DeepSeekの登場：AI変革のゲームチェンジャー

急速に進化するAIの分野において、DeepSeekの登場は、AIの変革を目指す企業にとって大きな意味があります。この強力な新エンジンは、強化学習（RL）を活用してこれまでにない方法で革新をもたらし、AIの業界地図を塗り替えています。約９億円という低コストで開発されたDeepSeekのR1モデルは市場の注目を集め、AIの現状に挑戦を突きつけ、AI開発における新たなベンチマークを設定しています。ただし、この手法の有効性はまだ証明されておらず、作成コストの低さについても未検証であることに留意する必要があります。

強化学習：新たな領域

Chain of Thought（CoT）は、AIにおける手法の1つで、モデルが複雑な問題を解決するための推論の中間ステップを生成するものです。タスクをより細かく分割することで、論理的推論の精度と理解可能性が高まります。

強化学習（RL）とは、コンピューターエージェントが環境と相互作用しながら、プログラムの行動に対するフィードバック（報酬やペナルティ）をトレーニングデータとして学習する機械学習のアプローチです。試行錯誤を繰り返しながら最適な戦略を発見できるように、累積報酬を最大化することが目的です。

DeepSeekのR1モデルは、特に推論能力に優れ、GPT-O1の強力なライバルとなっています。DeepSeekは、大規模言語モデル（LLM）と推論を優先することで、これまで可能と考えられていたことの限界を超えてきました。3回目の改良版では、このモデルは数学的推論で著しい進歩を遂げ、人間言語で論理を伝える能力を強化しました。この進歩は、単なる技術的偉業というだけでなく、LLMが自発的に学習し、推論を行うことを可能にする純粋なRLの潜在能力を示すものであり、膨大な量のCoTデータが必要だという一般的な理論に異議を唱えるものです。しかし、DeepSeekは十分に検証されたわけではなく、潜在的な脆弱性を示す報告もあることを認識することが重要です。

便利性とイノベーション

DeepSeekの優れた機能のひとつとして、その便利性が挙げられます。一般ユーザーは無料で利用できます。独自のインターネット接続機能提供し、思考プロセスを解説付きの提案を提供します。AIの意思決定の透明性は、ユーザー間の信頼と理解を深める大きな前進です。さらに、DeepSeekの開発チームは、主に中国の大学を直近で卒業した140人ほどの従業員で構成されており、GPUの禁止などの課題があるにもかかわらず、AIイノベーションにおける中国の再浮上を物語っています。

信頼性：AI変革の礎

企業がAIの変革を受け入れるにあたり、信頼性は常にその原則の中心に据えられなければなりません。DeepSeekのようなツールを導入する前に、匿名化や暗号化の原則、許可やアクセス制御、規制やコンプライアンス基準の準拠などを含む、徹底したAIとデータポリシーを確立することが重要です。「設計段階から安全性確保」戦略を採用し、プライバシーおよびセキュリティの専門チームがサードパーティのリスクを管理しています。AIの利用を継続的に監視および監査すること、そして組織内でのオープンなコミュニケーションも不可欠です。

課題および検討事項

画期的な機能であるにもかかわらず、業務上DeepSeekを利用する事において妨げとなるいくつかの重要な課題があります。不要なデバイス情報の追跡や収集、パターン識別、中国国内のみでのデータ保存に対する懸念が赤信号を点灯させています。さらに、暗号化が不十分であるため、やり取りが傍受されるリスクがあり、匿名化された場合でもユーザーを追跡できる可能性があります。

代替案とOSFのアプローチ

こうした課題を踏まえ、企業は自社のセキュリティおよびコンプライアンスのニーズに適合する代替策を模索する必要があります。OSFでは、Salesforceテクノロジーを利用する企業向けにカスタマイズした、安全で効率的なAIツールであるAllAiを活用しています。AllAiは、安定性と信頼性に優れたソリューションを提供し、AI導入における革新性と安全性を担保します。OSFにとって、汎用LLMによる潜在的なコスト削減は魅力的ですが、当社の真の強みは、AllAiが安全なファイアウォールの背後でモデルをどのように微調整し、カスタマイズするかという点にあります。

結論として、DeepSeekはAI能力の飛躍的な進歩を象徴するものですが、企業は慎重にその課題に対処しなければなりません。信頼性と安全性を優先し、AllAiのような安全な代替策も視野に入れることで、責任を持ってAIがもつ変革力を効果的に活用することができるのです。