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検証可能な AI が 動く：Lagrange Labs の ダイナミック zk‑SNARK が 継続的な 信頼 を 実現

· 約8分

人工知能とブロックチェーンという急速に融合しつつある領域において、信頼と透明性への需要はかつてないほど高まっています。AI モデルの出力が正確で改ざんされていないことをどのように保証できるでしょうか？膨大なオンチェーンデータセット上で複雑な計算を行いながら、セキュリティやスケーラビリティを損なわない方法は？Lagrange Labs は、ゼロ知識（ZK）インフラストラクチャのスイートでこれらの課題に正面から取り組み、「証明可能な AI」の未来を構築しようとしています。本稿では、彼らのミッション、技術、最近のブレークスルーを客観的に概観し、最新の Dynamic zk‑SNARK 論文へと結びつけます。

Lagrange Labs Overview

1. チームとミッション​

Lagrange Labs は、あらゆる AI 推論やオンチェーンアプリケーション向けに暗号証明を生成する基盤インフラを構築しています。計算を検証可能にすることで、デジタル世界に新たな信頼層をもたらすことが目標です。エコシステムは以下の 3 つのコアプロダクトラインで構成されています：

  • ZK Prover Network: AI やロールアップから分散型アプリケーション（dApp）まで、幅広い証明タスクに必要な計算リソースを提供する、85 以上の証明ノードからなる分散ネットワーク。
  • DeepProve (zkML): ニューラルネットワーク推論の ZK 証明を生成する特化システム。Lagrange は、競合ソリューションと比較して最大 158 倍の高速化を実現し、検証可能な AI を実用化できると主張しています。
  • ZK Coprocessor 1.0: 初の SQL ベース ZK コプロセッサで、開発者は大規模オンチェーンデータセットに対してカスタムクエリを実行し、検証可能な正確な結果を取得できます。

2. 検証可能な AI へのロードマップ​

Lagrange は、AI の検証性に関する課題を段階的に解決するためのロードマップを着実に実行しています。

  • 2024 年第3四半期: ZK Coprocessor 1.0 リリース：ハイパーパラレル再帰回路を導入し、平均で約 2 倍の速度向上を実現しました。Azuki や Gearbox などのプロジェクトは、すでにこのコプロセッサをオンチェーンデータの取得に活用しています。
  • 2025 年第1四半期: DeepProve 発表：Lagrange は Zero‑Knowledge Machine Learning（zkML）向けソリューション DeepProve を発表しました。マルチレイヤーパセプトロン（MLP）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの主流アーキテクチャをサポートします。システムは、一次セットアップ、証明生成、検証という 3 つの重要ステージすべてで桁違いの高速化を実現し、最大で 158 倍の速度向上を達成しています。
  • 2025 年第2四半期: Dynamic zk‑SNARK 論文（最新マイルストーン）：本論文は画期的な「アップデート」アルゴリズムを提案します。基礎データや計算が変化するたびに証明をゼロから再生成するのではなく、既存の証明 (π) を新しい証明 (π') にパッチすることで対応できます。この更新は O(√n log³n) の計算量で実行可能で、全再計算に比べて劇的な改善です。この技術は、継続的に学習する AI モデル、リアルタイムゲームロジック、進化するスマートコントラクトなどの動的システムに特に適しています。

3. Dynamic zk‑SNARK が重要な理由​

アップデート可能な証明の導入は、ゼロ知識技術のコストモデルに根本的な変化をもたらします。

  • 新たなコストパラダイム：業界は「すべての証明をフル再計算する」モデルから「変更サイズに応じたインクリメンタル証明」へと移行します。これにより、頻繁に小さな更新が行われるアプリケーションの計算コストと金銭コストが大幅に削減されます。

  • AI への影響：

    • 継続的なファインチューニング：モデルパラメータの 1% 未満を微調整する場合、証明生成時間はモデル全体のサイズではなく、変更されたパラメータ数 (Δ パラメータ) にほぼ比例して増加します。

    • ストリーミング推論：この機能により、推論プロセスと同時に証明を生成できます。これにより、AI が意思決定を行ってからその決定がオンチェーンで確定・検証されるまでのレイテンシが大幅に短縮され、オンチェーン AI サービスやロールアップ向け圧縮証明といったユースケースが実現します。

  • オンチェーンアプリケーションへの影響：

    Dynamic zk‑SNARK は、頻繁で小規模な状態変化を伴うアプリケーションに対して、ガスコストと処理時間の大幅な最適化を提供します。具体例として、分散型取引所（DEX）のオーダーブック、変化するゲーム状態、頻繁な追加・削除を伴う台帳更新などが挙げられます。

4. 技術スタックの概要​

Lagrange の強力なインフラは、洗練された統合技術スタック上に構築されています：

  • 回路設計：システムは柔軟で、ONNX（Open Neural Network Exchange）モデル、SQL パーサ、カスタム演算子を回路に直接組み込むことをサポートします。
  • 再帰と並列処理：ZK Prover Network は分散型再帰証明を実現し、ZK Coprocessor は「マイクロ回路」のシャーディングを活用してタスクを並列実行し、効率を最大化します。
  • 経済的インセンティブ：Lagrange はネイティブトークン LA の発行を計画しており、これを Double‑Auction‑for‑Recursive‑Auction（DARA）システムに組み込みます。これにより、プローバ計算への入札市場が形成され、インセンティブとペナルティを通じてネットワークの健全性が保たれます。

5. エコシステムと実装事例​

Lagrange は孤立して開発しているわけではなく、すでにさまざまな分野のプロジェクトで技術が採用されています：

  • AI・ML：0G Labs や Story Protocol などのプロジェクトは DeepProve を利用して AI モデルの出力を検証し、出所と信頼性を確保しています。
  • ロールアップ・インフラ：EigenLayer、Base、Arbitrum といった主要プレイヤーが ZK Prover Network にバリデータノードや統合パートナーとして参加し、セキュリティと計算力に貢献しています。
  • NFT・DeFi アプリケーション：Azuki や Gearbox などのブランドは ZK Coprocessor を活用し、データクエリや報酬分配メカニズムの信頼性を向上させています。

6. 課題と今後の展望​

顕著な進展にもかかわらず、Lagrange Labs と ZK 分野全体は複数の課題に直面しています：

  • ハードウェアのボトルネック：分散ネットワークがあっても、アップデート可能な SNARK は高帯域幅を必要とし、効率的に動作するために GPU 向け暗号曲線に依存しています。
  • 競争：エコシステムが急速に成熟し、新たなソリューションが次々に登場するため、継続的なイノベーションが求められます。
  • 採用曲線：開発者や企業にゼロ知識プリミティブの採用を促すには、教育、ツール整備、明確な経済的インセンティブが不可欠です。

7. 結論​

Lagrange Labs は、最先端のゼロ知識ソリューションにより、AI とブロックチェーンが安全かつ透明に共存できる未来を切り開いています。技術が成熟すれば、オンチェーン AI サービスやロールアップ向け圧縮証明など、検証可能で信頼できるデジタルシステムの実現が加速するでしょう。

// 例: オンチェーンで AI モデルの予測を検証する
const model = await loadONNXModel("model.onnx");
const input = getSensorData(); // オンチェーンデータ
const prediction = await model.run(input);
const proof = await Lagrange.DeepProve.generateProof(model, input, prediction);
await blockchain.submitProof(proof);
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