ZKML と FHE の融合：ブロックチェーン上でのプライベート AI をついに実現可能にする暗号技術の統合
AI モデルが処理したデータを誰にも見られることなく、正しく実行されたことを証明できるとしたらどうでしょうか？ この問いは、長年にわたり暗号学者やブロックチェーンエンジニアを悩ませてきました。2026 年、かつては遅すぎ、高価すぎ、そしてあまりに理論的すぎて実用的ではないと考えられていた 2 つの技術、ゼロ知識機械学習（ZKML）と完全準同型暗号（FHE）の融合により、その答えがついに形を成しつつあります。
個別に見れば、それぞれの技術は問題の半分しか解決しません。ZKML は、AI の計算を再実行することなく、それが正しく行われたことを検証可能にします。FHE は、データを復号することなく、暗号化されたまま計算を行うことを可能にします。これらが組み合わさることで、研究者が AI の「暗号学的シール（封印）」と呼ぶものが生まれます。これは、プライベートなデータがデバイスから離れることなく、その結果がパブリックブロックチェーン上の誰に対しても信頼できるものであると証明できるシステムです。
「実現可能かもしれない」から「実際に提供中」へ
3 年前、ZKML は業界としてほとんど存在していませんでした。Modulus Labs、EZKL、Daniel Kang 博士、Cathie So 博士といった一握りの研究者たちが、AI の出力がゼロ知識証明で検証可能であることを証明しようとしていました。当時の即座に上がった異論は痛烈なものでした。汎用的なゼロ知識仮想マシンは、100,000 倍から 1,000,000 倍の計算オーバーヘッドを伴うというものです。単純なニューラルネットワークの推論を証明することさえ、当時は笑ってしまうほど非現実的でした。
その異論はもはや通用しません。2025 年後半、Extropy Academy が「zkML シンギュラリティ」と呼ぶ瞬間が訪れました。これは、現代の AI の根幹であるトランスフォーマー・アーキテクチャの証明が暗号学的に実現可能になった瞬間です。この突破口は、多項式コミットメント・スキーム、ルックアップ・アーギュメント、そして以前は LLM の証明コストを法外にしていた Softmax や GELU のような非線形活性化関数を克服するシステムレベルのエンジニアリングの進歩によってもたらされました。
ZKML を機能させる鍵となる非対称性は非常にエレガントです。計算自体は高コストであっても、検証は低コストで済むという点です。クラウドプロバイダーが GPU クラスターでモデルを実行して暗号学的証明を生成し、ユーザーには検証にわずか 50 ミリ秒しかかからないレシートを渡します。信頼は一切不要です。
Lagrange Labs は、業界最速の ZKML ライブラリである DeepProve-1 で先陣を切りました。これは既存のソリューションよりも最大 700 倍高速に動作するとベンチマークされています。すでにヘルスケア診断、コンテンツモデレーション、オンチェーン・トレーディングエージェントを支える数十のプロジェクトで使用されています。Modulus Labs は、一方、最大 1,800 万個のパラメータを持つモデルをブロックチェーンネットワーク上で直接検証可能な証明システムを実証しました。これはわずか 18 ヶ月前には、実現まで何年もかかると考えられていたマイルストーンでした。
FHE の並行した革命：見ることなく計算する
ZKML が検証可能性の問題を解決している一方で、完全準同型暗号（FHE）はまったく異なる角度からプライバシーに取り組んでいました。FHE を使用すると、暗号化されたデータに対して操作を実行でき、データの所有者だけが復号できる暗号化された結果を生成できます。AI モデルは生データを見ることがなく、サーバーも生データを見ることがなく、その間の誰も生データを見ることがありません。
ブロックチェーンにとって、これは変革をもたらすものです。パブリックレジャーは本質的に透明であり、すべてのトランザクションやすべてのスマートコントラクトの状態変化が誰にでも見えてしまいます。FHE はこの制約を打破します。オープンソース暗号学で初の 10 億ドル規模のユニコーン企業となった Zama などのプロジェクトは、暗号化された計算を Solidity スマートコントラクトに直接導入するフレームワーク「FHEVM」を構築しました。Zama のシステムは、すでにチェーンあたり毎秒 20 トランザクション（現在のイーサリアムの全トラフィックを完全暗号化で処理するのに十分な量）を処理しており、今後のハードウェア提携により 1,000 TPS を目指しています。
Fhenix は、既存の Solidity 環境に最小限の摩擦で統合できる開発者体験（Uniswap v4 の統合にはわずか 1 行のコードで済むと言われています）とともに、イーサリアムに暗号化計算をもたらします。Inco は、暗号化されたスマートコントラクトの実行とプログラム可能なアクセス制御により、Web3 のためのより広範な機密保持レイヤーを構築しています。
長年 FHE のアキレス腱であったパフォーマンスの差は、急速に縮まっています。2025 年 1 月、コーネル大学、Google、MIT、ジョージア工科大学の研究者たちは、Google の TPU のような AI チップを再利用することで FHE の計算を加速できることを実証しました。COTI がイーサリアム L2 に実装した Garbled Circuits は、従来の FHE よりも最大 3,000 倍高速なパフォーマンスと、250 倍軽量な計算負荷を実現しています。特注の FHE ASIC も複数の企業によって開発中であり、暗号化された計算と平文の計算の差をさらに縮めることが期待されています。
なぜこの融合がすべてを変えるのか
ZKML と FHE は、プライバシーと検証可能性の問題を互いに補完し合う形で解決します。なぜこれらが互いを必要とするのかを理解することで、その全貌が見えてきます。
ZKML の限界： 証明者はすべてのデータにアクセスできる必要があります。モデルが正しく実行されたというゼロ知識証明を生成するためには、誰かが実際に実際のデータでモデルを実行しなければなりません。「ゼロ知識」の部分は、検証者が何も知ることができないことを意味しますが、証明者はすべてを見ることになります。機密性の高い医療記録、財務データ、個人情報にとって、これは致命的な欠陥です。
FHE の限界： 暗号化されたデータに対して行われた計算が正しいものであったことを暗号学的に証明する方法がありません。復号後に結果を確認することはできますが、特定のモデルが特定の暗号化された入力に適用されたことを、ブロックチェーンのような第三者に証明することはできません。悪意のあるサーバーがまったく別のモデルを実行したとしても、事後までそれを知る術はありません。
融合： FHE がデータを暗号化するため、計算中に誰もその中身を見ることができません。そして ZKML が、その計算が正しく実行されたことを証明します。これらを組み合わせることで、プライベートなデータはプライベートなまま保たれ、AI モデルの実行は検証可能になり、その結果はオンチェーンのあらゆる検証者から信頼されるようになります。しかも、どの当事者も生データにアクセスすることはありません。
これは理論上の話ではありません。香港を拠点とする暗号技術企業 Primus は、すでに「zkFHE」と呼ばれる、完全準同型暗号の計算に対するゼロ知識証明を構築しています。Zama の研究チームも、新しいパラダイムとして ZK-FHE に関する研究を発表しています。連邦学習と FHE、zk-SNARKs を組み合わせた F-HAD フレームワークは、金融の異常検知において 98.9% の精度を実証し、推論の遅延は 17.6 ミリ秒と、同等の安全なシステムよりも 42% 高速化されています。
具現化する現実世界でのアプリケーション
ZKML-FHE スタックは、単なる研究上の好奇心に留まりません。複数のドメインにわたって、プロダクション環境でのユースケースが登場しつつあります。
プライベート DeFi： 暗号化されたスマートコントラクトにより、入札額、担保率、取引戦略がフロントランナーや MEV ボットから見えな い状態で、トークンスワップ、オークション、レンディングプロトコルを実行できます。OpenZeppelin、Zama、Inco のパートナーシップである Confidential Token Association は、暗号化されたトークン操作のための統一基準を開発しています。
検証可能な AI エージェント： 自律型 AI エージェントが DeFi 全体で急増する中（すでに Polymarket のボリュームの 30% を占めています）、エージェントが主張通りの戦略を実行しているかどうかが極めて重要になります。ZKML 証明は特定のモデルが特定の取引決定を下したことを検証でき、FHE はエージェント独自の戦略が暗号化されたまま維持されることを保証します。Ion Protocol は Modulus Labs と提携し、検証済みのオンチェーン ML を使用してバリデーターの信用リスクを分析するリスクエンジンを構築しました。
医療診断： EZKL は、リアルタイムの医療診断向けにモバイル最適化されたプルーバーを開発しています。患者データはデバイス上で暗号化されたまま、診断モデルが実行され、検証可能な結果が生成されます。証明は正しいモデルが使用されたことを確認し、暗号化は患者のデータが電話の外に出ないことを保証します。
分散型アイデンティティ： Worldcoin の World ID システムは、すでに虹彩スキャン検証に ZKML を使用しており、生体認証データを明かすことなくその人が本人であることを証明しています。パイプラインに FHE を追加することで、証明サーバーですら生の生体認証入力を見ることのないアイデンティティ検証が可能になります。
クレジット・インテリジェンス： UAE を拠点とするプラットフォ ームである Synnax Technologies は、分散型機械学習ネットワークからの予測を統合し、FHE とゼロ知識プロトコルの両方を適用して、基礎となる信用データを公開することなく財務的な洞察を生成しています。
パフォーマンスの最前線：2026 年がもたらすもの
ハードウェア・アクセラレーションとアルゴリズムの最適化の融合により、かつて ZKML と FHE を非実用的にしていたパフォーマンスのギャップが埋まりつつあります。
GPU 最適化： EZKL、Lagrange、zkPyTorch、Jolt といった主要な ZKML フレームワークはすべて、現在 CUDA 対応の GPU で動作します。しかし、2025 年の GPU サポートは「GPU で動く」というレベルでした。2026 年には、CPU 実装からの移植ではなく、GPU プリミティブを中心に再設計されたアルゴリズムによる「GPU に最適化された」環境が実現します。期待される効果は 5 〜 10 倍の高速化であり、プロダクション規模のモデルにおいて証明時間を 30 秒から 3 〜 5 秒に短縮します。
分散型証明： 証明生成の並列化がクラスター全体で進んでいます。回路を分割し、複数のプルーバーに分散させ、結果を統合します。Lagrange と Polyhedra (zkPyTorch) はこの取り組みをリードしており、単一のプロセッサでは大きすぎるモデルの証明を可能にしています。
FHE ハードウェア： Zama は、専用の FHE ASIC に関して複数のチップメーカーと提携しています。LatticaAI の HEAL (Homomorphic Encryption Abstraction Layer) は、FHE ソフトウェアと専用アクセラレータを橋渡しするハードウェアに依存しない API を提供し、急速に進化するハードウェア環境に対してアプリケーションを将来にわたって保護します。
NVIDIA の役割： NVIDIA の Vera Rubin NVL72 は、72 基の GPU と 36 基の CPU にわたってラック規模のコンフィデンシャル・コンピューティングをネイティブに近いパフォーマンスで実現し、企業規模での暗号化 AI 推論のハードウェア基盤を構築します。これはブロックチェーン専用ではありませんが、分散型ネットワークが最終的に活用することになるインフラを確立するものです。
残された課題
ZKML と FHE の融合には摩擦も伴います。現在のプロトタイプと主流への採用の間には、いくつかのハードルが立ちはだかっています。
大規模モデルの証明には依然としてコストがかかる。 1,800 万パラメータのモデルは現在オンチェーンで検証可能ですが、数千億のパラメータを持つ最先端の LLM はまだ手の届かないところにあります。業界は、重要な意思決定レイヤーを ZK で証明し、大量の計算には TEE (信頼実行環境) を使用するハイブリッド・アプローチに収束しつつあります。
標準化の断片化。 競合する複数の証明システム、FHE スキーム、統合ア プローチにより、相互運用性の課題が生じています。FHE.org と Confidential Token Association は標準化に向けて動いていますが、エコシステムはまだ初期段階にあります。
開発者体験の改善。 EZKL は標準の ONNX モデルファイルを受け入れることで ZKML を民主化しましたが、完全な ZK-FHE パイプラインには依然として、ほとんどの開発者が持ち合わせていない暗号学的な専門知識が必要です。LatticaAI の HEAL や Fhenix の Solidity 統合のような抽象化レイヤーは、正しい方向への一歩です。
ハードウェア中央集権化のリスク。 コンシューマー向け GPU に依存する分散型ネットワークと、専用の ZK ASIC や FHE チップの圧倒的なスピードとの間の緊張関係は、新たな中央集権化の圧力をもたらす可能性があります。これは、ブロックチェーンが回避するために設計されたものそのものです。
今後の展望
ZKML と FHE の収束は、AI とブロックチェーンの交差点で可能なことの根本的な転換を意味します。初めて、AI モデルの正しさを証明でき、計算中もデータが暗号化されたまま維持され、パブリックでパーミッションレスなネットワーク上で結果が信頼できるシステムへの確かな道筋が得られました。
そのタイムラインは「いつか」ではありません。Giza は 2026 年に StarkNet でローンチされます。EZKL のモバイル・プルーバーは今年、リアルタイムの医療ユースケースをターゲットにしています。Zama の FHEVM は、20 TPS の 暗号化計算ですでに稼働しています。FHE.org Conference 2026 では、プライバシー保護 ML のための Veil や、汎用 FHE コンパイラの HEIR など、プロダクション対応のフレームワークに関するプレゼンテーションが行われました。
2026 年末までには、問いは「ブロックチェーン上でプライバシーが守られ検証可能な AI は可能か？」から「どのスタックが勝つか？」へと変わるでしょう。Lagrange、EZKL、Zama、Fhenix、Modulus、そして数十の新人たちの間のこの競争圧力こそが、テクノロジーを「プロダクション対応」から「プロダクションの主流」へと押し上げる原動力となります。
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