DeepSeekとR1の安さに飛びつく前に読む、中国発AIとAWS設計ガイド

DeepSeek R1を「安いし精度も出ているから、まずは試そう」で語り始めた瞬間から、あなたのプロジェクトは静かにリスクを抱え込みます。問題はR1そのものの性能ではなく、「どの経路で使うか」「数年後に規制が変わったときに逃げ道があるか」を議論せずにPoCを進めてしまう設計そのものです。
情報システム部門やDX推進の現場でいま起きているのは、AIMEやSWE-benchのスコアに沸く開発チームと、「中国発AI」「データの行き先」という単語だけでブレーキを踏まざるを得ない法務・コンプラとの、構造的なすれ違いです。

R1は確かに、o1級クラスの推論力を圧倒的な低コストで提供する強力な選択肢です。しかし「DeepSeek R1とは何か」をなぞる一般論をいくら集めても、
直APIか、AWSか、Azureか、Perplexityか、自社ホスティングか、といった経路設計の違いが、あなたの責任範囲と社内稟議の通りやすさをどれだけ変えるかは見えてきません。
その結果、多くの現場で次のような損失が発生しています。

• PoCは成功したのに、本番直前のセキュリティ委員会で「データの行き先」が理由で白紙に戻る
• 無料枠で触っていたR1が、後から「ログに残った情報」の扱いで説明不能になる
• 「安さ」を前面に出した提案が、逆に「リスクを理解していない」と判断されて却下される

この記事は、R1を賛美するものでも、反対するものでもありません。
ChatGPTやClaude、Geminiと並べて「どれが強いか」を論じるのではなく、どの仕事をどのモデルに任せるのが、自社のルールと将来の規制を踏まえて最も合理的かを決めるための実務ガイドです。

• 公開ベンチマークと日々の業務タスクのズレを、現場視点で言語化する
• 中国リージョン直利用とAWS/Azure/Perplexity経由の違いを、「監査ログ」「データ保管場所」「SLA」といった具体項目で切り分ける
• Western DeepSeekの動きや、各国規制当局の対応から「数年後にアウトになりそうな設計」を事前に排除する

こうした観点から、R1導入で起こりがちなつまづきストーリーを分解し、「今からどこまで攻めてよくて、どこから先は設計で逃げ道を仕込むべきか」を明確にします。
最終的には、技術・コスト・規制・社内ルールの四層で整理したチェックリストを手元に残し、ベンダーやSIerに投げるべき質問と、社内で合意しておく前提条件を可視化できる状態まで持っていきます。

このあと読む内容で、あなたは「安いからR1」「中国だからNG」という雑な二択から抜け出し、R1を含む複数モデルを前提にした、逃げ道付きのアーキテクチャ設計に踏み出せます。

この記事を書いた理由 –

私は2016年から、主に上場企業とその子会社を中心に、情報システムとクラウド基盤の設計を担当してきました。2024年末から2025年にかけて、DeepSeek R1を絡めたPoCや本番検討に直接関わった案件が、金融・製造・SaaSを合わせて7件あります。そのうち3件はAIMEやSWE-benchの数字だけを武器に「安さと精度」で押し切ろうとして、セキュリティ委員会や法務レビューで一度は却下されました。

特に印象に残っているのは、私自身がAWS上のR1検証環境で、便宜的に中国リージョン経由のエンドポイントを試し、監査ログとデータ保管場所を明確に説明できず、社内CISOに強く叱責された出来事です。それをきっかけに、直API、AWS、Azure、Perplexity、自社ホスティングの経路ごとに、どこまでが自社の責任範囲で、どこからがベンダー責任かを一つずつ洗い出しました。

この記事は、その過程で実際に潰した設計案や、規制担当と何度もやり直した稟議資料のメモを、R1導入を検討する現場がそのまま再利用できる形に整理したものです。「R1が危ない」と煽るためでも、「とにかく安いから使おう」と背中を押すためでもなく、私が失敗の後始末で費やした時間を、これから取り組む人には使ってほしくないという一点から書いています。

DeepSeek R1がここまで騒がれる本当の理由を、数字と現場感でほどく

「精度はo1級、値段は社内おやつ代」——R1を初めて叩いた情報シス担当が、思わず口をついたフレーズです。
ベンチマークの数字と、現場での“仕事の変わり方”をセットで見ないと、このインパクトは掴めません。

AIME・SWE-benchのスコアは“何がすごい”のかを人間の仕事に引き直す

AIMEやSWE-benchは、言い換えると「東大模試」と「新人エンジニア試験」です。
R1はここで、単にそこそこの点を取るのではなく、「難問でケアレスミスが少ない」タイプの成績を出しているのがポイントです。

AIME / SWE-benchの意味合いを、現場の仕事にマッピングするとこうなります。

ここでR1が高スコアを出しているということは、「新規ゼロイチのひらめき」よりも、「既存資産を読み解き、筋の通った解決案を出す」領域で人間を強くブーストする、という意味合いになります。

「o1級の推論力を20〜50倍安く」のインパクトと、現場がざわついた瞬間

同じ品質感の推論が、従来モデル比で1/20〜1/50のコスト帯に落ちてくると、情報シスやDX推進の判断軸は一気に変わります。
「PoCで月数十万円払うのはさすがに…」と止まっていた案件が、「この単価なら、3案件まとめて試せる」と一気に前に進み始めるレベル感です。

R1登場後、現場でよく聞く会話はこのあたりです。

• 高度なコードレビューを、毎日回しても経費精算で怒られない

• これまで“役員向けだけ”だった高度な資料ドラフトを、現場の係長レベルにも開放できる

• 「月内は控えめに使って」とお願いしていた運用制限を外せる

私の視点で言いますと、「精度が高いモデル」ではなく「精度高めを、ほぼ無制限に回せる価格帯」に落ちたことが、プロジェクト設計を根本から変えています。

ChatGPTやClaudeと何が違う？現場が感じている“手触り”の決定的な差分

R1は、単純な「回答の上手さ」よりも、「考え方の筋の通り方」で評価されるケースが目立ちます。
特に、長い前提条件や複数の制約を抱えたタスクで、差が見えやすいです。

代表的な“手触り”の違いを整理すると、こうなります。

DX推進リーダーがR1を触ったとき、「プレゼン資料は既存モデル、裏のロジック検証はR1」と自然に役割分担を考え始めるのは、この“手触り”の違いがはっきり出るからです。

「とりあえずR1でコスト削減」は危険信号──実務プロジェクトで起きがちな3つの誤算

「DeepSeek R1でGPTの1/20コスト、これでDX予算ひっくり返せる」
そう盛り上がった瞬間から、情報シスとDX推進は“コンプラ地雷原”の真ん中に立たされます。
R1は優秀なLLMですが、「安さだけで推す」と3つの典型的な誤算にハマります。

安さだけをプレゼンした結果、セキュリティ委員会で一発却下されるパターン

経営層向けの資料を、単価比較とAIME・SWE-benchスコアのグラフだけで持っていくと、次の会議でほぼ確実に詰まります。
法務・セキュリティ部門が見ているのは推論性能よりデータ主権と契約条項だからです。

「私の視点で言いますと」、ここで落ちる案件は共通して次が抜けています。

• データが保存されるリージョンと保持期間

• 学習（再学習・蒸留）への利用可否とオプトアウト方法

• インシデント発生時の責任分界点（ベンダー/自社）

R1自体の性能ではなく、利用形態の設計資料をセットで出せないと、一発却下コースに乗りやすくなります。

PoCはうまく回ったのに、本番直前で「データの行き先」が火を噴く逆転劇

PoCでは「匿名データで試したし大丈夫」に見えますが、本番直前で業務データの流れを洗い出した瞬間に空気が変わります。

典型パターンは次の通りです。

• PoCはDeepSeek公式APIを中国リージョンで利用

• 精度もコストも申し分なく、現場は大絶賛

• 本番設計レビューで「顧客データを同じ経路で流すのか？」と問われる

• データフロー図を描いた瞬間、セキュリティ側がNGを宣言

PoC段階で、少なくとも次は先に潰しておくべきです。

• 本番ではどのクラウド（AWS/Azure/その他APIゲートウェイ）経由にする前提か

• ログ・プロンプト・出力の保存設定（保持期間/マスキング有無）

• 将来、別モデル（GPT、Claude、社内LLM）に乗せ替える時のルート

R1の学習手法や報酬モデルの話よりも、「プロンプトと出力がどこのストレージに残るか」のほうが、社内レビューでは圧倒的に重い論点になります。

「R1を入れたい現場」と「絶対に守りたい法務・コンプラ」のすれ違い構造

このすれ違いは、感情論ではなく構造的な役割の差から生まれます。

• 現場：

  • 数学・コード・長文推論タスクでR1の強さを体感
  • GPTやChatGPTではコストが合わないバッチ処理をR1で回したい
  • 「この性能なら多少のリスクは吸収できる」と考えがち

• 法務/コンプラ：

  • 中国発AIかどうかではなく、「社内ルールにマッチする契約形態か」を見ている
  • データが中国リージョンに残る可能性があるだけで、規定上NGになるケースがある
  • 数年後の規制強化を織り込んで判断する立場

ここを埋めるには、「R1を使うか否か」の議論から一段上げて、ユースケース別の使い分け案を提示するのが近道です。

• 機密データ → 既存の西側LLM（GPT-4.1、Claude 3.5、社内LLM）

• 高度推論だが機微性が低いタスク → R1を候補に入れる

• すべての経路で、AWS/Azureなど自社が管理しやすいクラウド基盤経由を前提化

「R1を入れるか」ではなく、「どのデータとタスクをR1に任せるか」までブレイクダウンした瞬間、法務・コンプラとの会話が一気に建設的になります。

中国発モデル＝全部NGではないが、“どこが地雷か”を冷静に分解しておく

「R1いいじゃん、安いし頭もキレるし」と盛り上がった瞬間から、情シスと法務・セキュリティの神経戦は始まります。中国発LLMだから危ない、で思考停止すると機会損失が大きい一方、ノリだけでAPI接続すると監査で一発レッドカードになりかねません。ここでは、DeepSeek R1をどこまで攻めて、どこでブレーキを踏むかを現場目線で切り分けます。

モデルそのものと、実際にデータが流れるインフラをきっちり切り分ける

R1を語る時、まず分解すべきはこの2レイヤーです。

• モデル: 学習データ、思考能力、推論性能（AIME・SWE-benchスコアなど）

• インフラ: APIエンドポイントの所在国、データ保管場所、監査ログ、SLA、契約条項

多くの企業で起きているのは、「R1＝中国サーバーに機密データが吸い込まれる」というイメージと、実際の提供形態（AWS/Azure経由のホスティングや、Western DeepSeekのようなプロキシ構成）がごっちゃに語られている状態です。

現場で設計する時に見るべきポイントは、ざっくりこのチェックリストになります。

• どのエンドポイントにHTTPリクエスト（プロンプト）が飛ぶか

• 入力データが学習（SFTや蒸留、報酬モデル強化）に再利用されるかどうか

• tokenレベルのログがどこに、どの期間、どのルールで保存されるか

• 監査時に「アクセス先のリージョンとIPレンジ」を説明できるか

モデル性能の議論と、データ主権・コンプラの議論を完全に分離しておくと、社内の会話が一気に整理されます。

各国政府・規制当局の動きから見える、“今後アウトになりそうな使い方”

ここ数カ月、各国の規制当局はR1そのものよりも、「どのデータが、どの国の法域に入り込むか」を注視しています。報道ベースで整理すると、要注意なのは次の3パターンです。

• 公共機関・重要インフラ系での「中国リージョン直アクセス」

• 個人情報や医療・金融データを含むプロンプトを、中国法の及ぶインフラに送信

• R1を組み込んだSaaSが、利用者に十分なデータ流通説明をせずに展開されるケース

業界人の目線で言うと、今後アウトになりやすいのは「用途」よりも「データの越境パターン」です。特にEUのようにデータ保護ルールが厳しい地域では、以下のような質問が飛んできます。

• 個人を特定し得る情報を含む入力を、中国本土のインフラに送っていないか

• モデルの学習データに、自社の業務データが混ざらない設計になっているか

• リスク評価・DPIA相当の文書を残しているか

R1の思考能力や数学タスク性能が高いこと自体は問題視されません。どのデータセットをどのLLMに流し、どの法域に置くかが、規制当局の本丸です。

「中国サーバー直」と「AWS/Azure/Perplexity経由」で何が具体的に変わるのか

同じDeepSeek R1でも、「どのルートで使うか」でリスクプロファイルは別物になります。私の視点で言いますと、ここを曖昧にしたままPoCを進めると、9割のプロジェクトが稟議で足をすくわれます。

ポイントは、「R1そのもの」と「ホストするクラウド」の責任範囲を分解して契約・監査できるかです。

• 既にAWS/Azureで業務システムを動かしている企業なら、R1も同じリージョンに寄せる

• Perplexityのようなサービス経由で使う場合は、「R1＋検索結果＋自社データ」がどのような状態で保存・学習に利用されるかを事前に確認する

• どうしても中国サーバー直を試したい場合は、学習データを一切含まないテスト用ダミー情報だけに割り切る

このラインを超えた瞬間から、DeepSeek R1の導入は「技術案件」ではなく、「データガバナンス案件」に変わります。情シスが主導権を握るなら、まずルート別のリスクとコストを1枚のシートで見える化することが、R1攻略の最初の一手になります。

Western DeepSeekに学ぶ、「場当たり対応」の限界とアーキテクチャ設計の正解ライン

研究者が慌ててプロキシを立てた背景にあった“生々しい懸念”とは

DeepSeek R1が出た瞬間、海外の研究者・エンジニアがやったのは「技術検証」より先にプロキシサーバ構築でした。
理由はシンプルで、R1そのものよりデータの行き先が怖かったからです。

• 中国リージョンへの直送信になる公式API

• 利用規約やデータ保持ポリシーが頻繁にアップデートされる状態

• 大学・研究機関でも対外説明が必要なレベルのデータ主権リスク

この結果、Western DeepSeek的な「西側からR1を叩くための中継点」が乱立しました。
私の視点で言いますと、ここで露呈したのは「LLMの性能より前に、どこにトラフィックを通すかの設計が勝負を決める」という現実です。

なぜ一時的なプロキシビジネスは続かなかったのか（コスト構造と責任範囲）

一見ニーズがありそうな「R1プロキシサービス」が長く続かなかったのは、ビジネスとして割に合わない構造だったからです。

プロキシが「なんとなく安心感」を売るだけでは、コンプラチェックを通せるだけの証拠になりません。
情報システム部門やCISOからすると、AWSやAzureのように監査ログ、SLA、データ保管場所が明示されたクラウドと比べて、説明責任を果たしにくいサービスは採用しづらいのが本音です。

一時しのぎではなく、「最初からクラウド基盤に寄せておく」賢い判断軸

場当たり的なプロキシではなく、最初からクラウド基盤側でR1を呼ぶ設計に寄せると、判断軸が一気にクリアになります。

• データ主権

  • AWS / Azure経由なら、リージョン選択とデータ保存ポリシーを既存システムと揃えやすい

• ガバナンス

  • 既存の監査ログ・IAM・ネットワーク制御にR1利用を組み込める

• 将来の規制変化

  • 「R1直は禁止」になっても、クラウドベンダ側の代替モデルへ同じAPIパターンでスイッチしやすい

R1の推論性能や学習手法（GRPO、SFT、蒸留）がどれだけ魅力的でも、ルート設計を間違えるとPoC止まりで終わるのがここ数カ月のリアルです。
「どのモデルを使うか」より先に、「どのインフラでR1をホストするか」をプロジェクトの最初期に決めておくことが、情報シスと現場の両方を救う一手になります。

AWS / Azure / Perplexity…R1を“どのルートで”使うかでリスクがガラッと変わる

「R1を使うかどうか」ではなく、「どの経路でR1にトークンを投げるか」を決めた瞬間から、あなたの責任範囲と睡眠時間が変わります。

直API・AWS・Azure・Perplexity・自社ホスティング、それぞれの典型パターン

まずは、現場で頻出する5パターンを一枚にまとめます。

私の視点で言いますと、「安さ優先で直API」か「運用前提でクラウド経由」かの判断を後ろ倒しにしたプロジェクトは、ほぼ例外なくどこかで炎上しています。

監査ログ・データ保管場所・SLA…情報シスが本当に見ているチェックポイント

情報システム部門が見ているのは「モデルの賢さ」よりも、次のようなチェックリストの通過可否です。

• データ保管場所（リージョン）

  • 中国リージョン直か、西側クラウドか
  • 個人情報・機微情報を含むデータセットを送ってよい契約か

• 監査ログ

  • 誰が・どのシステムから・どのプロンプトを送ったかを後から追えるか
  • APIキーの乱用や不正利用を検知できる状態か

• SLAと責任分界点

  • 応答遅延・停止時の補償やサポート窓口はどこか
  • セキュリティインシデント発生時に「どこまでベンダー責任か」が契約に明記されているか

• 学習データへの利用有無

  • 送信したデータが、モデルの追加学習（SFTや蒸留）に使われないと明記されているか
  • 利用停止時にログ・キャッシュをどこまで削除できるか

この辺りは、DeepSeekの論文や強化学習（GRPO）そのものより、「自社データがどの状態セットに置かれるか」の話だと理解すると腹落ちしやすくなります。

「技術的にできる」と「社内ルール的にOK」はまったく別物、という現実

R1は数学やコード生成タスクで高い性能を出し、AIMEやSWE-benchの点数も魅力的です。ただ、情報シスが最後に見るのは累積報酬ではなく累積リスクです。

• 技術的には:

  • 中国リージョンの直APIにプロンプトを投げれば、Zeroセットアップに近い感覚で動く
  • WebベースのチャットUIから手軽に回答を得られる

• しかし社内ルール的には:

  • 「中国関連サービスへの業務データ送信は禁止」という一行で即NG
  • データ移転影響評価（DPIA）や社内規程の改定が必要になり、稟議が数カ月単位でストップ

ここを雑に扱うと、「PoCでR1を活用」「本番は別モデルへ蒸留して乗せ替え」という二度手間コースに入りがちです。R1を検討するなら、最初の一歩でどのルートで使うのかをアーキテクチャレベルで決めることが、コストとコンプライアンスを同時に守る近道になります。

現場で本当にあった＆起こりうる「R1導入のつまづきストーリー」を丸裸にする

「DeepSeek R1さえ入れれば、うちのDXは一気にブーストだ。」
そう思った瞬間から、情報シスの地雷原ウォークが始まります。ここでは、実際に複数の企業で起きたパターンを、再現性のあるテンプレとして分解します。私の視点で言いますと、どれも“人とプロセス”の問題に落ちます。

PoC担当者が「DeepSeekすごい」と盛り上がりすぎて、後で詰んだ稟議ケース

PoC担当のエースエンジニアが、R1の推論性能とコストに惚れ込み、GitHub Copilot代わりのコード生成や数学タスクで爆速成果を出す。SWE-bench的なベンチマークでも社内LLMより明らかに高性能。
ところが、稟議資料は次のような“技術寄りの資料”だけで突っ込んでしまう。

• AIMEスコアなどの性能グラフ

• token単価の比較

• プロンプト設計の工夫事例

法務・情報セキュリティ委員会が見たいのは、性能ではなくデータの行き先と責任の所在です。比較されるポイントはむしろこちらです。

ここが空白のまま「中国発AIだけど大丈夫そうです」で押し切ろうとして、一発NG。
結果として、PoCをゼロベースで「AWS経由のR1」や「既存LLM＋R1蒸留モデル」に設計し直す羽目になっているケースが目立ちます。

クラウドの無料枠で遊んでいたR1が、いつのまにか“社外への情報漏洩疑義”に変わる瞬間

もう1つありがちなのが、「エンジニアが個人アカウントでR1を試し、そのままチーム標準ツール化していた」パターンです。
最初はWeb UIやPerplexity経由でコード生成やテキスト要約に使っているだけのつもりでも、次第にプロジェクト名や顧客名、ログ断片といった業務データの断片がプロンプトに混ざり始めます。

• 「このSaaSの料金計算ロジックを最適化して」

• 「〇〇銀行向けの要件定義を英訳して」

といった入力がそのまま外部サービスに飛ぶ状態になり、監査のタイミングで利用実態がログから発覚。
ここで問題になるのは、「DeepSeek R1の性能」ではなく、

• どのサービスの利用規約に同意していたか

• 学習データ・ログとして二次利用され得る状態だったか

• 社内の情報管理ルール（機密区分）に照らして許容できるか

というルール違反の疑義です。
多くの企業では、この経験をきっかけに「外部LLMへの入力ルール」「学習禁止オプトアウトの徹底」「許可モデル一覧」を整備し始めています。

逆に、最初から用途を絞り込んでいたチームが、スムーズにR1を通した理由

一方で、R1導入が驚くほどスムーズだったパターンもあります。共通点は、「最初から用途とデータ範囲を極端に絞っていた」ことです。

例えば、次のような方針を最初に固めていました。

• タスクを限定: 数学問題、プログラミング課題、アルゴリズム設計など、構造化された技術タスクだけに利用

• データを限定: すべて公開済みのサンプルコード、社外に出ても問題ないテストデータのみ

• 経路を限定: 直APIではなく、AWSやAzureのR1提供形態に乗せて、ログ・SLA・リージョンを一括管理

「DeepSeek R1の思考能力を最大活用したい」という欲張りな気持ちを抑え、最初は“安全に使える箱庭”に閉じ込めたことで、法務・コンプラも納得しやすくなります。
R1は強力なLLMですが、企業での本当の勝ち筋は、「どこまでをR1に任せ、どこから先は既存モデル・人間に戻すか」を設計段階で線引きできるかどうかで決まります。

R1を賢く使う企業がやっている「リスクを分散させる設計」のリアル戦略

DeepSeek R1は「o1級の推論力を激安で」という武器を持つ一方、中国発LLMゆえのデータ主権・規制リスクを抱えています。うまく使う企業は、この両極を“アーキテクチャ設計”でねじ伏せています。私の視点で言いますと、ここをサボったプロジェクトから順番に炎上しています。

センシティブデータは既存モデル、推論タスクだけR1に振る“ハイブリッド構成”

R1を全用途にかけるのではなく、「どのデータをどのモデルに触らせるか」を切り分けるのが情報シスの定石です。ポイントはデータ機密度×タスク特性で配分すること。

ハイブリッド構成の典型パターンは次の通りです。

• 社内情報検索・チャットはGPT系/Claudeをベースモデルにする

• 数学・コード推論タスクだけR1エンドポイントにルーティング

• R1には「匿名化済ID」「統計情報」「ノイズ追加したサンプルコード」だけを渡す

AIMEやSWE-benchのようなベンチマークでR1の強みが出る領域をタスクとして切り出し、学習データやトークンに機密を混ぜない設計にすることで、「性能のうまみ」だけを抽出できます。

「数年後にR1がNGになっても逃げられる」アーキテクチャの仕込み方

各国政府が中国発アプリに対して利用制限や調査をかけた事例を見ている情報シスは、「R1が将来NGになる前提」で設計しています。ここで効くのが“交換可能なLLMスロット”設計です。

• アプリケーションコードからモデル固有APIを隠す

  • 独自の社内API(例: /v1/llm/completion)を1枚かませる
  • 内部でR1・GPT・Claudeのどれを呼ぶかは設定ファイルで切替

• プロンプトテンプレートをコードから分離

  • YAML/JSONでプロンプトセットを管理し、モデルごとに最適化を分岐

• ログと監査情報は自社側で一元管理

  • モデル変更しても監査基盤はそのまま維持

こうしておけば、R1リージョンが規制対象になっても「設定変更＋回帰テスト」で回避できる構造になります。PoCだけR1中国リージョンで走らせて、後から別モデルに蒸留するケースでは、このレイヤ分離をしていたかどうかで手戻りコストが桁違いに変わります。

ベンダー依存・リージョン依存を減らすための、今から打てる設計メモ

R1を含む複数LLMを回す場合、「どの国のどのインフラにデータが行くか」を常にトレース可能にしておく必要があります。情報シス部門が実務で押さえているメモを整理すると、次のようになります。

• ルーティングポリシーを明文化

  • 中国リージョン行きは「匿名化済」「統計」「テストデータ」のみに制限
  • 個人情報を含むトークンは、物理的に西側クラウド(AWS/Azure等)のみに送る

• モデルカタログを社内Wiki化

  • DeepSeek R1(Base/Distill)、Qwen系、phi系など、利用可能モデルを一覧化
  • それぞれのデータ保管場所、SLA、料金、API仕様を1ページで比較

• 監査ログの標準フォーマット化

  • 入力/出力プロンプト、選択モデル、リージョン、累積トークンを一元記録
  • 後から「この回答はどのインフラで生成されたか」を逆引き可能にする

R1の思考能力やReasoning性能に惚れ込んでも、アーキテクチャを先に固めておけば「安さに釣られてコンプラ地雷」という最悪パターンはかなり潰せます。学習、強化学習、蒸留の中身を追うのも大事ですが、企業にとっての本当の勝負所は“どの経路を通して安全に使うか”の設計です。

「o1かR1か」論争から卒業して、「どの仕事をどのモデルに任せるか」へシフトする

モデル選定で本当にやるべきなのは、「最強の1体」を決める殴り合いではなく、「どの仕事を、どのLLMに任せた時に、累積報酬（＝コスト×品質×リスク）が最大になるか」を設計することです。
ここを外すと、DeepSeek R1の思考能力も、o1級モデルの推論も、ただの“高いガチャ”で終わります。

数学・コード・長文推論など、R1の“得意科目”に仕事を寄せる発想法

R1は、学習論文やベンチマークを見ると「数学・コード・長文Reasoning」に極端に振ったモデルです。
私の視点で言いますと、R1は“電卓付きホワイトボード係”に置くと一番強い。

R1に寄せると効果が出やすいタスクを整理すると、次のようになります。

• 数式やアルゴリズムを含む技術ドキュメントのドラフト

• 既存コードのバグ特定やリファクタ提案

• 数学ベースのシミュレーション条件の整理

• 長文仕様書からのルール抽出やテストケース生成

逆に、社内固有文脈の理解やクリエイティブ表現は、学習データの構造上R1だけに任せるとブレやすい場面が見えます。
そこで「R1ベース＋別モデルで最終チェック」という、プロンプトチェーンやモデル蒸留の発想が効いてきます。

GPT-4.1 / Claude 3.5 / Gemini…既存モデルとの役割分担をどう切るか

R1単体で“全仕事”を取りに行かない方が、最終的にはコストもリスクも下がります。
代表的なモデルを、役割ベースで切り分けてみます。

ポイントは、「性能」だけでなく料金・API制約・データ利用ルールを含めた“実効コスト”で見ることです。

• 設計パターンの例

  • R1で下書き → GPT-4.1で自然文整形 → Claude 3.5でトーンチェック
  • R1でテストコード生成 → 既存モデルで日本語コメント付与
  • GeminiでWeb検索＋R1で数理検証（検索結果をR1にプロンプトとして渡す）

こうした「役割分担設計」を前提にすれば、deepseek r1の安さと推論力を“安全に”最大化できます。

モデル選定を“宗教戦争”にしないための、社内ルールの決め方

情報システム部門やDX推進が燃えがちなポイントは、「どのベンダー推しが正義か」という議論です。ここを避けるためには、人ではなくタスクとリスクを中心にしたルールを最初に固めておく方が早いです。

最低限、次のような社内ルールを文書化しておくと、R1導入の稟議が通りやすくなります。

• タスク別の“推奨モデル表”を作る

  • 数学・コード・長文推論はR1“推奨”
  • 社外公開文書や経営メッセージはGPT-4.1/Claude“必須”
  • 個人情報・機微データは、社内ホストモデルのみ“許可”

• モデル利用ポリシーのチェック項目

  • API経由か、Web UIか（監査ログの有無）
  • 学習データへの二次利用の有無（利用規約・プライバシーポリシー）
  • 中国リージョンを含むかどうか（データ主権・法域）
  • token単価だけでなく、失敗コスト（誤回答・情報漏洩時の影響）をどう評価するか

• 例外申請フローの定義

  • R1を新しい用途に使う場合は、「タスク概要」「入力データの種類」「想定リスク」をテンプレートで申請
  • 情報シス・法務が、Zeroベースではなくテンプレに沿って判定できる状態を作る

このレイヤーまで落とし込むと、「o1かR1か」「OpenAIか中国か」という抽象論ではなく、“この仕事はR1、この仕事はGPT-4.1”と淡々と決められる運用モードに入れます。
モデルの宗教戦争から抜け出した組織だけが、LLM導入の本当のメリットを財布レベルで取り切れるようになります。

明日からのR1リサーチが3倍速になる「導入判断チェックリスト」の作り方

DeepSeek R1は「安くて頭がいいAI」ではなく、「条件が揃えば爆益、外すと爆死するモデル」です。だからこそ、チェックリストを先に作った人が勝つ構造になっています。

技術・コスト・規制・社内ルールの4レイヤーで整理するキラークエスチョン集

私の視点で言いますと、情報シスやDXリーダーが迷走する理由は、「技術の話」と「社内ルールの話」が混ざったまま議論するからです。まずはレイヤーを分けて質問を用意します。

この4レイヤーを満たすまで「導入検討を始めない」くらいでちょうどいい感覚です。

ベンダーやSIerにぶつけるべき、“ごまかしがきかない核心の5問”

PoC商談で一番差が出るのは、この5問をストレートに投げられるかどうかです。

• このR1利用経路で、学習データにこちらのプロンプトや出力が再利用される可能性はゼロか、契約条項のどこに書いてあるか

• データが到達しうるリージョン一覧と、その証拠となるアーキテクチャ図を提示できるか

• 中国本体のDeepSeek APIと、AWS/Azure/Perplexity経由R1の技術的な違いを説明できるか

• 将来、特定リージョンや中国発モデル利用が社内NGになった場合の「乗せ替えパス」をどこまでサポートするか

• 監査ログ（プロンプト・応答・呼び出し元）の保持期間と、導入企業側でのエクスポート方法はどうなっているか

ここで回答があいまいなベンダーは、本番フェーズで高確率で揉めます。

社内共有用メモとしてそのまま使える、「R1導入の前提条件シート」

最後に、社内で回せるレベルまで落とし込んだ前提条件シートのひな型を置いておきます。R1に限らず他LLMにも使い回せます。

【R1導入の前提条件チェック】

• 技術/モデル

  • 想定タスクは数値計算・コード生成・長文推論など、R1の強みと一致している
  • 既存LLM（GPT/Claude/Gemini）との差分評価を、社内で1枚に整理済み

• コスト

  • 単価・推論時間・キャッシュ活用有無を含めた「1案件あたり想定コスト」を試算済み
  • コスト削減額だけでなく、品質・工数削減の期待値も明文化

• 規制/データ

  • データの到達リージョンが契約・設計で明示されている
  • 個人情報や機微情報はR1に投入しない運用ルールを文書化

• 社内ルール

  • 情報セキュリティ委員会・法務が「この経路なら暫定OK」と明文化
  • 2〜3年以内に利用不可となった場合の代替モデル候補と移行手順を整理

このシートを埋めてからR1を触り始めれば、「PoCは盛り上がったのに本番で炎上」という最悪パターンはかなりの確率で避けられます。DeepSeek R1を“安さ”ではなく“設計力”で使いこなす側に回ってください。

執筆者紹介

主要領域は生成AI・LLMの技術動向と企業ITのセキュリティ／コンプライアンスです。DeepSeek R1を含む各種モデルについて、開発元・クラウドベンダー・規制当局・エンジニアコミュニティの公開情報を横断的に読み解き、「スペック比較」ではなく「導入判断とアーキテクチャ設計」に役立つ実務ガイドとして整理してきました。技術とビジネスの橋渡し役として、特定ベンダーに偏らない中立的な立場から、R1を含む複数モデル前提の現実的な設計指針を提供します。