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実用的なプライバシーの台頭：ブロックチェーンにおけるコンプライアンスと機密性のバランス

· 約 25 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

ブロックチェーン業界は、プライバシーがもはや二者択一の選択肢ではない岐路に立っています。暗号資産の初期数年間、物語は明確でした。いかなる犠牲を払っても絶対的なプライバシーを確保し、必要な場合にのみ透明性を確保し、あらゆる形態の監視に抵抗することでした。しかし、2026 年、大きな変化が進行しています。分散型実用的 AI（DePAI）インフラの台頭は、コンプライアンスに配慮したプライバシー ツールが単に受け入れられるだけでなく、標準になりつつある新しい時代の到来を告げています。

これはプライバシー原則からの後退ではありません。それは、プライバシーと規制コンプライアンスは共存可能であり、実際、ブロックチェーンと AI が大規模な機関導入を実現するためには共存しなければならないという、より洗練された理解への進化です。

「いかなる犠牲を払ってもプライバシーを」の終焉​

長年、プライバシー至上主義（プライバシー・マキシマリズム）がブロックチェーンの議論を支配してきました。Monero やプライバシー重視のプロトコルの初期バージョンなどのプロジェクトは、絶対的な匿名性を擁護しました。その哲学は単純明快でした。ユーザーは完全な財務上のプライバシーを享受する権利があり、いかなる妥協も暗号資産の基本原則に対する裏切りであるというものでした。

しかし、この絶対主義的な姿勢は重大な問題を引き起こしました。プライバシーは、正直なユーザーを監視やフロントランニングから保護するために不可欠ですが、同時に違法行為の盾にもなりました。世界中の規制当局はプライバシーコインを疑いの目で見るようになり、主要な取引所での上場廃止や、いくつかの管轄区域での全面禁止につながりました。

Cointelegraph の報告によると、2026 年は実用的プライバシーが飛躍する年であり、機関向けのコンプライアンスに準拠した形式のプライバシーに取り組む新しいプロジェクトが登場し、Zcash のような既存のプライバシーコインへの関心も高まっています。重要な洞察は、プライバシーは二者択一ではないということです。完全な透明性も絶対的なプライバシーも、現実の世界では機能しません。なぜなら、プライバシーは善良なユーザーにとって不可欠である一方、犯罪者が法執行を逃れるために利用される可能性もあるからです。

人々は、プロトコルを脅威に対してより耐性のあるものにするために、限定的な文脈でプライバシーを制限するトレードオフを受け入れ始めています。これは、ブロックチェーンコミュニティのプライバシーに対するアプローチにおける根本的な転換を意味します。

実用的プライバシーの定義​

では、実用的プライバシーとは具体的に何でしょうか？Anaptyss によると、実用的プライバシーとは、規制要件に違反することなくユーザーや企業のデータを保護し、財務運営の安全性とコンプライアンスの両方を確保するプライバシー対策の戦略的な実施を指します。

このアプローチは、ブロックチェーンエコシステムの参加者によって、異なるプライバシーニーズがあることを認識しています。

  • 個人ユーザー：大量監視やデータ収集からの保護が必要
  • 機関投資家：取引戦略のフロントランニングを防ぐための機密性が必要
  • 企業：機密性の高いビジネス情報を保護しながら、厳格な AML/KYC（アンチマネーロンダリング/本人確認）義務を満たす必要がある
  • AI エージェント：独自のアルゴリズムやトレーニングデータを公開せずに、検証可能な計算が必要

解決策は、プライバシーかコンプライアンスのどちらかを選択することではなく、その両方を同時に可能にするインフラを構築することにあります。

zkKYC：プライバシーを保護する本人確認​

実用的プライバシーにおける最も有望な進展の一つは、ゼロ知識本人確認（zkKYC）ソリューションの出現です。従来の KYC プロセスでは、ユーザーは機密性の高い個人書類を複数のプラットフォームに繰り返し提出する必要があり、データ漏洩に対して脆弱な個人データの「ハニーポット（蜜壺）」が数多く作成されていました。

zkKYC はこのモデルを覆します。zkMe の説明によると、彼らの zkKYC サービスは、ゼロ知識証明（ZKP）技術と FATF（金融活動作業部会）への完全な準拠を組み合わせています。規制対象の KYC プロバイダーが標準的な AML および本人確認手順に従ってオフチェーンでユーザーを検証しますが、プロトコルは本人データを収集しません。その代わりに、暗号学的にコンプライアンスを検証します。

その仕組みは洗練されています。スマートコントラクトは、特定のサービスへのアクセスを許可したり、大規模な取引を処理したりする前に、ゼロ知識証明を自動的にチェックします。ユーザーは、実際の本人データをプロトコルや他のユーザーに明かすことなく、年齢、居住地、制裁対象外のステータスなどのコンプライアンス要件を満たしていることを証明します。

Studio AM によると、これはすでに一部のブロックチェーンエコシステムで実現しています。ユーザーは、特定の分散型金融（DeFi）サービスにアクセスする前に、ZKP を使用して年齢や居住地を証明します。主要な金融機関も注目しています。ドイツ銀行と Privado ID は、ゼロ知識認証を使用したブロックチェーンベースの本人確認の実証実験（PoC）を行いました。

おそらく最も重要なのは、2025 年 7 月に Google がドイツの Sparkasse グループとの共同作業を経て、ゼロ知識証明ライブラリをオープンソース化したことです。これは、プライバシーを保護するアイデンティティ・インフラへの機関投資が増大していることを示唆しています。

zkTLS：ウェブを検証可能にする​

zkKYC が本人確認に対処する一方で、別の技術が同様に重要な課題を解決しようとしています。それは、プライバシーやセキュリティを損なうことなく、検証可能な Web2 データをブロックチェーン・システムにどのように取り込むかという点です。そこで登場するのが zkTLS（Zero-Knowledge Transport Layer Security：ゼロ知識トランスポート層セキュリティ）です。

従来の TLS（すべての HTTPS 接続を保護する暗号化）には、重大な制限があります。それは機密性は提供しますが、検証可能性は提供しないという点です。言い換えれば、TLS は通信中の情報が暗号化されることは保証しますが、その暗号化されたやり取りが独立して検証可能な方法で行われたという証明は作成しません。

zkTLS はこれを解決します。ゼロ知識証明を TLS 暗号化システムと統合することで解決します。MPC-TLS とゼロ知識技術を使用することで、zkTLS はクライアントが実際の HTTPS セッションの暗号学的に検証可能な証明とアテステーション（証明書）を生成することを可能にします。

zkPass の説明によると、zkTLS は、セッションキーやプレーンテキストデータを公開することなく、特定のサーバー（公開鍵とドメインで識別）から正規の TLS セッションを介してデータが取得されたことを確認するゼロ知識証明（例：zk-SNARK）を生成します。

その影響は計り知れません。従来の API は簡単に無効化されたり検閲されたりする可能性がありますが、zkTLS はユーザーが HTTPS 接続を利用できる限り、データへのアクセスを継続できることを保証します。これにより、事実上あらゆる Web2 データを、検証可能かつパーミッションレスな方法でブロックチェーン上で利用できるようになります。

最近の実装はこの技術の成熟度を示しています。Brevis の zkTLS コプロセッサは、ウェブソースからデータを取得する際、そのコンテンツが本物のドメインから真正な TLS セッションを通じて取得されたこと、およびデータが改ざんされていないことを証明します。

FOSDEM 2026 では、TLSNotary プロジェクトが zkTLS によるユーザーデータの解放について発表し、ユーザーが基礎となる情報を公開することなく、銀行残高、信用スコア、取引履歴などのプライベートなデータに関する事実を証明する方法を実演しました。

検証可能な AI 計算：機関投資家導入のためのミッシングピース​

プライバシーを保護するアイデンティティとデータの検証は土台を作りますが、DePAI インフラストラクチャの最も革新的な要素は、検証可能な AI 計算です。AI エージェントがブロックチェーン・エコシステムにおいて経済的に活動的な参加者になるにつれ、問いは「AI にこれができるか？」から「AI がこれを正しく行ったことを証明できるか？」へと移り変わります。

この検証要件は理論上の話ではありません。DecentralGPT によれば、AI が金融、自動化、エージェント・ワークフローの一部となるにつれ、パフォーマンスだけでは不十分になります。Web3 においては、「何が起きたかを証明できるか？」という点も重要です。2025 年後半、Cysic と Inference Labs は提携し、分散型計算と現実世界のユースケース向けに設計された検証フレームワークを組み合わせ、検証可能な AI アプリケーションのためのスケーラブルなインフラを構築しました。

検証可能な計算に対する機関投資家の要請は明白です。Alexis M. Adams による分析で指摘されているように、決定論的な AI インフラストラクチャへの移行は、EU AI 法、米国州レベルのフロンティア法、および高まるサイバー保険市場の期待といった、複数の法域にわたる要求を組織が満たすための唯一の実行可能な経路です。

世界の AI ガバナンス市場はこの緊急性を反映しています。同分析によると、2026 年には約 4 億 2,980 万ドルと評価され、2033 年までに 42 億ドルに達すると予測されています。

しかし、検証には重大なギャップが存在します。Keyrus が指摘しているように、AI の導入にはデジタル・アイデンティティの信頼が必要ですが、企業は誰が、あるいは何が実際に AI システムを操作しているのかを検証できません。組織が正当な AI エージェントと攻撃者が制御するなりすましを確実に区別できない限り、機密データへのアクセスや意思決定権限を AI システムに自信を持って与えることはできません。

ここで zkKYC、zkTLS、そして検証可能な計算の融合が完全なソリューションを生み出します。AI エージェントは、機密性の高いビジネスロジックや学習データを公開することなく、自身のアイデンティティを証明し（zkKYC）、承認されたソースから正しくデータを取得したことを証明し（zkTLS）、さらに結果を正しく計算したことを証明（検証可能な計算）できるようになります。

コンプライアンスに向けた機関投資家の動き​

これらの技術は真空中で生まれているわけではありません。規制の圧力とビジネス上の必要性に後押しされ、コンプライアンスを遵守したプライバシー・インフラに対する機関投資家の需要が加速しています。

大手金融機関は、プライバシーがなければブロックチェーン戦略が行き詰まることを認識しています。WEEX Crypto News によると、機関投資家は戦略のフロントランニングを防ぐために機密性を必要としていますが、同時に厳格な AML/KYC マンダートを満たさなければなりません。ゼロ知識証明は、機密性の高い基礎データをパブリック・ブロックチェーンに公開することなく、機関がコンプライアンスを証明できるソリューションとして注目を集めています。

2026 年の規制環境に曖昧さの余地はありません。EU AI 法は 2026 年に一般適用が開始され、SecurePrivacy.ai によれば、各法域の規制当局は単なるポリシーだけでなく、文書化されたガバナンス・プログラムを期待しています。完全な執行は、重要インフラ、教育、雇用、不可欠なサービス、および法執行機関で使用される高リスク AI システムに適用されます。

米国では、2025 年末までに 19 の州が包括的なプライバシー法を施行し、2026 年にはいくつかの新しい制定法が発効するため、複数州にわたるプライバシー・コンプライアンスの義務が複雑化しています。Nixon Peabody の報告によると、コロラド州とカリフォルニア州は「ニューラル・データ」（コロラド州は「生物学的データ」も追加）を「機密（センシティブ）」データの定義に追加しました。

この規制の収束は強力なインセンティブを生み出します。コンプライアンスを遵守した検証可能なインフラ上に構築する組織は競争優位性を獲得する一方で、プライバシー至上主義に固執する組織は機関投資家市場から締め出されることになるでしょう。

AI のオペレーティングシステムとしてのデータ完全性​

コンプライアンスを超えて、検証可能な計算（Verifiable Computation）は、より根本的な何かを可能にします。それは、責任ある AI のためのオペレーティングシステムとしてのデータ完全性（Data Integrity）です。

Precisely が指摘しているように、2026 年には、ガバナンスはデプロイ後に組織が後付けで重ねるものではなく、最初からデータの構造化、解釈、監視の方法に組み込まれるようになるでしょう。データ完全性は、責任ある AI のためのオペレーティングシステムとして機能します。意味論的な明確さや説明可能性から、コンプライアンス、監査可能性、そして AI 生成データの制御に至るまで、完全性が AI を安全に拡張し、持続的な価値を提供できるかどうかを決定づけることになります。

この変化は、AI エージェントがブロックチェーンネットワーク上でどのように動作するかについて、深い意味を持っています。AI システムは不透明なブラックボックスではなく、設計段階から監査可能、検証可能、かつ統治可能なものになります。スマートコントラクトは、独自のアルゴリズムやトレーニングデータのプライバシーを維持しながら、AI の動作に制約を課し、計算の正しさを検証し、不変の監査証跡を作成することができます。

MIT スローン・マネジメント・レビューは、これを 2026 年の AI とデータサイエンスにおける 5 つの主要なトレンド の 1 つとして挙げており、信頼できる AI には検証可能なプロベナンス（来歴）と説明可能な意思決定プロセスが必要であると述べています。

分散型アイデンティティ：基盤レイヤー​

これらの技術の根底にあるのは、分散型アイデンティティ（Decentralized Identity）と検証可能な資格情報（Verifiable Credentials）への広範なシフトです。Indicio が説明するように、分散型アイデンティティは方程式を変えます。個人データを中央の場所で検証する代わりに、個人が自身のデータを保持し、暗号技術を使用して独立して検証可能な同意のもとにデータを共有します。

このモデルは、従来のアイデンティティシステムを逆転させます。データベースに散在する身分証明書のコピーを多数作成するのではなく、ユーザーは単一の検証可能な資格情報を保持し、各やり取りに必要な特定の属性のみを選択的に開示します。

AI エージェントにとって、このモデルは人間のアイデンティティを超えて拡張されます。エージェントは、トレーニングの来歴、運用パラメータ、監査履歴、および認可範囲を証明する検証可能な資格情報を所有できます。これにより、エージェントが説明責任を維持しながら自律的に対話できる信頼フレームワークが構築されます。

実験からデプロイへ​

2026 年の主要な変革は、理論的な枠組みから本番環境へのデプロイへの移行です。XT Exchange の分析 によれば、2026 年までに分散型 AI は実験段階を超え、実用的なデプロイへと移行します。しかし、AI ワークロードのスケーリング、データプライバシーの保護、オープンな AI システムのガバナンスなど、依然として主要な制約が残っています。

これらの制約こそが、DePAI インフラストラクチャが対処するものです。アイデンティティのための zkKYC、データ検証のための zkTLS、そして AI 運用のための検証可能な計算を組み合わせることで、このインフラストラクチャは、以下を同時に実現する AI エージェントをデプロイするための完全なスタックを構築します。

  • ユーザーと企業のためのプライバシー保護
  • 規制要件への準拠
  • 設計段階からの検証可能性と監査可能性
  • 機関レベルのワークロードに対応するスケーラビリティ

未来への道：コンポーザブルなプライバシーの構築​

DePAI パズルの最後のピースは、コンポーザビリティ（構成可能性）です。Blockmanity の報告 によると、2026 年はブロックチェーンが AI エージェントとグローバル金融のための「単なる配管」になる瞬間を象徴しています。インフラストラクチャはモジュール化され、相互運用可能であり、エンドユーザーには見えない存在である必要があります。

実用的なプライバシーツールは、コンポーザビリティに優れています。AI エージェントは以下を行うことができます。

  1. zkKYC 資格情報を使用して認証する
  2. zkTLS を介して検証済みの外部データを取得する
  3. 検証可能な推論（Verifiable Inference）を用いて計算を実行する
  4. 正当性のゼロ知識証明とともに結果をオンチェーンに送信する
  5. 機密性の高いロジックを公開することなく監査証跡を維持する

各レイヤーは独立して動作するため、開発者は特定の要件に基づいてプライバシー保護技術を自由に組み合わせることができます。DeFI プロトコルは、ユーザーのオンボーディングに zkKYC、価格フィードの取得に zkTLS、複雑な金融計算に検証可能な計算を必要とするかもしれませんが、これらすべてがシームレスに連携します。

このコンポーザビリティは、チェーンを越えて拡張されます。相互運用性基準に基づいて構築されたプライバシーインフラストラクチャは、Ethereum、Solana、Sui、Aptos、およびその他のブロックチェーンネットワーク間で機能し、コンプライアンスを遵守したプライベートで検証可能な計算のためのユニバーサルなレイヤーを構築します。

なぜこれがビルダーにとって重要なのか​

次世代のブロックチェーンアプリケーションを構築する開発者にとって、DePAI インフラストラクチャは機会であると同時に要件でもあります。

機会: 機関が実際に使用したいと考えるアプリケーションを構築することによる先行者利益です。金融機関、医療提供者、政府機関、および企業はすべてブロックチェーンソリューションを必要としていますが、コンプライアンスやプライバシーを妥協することはできません。実用的なプライバシーインフラストラクチャ上に構築されたアプリケーションは、これらの市場にサービスを提供できます。

要件: 規制環境は、検証可能で統治可能な AI システムの義務化へと収束しつつあります。コンプライアンス、監査可能性、およびユーザープライバシー保護を実証できないアプリケーションは、規制市場から排除されることになるでしょう。

技術的な能力は急速に成熟しています。zkKYC ソリューションは、主要な金融機関がパイロット運用を実施しており、本番環境に対応しています。zkTLS の実装は、現実世界のデータを処理しています。検証可能な計算フレームワークは、機関レベルのワークロードを処理するために拡張されています。

今必要なのは、開発者の採用です。実験的なプライバシーツールから本番用インフラストラクチャへの移行には、ビルダーがこれらの技術をアプリケーションに統合し、現実世界のシナリオでテストし、インフラストラクチャチームにフィードバックを提供することが不可欠です。

BlockEden.xyz は、プライバシー保護技術を実装するブロックチェーンネットワーク向けに、エンタープライズグレードの RPC インフラストラクチャを提供しています。私たちのサービスを探索 し、DePAI 時代の基盤の上に構築を始めてください。

結論：プライバシーの現実的な未来​

2026 年における DePAI の爆発的な普及は、単なる技術的進歩以上のものを象徴しています。それは、プライバシー、コンプライアンス、そして機関投資家による採用という側面において、ブロックチェーンの関係が成熟したことを示しています。

業界は、プライバシー至上主義者と透明性絶対主義者の間のイデオロギー闘争を乗り越えつつあります。「現実的なプライバシー（Pragmatic Privacy）」は、文脈によって求められるプライバシー保証が異なること、そして、思慮深い暗号設計を通じて規制への準拠とユーザーのプライバシーが共存できることを認めています。

zkKYC は、身元を公開することなく本人であることを証明します。zkTLS は、仲介者を信頼することなくデータを検証します。検証可能な計算（Verifiable computation）は、アルゴリズムを明かすことなく正しさを証明します。これらの技術が統合されることで、AI エージェントが自律的に動作し、企業が自信を持ってブロックチェーンを採用でき、ユーザーが自身のデータをコントロールし続けられるインフラ層が構築されます。

これはプライバシー原則の妥協ではありません。プライバシーが真に意味を持つためには、グローバル金融の規制やビジネスの現実の中で持続可能でなければならないという認識です。禁止や上場廃止を招き、機関投資家による利用から排除されるような「絶対的なプライバシー」は、結果として誰も保護しません。機密性とコンプライアンスの両立を可能にする現実的なプライバシーこそが、ブロックチェーンの本来の約束を果たすのです。

この変化を認識し、今 DePAI インフラ上で開発を進めるビルダーたちが、次世代の分散型アプリケーションを定義することになるでしょう。ツールは整いました。機関投資家の需要は明確です。規制環境も具体化しつつあります。2026 年は、現実的なプライバシーが理論から実装へと移行する年であり、それによってブロックチェーン業界はより強固なものとなるでしょう。

情報源​

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