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Nillion のブラインドコンピューティング革命：データを見ることなく処理する

· 約 14 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

最も機密性の高い医療記録に対して AI 推論を実行でき、AI が処理中のデータを実際に「見る」ことがまったくないとしたらどうでしょうか？これはサイエンスフィクションではありません。ブラインドコンピューティング（Blind Computing）の中核となる約束です。Nillion は、インターネットが機密情報を処理する際のデフォルトの方法にするために、Hack VC、HashKey Capital、Distributed Global などの投資家から 5,000 万ドルを調達しました。

プライバシーコンピューティング市場は、2025 年の 56 億ドルから 2035 年までに 460 億ドル以上に急増すると予測されています。しかし、データに関して誰かを信頼する必要があった従来のプライバシーソリューションとは異なり、ブラインドコンピューティングは信頼の問題を完全に排除します。データは、処理中であっても暗号化されたままです。

従来のプライバシーの問題：復号・計算・暗号化のサイクル​

クラウドサービスを利用するたびに、データは危険なサイクルを経由します。まず、サーバーが処理できるように復号されます。次に計算が行われます。最後に、保存または送信のために再暗号化されます。その中間のステップ、つまりデータが他人のサーバー上に平文（プレーンテキスト）で存在する瞬間こそが、ハッカーや悪意のある従業員、政府の召喚状が狙う攻撃対象領域（アタックサーフェス）となります。

考慮すべき影響：

  • ヘルスケア AI は、パーソナライズされた推奨事項を提供するために医療記録へのアクセスを必要としますが、クラウドサーバーでそれらの記録を復号することは HIPAA に違反し、侵害のリスクにさらされます。
  • 金融不正検知 では、複数の機関にわたる取引パターンの分析が必要ですが、そのデータを共有すると顧客情報が露出してしまいます。
  • AI アシスタント は「あなたを知る」ために、会話、好み、行動を処理する必要がありますが、それらはすべて企業のサーバーに保存されています。

従来の解決策は、サービスプロバイダーを信頼することでした。しかし、Equifax から 23andMe に至るまで、相次ぐ情報漏洩が証明しているように、その信頼は日常的に裏切られています。プライバシー強化技術（PET）市場が存在するのは、まさに「信頼してください」という言葉だけでは不十分だからです。

ブラインドコンピューティングの登場：復号なしの計算​

Nillion のアプローチ（彼らはこれを「ブラインドコンピューティング」と呼んでいます）は、復号のステップを完全に排除します。データは暗号化されたまま処理され、問題のさまざまな側面を処理する複数のプライバシー強化技術（PET）の組み合わせが使用されます。

テクノロジースタック​

単一の暗号化アプローチに賭けるのではなく、Nillion は複数のプライバシー強化技術（PET）を「ブラインドモジュール」と呼ばれるものに組み合わせています：

マルチパーティ計算（MPC）： データを 1 つのサーバーに送信する代わりに、複数の独立したノードに分散された暗号化された「シェア」に分割します。単一のノードには、元のデータを復元するのに十分な情報はありません。攻撃者が意味のある情報を得るには、複数のパーティを同時に侵害する必要がありますが、それでも得られるのは断片だけです。

完全準同型暗号（FHE）： 復号することなく暗号化されたデータに対して数学的演算を可能にします。暗号文に対して加算、乗算、および複雑な関数を実行でき、復号された結果は、平文に対して同じ操作を実行して得られるものと一致します。計算コストは高いですが、機密性の高いワークロードの場合、そのトレードオフには価値があります。

信頼実行環境（TEE）： サーバーのオペレーティングシステムでさえアクセスできない、保護されたメモリ領域でデータを処理するハードウェア分離されたエンクレーブです。これは純粋なソフトウェアアプローチよりも高速な計算を提供しますが、異なる信頼モデル（ハードウェア製造元を信頼することになります）が適用されます。

Nillion のアーキテクチャの素晴らしい点は、開発者が選択する必要がないことです。セキュリティ要件とパフォーマンスのニーズに基づいて、さまざまなアプリケーションがさまざまな組み合わせを活用できます。

二層アーキテクチャ：NilChain + Petnet​

Nillion は伝統的な意味でのブロックチェーンではありません。トランザクションの決済やブロックの生成にコンセンサスを使用しません。代わりに、2 つの層で構築された分散型インフラストラクチャです：

NilChain（コーディネーション層）​

NilChain は、ガバナンス、ステーキング、およびネットワークの調整を処理します。Cosmos ベースのアーキテクチャを使用し、以下を管理します：

  • ノードの登録とレピュテーション
  • ステーキングとスラッシングのメカニズム
  • 手数料の支払いと経済的インセンティブ
  • ガバナンスの提案とアップグレード

2026 年 2 月、Nillion はトレジャリーとトークンを Ethereum メインネットに移行することを発表し、2026 年を通じて Ethereum 上で完全な Nillion L2 を立ち上げる計画を立てています。これにより、Ethereum の巨大なエコシステムから Nillion のプライベート計算層へのシームレスなアクセスが可能になります。

Petnet（オーケストレーション層）​

Petnet は、実際のプライバシーを保護する計算が行われる場所です。実行するブラインドモジュールを独立して選択できるノードで構成されています：

  • nilDB： 暗号化されたデータに対するリアルタイム計算をサポートする、分散型の暗号化 NoSQL データベース。静的な保存に重点を置く Filecoin や IPFS とは異なります。
  • nilVM： MPC を使用してプライバシー保護アプリケーションを作成するための開発者環境。
  • nilAI： TEE 環境内での大規模言語モデル（LLM）の安全な実行。

Deutsche Telekom、Alibaba Group、Saudi Telecom Company、Vodafone など、主要なインフラストラクチャオペレーターがすでに Petnet ノードを運営しています。

構築中の現実世界のアプリケーション​

Nillion エコシステムは急速に拡大しており、60 以上のプロジェクトがそのインフラストラクチャ上で構築され、75 以上のネイティブアプリケーションが稼働中または開発段階にあります。以下は、特に注目を集めているカテゴリです：

ヘルスケア：プライバシー保護型医療 AI​

病院は、プライバシー規制に抵触することなく、患者データを共同で分析できるようになりました。Healthblocks や同様のプロジェクトは、Nillion を活用して以下を実現しています：

  • 個々の患者記録を公開することなく、機関をまたいだフェデレーション学習を実施
  • 暗号化されたスキャンデータを処理する AI 診断
  • データ共有契約なしでの機密データセットに関する研究協力

金融：暗号化されたレピュテーションとダークプール​

金融アプリケーションは、Nillion の最も説得力のあるユースケースの一部を象徴しています：

  • Kayra: 注文マッチングに MPC を使用する分散型ダークプール取引所。トレーダーは、フロントランナーにポジションを明かすことなく、大口注文を実行できます。
  • ChooseK: MPC と準同型暗号を使用して、金融サービス向けの安全な暗号化ワークフローを構築します。
  • 顧客の取引データを分析プロバイダーに公開することなく不正検知を行う銀行。

AI：解決されたプライバシーと AI のパラドックス​

AI 業界は根本的な緊張に直面しています。パーソナライゼーションにはデータが必要ですが、ユーザーは個人情報の共有にますます抵抗を感じています。Nillion の nilAI は、以下を可能にすることでこの課題に対処します：

  • ユーザーの好みが暗号化された状態から離れることなく、その好みを学習するパーソナル AI アシスタント
  • モデルプロバイダーが入力や出力を参照することなく、独自データに対して行うモデル推論
  • プライベートデータセットを使用した安全なファインチューニング

分散型サイエンス (DeSci)​

Monadic DNA は DeSci のユースケースを象徴しています。FHE と MPC を使用して、保管、送信、および研究アルゴリズムとの相互作用を通じて、ユーザーの DNA データが暗号化されたままであることを保証します。遺伝子データがユーザーの管理外でプレーンテキストとして存在することはありません。

2025 年 3 月のローンチ：何が起きたのか​

2025 年 3 月 24 日、Nillion はアルファメインネットをローンチし、トークン生成イベント (TGE) を実施しました。NIL トークンは以下のようにデビューしました：

  • 総供給量: 10 億トークン
  • コミュニティエアドロップ: 19.52% (約 1 億 9,500 万トークン)
  • 初期時価総額: 1 億 6,500 万ドル
  • 取引所上場: Binance、Gate.io、Bitget、MEXC、Kraken、Bithumb

最初の 24 時間でトークン価格は 12% 下落しました。これは、初期のエアドロップ受領者が利益を確定させる、期待度の高いローンチではよく見られるパターンです。しかし、アナリストは、ネットワークの基盤技術がデータプライバシーや AI アプリケーションにおいて依然として有望であると指摘しました。

NIL トークンには複数の機能があります：

  • ブラインド演算およびストレージサービスの支払い
  • ネットワークセキュリティのためのステーキング
  • ガバナンスへの参加

Nillion と代替案の比較​

プライバシーコンピューティングの分野には、いくつかの手法が存在します：

テクノロジー強み弱点最適な用途
MPC信頼できるハードウェアが不要、分散型通信オーバーヘッドマルチパーティワークフロー
FHE最も強力なセキュリティモデル高い計算コスト非常に機密性の高いデータ
TEE高速、成熟したツールハードウェアへの信頼が必要パフォーマンス重視のアプリ
ZK Proofs明かすことのない検証限定的な計算タイプ証明と検証

Nillion の差別化要因は、これら 3 つの主要な手法 (MPC、FHE、TEE) を統合された開発者体験に組み合わせている点です。Zama のようなプロジェクトは FHE に特化しており、Secret Network は TEE ベースの機密コンピューティングを強調しています。Nillion の理念は、異なるユースケースには異なるトレードオフが必要であり、開発者が単一のパラダイムを選択することを強制されるべきではないというものです。

460 億ドルの機会​

世界のプライバシー強化計算市場は、成長の物語を物語っています：

  • 2025 年: 56 億ドル
  • 2026 年: 73 億ドル (予測)
  • 2035 年: 463 億ドル (予測)
  • CAGR: 22.8%

主な要因は以下の通りです：

  • 規制の圧力: PCI-DSS 4.0 は 2026 年までに量子耐性アルゴリズムを要求しています。FedRAMP-High は連邦政府のワークロードに対して TEE を評価しています。銀行はプライバシーインフラに年間 5,000 万ドルから 1 億ドルの予算を投じています。
  • AI 統合: 2025 年までに、大規模組織の 60% 以上が少なくとも 1 つのプライバシー強化技術を使用すると予測されています。
  • 消費者の意識: 情報漏洩後の疲弊により、サービスプロバイダーを信頼する必要のないソリューションへの需要が高まっています。

マネージドサービスが暗号化の複雑さを抽象化しているため、現在、クラウドサービスが支出の 58% を占めています。しかし、Nillion の分散型アプローチは、クラウドプロバイダーが提供できないもの、つまり信頼できるオペレーターを完全に排除することを提供します。

今後の展望​

Nillion の 2026 年のロードマップは、3 つの優先事項に焦点を当てています：

  1. Ethereum への移行: Ethereum メインネット上の L2 アーキテクチャに移行し、ステーキング、調整、および Ethereum エコシステムからのシームレスなアクセスを可能にします。
  2. 開発者の採用: Nucleus Builders Program には 10 の分野にわたる約 50 の参加者が集まり、エコシステムプロジェクトは合計で 1 億ドル以上を調達しています。
  3. エンタープライズパートナーシップ: Deutsche Telekom、Alibaba などとの関係を築き、Petnet ノードのカバー範囲を拡大します。

2025 年 7 月のフェーズ 0 メインネットアップグレードでは、安全な TEE での大規模 AI モデルのサポート、暗号化データストレージ機能の拡張、およびパーミッションレスなノード展開が導入されました。

開発者にとっての意味​

機密データを扱うアプリケーション（現在ではほぼすべてのアプリケーションが該当します）を構築している場合、ブラインド・コンピューティングはパラダイムシフトを意味します。ユーザーに信頼を求める代わりに、最初からデータにアクセスしていなかったことを数学的に証明できます。

2025 年 3 月にオープンソース化された Nillion の SDK は、3 つのエントリーポイントを提供しています：

  • 暗号化されたデータベース操作のための nilDB
  • カスタム MPC プログラムのための nilVM
  • プライバシーを保護する AI 推論のための nilAI

Nillion ネットワークにおける 50 万近いアクティブなベリファイアと 1,050 GB の保護されたデータは、これが単なる空論（ベイパーウェア）ではなく、すでに大規模に稼働しているインフラであることを証明しています。

Web3 ビルダーにとって、ブラインド・コンピューティングはこれまで不可能だったユースケースを解き放ちます：ユーザーのすべてを知りながら召喚令状の対象にならないパーソナル AI エージェント、ユーザーデータを見ることなくコンプライアンス・チェックを実行する DeFi プロトコル、ハニーポットを作ることなく機密情報を集計するヘルスケア・アプリケーションなどです。

インターネットの信頼モデルが変わりつつあります。ブラインド・コンピューティングとは、誰も信頼する必要がないことを意味し、Nillion はそれをデフォルトにするためのインフラを構築しています。

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