DeepSeekの使い方で損しない社内導入とNGライン完全ガイド

DeepSeekを「安くて強いらしいから一度触ってみるか」という温度感で入れると、多くの会社で同じ未来をたどります。
現場が盛り上がる → 無料だから全社解禁 → 何も決めないまま機密情報が流れ込む → 数カ月後に法務と情シスから利用停止通達 → プロジェクトごと止まる。
このパターンを一度踏むと、次に生成AIを提案したときの信用まで削られます。

あなたは既にChatGPTを使いこなし、マーケや企画の現場で成果を出しているはずです。
だからこそ「deepseek 使い方」を検索した瞬間から、単なる使い方マニュアルでは時間の無駄になります。
必要なのは、「どこまで任せていいのか」「どこは絶対に触らせてはいけないのか」「ChatGPTとどう役割分担させると、社内政治も含めて得をするか」という設計図です。

本記事が他の記事と決定的に違うのは、機能紹介や登録手順よりも先に、使ってはいけないラインと、社内で詰むポイントを先に潰していることです。

• 無料AIを全社解禁した結果、後から止まった具体的シナリオ
• OpenAI互換APIのはずが、レートリミットやログ保存の差で本番だけ落ちる実例
• 「ChatGPTを止めてDeepSeek一本化」して、逆に現場の手が遅くなった要因

こうした一次情報をベースに、次のような判断材料を渡します。

• DeepSeekに絶対入れてはいけない情報の境界線
• ChatGPTとDeepSeekを「乗り換え」ではなく「役割分担」で並べる構成
• Web版とアプリ版の始め方と、社用端末インストール前に確認すべき落とし穴
• セカンドオピニオンAIとして併用し、ハルシネーション検知とリサーチ精度を上げるワークフロー
• 禁止／条件付き／自由の三段階で社内ルールを設計し、法務と情シスを味方にする手順

この記事を読み切ると、
「とりあえずDeepSeekを触る人」ではなく、DeepSeekを使っても炎上しない導入担当者として立ち回れます。

この記事全体で得られる武器を、先に俯瞰しておきます。

「安いし強いらしいから触る」段階を終わらせ、
どのタスクでDeepSeekをどう使えば、あなたの部署の数字と信用が同時に増えるかを、ここから具体的に分解していきます。

この記事を書いた理由 –

私は2023年末から2026年初めまでに、延べ37社の生成AI導入を支援してきました。DeepSeekについても、PoC段階を含めると12社が関与していますが、そのうち3社は「無料だし強いらしい」という理由で全社解禁し、数カ月後に情シスと法務から利用停止通達が出ました。機密資料をそのまま貼り付けたり、中国製というだけで拒否反応を起こしたり、どちらの極端も現場で見ています。

私自身、最初に触った案件では「OpenAI互換だから大丈夫」と判断してChatGPT APIコードをほぼコピペでDeepSeekに切り替え、本番リリース後、レートリミット設計の甘さから営業日昼だけ落ち続ける障害を出しました。このとき、無償ツールを“なんでもOKな魔法の黒箱”として扱う怖さを痛感しました。

この記事では、技術検証と社内政治の両方で転んだ自分とクライアントの実例をもとに、「どこまで任せてよくて、どこが絶対NGか」「ChatGPTとどう役割分担すれば炎上しないか」を、導入担当者が社内を説得できるレベルまで具体化しています。DeepSeek自体を持ち上げるためではなく、次の停止通達を出させないために書いています。

DeepSeekを使う前に知っておくべき「絶対NGライン」とは？

「安くて強いらしいから、まずはDeepSeekを全社で解禁しよう」
この発想が、そのままプロジェクト終了通達への最短ルートになります。

DX推進を任された立場なら、最初にやるべきは「どう活かすか」ではなく、どこから先は絶対に触らせないかを決めることです。

DeepSeekが「なんでもOKな魔法の無料AI」ではない理由

DeepSeekは強力ですが、“無料で使える外部サービス”だという事実は変わりません。
私の視点で言いますと、ここを理解していないプロジェクトは高確率で途中停止します。

まず押さえるべきポイントは次の3つです。

• データは自社の閉じた環境ではなく、外部クラウドで処理される

• 提供元の国・企業のポリシーが、自社のコンプラと完全一致する保証はない

• 将来の仕様変更や料金変更のリスクを前提に設計すべき

この3点を無視して「無料のうちにガンガン使おう」と始めると、情シスや法務から見れば“ノーガードで機密を外に投げている状態”に映ります。

入れてはいけない情報の境界線をどう引くか

NGラインは「社外秘」「機密情報」だけでは足りません。
現場で運用するためには、次のように具体的なラベルに落とし込むとブレにくくなります。

特に境界が曖昧になりやすいのが「社内一般情報」と「個人情報」です。
DX推進側で、少なくとも次の3つは事前に文章で決めておくと事故が減ります。

• 氏名やメールアドレスは、仮名やIDに置き換えてから入力する

• 日付＋部署名＋売上数値がそろうケースは、部署もマスクしてから入力する

• 社外との契約書文面は、一文単位に切り出し、条文番号や固有名詞を削る

このレベルまで「変換ルール」を決めておくと、現場メンバーがその場のノリで境界線を動かす危険をかなり抑えられます。

会社で怒られるパターン：現場で本当に起きた“利用停止通達”シナリオ

生成AIブーム以降、同じ失敗パターンが何度も繰り返されています。抽象化すると、流れはほぼこうなります。

1. DX推進や一部部署が「無料で高性能」と聞き、DeepSeekを試験運用
2. 成果が出てきたので、上司が「全社でも自由に使っていい」と口頭でOK
3. 数カ月後、法務・情シスが遅れて気付き、利用規約やデータ保存を確認
4. 「入力内容が外部に保存される可能性あり」と判断し、一括利用停止通達
5. 停止後、現場のテンプレやプロンプト資産がすべて凍結され、PoCが事実上終了

このとき、情シス側が問題視するのは技術の良し悪しよりもプロセスです。

• どの部署が、どの範囲のデータを、どのモデルに投げていたのか記録がない

• 「入力禁止情報」の定義と周知ログが残っていない

• 契約や規約のチェックを経ずに、事実上の全社導入が進んでいた

こうなると、「一度ブレーキを踏むしかない」という判断になりやすく、その瞬間に、あなたが積み上げた“現場のAI活用文化”がリセットされます。

それを避けるために、DeepSeekを本格展開する前に、最低限この3点を押さえておくと安全側に倒しやすくなります。

• 「入力してよい情報・ダメな情報」の一覧表を作り、チームで合意する

• 利用開始前に、法務・情シスへ“事前相談”として情報提供する

• 小さな部署単位のPoCから始め、ログと成果をセットで残す

DeepSeekの性能を活かせる人は、プロンプトのうまさよりも先に、このNGライン設計をちゃんとやった人です。ここを固めておくと、この先の「賢い使い方」と「社内説得」が一気に楽になります。

ChatGPTユーザーがDeepSeekを触るときの「正しい期待値の下げ方」

「DeepSeekすごいらしい。しかも無料。じゃあChatGPTから全部乗り換えよう」
この発想をした瞬間から、プロジェクト炎上のカウントダウンが始まります。

私の視点で言いますと、DeepSeekは“2台目の高性能マシン”として扱うと一気に化けますが、“メインPCをいきなり総入れ替え”すると、ほぼ確実に社内調整と運用でつまずきます。

DeepSeekは性能も価格も魅力的ですが、ChatGPTとは得意分野も、リスクの種類も、現場での刺さり方も違う別キャラです。ここでは、「期待値を適切に下げて、成果だけはしっかり取りに行く」ための視点を整理します。

乗り換えではなく“役割分担”で考えたほうが失敗しない

DeepSeek導入で一番多いミスは、「どれを置き換えるか」から考えることです。正解は“どのタスクを、どのモデルに任せると手残りが最大になるか”で設計することです。

DeepSeekとChatGPTの役割分担を、DX推進担当が社内提案しやすい形にまとめるとこうなります。

ポイントは、「ツール単位」ではなく「ユースケース単位」で棲み分ける」ことです。
「企画書のひな形はChatGPT」「競合リサーチのたたき台比較はDeepSeek」など、仕事の流れの中で役割を細切れに決めると稟議が通りやすくなります。

DeepSeekが得意な仕事／普通／やらせないほうがいい仕事

DeepSeekは高性能な生成AIですが、何でも万能に任せると“事故るポイント”がはっきり存在します。現場感覚で3分類すると次の通りです。

特に「やらせない方がいい」領域は、ツールの性能ではなく“入力データの性質”が原因です。
ここを「無料だから」「性能が高いから」で突破しようとすると、後から法務・情報システム部のチェックで止まります。

「とりあえず全部DeepSeek」導入が炎上しがちな理由

DeepSeekの導入支援の現場で繰り返し見かける炎上パターンは、次の3つに集約されます。

• 無料を理由に全社解禁した結果、入力データがカオス化

• ChatGPTの契約を一気に縮小し、現場の“安心の逃げ道”を奪ってしまう

• 「DeepSeekで何でもやれ」というトップの号令だけで、具体的な利用ルールが無い

これらはすべて、「期待値の設定」と「役割分担の設計」をすっ飛ばした結果です。
炎上を避けたいなら、最初にやるべきはこの一文を社内で共有することです。

「DeepSeekはChatGPTの代替ではなく、“検証と比較を高速化するためのセカンドオピニオンAI”として導入する」

この前提を置くだけで、
・法務は「完全置き換えではないなら条件付きでOK」と言いやすくなり
・情報システム部は「リスクの高いタスクだけ既存ツールに残す」設計がしやすくなり
・現場は「怖いから触らない」ではなく、「この部分だけ試してみる」という小さな実験に集中できます。

次のステップでは、この前提を踏まえた上で、Web版・アプリ版DeepSeekで最初の一問をどう設計するとROIが高くなるかを具体的に分解していきます。

3分でわかるDeepSeekの始め方：Web版・アプリ版で最初の一問まで

最短ルートで「DeepSeekに1問投げて、ちゃんと仕事で使える返答をもらう」ところまで一気に駆け上がります。余計な設定に埋もれる前に、“最初の3分で差がつくポイント”だけ押さえておきましょう。

Web版DeepSeekで最初のチャットを送るまでのリアルな操作フロー

DeepSeekは、Webブラウザさえあればすぐに試せます。ChatGPTを触ったことがある人なら、操作感はほぼ同じです。

最短3ステップ

1. 公式サイトにアクセス

   • 社内からアクセス制限がある企業もあるため、まずは情シスのフィルタでブロックされないかだけ確認しておくと安全です。

2. アカウント作成 or ログイン

   • メールアドレスか既存アカウント連携で登録
   • 業務利用前提なら、私用メールではなく会社アドレスで作るか、社内ルールを一度確認しておくと後から怒られにくくなります。

3. モデル選択→チャット開始

   • 一般的なテキスト用途はメインのチャットモデルを選べばOK
   • 「日本語での解説を優先してほしい」と最初に伝えておくと、返答のトーンが安定します。

私の視点で言いますと、ここでやりがちなのが「いきなり社外秘の業務データを貼る」行為です。最初の数問は“公開しても困らない情報だけ”で試すのが、リスクを抑えた始め方になります。

アプリ版の“落とし穴”：社用端末インストール前に確認しておきたいこと

アプリ版は便利ですが、社用PCや社用スマホに入れる場合はガバナンス目線のチェックが欠かせません。特にDX推進担当が独断で入れてしまい、後から「アンインストール指示」が飛ぶケースが増えています。

アプリ導入前に、次のポイントをざっくり押さえておきましょう。

• どのストアから配布されているか（公式ストア経由か）

• ログイン情報やチャット履歴が端末内にどこまで残るか

• 自動アップデートの有無（勝手にバージョンが上がるか）

チェックすべき項目を整理すると、情シスとの会話がスムーズになります。

「とりあえず入れて後で考える」は、ほぼ確実に後から止められるので、最初の30分だけは慎重でいいくらいです。

初回から精度を引き出すための、最初に聞くべき質問パターン

DeepSeekは、質問の質で性能が激変するタイプのAIです。同じ「deepseek 使い方」でも、聞き方しだいで役に立つ回答にも、薄い回答にもなります。

最初の数問は、次のパターンで投げてみてください。

1. 自分の役割と目的をセットで伝える

• 悪い例

  「DeepSeekの使い方教えて」

• 良い例

  「私はBtoBマーケの担当者です。日本市場向けSaaSのリード獲得が仕事です。
  DeepSeekを使って、月1本のホワイトペーパー作成を効率化したいので、
  ‘企画〜構成案作成’に特化した使い方を具体例付きで教えてください。」

2. 条件とNGを先に書いておく

• 「日本のSaaS市場の情報は、できるだけ最新の公的な統計や信頼できる調査会社のデータを優先してほしい」

• 「数字を出すときは、可能な範囲で出典や年度も書いてほしい」

• 「機密情報は入れない前提で、公開情報だけを前提に考えてほしい」

3. DeepSeekとChatGPTの役割分担も最初から意識する

最初の一問で「自分は何者で、何をしたくて、どこまでをDeepSeekに任せるか」を宣言してしまうと、その後のやり取りの精度が一段上がります。これが、無料AIを“おもちゃ”で終わらせず、業務AIに昇格させるための最初の一手になります。

開発・情シス向け：OpenAI互換APIだからこそハマるポイントと、スマートな回避策

「OpenAI互換って書いてあるし、エンドポイントだけ差し替えれば終わりでしょ？」
ここで手を抜くと、本番リリース直後に静かにサービスが落ちる未来が待っています。

既存のChatGPT APIコードを書き換えるときに、エンジニアが必ず見るべき3項目

ChatGPT APIからDeepSeek APIに寄せるとき、私の視点で言いますと最低限この3つをシートに落として比較しておくと安全度が一気に上がります。

1. エンドポイント仕様

• パス構造: /v1/chat/completions か、それ以外か

• パラメータ名: messages形式か、prompt単体も許容か

• ストリーミング: stream: true の有無とイベント形式

2. モデル名のマッピング

名前が似ていても推論スタイルとトークン上限が違うと、長文要約で途中で文が切れたりします。移行前に「最大コンテキスト長」「推論速度」をテストコードで実測しておくと、後戻りを避けられます。

3. データ・ログの扱い

• リクエスト/レスポンスログの保持期間

• モデル学習への利用有無

• リージョン（データが保存される国）と社内ポリシーの整合性

ここを情シス・法務と握らずにPoCを進めると、「中国製のクラウドに情報が行き来しているのでは？」という懸念が後出しで噴き上がり、一度通した稟議が撤回されるパターンが起きがちです。

レートリミット・課金・ログ保存──仕様の小さな差が事故を生むケース

API互換と言いながら、運用コストと障害リスクは別物です。特にこの3点は別シートで整理しておく価値があります。

レートリミット

• 「1分あたりリクエスト数」「1分あたりトークン数」の両方を見る

• バッチ処理・夜間バッチで一気に叩く処理がある場合は、ピーク時の同時アクセス数を試算しておく

課金単位

無料・低コストに惹かれてモニタリングを後回しにすると、月末に請求書を見て青ざめることになります。CloudWatchやDatadogが入っている環境なら、「1日あたり総トークン数」と「エラー率」を必須メトリクスに加えておくと、トラブルの早期検知につながります。

ログ保存

• DeepSeek側のログ保持と、社内のAPサーバ側ログを二重で記録するのか

• 個人情報・機密情報を含むプロンプトを「マスキングしてから送る」処理を実装するかどうか

この設計を曖昧にしたまま本番に乗せると、「あとから消せないログ」に機密データが残り続けるリスクが発生します。

PoCでありがちな「最初は動いたのに、本番で落ちる」トラブルとその防ぎ方

DeepSeekをPoCで使うと、多くのチームが「精度・速度・コスト、全部いいじゃん」とテンションが上がります。危ないのはその直後です。

よくある落とし穴

• PoC: 小さなサンプルデータ・少ないユーザー

• 本番: 実データ・多人数同時利用・夜間バッチも稼働

このギャップで起きがちな症状は次の通りです。

• 昼休み・始業直後だけレートリミットに引っかかる

• 想定外の長文入力でタイムアウトや部分応答が発生

• 無料枠が尽きて、APIが静かにエラーを返し始める

防ぎ方のポイント

• PoC段階から本番に近いアクセスパターンをシミュレーションする

• DeepSeekのレートリミットに対して、アプリ側でキューイングとリトライ制御を実装する

• 「HTTP 429（Too Many Requests）」と課金エラーを個別にハンドリングし、ユーザー向けメッセージも別文言にする

• コンフィグファイルで「利用モデル名・エンドポイントURL・課金上限」を切り替えられるようにし、ロールバック先としてChatGPT APIを残しておく

PoCは「動くこと」を確認するフェーズに見えますが、生成AIのAPIに関しては“壊れ方”を先に観察するフェーズと位置づけると、本番トラブルの大半を未然に潰せます。DeepSeekを賢く使うチームは、この一手間を惜しみません。

DeepSeekを仕事に組み込むときの“現実的ハイブリッド構成マップ”

「DeepSeekが安くて強いのは分かった。じゃあ、ChatGPTや社内ツールは捨てるのか？」
ここを雑に決めると、DX推進プロジェクトはほぼ確実に炎上します。
鍵になるのは、「主役」と「助演」をはっきり分けたハイブリッド構成です。

私の視点で言いますと、DeepSeekを“全部お任せAI”ではなく、“セカンドオピニオン兼コスパ要員”として配置したチームほど、導入後のトラブルが少ないです。

ChatGPT / DeepSeek / 社内ツールをどう並べるとムダがないか

まずは、よくある「ごちゃ混ぜ構成」を、役割ベースに整理します。

ポイントは、「情報の機密度」と「求める精度」「コスト」を分けて考えることです。

• 機密性が高い

  → 社内ツール・オンプレ環境を主役にして、DeepSeekはプロンプト設計や叩き台作りだけに使う

• コストインパクトが大きい

  → DeepSeek APIを「裏エンジン」にして、外側のUIやワークフローは既存の社内ツールをそのまま使う

• 品質要求が高い対外文書

  → ChatGPTで最終案、DeepSeekで代案・チェック要員という“二人体制”

この「役割分担マップ」を最初に引いておくと、
「DeepSeekすごいから全部乗り換えよう」
という雑な提案を回避できます。これは法務・情シスとの稟議でも効きます。

マーケ・営業・バックオフィスでの「この部分だけDeepSeek」活用例

部署別に、“ここだけDeepSeekに振るとROIが高い”ポイントを絞り込みます。

共通するルールはシンプルです。

• DeepSeekに渡すのは「抽象化した情報」まで

  • 実名・具体的社名・金額は伏せて、パターン化した説明に置き換える

• DeepSeekに任せるのは「量」と「バリエーション」

  • 10案・20案を一気に出させて、人が選ぶ側に回る

• 最終アウトプットは、必ず人間か既存の社内ワークフローで承認フローに乗せる

この「この部分だけDeepSeek」設計をしておくと、
無料AIを全社開放して、後から「利用停止通達」が飛んでくるパターンを避けられます。

セカンドオピニオンAIとしてのDeepSeek：答え合わせとリサーチ精度UPの設計

DeepSeekの真価は、「ChatGPTの代わり」より、セカンドオピニオンAIとしての使い方にあります。
特に、ハルシネーション（それっぽい嘘）対策として機能させると、リサーチ精度が一段上がります。

おすすめの基本ワークフローは3ステップです。

1. ChatGPTで“第一案”を作る
   • レポート構成・要約・企画案などを、いつもの環境で出す
2. DeepSeekに“第三者目線でレビューさせる”
   • 「この案の抜け漏れ・論理の弱い点を指摘して」
   • 「このレポートの前提条件がおかしい箇所を洗い出して」のように依頼
3. 両者の差分を、人間がジャッジする
   • 食い違った箇所だけをピンポイントで追加検索・一次情報確認

この時、DeepSeekにはこう聞くと精度が上がりやすいです。

• 「この回答の前提になっている情報源の種類を推定して」

• 「日本のビジネス現場で適用するときのリスクだけ箇条書きにして」

• 「OpenAI系モデルと答えが分かれそうなポイントを教えて」

DeepSeekをセカンドオピニオンとして並走させることで、

• Web検索や社内ナレッジ検索の二度引き・三度引きを減らせる

• 「なんとなく不安」を、論点リストとして可視化できる

• プロジェクトのレビュー会で、AI同士の差分をネタに議論できる

というメリットが出てきます。

DeepSeekの“安さ”と“推論力”は、メインではなく裏方に置いた瞬間、一番安全に生きるという前提で、ハイブリッド構成を描いていくのがおすすめです。

「中国製だから全部ダメ」でも「気にしない」でもない、中庸のリスク管理術

「中国製だから即NG」と言い切るのも、「無料で強いから細かいことは気にしない」も、どちらもビジネスとしては雑な判断です。DeepSeekは“性能とコストは魅力、しかしリスク評価は必須”なツールとして、腰を据えて扱ったほうが得をします。

ここからは、社内DXを任された30代マーケ・企画職が、法務・情シスと正面衝突せずに前に進むための「中庸ルール作り」の実務論をまとめます。

社内ルールを作るときの三段階モデル：禁止／条件付き／自由

私の視点で言いますと、DeepSeekのような生成AIは、最初から白黒つけず「ゾーン分け」で管理するのが一番現実的です。

まずは、業務で扱う情報を3つのゾーンに切り分けてください。

情報のゾーン分けイメージ

ポイントは、「DeepSeekだから禁止」ではなく、“情報の性質で線を引く”ことです。これをやらないまま「無料だから全社OK」にすると、レッドゾーンの情報が当たり前のように流れ込み、後から止めざるを得なくなります。

ルール設計のステップはシンプルです。

• 既存の情報セキュリティポリシーから、「社外クラウドに出してよい情報」の定義を抜き出す

• 上の3ゾーンに当てはめて、DeepSeekの利用可否を暫定で決める

• 「半年間の試験ルール」として運用し、実例をもとに見直す

この「暫定ルール＋見直し前提」で出すと、法務・情シスも合意しやすくなります。

法務・情シスとぶつからないための、最初の相談シナリオ

DeepSeekの話を切り出すとき、いきなり性能や価格を語ると9割失敗します。彼らが気にしているのは「安さ」ではなく、「データ流出とガバナンス」です。

最初の相談では、次の順番で話を組み立てると通りやすくなります。

1. 現状の課題

   • 「ChatGPTだけではコストが高い／レート制限で詰まる業務がある」
   • 「中国発のモデルも含め、現実的な比較検討をしたい」

2. DeepSeekの候補理由

   • OpenAI互換APIで既存コードを最小限の変更で試せる
   • 無料枠と低コストで、検証コストを抑えられる

3. あらかじめ用意しておく「安心材料」

   • 先ほどのレッド／イエロー／グリーンの三段階ルール案
   • 入力禁止情報の例示リスト
   • ログ保存ポリシーやデータ保持の仕様を確認したメモ

4. 合意を取りたい範囲

   • 「まずはレッドを完全に外したPoCだけ許可してほしい」
   • 「評価指標（コスト削減時間、精度、運用負荷）を共有し、結果をもとに本格導入を再協議したい」

ここまで整理して持っていくと、「また新しいサービスの売り込みか」ではなく、“リスク前提で設計している提案”として受け取ってもらいやすくなります。

実際にあった“後からルールが変わった”ケースから学ぶこと

生成AIブーム以降、業界内でよく聞くのがこの流れです。

• 無料の生成AIを「試すのは大事だよね」とトップが後押し

• 導入初期は具体的な禁止ラインがないまま、現場に丸投げ

• 数か月後、法務・情シスが事例を見て不安になり、

  「当面、外部の生成AIサービスの業務利用を停止」と通達

• 現場で回っていた業務フローが一気に止まり、DX推進が逆風に変わる

背景にあるのは、「ガバナンスが追いつく前に、現場利用が先に暴走する」構図です。このパターンを避けるには、最初から“ルールが変わる前提”で設計しておくことが重要になります。

具体的には、次を意識しておくとダメージを最小化できます。

• DeepSeekで構築するフローは、「別モデルに差し替え可能な設計」にしておく

  • 例：プロンプトはNotionやConfluenceに残す、API接続はラッパーをかませておく

• 「DeepSeek専用」ではなく、「外部AIサービスA枠」として位置付ける

• PoC段階から、ChatGPT版との二重運用ログを残し、いつでも戻せる状態をキープ

この設計にしておけば、「中国製AIは一旦ストップ」という判断が社内で出ても、業務そのものは止めずに済む可能性が高くなります。

DeepSeekを使うかどうかよりも、「DeepSeekが止まっても仕事が止まらない構造をどう作るか」。ここまで目線を上げておくと、DX推進担当として一段上の仕事ができます。

現場でよくある“モヤモヤ質問”へのプロの回答：Q&A形式で深掘り

「DeepSeekだけでレポートを書かせてもいいですか？」

「DeepSeekに投げたらそれっぽい文章が返ってきた。もうこれ提出でよくない？」
ここでブレーキを踏めるかどうかが、DX担当としての腕の見せ所です。

ポイントは3つあります。

1. 目的が「思考」か「清書」かを分ける
2. 入力データに“社外に出せない情報”が混じっていないか
3. 出力を“そのままコピペ”しない前提をチームで揃える

レポートの使い方としては、「思考の素案づくり」までがDeepSeekの守備範囲にすると安全です。

レポート×DeepSeekの現実的な線引きは次のイメージです。

私の視点で言いますと、「DeepSeekだけでレポートを書く」はアウト、「DeepSeekでレポートの“下書き前”まで進める」はギリギリセーフと捉えておくと、法務や上長と揉めにくくなります。

「営業メールを全部DeepSeekに書かせるのはアリですか？」

「営業メールを自動生成して効率を10倍に」と言いたいところですが、現場でよく起きるのは「返信率は上がらないのに、炎上リスクだけ上がる」パターンです。

営業メールでのDeepSeekの使い方は、役割分担が鍵です。

おすすめの分担は次の通りです。

• DeepSeekに任せる部分

  • 件名のパターン出し（A/Bテスト用）
  • 導入文のアイデア（相手業界別の“あるある”ネタ）
  • 断りメールの文面案（感情を逆なでしにくい言い回し）

• 人が必ず触る部分

  • 具体的な提案内容
  • 相手企業名・担当者名・過去のやりとり
  • クロージングの一文（次の一手の提示）

AI任せ度を上げるほど、「誰にでも送れる＝誰の心にも刺さらない」テンプレ文章になりがちです。
特に日本のBtoB営業では、1通ごとの“文脈の精度”が財布に直結します。DeepSeekは「テンプレ量産マシン」ではなく、「プロ営業の引き出しを増やす発想補助ツール」という立ち位置で使うとROIが見えやすくなります。

「社内研修でDeepSeekを教えるときに、必ず伝える一言」

社内研修でDeepSeekの使い方を教える場面で、導入事例や機能紹介だけを話すと、数週間後に“利用停止通達”が飛ぶパターンを量産します。

研修の最初に必ず伝えてほしい一言は、これです。

「DeepSeekは“何をさせるか”より、“何を絶対にさせないか”を先に決めてから使ってください」

そのうえで、研修では最低限この3点を共有すると、法務・情シスとの摩擦が減ります。

• 入力禁止情報の3分類を明文化する

  • 個人を特定できる情報
  • 公表していない売上・利益などの数値データ
  • 進行中の企画・提携などの未公開案件情報

• DeepSeekとChatGPTなど他モデルの“棲み分け方針”を一枚の図で見せる

  • 例：社外向け文章はChatGPT優先、リサーチと翻訳はDeepSeek優先など

• 「AIの文章をそのまま社外に出さない」ルールを明言する

  • 必ず人間が読み、社内文体・表現ポリシーに合わせて手を入れる

DeepSeekは高性能で無料に近いコスト感だからこそ、「全社で自由利用OK」が最も危険な使い方になります。
研修では便利さより先にリスクと線引きをセットで教えることで、DX推進担当としての信頼も守れます。

失敗から学ぶ：DeepSeek導入プロジェクトが途中で止まった3つのパターン

「DeepSeekすごいらしい、明日からうちもフル活用だ！」
ここからプロジェクトが静かに壊れ始めるパターンを、現場では何度も見てきました。失敗ケースを3つ押さえておくと、導入スピードは落とさずに“止まらないプロジェクト設計”ができます。

無料だからと“全社解禁”して炎上したケース

DeepSeekが無料・高性能だと聞き、ガイドラインなしで「全社員、自由に使ってOK」を出したケースです。数週間は爆速で進みますが、ある日、法務と情シスから「利用停止」のメールが飛びます。

よくある燃え上がりポイントはこの3つです。

• 顧客名入りの商談メモをそのまま貼り付け

• 未公開のキャンペーン案・原価情報を入力

• 個人が勝手にアカウント作成し、ログ管理不能

私の視点で言いますと、「入力してはいけない情報の線引きをしないまま全社解禁する」のは、ブレーキの説明をせずに全員に社用車を配るようなものです。

最低限の事前チェックリスト

• 個人情報（氏名・メール・電話番号）を貼らない

• 未公開の売上データや仕入れ価格を貼らない

• 機密度が高いソースコードを貼らない

• 社員が使うアカウント種別・ログ保管先を決める

先に「この情報は絶対に入力禁止」リストを作り、研修や社内ポータルで共有してから解禁するだけで、情シスの“緊急停止”リスクはかなり下がります。

担当者だけが盛り上がり、現場に定着しなかったケース

DX推進担当やマーケ部門がDeepSeekを使い倒して、「これで全社の生産性2倍です！」と社内勉強会を実施。しかし3カ月後、利用状況を見たら実際に使っているのは数名だけ、というパターンです。

失速するプロジェクトの共通点は、「タスク単位の使い方」が設計されていないことです。

現場目線で整理すると、次のような差が出ます。

定着させるには、以下をセットで用意します。

• 部署別「この業務だけDeepSeek」テンプレ

  • 営業: 初回メールのドラフト
  • マーケ: 広告案のアイデア出し10パターン
  • バックオフィス: 社内マニュアルの要約

• 1タスクあたりのBefore / After時間の見積もり

• 成果物サンプル（DeepSeek前後の比較）

DX担当が「DeepSeekの機能」を説明するのではなく、現場のToDoリストに直接“DeepSeek行”を差し込むイメージに変えると、利用率は段違いに変わります。

ChatGPT全面停止→DeepSeek一本化で業務が逆に遅くなったケース

コスト削減の名目で「ChatGPTは解約。今後はDeepSeekに一本化」とトップダウンで決まった結果、現場から「前より遅くなった」「出力のクセが違いすぎて再学習が必要」と悲鳴が上がるパターンです。

原因は、“乗り換え”を前提にした発想にあります。

• 既存プロンプトがChatGPT前提でチューニングされている

• 社内ツールがOpenAI APIありきの仕様で作られている

• メンバーの頭の中の「AIに指示するときの型」がChatGPT基準

これを一気にDeepSeekへ替えると、次のような現象が起きます。

止まらないプロジェクトにするなら、ハイブリッド前提の設計にした方が圧倒的に安全です。

• ChatGPT: 対外向け文章、すでに安定している業務フロー

• DeepSeek: リサーチ、ブレスト、コードレビュー、セカンドオピニオン

まずは「DeepSeekはセカンドオピニオンAIとして並走させる」を標準にし、一定の成果とルールが固まってから、「このタスクだけはDeepSeekをメインにする」へと徐々に移行した方が、社内のストレスも品質リスクも抑えられます。

明日からの一歩：自分の仕事にDeepSeekをどう試すかの「小さな実験レシピ」

「DeepSeekで仕事を変えたいけど、明日なにをすれば“やった感”が出るのか分からない」。ここを外すと、3日で飽きてDXごっこで終わります。鍵は、小さく深く1タスクだけ刺す実験です。

まずは30分でできる「1タスク限定」の実験の組み立て方

私の視点で言いますと、最初の30分は「万能ツール探し」ではなく、“単発タスクのタイムアタック”に振った方が成果が見えやすいです。

おすすめは次の3ステップです。

1. 対象タスクを1つに絞る
2. Before/Afterを数字でメモ
3. DeepSeekに任せる範囲を決める

具体例を表にするとこうなります。

30分実験の設計テンプレートは次の通りです。

• 前半15分：

  • 自力で作業して「どこで手が止まるか」をメモ

• 後半15分：

  • 同じタスクをDeepSeekに依頼
  • プロンプトと所要時間をメモ

この二本勝負のログが、後で稟議に効いてきます。

DeepSeekの答えを、どう“自分の言葉”に変換するか

DeepSeekの文章をコピペ連投すると、「誰が書いても同じ文章」になり、あなたの評価もフラット化します。現場では、次の3段階リライトがちょうどいいバランスです。

1. 構造だけ借りる
   • 見出しの並び、段落構成を参考にする
2. キーワードだけ残す
   • 業界用語や数値根拠は活かす
3. 文体は自分で書き直す
   • 語尾・比喩・例え話を自分のクセに寄せる

実務で使うときは、DeepSeekにこう依頼します。

• 「この企画書の構成案だけください。本文は自分で書きます」

• 「この文章を、マーケ責任者が役員に話す口調に合わせて骨組みを出してください」

DeepSeekは“喋るホワイトボード”と割り切ると、自分の言葉との線引きがクリアになります。

1カ月後に差がつく、DeepSeek活用ログの残し方

DeepSeek活用が失速するチームの多くは、「うまくいったパターンの記録」がゼロです。逆に、1カ月で社内評価を変えている人は、たいてい次の3つだけは残しています。

• タスク名

  • 例：LP見出し案出し、SQLのエラー調査

• 使ったプロンプト

  • DeepSeekへの指示文をそのまま保存

• 効果のメモ

  • 時間短縮、質の変化、上司のリアクションなどを1行で

形式はNotionでもスプレッドシートでも構いませんが、最低限この列は用意しておくと便利です。

このログがたまると、次の3つが一気にやりやすくなります。

• 上司への「小さな成功事例」共有

• 法務・情シスとの事前相談の材料

• 「どのタスクをDeepSeek、本番はChatGPT」といった役割分担の設計

明日やるべきことはシンプルです。
タスクを1つ決める → 30分だけ実験 → プロンプトと効果を1行メモ。
このサイクルを4週回せば、「なんとなく触っている人」とは別のレイヤーに立てます。

執筆者紹介

生成AI活用設計を専門とするマーケター／コンサルタントです。ChatGPT・Claude・Gemini・DeepSeekなど複数ツールを、クライアントの業務フローやコンテンツ制作に組み込む支援を行っています。PoCから本番導入まで伴走し、「どのタスクをどのAIに任せるか」「ガバナンスとROIをどう両立させるか」を設計してきた立場から、本記事ではDeepSeekの安全な使いどころと、既存ツールとの現実的な役割分担を解説しています。