DeepSeekを使ってみた感想：システムエンジニアの視点から

最近話題の中国発AIモデル「DeepSeek」を試してみました。ニュースでは、日本固有の島や海の名前が違うなどの問題点が指摘され、物議を醸しています。しかし、自分の仕事で実際にどれほど使えるのかを検証してみたかったので、システムエンジニアとして日常的に行うタスクにDeepSeekを活用してみました。

実際に試したタスク

1. メール文章の丁寧化
   普段、取引先や同僚に送るメールをもう少し丁寧な表現に変えるためにDeepSeekを使ってみました。結果は、文法的な誤りや不自然な言い回しが目立ち、実用には少し厳しいと感じました。

2. 資料作成のための下調べ
   新しい技術や市場動向を調べる際にDeepSeekを利用しましたが、情報の正確性に欠ける部分が多く、特に専門的な分野では致命的な間違いが散見されました。ChatGPTと比較すると、明らかな精度の差を感じました。

ChatGPTとの比較

DeepSeekは、ChatGPTに比べて明らかに誤りが多く、特にビジネス用途では信頼性に課題があります。文章生成の自然さや、専門知識の正確性においてもChatGPTの方が優れていると感じました。

DeepSeekショックとその現実

DeepSeekは開発費がChatGPTよりも安く済むことから、AI開発のコスト構造が変わるのではないかと期待され、半導体メーカーの株価にまで影響を与える“DeepSeekショック”と呼ばれる現象を引き起こしました。しかし、現時点ではその期待に応えるほどの性能には達していないと感じます。

まとめ

現状ではDeepSeekは業務で便利に使えるレベルには達していないと判断しました。しかし、技術の進化は早く、今後のアップデート次第では大きな変化があるかもしれません。コスト面でのメリットが大きいだけに、今後の成長に期待しつつ、引き続きウォッチしていきたいと思います。