AIコスト高騰で「DeepSeek」に注目？米国企業の「DeepSeek」支出増加は何を意味するのか

2026-06-06

Three professionals working together on AI neural core with holographic interface

生成AIの活用が広がるなかで、企業にとって新たな課題になりつつあるのが「AIのコスト」です。

WorXUPでも先日、「AIを活用している」は成果なのか？というテーマで、海外企業におけるAIツールの利用量やコスト管理の動きについて取り上げました。

そこでは、”AIをどれだけ使ったか”ではなく”業務改善や生産性向上にどのようにつながったのか”を定量的に評価する重要性に触れています。

一方で今回取り上げるDeepSeekのニュースは同じ「AIコスト」の話でありながら少し論点が異なります。

今回はDeepSeekとAIコストに関わる話題を整理しながら解説していきたいと思います。

米国企業が一斉にDeepSeekへ乗り換えている？

米国企業の一部で中国発のAIモデル「DeepSeek」への支出が増えている、というニュースが話題になっています。

今回のニュースの元になっているのは、米国の法人向け支出管理プラットフォーム「Ramp」が公開したレポートです。
参照：Ramp公式ブログ「Top SaaS Vendors on Ramp（June 2026）」より

Rampは、法人カードや請求書払い、経費管理などを提供するフィンテック企業で、同社のプラットフォーム上で発生する企業の支出データをもとに、SaaSやAIツールの利用動向を分析しています。

Rampの記事では、同社の法人カード・請求書払いプラットフォーム上で毎月数十億ドル規模の企業支出が処理されており、その取引データをもとに、企業が新たに支払いを始めたソフトウェアベンダーをランキング化していると説明されています。

今回、その急成長リストの上位に中国発のAIモデルであるDeepSeekが入ったことが注目されたのです。

ポイントのひとつとして、

DeepSeekはオープンソース系のAIモデルとしても知られているため、企業が自社環境にモデルを置いて利用しているだけ、という見方もできるのですが、Rampは今回確認された動きについて一部の企業がDeepSeekへ直接支払い、DeepSeekのAPIやサービスを通じて利用している可能性があると指摘しています。

これは、単に「社内で低コストなAIモデルを試している」という話にとどまらず、企業が外部のAIサービスとしてDeepSeekを選択肢に入れ始めていることを示す動きとも捉えられるのです。

なお、Rampの記事、およびWorXUPの調査でもDeepSeekを利用し始めた企業の具体的な件数や企業規模、支出額までは公開されておらず把握することは出来ませんでした。

分かっているのはRampの法人カード・請求書払いプラットフォームを利用する5万社超の企業支出データの中で、DeepSeekが急成長しているソフトウェアベンダーとして上位に入ったという点です。

一方で、Rampはこの動きが長期的に続くかどうかについては慎重な見方も示しています。
DeepSeekの直接利用は中国発のAIサービスであることから、競争上の懸念やセキュリティ面の課題もあるためです。

そのため、今回のニュースにより「米国企業がDeepSeekへ移行している」と断定するのはやや早計といえます。

現時点ではAIコストを見直す流れの中で、低コストなAIを試す企業が出始めている、と捉えるのが自然です。

DeepSeekとChatGPT、Claude AIは何が違うのか

DeepSeekへの注目を考えるうえで、まず整理しておきたいのが、ChatGPTやClaude AIとの違いです。

これらはいずれも生成AIに関わるサービスですが、同じレイヤーのものではありません。

DeepSeekは、主にAIモデルやAPIとして捉えると分かりやすい存在です。
文章生成、要約、分類、翻訳、コード生成など、さまざまな処理の裏側で動く「AIのエンジン」に近いものです。

一方で、ChatGPTやClaude AIは、ユーザーがAIと対話しながら文章作成、調査、整理、アイデア出し、資料作成などを行うためのAIチャットサービスです。

AIモデルを一般ユーザーやビジネスパーソンが使いやすい形にした、いわば「利用画面」や「サービス体験」に近いものだと言えます。

この違いを整理すると、次のようになります。

比較項目	DeepSeek	ChatGPT	Claude AI
位置づけ	AIモデル・API	AIチャットサービス	AIチャットサービス
主な役割	文章生成、要約、分類、翻訳、コード生成などの処理を裏側で担う	対話形式でAIを使い、文章作成、調査、整理、アイデア出しなどを支援する	対話形式でAIを使い、文章作成、要約、分析、資料整理などを支援する
例えるなら	AIを動かすエンジン	エンジンを操作するための画面・サービス	エンジンを操作するための画面・サービス
主な利用者	開発者、企業のシステム部門、AIサービス開発者	一般ユーザー、ビジネスパーソン、企画職、マーケターなど	一般ユーザー、ビジネスパーソン、企画職、マーケターなど
企業が見るポイント	コスト、性能、APIの使いやすさ、データ管理	使いやすさ、業務活用範囲、チーム利用、情報管理	使いやすさ、長文処理、文章品質、チーム利用、情報管理
置き換えやすい部分	社内ツールやAIサービスの裏側で使うモデル/API処理	一部のAIチャット利用、文章作成・調査業務	一部のAIチャット利用、文章作成・要約・分析業務
注意点	低コストで魅力がある一方、外部AIサービスとして利用する場合はデータ管理やセキュリティ確認が必要	幅広い業務に使いやすい一方、利用量や契約プランによってコスト管理が必要	長文読解や文章整理に強みがある一方、同じく利用範囲やデータ管理の確認が必要

DeepSeekは、低コストなAIモデルとして社内システムや独自ツールの裏側で利用されるモデル/APIとして位置づけられます。

ChatGPTやClaude AIは、ビジネスパーソンが日常業務でAIを使うための対話型サービスです。

そのため、企業がDeepSeekを利用し始めたからといってすぐに「ChatGPTやClaude AIから乗り換えた」とは言いきれません。

むしろ、AI活用のなかでコストが大きくなりやすい処理や、高性能モデルでなくても十分な業務の一部に、DeepSeekのような低コストモデルを採用していると見る方が自然なのです。

DeepSeekがコスト見直しの選択肢になる理由

では、企業は具体的にどの部分をDeepSeekのような低コストモデルへ置き換えやすいのでしょうか。

まず前提として、見直しの対象になりやすいのはChatGPTやClaude AIのような利用画面そのものではなく、社内ツールや業務システムの裏側で動いているモデル/API利用です。

つまり、見直しの焦点は「どれだけのトークンを使い、その処理にいくらかかっているのか」にあります。

API利用では、入力・出力の文章量に応じて料金が発生するため、モデルごとの単価差がコストに直結します。

サービス・モデル	入力料金 / 100万トークン	出力料金 / 100万トークン	特徴
DeepSeek V4-Pro	$0.435	$0.87	低コスト。大量処理や定型処理でコストメリットが出やすい
OpenAI GPT-5.5	$5.00	$22.50〜$30.00	高性能モデル。高度な推論、コーディング、専門的作業向け
Claude Opus 4.8	$5.00	$25.00	高性能モデル。長文読解、文章整理、分析系に強み
Claude Sonnet系	$3.00前後	$15.00前後	Opusより安価で、実務利用とのバランスを取りやすい

この差を見ると、出力トークンが多い処理ではDeepSeekの低価格さが目立ちます。

例えば文章生成、要約、FAQ作成、メール文面の下書き、コード生成のように、AIが長めの文章を返す処理では、出力トークンの料金差がそのままコスト差になりやすいです。

重要な経営判断、専門性の高い分析、顧客情報や機密情報を含む業務では、価格だけでモデルを選ぶべきではありません。

一方で、要約、分類、下書き作成、定型文生成のような通常業務に近い処理であれば、コスト削減の観点からDeepSeekのような低コストモデルを選択肢に入れる動きは自然だといえます。

見直し対象	DeepSeekなど低コストモデルに切り替えやすい度合い	理由
定型文生成	高い	メール下書き、FAQ文案、説明文生成などは高性能モデルでなくても対応しやすい
要約・一次整理	高い	議事録や社内文書の一次要約など、大量処理になりやすい
分類・ラベル付け	高い	問い合わせ分類、レビュー分類、文書タグ付けなどはモデル単価の影響が大きい
構成案・たたき台作成	中〜高	記事構成、営業資料の骨子、コードの初稿などは低コストモデルで一次案を作れる
コード補助の一部	中	簡単な関数生成、コード説明、テストコードのたたき台などは代替可能性がある
高度な判断・専門分析	低〜中	正確性や推論力が重要なため、高性能モデルを使う方が安全な場合が多い
顧客情報・機密情報を含む処理	低い	コストよりもデータ管理、セキュリティ、契約条件の確認が優先される