上海物来喜電子商務有限公司

【中国E73】 中国企業のDeepSeekを活用した「コンテンツ生成の現状」2025.03.23

 

 1. 中国企業のホームページに潜む「AI生成コンテンツ革命」

①DeepSeek活用の拡大と日系企業の「静かなる挑戦」

中国深圳市のあるIT企業のマーケティング担当
者である李さんは、深夜までオフィスに残りの
コンテンツ更新作業に追われていた。
　　↓
翌日締切の製品紹介ページ 6本、技術ブログ 3本、
そして多言語対応…。

 

そんな彼を救ったのが「DeepSeek」の導入だった。

翌週からは生成AIが５割の初稿を生成し、
彼の業務時間は１日３時間に短縮した。

これが、2025年の中国デジタルマーケ
ティング現場の新しい日常になっている。

 

 

②中国企業のDeepSeek活用は「静かなる標準化」が進行中

中国AI産業発展白書2024によると、BtoB企業の 62.3%
が、何らかのAI生成ツールをコンテンツ制作に活用中。

特にDeepSeekの特徴である「業界特化型モデル」
が、以下の業界で高い採用率を示している。

　　　　・製造業（38%）
　　　　・ITサービス（29%）
　　　　・医療機器（17%）

 

 

（例❶）山東省の産業機械メーカー「三力重工」（仮）
では従来１記事あたり８時間かかっていた技術ブログ
記事の制作時間をDeepSeekを活用して１時間に短縮。

さらに同社の実験では、AI生成コンテンツと、
人力作成コンテンツのGoogle自然検索順位に
1.2%の差しかないことが判明している。

 

 

③ただし「単なる文章生成」を超えた活用が本質である。

（例❷）江蘇省のある化学材料メーカーでは、
DeepSeekを顧客問い合わせ分析に応用する。

過去２年間のメールデータを学習させ、
FAQ自動更新システムを構築した。
　　　↓
結果、カスタマーサポートの初回の
対応時間が平均 43%短縮されている。

 

 

 

 2. 日系企業の「二重の壁」を突破するAI活用戦略

①Gartnerの2025年予測では、以下。

・中国企業のAI普及率：52%（クラウドAIサービス含む）
・日系現地法人の予測：26%～34%

日系企業は、中国企業と比べて非常に少ない。

 

 

②AI導入少ない背景には、以下の三重の課題が存在する。

　・「品質不安」（68%）
　・「日本語対応の不備」（55%）
　・「社内承認プロセスの複雑さ」（47%）

 

 

③しかし、逆転の発想で成功した事例もある。

（例❸）広東省の自動車部品の日系メーカー
A社は、DeepSeekを「翻訳ツール」ではなく、
「文化適応ツール」として活用する。

 

中国語コンテンツ生成時に、以下のカスタマイズを施した。

・「和製漢字の自動変換」
・「日本式表現の現地適応」
　　　↓
以下のように変換して、現地購買担当者
の共感を誘う表現に自動生成している。

「頑丈な作り」→「军工级耐用性（軍用レベルの耐久性）」

 

 

④さらに興味深いのは「逆輸入」事例。

（例❹）浙江省の精密機器の日系メーカーB社は、
中国市場向けに DeepSeekで作成した技術文書
を日本語に逆翻訳する。

 

日本本社の技術マニュアル作成に転用すること
で、ドキュメントの作成コストを 42%削減した。
　　　↓
同社の伊藤マネージャーは、以下のように語る。
「中国発AIツールが日本本社の業務改革を促すとは予想外でした」

 

 

 

 3. 検索エンジンはAI生成コンテンツをどう見ているか

①深圳のあるSEO企業が、実施した大規模実験
（2024年11月～2025年3月）では、DeepSeekの生成
コンテンツと人力コンテンツの検索順位を比較した。

 

5,000キーワードを対象にした分析で、上位
３位以内の獲得率差は最大 7.2%に収まった。
　　　　↓
ただし「産業用ロボット制御システム」のよ
うな高度専門用語では、人力優位（差 12.3%）、
「省エネ型ポンプ選定方法」のような解説系
では、AI優位（差 4.1%）という結果になった。

 

 

②百度（Baidu）のアルゴリズムアップデート（2024年2月）
では「AI生成コンテンツの品質評価基準」が明文化された。

 

特に「専門性（Expertise）」「実用性（Usefulness）」
「独自性（Originality）」の３指標が重視される中、
DeepSeekのユーザー企業は以下に注力している。

「専門用語データベースのカスタマイズ」

 

 

 

 4. 成功企業に共通する「AIハイブリッド戦略」

上海市のあるマーケティング会社が、分析した成功
事例（100社）では以下の共通点が浮かび上がった。

 

【共通点❶】人的チェックポイント設計

AI生成後に必ず実施する「３段階検証」は、以下。

　・技術正確性チェック（エンジニア）
　・法令順守チェック（法務）
　・文化適切性チェック（現地スタッフ）

 

 

【共通点❷】メタデータ最適化

DeepSeek生成コンテンツと連動する以下の構築例が増加。
「SEOパラメータ自動調整システム」

 

（例❺）蘇州のある測定機器メーカーではコンテンツ
生成時に、自動でキーワード密度分析を行い、Hタグ
の最適配置を提案するシステムを開発。

 

 

【共通点❸】動的更新メカニズム

（例❻）深センのあるIoT企業の「コンテンツ自己進化」
モデルでは、ユーザーの滞留時間や、クリック行動を
DeepSeekにフィードバック。

毎週自動でコンテンツを更新する仕組みを構築している。

 

 

 

 5. 日系企業特有の「壁」を突破する５つの施策

【施策❶】二言語同時生成システム

大連市の機械メーカーC社が開発した独自システムでは、
DeepSeekでの中国語コンテンツ生成と同時に、主要部分
の日本語要約を自動作成。
　　　　　　↓
日本本社との情報共有効率を 78%向上させた。

 

 

【施策❷】JIS規格対応データベース連携

日本工業規格（JIS）のデータベースとDeepSeekを
連携させた例が神戸市のあるツールメーカーで発生。
　　↓
中国現地法人が作成する技術文書
の整合性管理に、活用されている。

 

 

【施策❸】稟議書生成支援

意外な活用例として、深センの電子部品メーカー
D社は、DeepSeekを「稟議書草案生成」に応用。
　　↓
中国現地法人から、日本本社への
申請文書作成時間を 60%短縮した。

 

 

【施策❹】商習慣適応トレーニング

広州市の商社E社では、「日中ビジネスマナーの違い」
をDeepSeekに学習させ、メール文面自動チェック
システムを構築。
　　↓
取引先への失礼な表現を 98%削減したと報告されている。

 

 

【施策❺】リスク管理連動型生成

ある重工業メーカーはDeepSeekの出力を
リアルタイムで、法令データベースと照合。
　　↓
輸出管理規制に抵触する表現を
自動検出するシステムを開発した。

 

 

 

 6. 2025年を見据えた次世代戦略

①清華大学 AI研究所の予測によると、
2025年までに以下のように推計される。

「BtoBコンテンツの70～80%が AI生成を経由する」

 

 

②特に注目されるのは「マルチモーダル生成」の進化。

深センのロボットメーカーF社では、DeepSeekを
製品画像生成と連動させ、テキストとビジュアル
の一貫性を保ったコンテンツ制作を実現。
　　↓
従来３日かかっていたカタログ制作を 6時間に短縮した。

 

 

マルチモーダル生成とは、複数の異なる種類のデータ（テキ
スト、画像、音声、動画など）を組み合わせて扱うことを指す。

例えば、テキストと画像を同時に理解したり、音声からテキストを生成し
たりする技術のことで、マルチモーダル生成とは、複数の種類のデータを
組み合わせて、新しいデータを生成する技術のこと。
　　↓
マルチモーダル生成の進化とは、最近の AIがより複雑なタスクをこなせ
るようになって来た進化のことで、以下のようなことを指す。

・テキストを入力して、それに合った画像を生成する
・画像や動画を見て、その内容を説明するテキストを生成する
・音声や動画から感情を読み取り、それに応じた反応を生成する

 

マルチモーダル生成の進化は、AIが人間のように複数の感覚（視覚など）を
組み合わせて物事を理解し、創造する能力に近づいていることを意味する。

 

 

③ただし、課題も存在する。

2024年3月に発生したある医療機器メーカーの事例
では、DeepSeekが生成した数値データに誤差が発覚。

 

根本原因は学習データのタイムラグにあった。
　　↓
これを受けて業界では、以下の整備が急務となっている。
「AI生成コンテンツのバージョン管理システム」

 

 

 

 7. 歴史が教える「技術受容」の必然性

①今日、中国のデジタル市場で生き残る
企業は、「AIをどう活用するか」ではなく、
「AIとどう共進化するか」を問われている。

 

 

②深センのベンチャーCEOが語った以下の言葉が示唆的。

「DeepSeekを使わない選択は、電子計算機
時代にそろばんに固執するようなものだ」。

ただし重要なのは「人間の判断」を失わないこと。

 

 

③成都の老舗メーカーG社が社内規定に
明記した「AI三原則」は、以下。

　・最終責任は人間が負う
　・倫理チェックを通過しないコンテンツは公開しない
　・AIによって失われた創造性は別途補填する
　　↓
これこそが、AI時代のコンテンツ戦略で、
最も重要な視点と考えられる。

 

 

（参考）DeepSeekのビジネス進化は、97%の業界特化度のメカニズムによる

 

 

 

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