携のPoCを組む

• 成果が出て「これは社内標準候補」と盛り上がる

• 法務・コンプラ・内部監査が登場し、空気が一変する

代表的な流れを簡易タイムラインにするとこうなります。

ポイントは、技術側が「性能」「料金」「API仕様」だけで稟議を書き始め、法務が見るべき情報（データ移転、プライバシー影響、管轄法）がスカスカのまま出てくることです。ここで一度「保留」ラベルが貼られると、DeepSeekという名前そのものが社内でマイナスイメージになりやすい。

「データはどこに行くの？」に誰も答えられない会議室の空気

法務側が最初に聞く質問は、ほぼ決まっています。

• データはどの国のサーバーで処理されるのか

• 個人データや機微情報を入力しない保証はどう担保するのか

• モデルの学習データに再利用されないと言える根拠は何か

• 事故が起きたとき、どの法域で、誰を相手に責任追及できるのか

このとき、会議室でよく起きるのが次の沈黙です。

• 情シス「技術ドキュメントには書いてあった気がします」

• 開発「APIのレスポンスは速いので問題ないはずです」

• DX担当「現場ユーザーはもう使い始めています」

誰も「データフローを図で説明できない」「中国事業者としての法的リスクを翻訳できない」。ここで“分からないから止める”という防衛的判断が走ります。

このギャップを埋めるには、最初のPoC設計時点で以下をセットで準備しておく必要があります。

• DeepSeek利用時のデータ流れ図（入力→処理→保存の有無）

• 中国を含む越境データ移転リスクの簡易メモ

• 個人情報・営業秘密を入力禁止にする運用ルール案

• ChatGPTやGeminiとの比較表（どのモデルに何を任せるか）

ここまで用意されていると、法務レビューの議論は「白紙撤回」から「条件付き許可」へトーンが変わります。

規制ニュース一発で方針がひっくり返るとき、社内で何が起きているか

DeepSeekを巡るニュースは、中国発の基盤モデル、訓練コスト、倫理指針、政府のスタンスなど、インパクトの大きい見出しが付きがちです。この外部ノイズが社内判断を一気に巻き戻すトリガーになるケースも多い。

よくあるパターンは次の3ステップです。

1. 導入検討が進む
2. 「中国AIへの規制強化」「データ越境の懸念」といった報道が出る
3. 役員レベルから「リスクが読めないので一旦NG」の指示が飛ぶ

ここで起きているのは、技術・DXチームの判断ではなく、レピュテーションリスクを避けたい経営判断です。特に金融・公共・医療のような高リスク領域では、「DeepSeek AIを使っている」と外部に見えるだけで説明コストが跳ね上がるため、保守的な選択になりやすい。

私の視点で言いますと、巻き戻しを避けるには、最初から次のような「逃げ道付き設計」にしておくことが現実的です。

• DeepSeekは限定タスク用のサブAIに位置づける

• 法務的にクリティカルな処理はChatGPTやGeminiなど別モデルに割り当てる

• 稟議の段階で「規制動向次第でいつでも停止・切替する前提」を書き込む

このポートフォリオ設計があると、ニュースが出ても「DeepSeek部分だけ止める」「データを他モデルに振り替える」といった細かいコントロールが可能になります。結果として、「一度禁止ツールリスト入りさせてしまい、二度と議論のテーブルに戻せない」という最悪パターンを避けやすくなります。

ChatGPT vs DeepSeek vs Gemini：エンジニアが本当に見ている“コスト以外の差”

「DeepSeek安いから、もう全部これでよくない？」
ここでブレーキを踏めるかどうかで、情シスと現場の未来がかなり変わります。

エンジニアやDX担当が実際に見ているのは、単価ではなく「総コスト」と「ハンドリング難易度」です。
私の視点で言いますと、次の3軸で見ないとほぼ確実に失敗します。

• 技術構造（MoEかフル密か、オープンウェイトか）

• ガバナンス適合性（法務・コンプラが飲み込めるか）

• 運用オペレーション（誰がどこまで面倒を見るか）

MoE構造・オープンウェイトが、実運用コストにどう効いてくるのか

DeepSeek V3/R1はMoE（Mixture of Experts）、オープンウェイトという組み合わせが特徴です。
これが「安さの源泉」であり、「運用の難しさの源泉」にもなり得ます。

ざっくり整理するとこうなります。

MoEは「必要な専門家だけ呼ぶ」構造なので、計算コストを削りながら性能を出しやすい一方で、

• 挙動がタスク依存でブレやすく、品質検証に工数がかかる

• オープンウェイトを自社クラウドに持ち込むと、GPU設計・MLOps・監視まで情シスの仕事になる

という“隠れコスト”が乗ってきます。

SaaS型のChatGPT/Geminiは、単価は高く見えても、

• スケーリング・冗長化・パッチ適用をクラウド側に丸投げ

• ログ管理や監査証跡の説明資料が揃っている

ため、「情シスと法務の工数を買っている」という見方をした方が実態に近いです。

「安いからDeepSeek一本足」にすると、逆に高くつくタスクの見分け方

DeepSeek一本化で事故りやすいのは、“品質のブレがそのままビジネス損失になるタスク”です。
代表的な地雷ゾーンを挙げておきます。

• 対外公開コンテンツ生成

  • ウェブサイト文言、プレスリリース、規約ドラフトなどは、事実誤認1つで信用毀損リスク。
  • ここは安さより「安定性＋責任分界」を優先し、ChatGPT/Geminiを使う企業が多い。

• 重要業務ロジックを含むコード生成

  • 決済、在庫計算、個人情報マスキングなどは、バグ1つで金銭的損失が可視化される領域。
  • コード生成自体はDeepSeekが強い印象でも、「レビュー工数」「テスト自動化との相性」を含めて比較が必要。

• コンプラ依存タスク（審査・モニタリング系）

  • 金融・医療・公共系でよくある、「内部ガイドラインと一体化したAI利用」。
  • 法務が“最後のストッパー”になりやすく、DeepSeek単独採用はほぼ通らないケースが目立つ。

逆に、DeepSeekが“コスパ最強クラス”になるのは、

• 内部向けの技術調査

• エンジニアのコード草案

• データ分析のたたき台生成

のように、結果を必ず人間が再検証するタスクです。
ここは「安さ×量」で押し切っても炎上しづらい帯域なので、DeepSeekをサブAIとして割り当てる設計が現実的です。

コード生成・数理・長文要約…タスク別にベストモデルを振り分ける考え方

“どれが一番強いか”ではなく、“どのタスクをどのモデルに投げるか”の設計図を作った方が、情シス・DX担当の社内政治が一気に楽になります。

タスク別のポートフォリオ例をまとめると、こうなります。

ポイントは、「DeepSeek禁止」か「全面乗り換え」かの二択にしないことです。

• DeepSeek: 内部タスクの“量処理エンジン”

• ChatGPT/Gemini: ガバナンスとブランドを背負う“表舞台エンジン”

という役割分担を前提にすると、法務・情シス・現場の合意が取りやすくなります。

このポートフォリオを前提に、次のステップで「どの部署の、どの業務を、どこまでDeepSeekに任せるか」を詰めていくと、コストもリスクも制御しやすくなります。

「安さのワナ」を回避する社内検証フロー：DeepSeekを含む比較PoCの設計図

DeepSeek AIは「激安・高性能」の看板が強烈なぶん、PoC設計をミスると社内政治ごと巻き込んで炎上します。
ここではChatGPTやGeminiも含めた比較PoCの“現場仕様”テンプレを渡します。

3〜5種類の社内タスクで“自分たちの正解”を見つけるステップ

DeepSeekの性能を本気で見たいなら、ベンチマークではなく自社タスクで殴り合いさせるしかありません。

1. 対象部署を3つ決める
   情シス/DX、現場（営業・カスタマーサクセス等）、法務・コンプラを固定メンバーにする。

2. タスクを3〜5種類切り出す

   • コード生成（バグ修正＋新規実装）
   • 定型文書作成（メール・稟議書ドラフト）
   • 長文要約（議事録・レポート）
   • データ分析補助（SQL提案、可視化案）
   • 社内規程QA（規程PDF＋質問）

3. 「入力フォーマット」を固定する
   同じプロンプト、同じテキスト・データでDeepSeek / ChatGPT / Geminiを比較する。
   ここを曖昧にすると、後で宗教論争になります。

4. 現場ユーザーに“ブラインド評価”させる
   どのモデルか伏せた状態で、品質と手直しコストを評価してもらう。

5. 法務・情シスが「NG用途」をマーキング
   そのタスクを本番適用できるか、部署ごとに信号（緑/黄/赤）を付ける。

私の視点で言いますと、「最初にタスクを絞り込みすぎて“DeepSeekが光る場面”を見逃す」ケースが非常に多いです。
必ず技術寄りタスク＋文章タスク＋ガバナンス寄りタスクを混ぜてください。

品質・スピード・コスト・リスクを点数化する採点シートの作り方

DeepSeekはMoE構造やオープンウェイトの影響で「クラウド利用」と「自前ホスティング」でコスト構造が変わります。
その違いを1枚の採点シートで見える化すると議論が一気に進みます。

下記は現場でよく使われる評価軸の例です（5点満点、3が許容ライン）：

実際の採点シートは、タスク×モデルでマトリクスにします。

ポイントは「安い」だけで高得点にしないことです。
たとえばDeepSeekはAPI料金が低くても、「中国発ゆえの取引先チェック」「監査説明コスト」が重く、金融・公共系では合計コストで逆転することがあります。

LINE/メールで実際に飛んでくる相談を想定した、現場向けの説明テンプレ

PoCがうまくいっても、現場への説明がヘタだと勝手利用→炎上コースになります。
LINEやメールでよく飛んでくる質問を前提に、テンプレを用意しておきましょう。

よくある質問と回答フレームの例です。

• 質問1「DeepSeek、無料版を業務で使っていいですか？」

  • 回答テンプレ
    1. 無料版のデータ取り扱い条件（学習利用有無、保存場所）が社内基準を満たしていないため業務利用は不可。
    2. 業務で使う場合は、情シスが契約した公式API経由のみ許可。
    3. 個人検証で使いたい場合も、社外秘データ・個人情報の入力は禁止。

• 質問2「DeepSeekとChatGPT、どっちをコード生成に使えばいいですか？」

  • 回答テンプレ
    1. 社内PoCの結果、バグ修正はDeepSeek、設計レビューはChatGPTを推奨。
    2. 個人情報や顧客固有データを含むコードは、現時点ではDeepSeekへの投入を禁止。
    3. どちらを使ったかをチケットに記録し、品質トラブル時の追跡を可能にする。

• 質問3「議事録AIとしてDeepSeekを入れてもいいですか？」

  • 回答テンプレ
    1. 顧客名・売上・個人名が含まれるため、現時点でDeepSeekへの生データ送信は禁止。
    2. 一度社内ストレージに保存し、匿名化・要約したテキストのみ投入する運用なら検討可能。
    3. 匿名化テンプレ（例：社名→A社、金額→X円）を共有し、統一ルールとする。

このレベルまでテンプレを用意しておくと、情シス・法務が毎回ゼロから説明する地獄から解放されます。
DeepSeek AIを“安いから”ではなく、“どこで使えば一番おいしいか”で選ぶための、現場向けガードレールだと考えてください。

規制・データ移転・ライセンス：DeepSeekを「使っていいか」を決めるチェックリスト

「安いし性能も高い、DeepSeek AIを今すぐ社内展開したい」
そう思った瞬間から、情シス・法務・現場の“綱引きゲーム”が始まります。ここを雑に進めると、PoC途中で禁止ツールリスト行きになりかねません。

私の視点で言いますと、DeepSeekは技術的には魅力的な基盤モデルですが、規制・データ移転・ライセンスをセットで設計できる企業だけが、コスパの恩恵を本当に取り切れます。

まずは「使っていいか」を判断するためのチェックリストから固めていきましょう。

中国サーバー／管轄法／個人情報保護法をどう読み解くか

DeepSeekを業務利用する場合、最初に確認すべきはデータの行き先とルールの支配権です。技術比較より前に、ここでつまずくケースが非常に多いです。

1. 押さえるべき法務観点の最低ライン

• データセンターの所在地（中国本土か、その他地域か）

• 適用される管轄法（中国法、日本法、第三国の法）

• 個人情報・機微情報を入力してよいかどうかの社内基準

• API経由で送信されるログの保持期間と用途（学習利用の有無）

この4点が曖昧なままPoCを走らせると、法務レビューで「データはどこに行くの？」の一言で全てストップしがちです。

2. 日本企業が気にする代表的な論点

下の表は、企業の情報システム部門と法務が実際にチェックしている論点を整理したものです。

医療・金融・公共系のプロジェクトでは、「個人情報を一切入力しない」前提でもNG判断になるケースがあります。理由は、将来の規制強化や監査対応まで見据えると、リスク説明コストがペイしないと見なされるためです。

モデルの「オープン」とライセンスの「自由」はなぜ別物なのか

DeepSeekが話題になる理由のひとつがオープンウェイトです。しかし、オープンウェイト＝何でも自由に使える、ではありません。

1. 技術的な「オープン」と法的な「自由」は別レイヤー

• オープンウェイト

  • モデルの重みをダウンロードして、自社GPUやオンプレ環境で動かせる状態

• ライセンス

  • 商用利用の可否、再配布の条件、モデル改変の範囲を定めた契約・条文

この2つを混同すると、「社内の閉じた環境で動かしているから安全」という誤解に陥ります。モデル自体の利用条件違反で責任追及される余地があるからです。

2. DeepSeek系モデルで確認しておくべきライセンス論点

• 商用利用の範囲（社内利用のみか、顧客向けサービス組み込みまで含むか）

• クレジット表記やロゴ表示の義務

• 学習データ由来の権利侵害が発生した場合の責任分界点

• 自社でファインチューニングしたモデルの再配布可否

ライセンス条文は長いですが、この4点だけは日本語でサマリを作り、情シス・法務・現場で共有しておくことをおすすめします。ここが噛み合っていないと、ローンチ直前でサービス仕様の作り直しが発生します。

社内規程・取引先契約・監査対応とDeepSeek利用の“つなぎ方”

DeepSeek AIを「会社として」使うには、単にツール導入するだけでなく、既存のルール体系とどう接続するかを設計する必要があります。

1. 社内のどの文書にDeepSeekを登場させるか

• 情報セキュリティポリシー

  • 生成AIツールの定義にDeepSeek系も明示的に含める

• クラウドサービス利用ガイドライン

  • 中国を含む海外AIサービス利用の承認プロセスを追加

• BYOA（Bring Your Own AI）ルール

  • 個人アカウントでのDeepSeek利用を原則禁止か、用途限定かを明文化

このレベルで言語化しておくと、「とりあえず無料版を触ってみたエンジニア」が後から監査で問題になるリスクを下げられます。

2. 取引先・監査対応で問われるポイント

• 取引先との秘密保持契約(NDA)に、第三者AIサービスへの入力制限条項が入っていないか

• ISMSや内部監査で、海外AIサービス利用の棚卸しが求められた際に、DeepSeekの利用状況を説明できるか

• 万が一、規制強化や政治的リスクでDeepSeekの利用停止が必要になった場合、代替ツールへの切り替え計画（出口戦略）を提示できるか

ここまで落とし込めていれば、「DeepSeekを使っていいか？」の問いに対して、感覚ではなく、チェックリストに基づいた説明責任を果たせます。
結果として、情シス・法務・現場のバトルを減らし、DeepSeekを“安いから使うAI”ではなく“ルールの中で最大限活用するAI”へと位置づけ直せます。

「禁止」か「限定許可」か──法務・情シス・現場の落としどころをどう作るか

DeepSeek AIを社内でどう扱うかは、「技術の良し悪し」より社内の力学設計です。ここを間違えると、無料ツールでコスト削減どころか、監査指摘と炎上で赤字コースになります。

法務が気にするリスクと、現場が気にする生産性のギャップ

法務・情シス・現場は、同じDeepSeekを見ても見ている世界が違います。

現場は「ChatGPTレベルがこの価格なら即導入」と判断しがちですが、法務は「中国を含む第三国へのデータ移転」「個人情報保護法との整合性」から見ます。ここを翻訳しないと、PoC終盤で“法務NG・現場ブチ切れ”の最悪パターンになります。

私の視点で言いますと、このギャップを埋める一番早い方法は、「DeepSeekで何をしないか」を先に一覧化し、それをベースに法務と会話することです。

• 法務が特に嫌がるパターン

  • どの国のサーバーか説明できない状態での個人データ投入
  • 利用規約・API利用条件を読まないままの商用サービス組み込み
  • 社内規程より先に現場が勝手に無料版を使い始める

「この範囲ならDeepSeekOK」に落とし込むルール設計のコツ

「全面禁止」か「全面解禁」かで揉める組織ほど、用途別のグラデーション設計ができていません。DeepSeek AIは、用途を分解するとルールは整理しやすくなります。

ルール設計のポイントは次の3つです。

• ツール起点ではなくデータ起点で線引きする

• 「禁止ワードリスト」より「OKなユースケース例」を多く提示する

• 監査・取引先チェックシートにそのまま転記できる粒度で書く

他モデルと組み合わせた“ポートフォリオ運用”の具体イメージ

DeepSeek AIは「安いから全部これ」ではなく、役割分担させた瞬間に真価が出るモデルです。ChatGPTやGeminiと組み合わせることで、法務の納得感とコスト削減を両立できます。

この「ポートフォリオ運用」をルールとして明文化し、

• どのモデルにどのデータを入れていいか

• どのAPIキーをどのシステムから呼んでいいか

を一覧にしておくと、DeepSeek AIを“安いけど危ない子”から“賢く使うサブエース”に昇格させられます。

競合記事が触れない裏側：DeepSeekのニュースをどう読めば、意思決定を誤らないか

DeepSeek AIのニュースは、性能や料金よりも「社内の空気」を一気に変えるスイッチになりやすい領域です。ここを読み違えると、PoCが丸ごと無駄になったり、「禁止ツールリスト入り」まで一気に転落します。

「スプートニク・モーメント」的な煽り見出しとの付き合い方

「ChatGPT終了か」「AIの新冷戦」「中国発DeepSeekが世界を席巻」といった煽り見出しは、技術ではなく感情を揺さぶるための設計です。ここで大事なのは、記事のトーンではなく自社への影響レイヤーを分解して読む癖をつけることです。

ニュースを見たとき、情シス/DX担当がまず整理すべき視点は次の3つだけです。

• モデル性能のニュースか

• 価格・コストのニュースか

• 規制・ガバナンスのニュースか

この3つをごちゃ混ぜに読むと、「すごくて安くて危ないAI」という雑な印象だけが社内に残り、議論が迷子になります。私の視点で言いますと、最初にニュースの種類ラベルを自分で付け直すだけで、役員説明の質が一段上がります。

訓練コスト・ユーザー数の数字を、現場の判断材料に変換する視点

DeepSeekの報道でよく出るのが「訓練コストは数百億円規模」「ユーザー数1000万超」といった派手な数字です。これを鵜呑みにしても、社内のAI導入判断にはほぼ直結しません。数字を企業の財布とリスクに翻訳して初めて意味を持ちます。

数字を見たとき、エンジニアや情シスがチェックすべき変換はこのテーブルが早いです。

「ユーザーが多い=安心」ではなく、「障害が起きたときの巻き込み範囲が広い=BCPが必須」と読み替えるのが企業利用の視点です。性能スコアも、社内のテキスト処理やコード生成で再検証しない限り、あくまでカタログ値に過ぎません。

「DeepSeek万能論」と「DeepSeek危険論」両方から距離を置くための思考フレーム

現場で起きがちなのが、次の両極端な空気です。

• エンジニア発の「DeepSeekさえ使えばDXは一気に進む」

• 法務発の「中国系AIは全部危険だから利用禁止」

情報システム部門も板挟みになりやすい構図です。この二項対立から抜けるには、DeepSeekをポートフォリオの1モデルとして扱うフレームに強制的に載せるのが早いです。

おすすめは、ニュースを見た瞬間に、頭の中で次の3つのBOXに振り分けてしまうことです。

• BOX1: DeepSeekをメインAIにしてもよい領域

  例：社内向け資料のたたき台生成、開発チーム内でのコード試行、英語ドキュメントの要約など、個人情報も取引先情報も含まないテキスト処理

• BOX2: DeepSeekはサブAIにとどめる領域

  例：プロトタイプ開発、技術調査、最初のドラフト生成だけをDeepSeekで行い、最終版は社内基盤モデルや他社AIで再生成する流れ

• BOX3: 現時点ではDeepSeekを使わない領域

  例：顧客データを含む分析、医療・金融・公共の判断材料になるレポート生成、監査証跡が必須のテキスト出力

DeepSeek万能論も危険論も、BOXを分けない「一括評価」から生まれます。ニュースを読んだ瞬間に、「これはBOX1を広げる話か、それともBOX3の線引きを厳しくする話か」を判断軸にすると、社内の議論が感情論から一歩抜け出します。

このフレームをベースにすれば、DeepSeek AIに関する次の規制ニュースが出ても、PoCを即中止するか、限定運用として残すかを落ち着いて選べるようになります。

明日から何をする？DeepSeek AIを“会社として”扱うための最終アクションリスト

「DeepSeekすごいらしいから、勝手にブラウザで触ってます」──気づいた時には、もうガバナンス負けしています。ここからは、明日から90日をどう動くかを具体的なアクションに落とし込みます。

自社の現状チェック：もうすでに誰かがDeepSeekを使っているかもしれない

最初の一手は「導入」ではなく、「現状の可視化」です。中国発のAIツールは、情シスが知らないところで静かに広がります。

まずは、次の3本柱で“実態調査”をかけます。

• ログ確認

• アンケート

• ヒアリング

この3つを、情シス主導で短期に回すと全体像が見えます。

1. 技術的な足跡を押さえる（情シス向け）

• プロキシ・ファイアウォールの通信ログから「deepseek」「r1」「v3」「api」ドメインを検索

• ブラウザ拡張・無料ツール一覧を棚卸（生成AI系プラグインを洗い出し）

• GitリポジトリやMLOps基盤で、DeepSeekモデルのダウンロード履歴を確認

2. 現場の“こっそり利用”をあぶり出す（現場・DX向け）

• 「日常で使っている生成AIツール」を1分アンケート（匿名可）

• チーム単位でのヒアリング対象は、特に以下を優先

• エンジニア・データサイエンティスト

• 営業企画・マーケ・コンサル

• BPO・コールセンター・バックオフィス

3. 法務が知りたい情報に整理する

調査結果は、法務・コンプラと共有する前提で、次のフォーマットにまとめると会話が早くなります。

ここまでやると、「DeepSeekを入れるか」ではなく、「もう入ってしまっている前提で、どう制御するか」という現実的な土俵に立てます。

最初の1ヶ月でやるべき「小さな実験」と「社内コミュニケーション」

1ヶ月目に必要なのは、“全社展開”ではなく、限定タスクでの安全な実験場作りです。無料や激安の魅力に飛びつく前に、「どこまでなら会社として許容できるか」を小さく検証します。

1. まずは「絶対に踏み外さない用途」を決める

DeepSeek AIを使う実験タスクは、次のゾーンから選ぶと安全度が高くなります。

• 顧客データを含まないテキスト生成（社外発信前に必ず人間レビュー）

• 社内向けドキュメントの構成案・ドラフト

• 公開済み資料の要約・翻訳・箇条書き化

• テスト用ダミーデータでのコード生成・リファクタ

逆に、1ヶ月目は絶対に触れない領域を明文化しておきます。

• 個人情報・顧客データ・営業リストを含む入力

• 取引先から預かったデータ・資料

• 医療・金融・公共向けの本番システム仕様

• 内部通報・不祥事・人事評価に関するテキスト

2. 比較PoCは「DeepSeek単体」ではなく必ず3者比較

小さな実験でも、ChatGPT・Gemini・DeepSeekの3者比較にしておくと、後の稟議が段違いにスムーズです。

• 3〜5種類の代表タスクを用意（議事録要約、コード生成、長文分析など）

• 品質（正確さ）・スピード・コスト・リスクを10点満点で採点

• 同じプロンプト・同じ入力データで比較

ここで作った採点シートが、そのまま社内資料や役員説明用の「エビデンス」になります。机上のスペック比較ではなく、「自社タスクでの実測値」があるかどうかで、社内政治の勝敗が変わります。

3. 社内コミュニケーションは“禁止”ではなく“ルールの先出し”

している私の視点で言いますと、AI導入の炎上案件は「知らないうちに禁止されていた」「理由が共有されていない」ときに一気に燃えます。

1ヶ月目に打つべきメッセージは次の通りです。

• 「DeepSeek含め生成AIの利用実態を把握したい。禁止したいわけではない」

• 「まずは安全な用途から会社としての“OKライン”を定義する」

• 「違反を責める場ではなく、“グレーな利用”を洗い出す場にする」

これを情シス・法務・DX担当の連名で出すと、「また情シスが止めに来た」と思われにくくなります。

将来の入れ替え・停止も見据えた“出口戦略付き”AI導入の考え方

DeepSeek AIに限らず、海外AIモデルは規制ニュース一発で社内方針がひっくり返るリスクを前提に設計する必要があります。出口戦略なしの「一本足打法」は、コスト面でもガバナンス面でも危険です。

1. 「モデル依存」ではなく「インターフェース依存」にする

• 社内ツールやワークフローは、「どのモデルを裏で呼ぶか」を後から差し替え可能な設計にする

• APIゲートウェイやプロキシをかませ、DeepSeek・ChatGPT・Geminiを切り替えられるアーキテクチャにする

• プロンプトテンプレートは、できるだけ共通化し、モデル固有の癖はラッパー側で吸収

2. 「禁止になったときの代替パス」を事前に決めておく

この「もしDeepSeek停止と言われたら？」のシミュレーションを、情シス・法務・現場リーダーで一度やっておくと、緊急時の混乱が大きく減ります。

3. 契約・ライセンスの設計も“逃げ道”前提で

• 無料プランや短期契約から入り、いきなり長期コミットしない

• オープンウェイトをローカル利用する場合も、ライセンス条文を法務と読み合わせ、「商用利用」「再配布」「学習データとしての再利用可否」を明確化

• 取引先との契約書に、「生成AIの利用有無」「データの国外移転の有無」を追記しておく

DeepSeek AIは、うまく扱えば強力なコスト削減と生産性向上のソリューションになりますが、「安さに飛びつかない」「出口から逆算する」という2つを押さえておくと、数年単位で見た時の“手残り”（本当の意味での利益）がまったく変わります。明日やるべきことは、「誰が、どこで、何に使っているか」を把握することからです。そこから先は、DeepSeekを“危険な無料ツール”ではなく、“会社として管理された基盤技術”に変えていくフェーズに入れます。

執筆者紹介

主要領域は企業のAI導入判断とガバナンス設計。公式ドキュメント・技術レポート・規制ニュースを横断的に収集・要約し、「技術スペック」だけでなく、情シス・法務・現場の稟議プロセスや社内規程に接続できる形に翻訳する実務視点から本記事を執筆。特定ベンダーに属さない第三者として、DeepSeek・ChatGPT・Geminiをポートフォリオで捉える比較軸と、禁止ではなく「限定許可」に落とし込む社内ルール設計のヒントを提供している。