プライバシー技術のランドスケープを読み解く：ブロックチェーンにおける FHE、ZK、および TEE
2025 年 6 月に Zama が最初の完全準同型暗号ユニコーン（評価額 10 億ドル以上）となったことは、単一の企業の成功以上のものを象徴していました。ブロックチェーン業界はついに根本的な真実を受け入れたのです。それは、プライバシーはオプションではなく、インフラであるということです。
しかし、開発者が直面している不都合な現実は、唯一の「最適な」プライバシー技術は存在しないということです。完全準同型暗号（FHE）、ゼロ知識証明（ZK）、高信頼実行環境（TEE）は、それぞれ異なるトレードオフを持ち、異なる問題を解決します。選択を誤れば、単にパフォーマンスに影響するだけでなく、構築しようとしているものの根幹を根本的に損なう可能性があります。
このガイドでは、各技術をいつ使用すべきか、実際に何をトレードオフにしているのか、そしてな ぜ将来的にこれら 3 つすべてが連携して機能することになるのかを詳しく解説します。
2026 年におけるプライバシー技術の展望
ブロックチェーンのプライバシー市場は、ニッチな実験段階から本格的なインフラへと進化しました。ZK ベースのロールアップは現在、280 億ドル以上の預かり資産（TVL）を保護しています。ゼロ知識 KYC 市場だけでも、2025 年の 8,360 万ドルから 2032 年までに 9 億 350 万ドルへと、年平均成長率（CAGR）40.5% で成長すると予測されています。
しかし、市場規模は技術の選択には役立ちません。各アプローチが実際に何を行うかを理解することが出発点です。
ゼロ知識証明：明かさずに証明する
ZK 証明（ゼロ知識証明）を使用すると、一方の当事者が、コンテンツ自体に関する情報を一切明かすことなく、ある声明が真実であることを証明できます。誕生石を明かさずに 18 歳以上であることを証明したり、金額を公開せずに取引が有効であることを証明したりできます。
仕組み: 証明者は、計算が正しく実行されたことを示す暗号学的な証明を生成します。検証者は、計算を再実行したり基礎となるデータを見たりすることなく、この証明を迅速にチェックできます。
課題: ZK は、すでに保持しているデータに関する証明には優れていますが、共有された状態（共有ステート）の処理には苦労します。自分の残高が取引に十分であることを証明することはできますが、追加のインフラなしに「チェーン全体で何件の不正事例が発生したか？」や「この封印入札オークションで誰が勝ったか？」といった質問に答えることは容易ではありません。
主要プロジェクト: Aztec は、ユーザーが取引を公開するかどうかを選択できるハイブリッドなパブリック / プライベート・スマートコントラクトを可能にします。zkSync は主にスケーラビリティに焦点を当てており、許可型プライバシーのためのエンタープライズ向け「Prividiums」を提供しています。Railgun と Nocturne は、シールド（秘匿）トランザクションプールを提供しています。
完全準同型暗号：暗号化されたデータ上での計算
FHE（完全準同型暗号）は、暗号化されたデータを一度も復号することなく計算できるため、暗号化の「聖杯」としばしば呼ばれます。データは処理中も暗号化されたままであり、結 果も暗号化されたままです。許可された当事者のみが出力を復号できます。
仕組み: 数学的な演算が暗号文に対して直接実行されます。暗号化された値に対する加算や乗算は暗号化された結果を生成し、それを復号すると、プレーンテキスト（平文）で操作したときと同じ結果が得られます。
課題: 計算のオーバーヘッドが膨大です。最近の最適化が進んでも、Inco Network 上の FHE ベースのスマートコントラクトはハードウェアに応じて 10 〜 30 TPS（秒間トランザクション数）しか達成できず、プレーンテキストでの実行よりも桁違いに低速です。
主要プロジェクト: Zama は、FHEVM（完全準同型 EVM）で基礎となるインフラを提供しています。Fhenix は Zama の技術を使用してアプリケーション層のソリューションを構築しており、Arbitrum に CoFHE コプロセッサをデプロイしました。これは競合するアプローチよりも最大 50 倍速い復号速度を実現しています。
高信頼実行環境：ハードウェアベースの分離
TEE（高信頼実行環境）は、プロセッサ内に計算が隔離された状態で実行されるセキュア・エンクレーブを作成します。システム全体が侵害されたとしても、エンクレーブ内のデータは保護されたままです。暗号学的なアプローチとは異なり、TEE は数学的な複雑 さではなくハードウェアに依存します。
仕組み: 特殊なハードウェア（Intel SGX、AMD SEV）が隔離されたメモリ領域を作成します。エンクレーブ内のコードとデータは暗号化され、OS、ハイパーバイザ、またはその他のプロセスからは、たとえルート権限があってもアクセスできません。
課題: ハードウェアメーカーを信頼することになります。たった一つのエンクレーブが侵害されるだけで、参加ノードの数に関わらずプレーンテキストが漏洩する可能性があります。2022 年には、重大な SGX の脆弱性により Secret Network 全体で調整されたキー更新を余儀なくされ、ハードウェア依存のセキュリティにおける運用上の複雑さが浮き彫りになりました。
主要プロジェクト: Secret Network は、Intel SGX を使用してプライベート・スマートコントラクトの先駆けとなりました。Oasis Network の Sapphire は、本番環境で最初の機密 EVM であり、最大 10,000 TPS を処理します。Phala Network は、機密 AI ワークロードのために 1,000 以上の TEE ノードを運営しています。
トレードオフ・マトリックス：パフォーマンス、セキュリティ、信頼
根本的なトレードオフを理解することは、ユースケースに技術 を適合させるのに役立ちます。
パフォーマンス
| 技術 | スループット | レイテンシ | コスト |
|---|---|---|---|
| TEE | ネイティブに近い (10,000+ TPS) | 低 | 低い運用コスト |
| ZK | 中程度 (実装により異なる) | 高め (証明生成) | 中 |
| FHE | 低 (現在は 10-30 TPS) | 高 | 非常に高い運用コスト |
TEE は保護されたメモリ内で実質的にネイティブコードを実行するため、生のパフォーマンスで勝利します。ZK は証明生成のオーバーヘッドを導入しますが、検証は高速です。FHE は現在、実用的なスループットを制限する集中的な計算を必要とします。
セキュリティ・モデル
| テクノロジー | 信頼の前提条件 | 耐量子性 | 障害モード |
|---|---|---|---|
| TEE | ハードウェア製造業者 | 非対応 | 単一のエンクレーブの侵害によりすべてのデータが漏洩 |
| ZK | 暗号学的（多くの場合、トラステッド・セットアップ） | スキームにより異なる | 証明システムのバグが表面化しない可能 性がある |
| FHE | 暗号学的（格子ベース） | 対応 | 悪用には膨大な計算リソースが必要 |
TEE は、Intel や AMD、またはハードウェアを製造する企業の信頼、さらにはファームウェアに脆弱性が存在しないことへの信頼を必要とします。ZK システムは、多くの場合「トラステッド・セットアップ」のセレモニーを必要としますが、新しいスキームではこれが不要になっています。FHE の格子ベース暗号は量子耐性があると考えられており、長期的なセキュリティにおいて最も強力な選択肢となります。
プログラマビリティ
| テクノロジー | コンポーザビリティ | ステートのプライバシー | 柔軟性 |
|---|---|---|---|
| TEE | 高 | 完全 | ハードウェアの可用性による制限 |
| ZK | 制限あり | ローカル（クライアント側） | 検証において高い |
| FHE | 完全 | グローバル | パフォーマンスによる制限 |
ZK は、入力内容を保護するローカルなプライバシーには優れていますが、ユーザー間でのステート共有には苦労します。FHE は、暗号化されたステートに対して、内容を明かすことなく誰でも計算を実行できるため、完全なコンポーザビリティを維持できます。TEE は高いプログラマビリティを提供しますが、互換性の あるハードウェアを備えた環境に限定されます。
適切なテクノロジーの選択：ユースケース分析
アプリケーションによって、求められるトレードオフは異なります。主要なプロジェクトがどのようにこれらの選択を行っているかを以下に示します。
DeFi：MEV 保護とプライベート・トレーディング
課題：可視化されたメンプールを悪用するフロントランニングやサンドイッチ攻撃により、DeFi ユーザーから数十億ドルが搾取されています。
FHE による解決策：Zama の機密ブロックチェーンは、ブロックに含まれるまでパラメータが暗号化されたままのトランザクションを可能にします。フロントランニングは数学的に不可能になり、悪用できる可視データは存在しません。2025年12月のメインネット・ローンチには、cUSDT を使用した初の機密ステーブルコイン送金が含まれていました。
TEE による解決策：Oasis Network の Sapphire は、ダークプー ルやプライベート・オーダーマッチングのための機密スマートコントラクトを可能にします。低レイテンシであるため、FHE の計算オーバーヘッドが許容できない高頻度取引のシナリオに適しています。
選択基準：最強の暗号学的保証とグローバルなステート・プライバシーを必要とするアプリケーションには FHE を選択してください。パフォーマンス要件が FHE の限界を超え、ハードウェアの信頼が許容できる場合は TEE を選択します。
アイデンティティとクレデンシャル：プライバシーを保護する KYC
課題：ドキュメントを公開することなく、アイデンティティ属性（年齢、市民権、認定状況など）を証明すること。
ZK による解決策：ゼロ知識証明によるクレデンシャルは、基になるドキュメントを明かすことなく、ユーザーが「KYC 合格済み」であることを証明できるようにします。これにより、規制圧力が高まる中で極めて重要となる、コンプライアンス要件の充足とユーザーのプライバシー保護を両立させます。
ZK がここで選ばれる理由：本人確認の本質は、個人データに関する記述を証明することにあります。ZK はそのために専用に設計されており、内容を明かさずに検証できるコンパクトな証明を提供します。検証速度はリアルタイムでの利用に十分な速さです。
機密 AI と機密性の高い計算
課題：オペレーターに公開することなく、機密データ（医療データ、財務モデルなど）を処理すること。
TEE による解決策：Phala Network の TEE ベースのクラウドは、プラットフォームが入力を参照することなく LLM クエリを処理します。GPU TEE（NVIDIA H100 / H200）のサポートにより、機密 AI ワークロードが実用的な速度で動作します。
FHE の可能性：パフォーマンスが向上すれば、FHE はハードウェアの運用者ですらデータにアクセスできない計算を可能にし、信頼の前提条件を完全に排除できます。現在の制限により、これは単純な計算に限定されています。
ハイブリッド・アプローチ：速度のために初期のデータ処理を TEE で実行し、最も機密性の高い操作に FHE を使用し、結果を検証するために ZK 証明を生成します。
脆弱性の現実
それぞれのテクノロジーには、本番環境での失敗例があります。障害モードを理解することは不可欠です。
TEE の失敗例
2022年、重大な SGX の脆弱性が複数のブロックチェーン・プロジェクトに影響を与えました。Secret Network、Phala、Crust、IntegriTEE は、協調的なパッチ適用を必要としました。Oasis は、コア・システムが（影響を受けない）古い SGX v1 で動作しており、資金の安全性についてエンクレーブの機密性に依存していないため、難を逃れました。
教訓：TEE のセキュリティは、自身で制御できないハードウェアに依存します。多層防御（キーローテーション、閾値暗号、最小限の信頼の前提条件）が不可欠です。
ZK の失敗例
2025年4月16日、Solana は機密送金機能のゼロデイ脆弱性を修正しました。このバグは、トークンの無制限なミントを可能にする恐れがありました。ZK の失敗における危険な側面は、証明が失敗したときに、それが目に見えない形で発生することです。存在すべきでないものを見つけることはできません。
教訓：ZK システムには、広範な形式検証と監査が必要です。証明システムの複雑さは、推論が困難な攻撃対象領域を生み出します。
FHE の考慮事項
FHE は導入の初期段階にあるため、まだ大きな本番環境での失敗を経験していません。リスクプロファイルは異なり、FHE は攻撃に膨大な計算が必要ですが、複雑な暗号ライブラリの実装バグが潜在的な脆弱性を引き起こす可能性があります。
教訓：新しい技術であるということは、実戦での検証が少ないことを意味します。暗号学的保証は強力ですが、実装レイヤーには継続的な精査が必要です。
ハイブリッド・アーキテクチャ：未来は「どちらか一方」ではない
最も洗練されたプライバシー・システムは、複数の技術を組み合わせ、それぞれの長所を活かしています。
ZK + FHE の統合
ユーザーのステート（残高、設定など）を FHE（完全準同型暗号）で暗号化して保存します。ZK Proof（ゼロ知識証明）は、暗号化された値を公開することなく、有効なステート遷移を検証します。これにより、スケーラブルな L2 環境内でのプライベートな実行が可能になります。これは、FHE によるグローバルなステートの プライバシーと、ZK による効率的な検証を組み合わせたものです。
TEE + ZK の組み合わせ
TEE（信頼実行環境）は、機密性の高い計算をネイティブに近い速度で処理します。ZK Proof は TEE の出力が正しいことを検証し、単一のオペレーターに対する信頼の前提を排除します。万が一 TEE が侵害されたとしても、不正な出力は ZK 検証に失敗します。
いつ何を使うべきか
実践的な意思決定フレームワーク：
TEE を選択する場合：
- パフォーマンスが極めて重要（高頻度取引、リアルタイム・アプリケーション）
- ハードウェアの信頼が脅威モデルにおいて許容できる
- 大量のデータを迅速に処理する必要がある
ZK を選択する場合：
- クライアント側で保持されているデータに関するステートメントを証明する
- 検証が高速かつ低コストである必要がある
- グローバルなステートのプライバシーを必要としない
FHE を選択する場合：
- グローバルなステートを暗号化したままにする必要がある
- 耐量子セキュリティが要求され る
- 計算の複雑さがユースケースにおいて許容範囲内である
ハイブリッドを選択する場合：
- コンポーネントごとに異なるセキュリティ要件がある
- パフォーマンスとセキュリティ保証のバランスをとる必要がある
- 規制コンプライアンスにより、実証可能なプライバシーが求められる
次に来るもの
Vitalik Buterin 氏は最近、暗号化計算時間とプレーンテキスト実行を比較する、標準化された「効率比率（efficiency ratios）」を提唱しました。これは業界の成熟を反映しており、「動作するかどうか」から「どれだけ効率的に動作するか」へと焦点が移っています。
FHE のパフォーマンスは向上し続けています。Zama の 2025 年 12 月のメインネット稼働は、シンプルなスマートコントラクトにおけるプロダクション環境での準備が整ったことを証明しています。ハードウェア・アクセラレーション（GPU 最適化、カスタム ASIC）が進化するにつれ、TEE とのスループットの差は縮まっていくでしょう。
ZK システムの表現力は向上しています。Aztec の言語である Noir は、数年前には非現実的だった複雑なプライベート・ロジックを可能にします。標準規格が徐々に収束し、クロスチェーンでの ZK クレデンシャル検証が可能になりつつあります。
TEE の多様性は Intel SGX を超えて拡大しています。AMD SEV、ARM TrustZone、RISC-V の実装により、単一のメー カーへの依存が軽減されています。複数の TEE ベンダーをまたぐ閾値暗号（Threshold cryptography）は、単一障害点（SPOF）の懸念に対処できる可能性があります。
プライバシー・インフラの構築は今、現在進行形で行われています。プライバシーに配慮したアプリケーションを構築する開発者にとって、選択すべきは「完璧な技術」を見つけることではなく、トレードオフを十分に理解し、それらを賢明に組み合わせることです。
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