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【日本K08】 DeepSeekは この１年でどう進化した? 経営者向け2026.10.05

 

【結論】
　2026年10月5日 時点で DeepSeekは、
　質問に答える AIから以下へ進化した。

「仕事を任せられる AI」

 

　進化した要点は４つ。

①100万トークンの長文対応
②画像を理解するマルチモーダル化
③デスクトップ版Harnessの登場
④API料金の大幅な値下げ

 

　サイト制作において、AIは任せる範囲を広
　げる好機ですが、最終確認は人の仕事です。

 

 

　AIにおけるトークンとは、 AIが文章を
　読み書きするための小さな単位のこと。

　文字や単語を、AI独自の方法で区切った「言
　葉のかたまり」と考えると分かりやすいです。

　トークン数が多いほど、AIは長い文章を扱えま
　すが、処理時間や料金が増える場合があります。

 

 

 

 1. まず年表で全体像を把握する

①１年前は、AIに「このWebサイトを直して」
と頼んでも、AIがサイトの中身を直接確認で
きないことが多くありました。

 

そのため AIは、修正に必要なHTMLやCSS
などの「ソースコード」を、 利用者に貼っ
てもらう必要がありました。
　　   ↓
ソースコードを見せてもらって初めて、
どこを直せばよいかを判断できました。

 

 

②今やサイトを丸ごと渡せる時代。

この１年で変わったのは頭の良さだけでなく、
使える場所と、お値段も同時に変わりました。

 

 

 

 2. 2026年4月のV4：本棚ごと読む長文対応

① V4の最大の特徴は読める量が約８倍に増えたこと。

従来の128Kから、1Mトークンへ。
　　　  ↓
文庫本で7〜8冊分が目安なので、以下を丸ごと渡せます。

　・サイトのソースコード
　・商品説明
　・デザイン指針
　・競合分析

 

 

②ただし読める量と使いこなす
精度は別の話で、後で触れます。

人間なら「どこに書いてあったっけ」と 半日
探す資料も AIは文句を言わずに全部読みます。

 

 

③しかも賢く軽くなりました。

V4-Proは100万トークン処理時の1トークン
あたり計算量がV3.2の 27%、KVキャッシュ
も約10%に抑えられています。

 

軽自動車の燃費で大型トラックを走らせるような話です。
　　　　  ↓
モデルは Pro（1.6兆パラメータ、稼働49B）
と Flash（2840億、稼働13B）の２種類で、
用途に応じて使い分けられます。

 

 

 

 3. 2026年8〜9月：Pro正式版と小さいのに強い Flash

① 8月13日にV4-Proの正式版が出ました。

そして9月10日の V4.1-Flashが、
この1年で最も驚きの進化です。

 

 

② 5520億パラメータのMoEですが、
入力時に動くのは、80億だけ。

非対称型のエンコーダ・デコーダ構
造で長文処理のコストを下げました。

 

 

③ DeepSeek公式の数字を並べます。

Codeforcesは 競技プログラミングの 腕前、
DeepSWEは実在ソフトの不具合を直す力
と、考えてください。

 

 

④「軽量版」が「重量版」を上回りました。

「大きい=強い」では なくなり、 競争
　は設計の賢さへ、移りつつあります。

 

さらにV4.1-Flashは画像入力に標準対応し、実験
モデルの Vision-Expは 同日に 役目を終えました。

（出典：DeepSeek V4.1-Flash：新機能、価格、および代替製品）

 

 

 

 4. 2026年9月末：パソコンで働くHarness

① 9月末、DeepSeekが「Harness（ハーネス）」と
いう AI作業ツールのデスクトップ版を 公開しました。

MacとWindowsにインストールして使えるため、
これまでのように難しいコマンド操作をしなく
ても始めやすくなっています。

 

 

② Harnessは パソコン上のファイルや、資料を
扱いながら、次のような作業を自分で進めます。

　・質問への回答
　・ファイルの整理
　・プログラムやWebサイトの修正
　・インターネット検索
　・検索結果の出典付き整理

 

 

例えば「このフォルダの資料を整理して、内容を
一覧表にして」と頼むと、AIがファイルを確認し、
分類や整理を進めてくれます。

人が一つひとつ指示しなくても、作業
の手順を考えながら動く点が特徴です。

 

 

③ただし、現在はまだ「プレビュー版」です。

今は正式版ではなく、試験公開の段階のため、
機能や安全性が今後変わる可能性があります。

 

AIが ファイルを変更したり、コードを実行したりする
場合もあるため、全てを任せきりにするのは危険です。

 

 

特にサイトの修正に使う場合は、次の準備が必要です。

・作業前に必ずバックアップを取る
・本番サイトではなく、テスト環境で試す
・AIが変更した内容を、人が確認してから公開する
・個人情報やパスワードをAIに渡さない

 

 

④つまり、 DeepSeek Harnessは、
「自分で作業を進められるAIアシスタント」。

 

 

 

 5. 料金:「日常の道具」になった数字

① V4-Proは100万トークンあたり、以下。

・キャッシュヒット入力0.025元
・未ヒット入力3元、出力6元

 

 

②これは「原価」ではなく、定価の1/4です。

V4.1-Flashはオフピークで、
入力0.15ドル・出力0.60ドル
ピーク時はその２倍。

入力50万・出力10万トークンの 作業なら、
ピーク時でも約0.27ドル（約40円) が目安。

 

 

③試行錯誤で数百円に膨らんでも、
人件費に比べれば誤差の範囲です。

 

比較のために、報道によると、
未ヒット入力の V4-Proは 約0.44ドルで、
GPT-5.5や、Claude Opus 4.7の5ドルを
大きく下回ります。

 

 

④１年前の「AIは高い」という常識はもう更新が必要です。

ただし価格は変わるため、導入前
に最新の料金表をご確認ください。

（出典：DeepSeek-V4-ProがAPIの価格を恒
　久的に値下げし、元の価格の4分の1にした）

 

 

 

 6. 事例：できることと、まだ怪しいこと

（例❶）開発者85人の調査

　V4-Proを日常で使う85人のうち、52%が
「今の主力モデルを置き換えられる」 と答
　え、39%がその方向に傾きました。

 

 

（例❷）長文の限界

　第三者が約95万トークンまでの課題で両モ
　デルを試したところ、 完全一致の正答率は
　Flashが49.3%、Proが56.3%でした。

 

　人工的な検索課題で一般性能の指標ではないと
　断り書きがありますが、 「100万字読める」と
「正確に使い切れる」は別物という教訓です。
　　　　↓
　公式の技術解説でも、 100万トークン
　時の検索精度は、0.59にとどまります。

 

 

（例❸）物差しの癖

公式論文では、 V4.1-Flashの DeepSWEは 74.2で、
Claude Opus 5の74.0やGPT-5.6 Solの73.0と並ぶ。

ただし 同じモデルでも、使う道具（ハー
ネス）次第で 65.5〜74.2と幅があります。

 

※数字は「条件つきの目安」として読むこと。

（出典：DeepSeek-V4：エージェントが実際
  に使用できる100万トークンのコンテキスト）

 

 

 

 7. WordPress・Shopify制作でどう使うか

①以下は公式情報ではなく、制作現場の想定です。

WordPressなら、
テーマ全ファイルや、使用プラグイン、要件定義
を 一括で渡し「予約機能を足したい」と 伝えて、
既存コードと矛盾しない改修案を、出させる使い
方が考えられます。

テーマの癖を人が思い出す時間がぐっと減るはずです。

 

 

② Shopifyなら、
Liquidテンプレートの修正案づくりです。

画像は、レイアウトの指摘や、
写真の方向性の提案に向きます。

 

 

Liquidテンプレートの修正案づくりとは、Shopifyなどで使われ
る テンプレート言語・Liquidのコードを、 より使いやすく・分
かりやすく・目的に合うように改善する案を考える作業のこと。

 

ざっくり言うと、Liquidは、Shopifyのテーマなどで使われる
「テンプレート言語」で HTMLの中に 「お店のデータ（商品
名・価格・画像など）」を差し込んだり「もし〇〇なら表示
する」といった簡単な制御を書いたりするために使われます。

 

 

③生成物は必ず人が確認すること。

AIは仕事仲間ですが、 最終チェックま
で任せる上司役はまだ人間の担当です。

 

 

 

 8. 経営者が押さえる３つの判断軸

【判断軸❶】責任の所在

AIが書いたコードでも、 納品物
の責任は、制作会社にあります。

確認工程は削らないこと。

 

 

【判断軸❷】情報の扱い

顧客情報や 未公開の資料を外部の APIへ送る
場合は、社内ルールと 契約を先に確認します。

便利さと情報管理は、両方そろえるものです。

 

 

【判断軸❸】小さく始める

いきなり全面導入せず１サイト・１機能から試します。

うまくいけば横展開し、だめなら撤退する。
　　　↓
これは経営判断の基本と同じです。

 

どれも地味ですが、地味な判断ほど後で効いてきます。

 

 

 

 9.【FAQ】
Q. DeepSeekを制作現場で使う
とき、最初に何をすべきですか?

 

A. 本番に触れない環境で小さな修
正を １件だけ任せてみてください。

 

⑴ DeepSeekを使ってコードを作る前に、
以下という手順を、先に決めておくこと。

・確認用の環境（ステージング）を用意する
・失敗しても戻せるようにバックアップを取る
・AI の出力コードは必ず人間がチェックする

 

 

⑵ その後で範囲を広げれば、失
敗しても 被害は小さく済みます。

慣れてきたら、見積もり前の現状調査
や、 コードレビューにも広げられます。

 

 

 

 10. まとめ

① この１年で DeepSeekは以下の４点で進化しました。

　・読める量
　・見る力
　・働く場所
　・価格

 

 

②「使えるか」を議論する段階は既に
終わり、今は、以下を決める段階です。

「どこまで任せ、どこを人が見るか」

 

 

③ AIは設計図を引けても、お客
様の笑顔までは 設計できません。

何を作り、誰のために作るかを決
めるのはこれからも人の仕事です。

 

 

④うれしい社では、WordPressとShopifyの
制作で AI活用のご相談を お受けしています。

AIを賢く使う会社がこれからの競争で一歩先を行きます。

 

 

（参考）コア技術の内製化とコスト効率、推論の純度を取るなら DeepSeek

 

 

 

■著者プロフィール（おおつき）：
BtoBサイトの プロフェッショナルを 自認する日本人。
Shopifyによる「自社ECサイト」、WordPressによる
「サイト制作」と LinkedIn記事や ブログ記事を 含む
集客効果の高い  「コンテンツ制作」を 承っています。
本サイトへの来訪者は、 月10,000人を 超えています。

 

 

 

 

 

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