みなさんこんにちは！テツメモです。
「せっかくAIを使いたいけど、ChatGPTの高性能なAIモデルは有料だし、使いこなせるか不安...」
「複数のAIツールを使い分けるのが面倒...」
「大量の情報から必要なものを探すのに時間がかかりすぎる...」
そんな悩みを抱えているビジネスパーソンの方は多いのではないでしょうか？
今回は、これらの課題を一気に解決する魔法のようなAIツール、DeepSeek R1についてご紹介します。このツールはなんと、OpenAI o1と同等の推論性能を持ちながら、無料で使えるという驚きの存在なんです！
💫 この記事を読むことで得られる3つのメリット
🎯 o1級の推論性能を無料で活用
- 高度な思考力と情報整理能力
- 検索機能との組み合わせで情報収集が劇的に効率化
- PDF、CSV、画像など様々なファイルの分析が可能
📊 すぐに実践できる活用法
- 3つの基本プロンプトですぐに始められる
- 検索機能との組み合わせで効率的な情報収集
- ファイル分析と要約機能で資料作成が効率化
💡 コスト削減とビジネス効率化
- 有料ツールと同等の機能を無料で利用可能
- 複数のAIツールの使い分けが不要
- APIを利用してもo1の96.7％のコストで利用できる
いつも通り気合が入りすぎて長文になってしまいますが、DeepSeek R1の可能性を深掘りしまくっています。一度に読み切るのは大変だと思いますので、ブックマークしてぜひ最後までお楽しみください♪
ワンポイントTip：DeepSeek R1は「無料のスーパーアシスタント」のようなものです。OpenAI o1のような高性能AIを、まるで自分専属の秘書のように使える - そんな夢のようなツールが、今すぐ無料で使えるようになったのです。初めは基本的な機能から試してみて、徐々に活用範囲を広げていくのがおすすめです！
🎯 第1章：o1級の性能が無料で使える衝撃
2025年1月、AI業界に衝撃が走りました。中国のAIスタートアップ企業DeepSeekが、OpenAI o1と同等以上の性能を持つAIモデル「DeepSeek R1」を発表したのです。しかも、このモデルは無料で利用できるという驚きの特徴を持っていました。
圧倒的な技術力
DeepSeek R1は、6,710億というとてつもない数のパラメータを持つ大規模言語モデルです。ただし、革新的なMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用することで、実際の使用時には37億パラメータのみを活性化させる効率的な設計となっています。
これは例えるなら、巨大な辞書の中から必要なページだけを瞬時に参照できるような仕組みです。この効率的な設計により、高性能を維持しながらも、驚くほど低コストでの運用を実現しています。
o1級の推論能力
DeepSeek R1の特筆すべき点は、その推論能力です。数学的推論、コード生成、科学的推論といった分野で、OpenAI o1と同等以上の性能を発揮します。例えば：
- AIME（アメリカ数学コンテスト）での79.8%という高スコア
- プログラミングコンテストでの96.3パーセンタイルの達成
- GPQA Diamondでの71.5%という高い正解率
これらの結果は、DeepSeek R1が単なる「安価な代替品」ではなく、最先端のAIモデルとして十分な実力を持っていることを示しています。
無料で使える革新性
最も驚くべきは、これらの高度な機能をWeb版なら無料で利用できる点です。
- DeepSeek R1：無料（Web版・アプリ版）
- OpenAI o1：有料（o1 proは月額200ドル）
さらに、Web版では以下の機能が無料で利用可能です：
- 128Kトークンという長文処理能力
- PDFやCSVなど多様なファイル形式の分析
- 高度な検索機能との統合
API利用でも圧倒的低コスト
動画1時間の文字起こしが可能な100万トークンをアウトプットしても、DeepSeek-R1の方が96.7％低コストで活用できます。
- o1: 100万トークン出力⇢約9,000円
- R1: 100万トークン出力⇢約300円
🔗DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
ワンポイントTip：DeepSeek R1の性能は「スーパーカーを軽自動車の価格で」手に入れるようなものです。高価な有料AIサービスと同等の性能を、無料で利用できるという革新性は、ビジネスシーンにおける大きなゲームチェンジャーとなるでしょう。特に、コスト効率を重視する中小企業や個人事業主にとって、これは画期的な選択肢となります！
🔍 第2章：圧倒的な検索・分析機能
DeepSeek R1は、検索から分析まで、高度な推論能力を活用しすべてを一つのインターフェースで完結できるんです！
驚異の検索能力
DeepSeek R1は推論能力と最新のWeb情報を同時に組み合わせてリサーチできます。
o1では優れた推論能力はありますが、Web情報との組み合わせはできません。その点DeepSeek-R1があれば、その高い推論能力を使って「どういったステップで調査すれば良いのか？」「どんな情報ソースを引っ張ってくれば良いのか？」をAIが考えてくれます。
プロンプト例）
実際にWeb検索も組み合わせられるDeepSeek-R1・GPT-4o・Perplexityで出力してみましょう。
結論：Webソースの量、アウトプット内容、出力スピード含め「DeepSeek-R1」が優れていました。
ビットコインの2025年1月まで10年間の歴史を時系列で詳細なデータを元に調査レポートを作成してください。主に価格の高騰、下落タイミング時には何があったのか一次情報を詳細に抽出すること。金額は円換算でお願い.
✅️DeepSeek-R1
46のソース×推論ありで出力
✅️GPT-4o
18のソース：推論なし
✅️Perplexity
22のソース：推論なし
📝DeepSeek R1×検索で調査
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
46のソース×推論あり
✅️プロンプト
ビットコインの2025年1月まで10年間の歴史を時系列で詳細なデータを元に調査レポートを作成してください。主に価格の高騰、下落タイミング時には何があったのか一次情報を詳細に抽出すること。金額は円換算でお願い。pic.twitter.com/XZiV8IItWn— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) January 25, 2025
多彩なファイル分析
DeepSeek R1は、様々な形式のファイルを直接分析できます：
特にSNS上でシェアされる表や画像など、サクッと文字起こしをしたい時には「目視で文字起こしして」と指示すると良いです。
- PDF：研究論文、報告書、マニュアルなど
- CSV：データセット、統計情報、売上データなど
- テキストファイル：議事録、メール、ドキュメントなど
- 画像：図表、グラフ、ダイアグラムなど
特筆すべきは、単なるテキスト抽出ではなく、ファイルの内容を深く理解し、文脈に応じた分析も可能な点です。
英語論文分析の威力
DeepSeek R1の真価は、特に英語論文の分析で発揮されます：
※【A3】モバイルアプリ上で動作するエージェント評価英語論文を要約
📝今すぐ論文要約を効率化したい人はo1級の頭脳で無料で使える「DeepSeek R1」を試してみてほしい
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
- 128Kトークンの長文にも対応
- o1並みの推論能力で重要ポイントを的確に抽出
-PDFをアップロードするだけの簡単操作
プロンプトリプ欄へ 👇️ https://t.co/m79LnGu7d8pic.twitter.com/yHAt50b2ae— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) January 26, 2025
DeepSeek R1は、
- 高度な理解力
- 専門用語の正確な解釈
- 複雑な実験データの分析
- 研究手法の体系的な整理
- 効率的な要約
- 重要ポイントの自動抽出
- 研究結果の簡潔な要約
- 関連研究との比較分析
- 実用的なアウトプット
- 日本語での詳細な要約
- キーポイントの箇条書き
- 実務への応用提案
ワンポイントTip：DeepSeek R1は「デジタルの研究アシスタント」のようなものです。特に英語文献の調査では、まるで英語ネイティブの研究者があなたのために論文を読み解いてくれているような体験が得られます。
🎮 第3章：活用の基本テクニック
みなさん、DeepSeek R1の分析と検索のキホンはご理解いただけましたでしょうか？ここからは、より実践的な活用テクニックをご紹介します。特に、検索機能との組み合わせは、ビジネスシーンで大きな威力を発揮します。
英語思考による精度向上と推論内容の日本語化
DeepSeek R1は時として中国語の思考プロセスが出力に影響することがあります。これを防ぐための重要なテクニックをご紹介します：
think in English, output in Japanese:
[あなたの質問やタスク]
このプロンプトを使用することで：
- より正確な分析結果
- 自然な日本語での出力
- 専門用語の適切な翻訳 が実現できます。
ファイル分析の活用術
SNSのX運用で活動した1年分のデータをDeepSeek-R1に投げて詳細な分析をすることもできます。
PDFやCSVなどのファイルを分析する際のポイントです：
- 適切なファイル形式の選択
- PDF：論文、レポート、マニュアルなど
- CSV：データセット、統計情報など
- テキスト：議事録、メールなど
- 分析指示の明確化
- 分析の目的を明確に
- 注目すべきポイントを指定
- 求める出力形式を明示
検索機能との連携テクニック
DeepSeek R1の検索機能は、特にビジネス分析で真価を発揮します。以下は、実際に使える具体的なプロンプト例です：
SoftBankについて、帝国データバンク風に3,000文字以上のレポートとしてまとめ、財務情報はPL,BS,CFの観点にフォーカスし、投資家向けに必要な代表的な数値をピックアップしながらまとめてこのプロンプトを使用すると：
- 企業の財務状況の包括的な分析
- 投資判断に必要な重要指標の抽出
- 業界動向との比較分析 が一度に得られます。
実践例：企業分析レポートの生成
上記のプロンプトを使用した実際の出力例を見てみましょう。50ものサイトを調査してわかりやすくまとめてくれました。
- 企業概要
- 事業内容の詳細分析
- 経営陣の変遷と戦略
- 市場でのポジショニング
- 財務分析
ファクトチェック：「この数字が正しいのか？」は文章や表に引用元リンクがあるので簡単にチェックできる
- PL（損益計算書）の重要指標
- BS（貸借対照表）の主要項目
- CF（キャッシュフロー）の推移
- 市場動向との比較
- 業界内での位置づけ
- 競合他社との比較
- 今後の成長性分析
結果を出力した後、以下のプロンプトで要点をまとめてもらうこともできます
SoftBankへ営業訪問するため、上記内容で把握しておいたほうが良い内容を整理してください。
📝なぜビジネスパーソンはググらずリサーチに「DeepSeek R1」を使ったほうが良いのか？
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo
試しに「SoftBankについて帝国データバンク風の調査レポート」を出力してと入力してみれば明確
- 数十近い情報ソースを調査
- 詳細な企業分析が完了
- 営業訪問10分前でも情報把握できる
詳細 👇 https://t.co/90GDGPIBETpic.twitter.com/xyjLRqPmXN— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) January 27, 2025
検索精度を高めるコツ
より良い結果を得るためのポイントです：
- キーワードの選定
- 具体的な用語を使用
- 重要な単語の組み合わせ
- 時期や期間の指定
- 結果の絞り込み
- 情報源の指定
- 期間の限定
- 関連キーワードの追加
- 分析の深化
- 複数の視点からの分析依頼
- 比較対象の明確化
- 具体的な数値目標の設定
ワンポイントTip：DeepSeek R1の検索機能は「優秀なリサーチャー」のようなものです。具体的な指示と適切なキーワードを与えることで、人間のリサーチャーが何時間もかけて行うような詳細な調査を、数分で完了させることができます。特に企業分析では、「帝国データバンク風に」といった具体的なスタイルの指定が、より実用的なレポート作成につながります！
💡 第4章：すぐに使える3つの基本プロンプト
みなさん、AIプロンプトの書き方に悩んでいませんか？実は、効果的なプロンプトを使うことで、DeepSeek R1の能力を最大限に引き出すことができるんです。今回は、すぐに使える4つの基本プロンプトをご紹介します。
1. 80/20の法則で効率的に学習
I want to learn about [トピックを入力].
Identify and share the most crucial 20% of insights that will help me grasp 80% of the topic.
日本語版：
[トピックを入力]について学びたいです。
このトピックの80%を理解するのに役立つ最も重要な20%の洞察を特定して共有してください。
例えば「AGI」について学びたい場合、基本概念や重要な技術、現在のトレンドなど、本質的な部分に焦点を当てた説明が得られます。
1-1.出力結果概要：
「80/20の原則」に基づき、AGI（人工汎用知能）を理解するために最も重要な20%の学習ポイントを以下にまとめます。これらを押さえることで、全体の80%の理解が得られるでしょう。
---
### **1. AGIの核心的な定義と目標**
- **「AGIとは何か」**
- 人間レベルの汎用的な知能を持ち、未経験のタスクにも適応できる自律的なシステム。
- 特定タスクに特化した「狭義のAI」（例：画像認識、翻訳）との明確な区別。
- **AGIの実現条件**
- 自己学習、抽象化、創造性、因果推論、メタ認知（自分自身の思考を分析する能力）の実装。
---
### **2. AGIの実現に必要な技術基盤**
- **機械学習の基礎理論**
- 深層学習（ディープラーニング）と強化学習の原理（例：ニューラルネットワーク、DQN）。
- **トランスフォーマーアーキテクチャ**（GPTやBERTの基盤）と自己注意機構。
- **認知科学との融合**
- 人間の脳の情報処理モデル（例：予測符号化理論）や意識のメカニズムの理解。
- 知識の「転移学習」と「メタ学習」（少数のデータから学ぶ能力）。
---
### **3. 主要な課題と未解決問題**
- **技術的ハードル**
- **汎化能力**：未知の環境やタスクへの適応（現在のAIは「分布外データ」に弱い）。
- **エネルギー効率**：人間の脳（20W）に比べ、AIの学習には膨大な電力が必要。
- **倫理・安全性**
- **価値アラインメント問題**：人間の意図とAGIの目標を一致させる方法。
- **制御不可能リスク**（例：スーパーインテリジェンス暴走シナリオ）。
---
### **4. AGI研究の最前線**
- **主要アプローチ**
- **ニューラル記号統合AI**：深層学習と記号推論のハイブリッド（例：DeepMindの「AlphaGeometry」）。
- **世界モデル理論**：環境の物理法則を内部モデル化する手法（例：Yann LeCunの提唱）。
- **注目プロジェクト**
- OpenAIの「GPT-5以降の戦略」、DeepMindの「AdA」（汎用ロボットエージェント）。
- ニューロモーフィックチップ（脳型ハードウェア）の進展。
---
### **5. 倫理・社会影響の核心**
- **短期的リスク**
- 雇用喪失、ディープフェイクによる情報汚染。
- **長期的リスク**
- AGIの権利や意識の定義（哲学的問題）。
- 国際的な規制競争（例：中国vs欧米のAIガバナンス）。
---
### **効率的な学習リソース**
1. **書籍**
- 『Superintelligence』（Nick Bostrom）→ AGIリスクの古典。
- 『Life 3.0』（Max Tegmark）→ 社会影響の包括的解説。
2. **論文**
- 「Reward is Enough」（DeepMind, 2021）→ AGI実現への強化学習中心アプローチ。
- 「Sparks of AGI」（Microsoft, GPT-4分析）→ 現行AIの限界と可能性。
3. **動画**
- Lex Fridmanのポッドキャスト（Yann LeCun、Demis Hassabisらのインタビュー）。
---
### **Why This Works?**
- 上記のポイントは、AGIの「技術基盤」「課題」「哲学」をバランスよくカバーします。
- AGIの本質は「汎用性の実現方法」と「人間との共存設計」に集約されるため、これらを優先的に学ぶことで、枝葉の技術詳細に迷わず核心に迫れます。
さらに深掘りしたい場合は、**「世界モデル」「メタ学習」「価値アラインメント」**の3テーマから優先的に調べてみてください。
2. インターン級の調査力を活用
詳細なレポート作成を依頼するプロンプトです：
I am creating a report about [トピックを入力].
Research and create an in-depth report with a step-by-step guide that will help readers understand how to [達成したい目標].
日本語版：
[トピックを入力]に関するレポートを作成しています。
読者が[達成したい目標]を理解するのに役立つ、ステップバイステップのガイドを含む詳細なレポートを作成してください。
例えば「リスティング広告」について調査する場合、基礎から応用まで体系的な説明が得られます。
リスティング広告運用に関するレポートを作成しています。新入社員がリスティング広告運用における仕組みを理解するための、詳細な手順を含むレポートを調査・作成してください。2-1.出力結果概要：
以下は、リスティング広告運用の仕組みと詳細な手順をまとめた新入社員向けレポートの例です。
※実際の運用では、プラットフォーム（Google Ads、Yahoo!広告など）や業界特性に応じてカスタマイズが必要です。
---
# **リスティング広告運用 基本ガイド**
## ～仕組みと実践手順～
---
### **1. リスティング広告の基本仕組み**
#### **1-1. リスティング広告とは**
- **定義**: 検索エンジンの検索結果画面に表示されるテキスト型広告（例: Google検索の上部・下部に「広告」と表示される枠）。
- **特徴**:
- **PPC（Pay Per Click）**: ユーザーがクリックした場合にのみ課金
- **キーワード連動型**: ユーザーの検索クエリに合致した広告を表示
- **オークション方式**: 入札価格×品質スコアで掲載順位が決定
#### **1-2. 広告表示の流れ**
1. ユーザーが検索キーワードを入力
2. 広告主が設定した「キーワード」とマッチング
3. オークションで掲載順位が決定
- **入札価格**: 1クリックあたりの最大支払額（CPC）
- **品質スコア**: 広告の関連性・ランディングページの質・過去のパフォーマンス
4. 上位の広告が表示され、クリック時に課金
---
### **2. 運用の具体的な手順**
#### **2-1. アカウント設定**
1. **キャンペーン作成**:
- 目標設定（ウェブサイト訪問、問い合わせ獲得など）
- 予算設定（1日あたりの上限）
- ターゲット地域・言語・デバイス（PC/スマホ）を指定
2. **広告グループ設計**:
- 関連性の高いキーワードをグループ化（例: 「英会話 初心者」「英会話 オンライン」）
- グループごとに広告文案とランディングページを最適化
#### **2-2. キーワード選定**
- **手順例**:
1. キーワードプランナーで候補を収集
2. 検索ボリューム・競合性・単価を分析
3. マッチタイプを設定:
- **完全一致**: [英会話 初心者]
- **フレーズ一致**: "英会話 初心者"
- **広告一致**: 英会話 初心者
#### **2-3. 広告文案作成**
- **基本フォーマット**:
```
見出し1（30文字以内）
見出し2（30文字以内）
説明文（90文字以内）
表示URL（例: www.example.com/english）
```
- **効果的な文案のポイント**:
- ユーザーの悩みを解決するベネフィットを明示
- 限定表現（例: 「初月50%OFF」「無料体験実施中」）
- クリックを促すCTA（例: 「今すぐ申し込む」「資料ダウンロード」）
#### **2-4. 入札戦略**
| 戦略タイプ | 特徴 | 適したケース |
|------------|------|--------------|
| **手動入札** | クリック単価を直接設定 | 予算管理が厳しい場合 |
| **自動入札** | AIが最適な単価を調整 | 効率重視の運用 |
| **ターゲットCPA** | コンバージョン単価を目標に最適化 | 成果型キャンペーン |
#### **2-5. ランディングページ（LP）最適化**
- **チェックリスト**:
- 広告文案との整合性
- 明確なCTAボタン（色・配置・文言）
- モバイルフレンドリー
- 読み込み速度3秒未満
---
### **3. 効果測定と改善**
#### **3-1. 主要KPI**
| 指標 | 計算式 | 目標値の目安 |
|------|--------|--------------|
| **CTR（クリック率）** | クリック数 ÷ 表示回数 | 2%以上 |
| **CPC（クリック単価）** | 広告費用 ÷ クリック数 | 業界平均以下 |
| **CVR（コンバージョン率）** | コンバージョン数 ÷ クリック数 | 3%以上 |
#### **3-2. 改善施策例**
- **CTRが低い場合**:
- キーワードのマッチタイプを厳格化
- 広告文案のリライト（数字・疑問形を追加）
- **CVRが低い場合**:
- LPのフォーム項目を削減
- 信頼性向上（実績事例・レビューを追加）
---
### **4. よくある失敗と対策**
| 失敗例 | 原因 | 対策 |
|--------|------|------|
| 予算がすぐ尽きる | キーワードの単価設定が高すぎる | 長尾キーワードを追加 |
| クリックはあるが成約なし | LPと広告の内容が不一致 | 関連性の高いLPに誘導 |
| 広告が表示されない | 品質スコアが低い | 広告グループを細分化 |
---
### **5. 学習リソース**
- **公式ガイド**: [Google Ads ヘルプセンター](https://support.google.com/google-ads/)
- **分析ツール**: Google Analytics, Search Console
- **キーワード調査**: Keyword Planner, SEMrush
---
**まとめ**: リスティング広告は「テスト＆改善」の繰り返しが重要です。
初月は複数パターンの広告を並行運用し、データに基づいて最適化しましょう。
定期的なレポート作成（週次/月次）で傾向を分析し、戦略を見直すことが成功のカギです。
3. 最適な学習計画の立案
新しいスキルを習得するための30日間の学習計画を作成するプロンプトです：
I want to learn [スキルを入力].
Create a 30 day learning plan that will help a beginner like me learn and improve this skill.
日本語版：
[スキルを入力]を学びたいです。
私のような初心者がこのスキルを学び、上達するための30日間の学習計画を作成してください。
例えばPython学習の場合、初心者に最適な段階的な学習プランが提供されます。
3-1.出力結果概要：
以下是为您设计的30日間Python学習ロードマップです。段階的にスキルを積み上げられるよう構成しています。
**【学習前提】**
- 1日2-3時間の学習時間を想定
- オンライン実行環境（Google Colab等）かPython環境構築済み
- モチベーション維持のため、毎日小さな成果物を作成
### 🌟 第1週：基礎固め編
**Day 1-3: 基本構文マスター**
- 変数とデータ型（int, float, string, bool）
- 演算子（算術/比較/論理）
- 基本的な入出力（print(), input()）
- コメントの書き方
- 練習問題：簡単な計算機プログラム
**Day 4-5: 制御構文**
- 条件分岐（if/elif/else）
- ループ処理（for/while）
- break/continueの活用
- 練習問題：フィボナッチ数列生成
**Day 6-7: 関数とモジュール**
- 関数定義（def）
- 引数と戻り値
- 組み込み関数の活用
- モジュールのインポート
- 練習問題：単位換算プログラム
### 🚀 第2週：応用スキル編
**Day 8-10: データ構造**
- リスト操作（追加/削除/スライス）
- タプルと辞書の活用
- 集合（set）の特性
- 練習問題：ToDoリスト管理
**Day 11-12: ファイル操作**
- テキストファイルの読み書き
- CSV/JSONデータ処理
- with構文の活用
- 練習問題：簡易日記アプリ
**Day 13-14: エラー処理**
- try/except/finally
- 例外クラスの種類
- デバッグの基本
- 練習問題：堅牢な入力受付システム
### 💡 第3週：実践開発編
**Day 15-17: オブジェクト指向**
- クラスとインスタンス
- 継承とポリモーフィズム
- 特殊メソッド（__init__など）
- 練習問題：銀行口座管理システム
**Day 18-20: 人気ライブラリ**
- NumPyで数値計算
- Pandasでデータ分析
- Matplotlibで可視化
- 練習問題：アンケートデータ分析
**Day 21-22: Webスクレイピング**
- requestsでWebアクセス
- BeautifulSoupで解析
- データ収集自動化
- 練習問題：天気情報取得ツール
### 🏆 第4週：プロジェクト挑戦編
**Day 23-25: コンソールアプリ開発**
- コマンドライン引数処理
- 対話型インタフェース設計
- 練習プロジェクト：タスク管理ツール
**Day 26-28: Webアプリ開発**
- Flask/Djangoの基礎
- ルーティング設定
- テンプレートエンジン
- 練習プロジェクト：ブログシステム
**Day 29-30: 総合プロジェクト**
- 自由テーマでの開発
- GitHubへのコード公開
- コードレビューを受ける
- おすすめ：簡易チャットアプリ
### 📚 推奨学習リソース
1. **オンライン教材**
- Progate Pythonコース（基礎固め）
- Python公式ドキュメント（日本語版）
- Real Python（実践的なチュートリアル）
2. **書籍**
- 『Pythonチュートリアル 第3版』
- 『退屈なことはPythonにやらせよう』
- 『Effective Python』
3. **練習プラットフォーム**
- LeetCode（Easy問題から挑戦）
- Codewars
- AtCoder（ビギナー向け問題）
### ⚠️ 重要なアドバイス
1. 「写経」から始めて徐々に自分で改良
2. 毎日コードを書く（量より継続性）
3. エラーは成長のチャンスと捉える
4. コミュニティに参加（Qiita, Stack Overflow）
5. 3日坊主になってもすぐ再開する
30日後には基本的なスクリプト作成からWebアプリ開発までできるレベルを目指しましょう。最初は難しく感じても、継続すれば必ずスキルが身につきます。自分の作りたいものを明確にイメージしながら進めてください！
あとは上記のカリキュラムをアジェンダとしてDeepSeek-R1に追加質問して掘り下げていくと良いです。
プロンプトの基本ルール
これらのプロンプトを使う際は、以下の点に注意しましょう：
- 具体的な目標設定
- 学びたいトピックを明確に
- 達成したい目標を具体的に
- 期待する出力形式を指定
- 適切な情報量
- 必要な背景情報を提供
- 関連する制約条件を明記
- 参考にしたい事例があれば提示
- フォローアップの活用
- 生成された内容の確認
- 必要に応じた詳細の要求
- 理解できない部分の質問
ワンポイントTip：これらのプロンプトは「料理のレシピ」のようなものです。基本のレシピ（プロンプト）をマスターしつつ、自分の好みや目的に合わせてアレンジを加えていくことで、より効果的な結果が得られます。最初は提示したプロンプトをそのまま使い、慣れてきたら少しずつカスタマイズしていくのがおすすめです！
🎯Deepseekをビジネスで使う際の注意点
これだけの性能でなぜ無料で使えるのか？という点に疑問を持たれる方も多いと思います。Deepseek側の最大のメリットは私達が入力出力したデータを学習に利用し、さらなる性能向上の一助にできる可能性があるからだと思います。
すべてのデータが学習に使われるかどうかは不明ですが、少なくとも「機密情報」はDeepseek側に入力しないほうが懸命です。
以下、Deepseekをビシネス上で使う上での注意点をPerplexityにまとめてもらいました：
セキュリティ面のリスク
DeepSeekは中国のサーバーにデータが保存され、中国の法律に基づいて管理されるため、情報の機密性と安全性に深刻な懸念があります14。一方、ChatGPT、Gemini、Claudeは比較的透明性の高いデータ管理ポリシーを持ち、より厳格なプライバシー保護基準を設けています11。
データ保護の課題
DeepSeekのデータ保護レベルは、他の主要AIと比較して著しく低く評価されています。特に、会話の機密性が保証されず、データの悪用リスクが高いとされています7。さらに、DeepSeekは高度なサイバー攻撃や情報収集に利用される可能性も指摘されています2。
法的リスク
利用規約上、DeepSeekに入力したデータに関する全責任をユーザーが負う必要があり1、問題が発生した場合は中国の裁判所での解決が必要となります14。これは、ChatGPT、Gemini、Claudeと比べて、ユーザーにとってより大きな法的リスクとなります。
推奨される対応
業務での使用は極めて慎重に判断する必要があり、機密情報や重要データの入力は避けるべきです14。特に企業の機密情報や顧客データを扱う場合は、より安全性の高いChatGPT、Gemini、Claudeの利用を検討することが推奨されます12。
使用上のチェックポイント
- 機密情報を入力しない
- Google検索の代わりに市場調査やリサーチで使う
- 他のAIサービスと使い分ける
- ローカル環境を構築して使う
- CursorなどHostingされているサービスを使う
確認を取ったので情報の共有。
きのぴ @kinopee_ai
Cursor 上の DeepSeek モデルは Fireworks AI（差分更新Fast Applyモデルのプロバイダ）でホストされているものです。中国のサーバにデータは送信されていないので、私もプラン用モデルとして DeepSeek-R1 の評価を始めました。https://t.co/iqN4cSl9oL https://t.co/Pt48ARhCVQ— きのぴー@生成AIエンジニア (@kinopee_ai) January 26, 2025
💡ここからのコンテンツ
有料会員限定コンテンツでは、DeepSeek R1の実践的なプロンプトテクニックと、ビジネスでの具体的な活用事例を詳しくご紹介します。
- O1級の性能を持つAIで市場調査を爆速で完了させる「市場分析レポートプロンプト」
- 特定の専門分野に特化したAIアシスタントの作成「専門分野AIアシスタント」
- PDF文書を投げ込むだけで論文の要点を掴める「論文サマリープロンプト」
このコンテンツを読めば、今日からDeepSeek R1の高度な機能を使いこなし、ビジネスの生産性を劇的に向上させることができます。
ご購読お待ちしています。
📝 発行者
📝テツメモ｜tetumemo（リンク集）
📝noteでも、たまにAIなどの記事を書いています。
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💡★イチオシ★無料で高機能なAI検索エンジン「Felo」（月額100円引きの招待コード）
💡Perplexity Pro（初月10ドルの招待コード）
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