ZKコプロセッサ：ブロックチェーンの計算限界を打破するインフラストラクチャ
イーサリアム がトランザクションを処理する際、すべての計算はオンチェーンで行われます。これは検証可能で安全ですが、非常に高額なコストがかかります。この根本的な制限は、長年にわたり開発者が構築できるものを制約してきました。しかし、新しいクラスのインフラストラクチャがルールを書き換えようとしています。 ZK コプロセッサは、トラストレス性を損なうことなく、リソースが制限されたブロックチェーンに無制限の計算能力をもたらします。
2025 年 10 月までに、 Brevis Network の ZK コプロセッサはすでに 1 億 2,500 万件のゼロ知識証明を生成し、 28 億ドル以上の預かり資産総額（ TVL ）を支え、 10 億ドル以上の取引高を検証しました。これはもはや実験的な技術ではありません。これまでオンチェーンでは不可能だったアプリケーションを可能にする、実稼働レベルのインフラストラクチャです。
ブロックチェーンを定義した計算のボトルネック
ブロックチェーンは固有のトリレンマに直面しています。分散化、セキュリティ、スケーラビリティを同時に実現することは困難であることが証明されています。 イーサリアム 上のスマートコントラクトは、計算のステップごとにガス代を支払うため、複雑な操作を行うには法外なコストがかかります。ユーザーの完全な取引履歴を分析してロイヤリティ階層を決定したいですか？数百のオンチェーンアクションに基づいてパーソナライズされたゲーム報酬を計算したいですか？ DeFi リスクモデルのために機械学習の推論を実行したいですか？
従来のスマートコントラクトでは、これらを経済的に行うことはできません。過去のブロックチェーンデータの読み取り、複雑なアルゴリズムの処理、クロスチェーン情報へのアクセスにはすべて、 レイヤー 1 で実行するとほとんどのアプリケーションを破綻させるほどの計算量が必要です。これが、 DeFi プロトコルが簡略化されたロジックを使用し、ゲームがオフチェーンサーバーに依存し、 AI 統合の大部分が概念的な段階に留まっている理由です。
これまでの回避策は常に同じでした。計算をオフチェーンに移動し、中央集権的な当事者がそれを正しく実行することを信頼す ることです。しかし、これではブロックチェーンのトラストレスなアーキテクチャの目的が台無しになってしまいます。
ZK コプロセッサの登場：オフチェーン実行とオンチェーン検証
ゼロ知識証明（ ZK ）コプロセッサは、「オフチェーン計算 + オンチェーン検証」という新しい計算パラダイムを導入することで、この問題を解決します。これにより、スマートコントラクトは重い処理を専門のオフチェーンインフラに委託し、その結果をゼロ知識証明を使用してオンチェーンで検証できるようになります。この際、いかなる中間者も信頼する必要はありません。
具体的な仕組みは以下の通りです：
- データアクセス: コプロセッサは、オンチェーンでアクセスするとガス代が高額になる過去のブロックチェーンデータ、クロスチェーンの状態、または外部情報を読み取ります。
- オフチェーン計算: 複雑なアルゴリズムが、ガス制限に縛られず、パフォーマンスに最適化された専用環境で実行されます。
- 証明の生成: 特定の入力に対して計算が正しく実行されたことを示すゼロ知識証明が生成されます。
- On-Chain Verification: スマートコントラクトは、計算を再実行したり生データを見たりすることなく、ミリ秒単位で証明を検証します。
このアーキテクチャが経済的に実行可能なのは、オフチェーンで証明を生成し、それをオンチェーンで検証するコストが、 レイヤー 1 で直接計算を実行するよりもはるかに低いためです。その結果、スマートコントラクトはブロックチェーンのセキュリティ保証を維持しながら、無制限の計算能力にアクセスできるようになります。
進化： zkRollup から zkCoprocessor へ
この技術は一朝一夕に生まれたわけではありません。ゼロ知識証明システムは、明確な段階を経て進化してきました。
L2 zkRollup は、トランザクションのスループットを拡張するために「オフチェーンで計算し、オンチェーンで検証する」モデルを先駆けて導入しました。 zkSync や StarkNet などのプロジェクトは、数千のトランザクションをまとめ、オフチェーンで実行し、単一の有効性証明を イーサリアム に提出することで、 イーサリアム のセキュリティを継承しながら容量を劇的に増加させます。
zkVM （ゼロ知識仮想マシン） はこの概念を一般化し、任意の計算が正しいことを証明できるようにしました。トランザクション処理に限定されるのではなく、開発者はあらゆるプログラムを記述し、その実行の検証可能な証明を生成できるようになりました。 Brevis の Pico/Prism zkVM は、 64 基の RTX 5090 GPU クラスターで平均 6.9 秒の証明時間を達成しており、リアルタイム検証を実用的なものにしています。
zkCoprocessor（ ZK コプロセッサ） は次なる進化を象徴しています。これは、 zkVM とデータコプロセッサを組み合わせて、過去のデータやクロスチェーンデータのアクセスを処理する特殊なインフラです。これらは、オンチェーン履歴の読み取り、複数のチェーンのブリッジング、これまで中央集権的な API の背後にロックされていた機能をスマートコントラクトに提供するなど、ブロックチェーンアプリケーションの独自のニーズに合わせて構築されています。
Lagrange は 2025 年に最初の SQL ベースの ZK コプロセッサを立ち上げ、開発者がスマートコントラクトから直接、膨大な量のオンチェーンデータに対するカスタム SQL クエリを証明できるようにしました。 Brevis はこれに続き、 イーサリアム 、 Arbitrum 、 Optimism 、 Base 、その他のネットワークにわたる検証可能な計算をサポートするマルチチェーンアーキテクチャを提供しました。 Axiom は、プログラム可能な検証ロジックのためのサーキットコールバックを備えた、検証可能な履歴クエリに焦点を当てました。
ZK コプロセッサと代替技術の比較
ZK コプロセッサがどこに位置づけられるかを理解するには 、隣接する技術と比較する必要があります。
ZK コプロセッサ vs. zkML
ゼロ知識機械学習（zkML）は同様の証明システムを使用していますが、異なる問題を対象としています。それは、モデルの重みや入力データを明らかにすることなく、AI モデルが特定の出力を生成したことを証明することです。zkML は主に推論の検証、つまりニューラルネットワークが誠実に評価されたことを確認することに焦点を当てています。
主な違いはワークフローにあります。ZK コプロセッサでは、開発者が明示的な実装ロジックを記述し、回路の正確性を確保し、決定論的な計算のための証明を生成します。zkML では、プロセスはデータ探索とモデルのトレーニングから始まり、その後に推論を検証するための回路を作成します。ZK コプロセッサは汎用的なロジックを処理し、zkML は AI をオンチェーンで検証可能にすることに特化しています。
両方のテクノロジーは同じ検証パラダイムを共有しています。計算はオフチェーンで実行され、結果とともにゼロ知識証明が生成されます。チェーンは、生の入力を見たり計算を再実行したりすることなく、ミリ秒単位で証明を検証します。しかし、zkML の回路はテンソル演算やニューラルネットワークのアーキテクチャに最適化されているのに対し、コプロセッサの回路はデータベースクエリ、ステート遷移、クロスチェーンデータの集約を処理します。
ZK コプロセッサ vs. オプティミスティック・ロールアップ
オプティミスティック・ロールアップ（Optimistic rollups）と ZK ロールアップは、どちらも実行をオフチェーンに移動することでブロックチェーンをスケーリングしますが、その信頼モデルは根本的に異なります。
オプティミスティック・ロールアップは、デフォルトでトランザクションが有効であると想定します。バリデータは証明なしでトランザクションバッチを提出し、誰でも紛争期間（通常 7 日間）中に無効なバッチに対して異議を申し立てることができます。このファイナリティの遅延は、Optimism や Arbitrum から資金を引き出すのに 1 週間待つ必要があることを意味します。これはスケーリングには許容されますが、多くのアプリケーションにとっては問題となります。
ZK コプロセッサは、即座に正確性を証明します。すべてのバッチには、承認前にオンチェーンで検証される有効性証明が含まれています。紛争期間も、不正の想定も、1 週間にわたる出金遅延もありません。トランザクションは即座にファイナリティを達成します。
歴史的なトレードオフは複雑さとコストでした。ゼロ知識証明の生成には専用のハードウェアと高度な暗号技術が必要であ り、ZK インフラストラクチャの運用コストは高くなります。しかし、ハードウェアアクセラレーションがこの経済性を変えつつあります。Brevis の Pico Prism は 96.8% のリアルタイム証明カバレッジを達成しており、これはトランザクションの流れに追いつくのに十分な速さで証明が生成されることを意味し、オプティミスティックなアプローチが有利であったパフォーマンスのギャップを解消しています。
現在の市場では、Arbitrum や Optimism のようなオプティミスティック・ロールアップが依然として預かり資産（TVL）で支配的です。その EVM 互換性とシンプルなアーキテクチャにより、大規模な展開が容易でした。しかし、ZK テクノロジーが成熟するにつれて、有効性証明の即時ファイナリティとより強力なセキュリティ保証が勢いを変えつつあります。レイヤー 2 スケーリングは一つのユースケースに過ぎません。ZK コプロセッサは、あらゆるオンチェーンアプリケーション向けの検証可能な計算という、より広いカテゴリを切り拓きます。
実世界での応用：DeFi からゲーミングまで
このインフラストラクチャは、以前は不可能だった、あるいは中央集権的な信頼を必要としたユースケースを可能にします。
DeFi：動的な 手数料構造とロイヤリティプログラム
分散型取引所（DEX）は、ユーザーの過去の取引量をオンチェーンで計算するコストが非常に高いため、高度なロイヤリティプログラムの実装に苦労しています。ZK コプロセッサを使用すると、DEX は複数のチェーンにわたる生涯の取引量を追跡し、VIP ティアを計算し、取引手数料を動的に調整できます。これらすべてがオンチェーンで検証可能です。
Brevis zkCoprocessor 上に構築された Incentra は、機密性の高いユーザーデータを公開することなく、検証されたオンチェーンアクティビティに基づいて報酬を分配します。プロトコルは現在、過去の返済行動に基づくクレジットライン、事前定義されたアルゴリズムによるアクティブな流動性ポジション管理、および動的な清算設定を、信頼できる仲介者ではなく暗号証明に裏打ちされた形で実装できます。
ゲーミング：中央集権的なサーバーなしでのパーソナライズされた体験
ブロックチェーンゲームは UX のジレンマに直面しています。すべてのプレイヤーのアクションをオンチェーンに記録するとコストが高くなりますが、ゲームロジックをオフチェーンに移動すると中央集権的なサーバーを信頼する必要があります。ZK コプロセッサは第 3 の道を可能にします。
スマートコントラクトは、「先週このゲームで勝利し、私のコレクションから NFT をミントし、少なくとも 2 時間のプレイ時間を記録したウォレットはどれか？」といった複雑なクエリに回答できるようになりました。これにより、中央集権的な分析ではなく、検証されたオンチェーン履歴に基づいて、ゲーム内購入の動的な提案、対戦相手のマッチング、ボーナスイベントのトリガーなど、パーソナライズされた LiveOps が可能になります。
プレイヤーはパーソナライズされた体験を得られます。開発者はトラストレスなインフラストラクチャを維持できます。ゲームのステートは検証可能なままです。
クロスチェーンアプリケーション：ブリッジなしでの統合されたステート
他のブロックチェーンからデータを読み取るには、伝統的にブリッジが必要です。これは、あるチェーン で資産をロックし、別のチェーンでその表現をミントする信頼できる仲介者です。ZK コプロセッサは、暗号証明を使用してクロスチェーンのステートを直接検証します。
Ethereum 上のスマートコントラクトは、ブリッジオペレーターを信頼することなく、Polygon 上のユーザーの NFT 保有状況、Arbitrum 上の DeFi ポジション、Optimism 上のガバナンス投票を直接クエリできます。これにより、クロスチェーンのクレジットスコアリング、統一されたアイデンティティシステム、マルチチェーンのレピュテーションプロトコルが解放されます。
競争環境：誰が何を構築しているのか
ZK コプロセッサの分野は、それぞれ異なるアーキテクチャのアプローチを持つ、いくつかの主要なプレイヤーを中心に統合されています：
Brevis Network は、「ZK データコプロセッサ + 汎用 zkVM」の融合においてリードしています。彼らの zkCoprocessor は履歴データの読み取りとクロスチェーンクエリを処理し、Pico/Prism zkVM は任意のロジックに対してプログラム可能な計算を提供します。Brevis はシードトークンラウンドで 750万ドル を調達し、Ethereum、Arbitrum、Base、Optimism、BSC、およびその他のネットワークに展開されています。彼らの BREV トークンは、2026年に向けて取引所での勢いを増しています。
Lagrange は、ZK Coprocessor 1.0 に よる SQL ベースのクエリを先駆的に開発し、慣れ親しんだデータベースインターフェースを通じてオンチェーンデータへのアクセスを可能にしました。開発者はスマートコントラクトから直接カスタム SQL クエリを証明でき、データ集約型のアプリケーションを構築するための技術的ハードルを劇的に下げました。Azuki や Gearbox などのプロトコルは、検証可能な履歴分析に Lagrange を使用しています。
Axiom は、回路コールバックを用いた検証可能なクエリに焦点を当てており、スマートコントラクトが特定の履歴データポイントをリクエストし、その正当性の暗号証明を受け取ることを可能にします。彼らのアーキテクチャは、アプリケーションが一般的な計算よりも、ブロックチェーン履歴の正確なスライスを必要とするユースケースに最適化されています。
Space and Time は、検証可能なデータベースと SQL クエリを組み合わせており、オンチェーンの検証と従来のデータベース機能の両方を必要とするエンタープライズユースケースをターゲットにしています。彼らのアプローチは、既存のシステムをブロックチェーンインフラストラクチャに移行する機関にとって魅力的です。
市場は急速に進化しており、2026年は「ZK インフラストラクチャの年」として広く認識されています。証明生成が高速化し、ハードウェアアクセラレーションが向上し、開発者ツールが成熟するにつれて、ZK コプロセッサは実験的な技術から重要な本番インフラストラクチャへと移行しつつあります。
技術的課題：なぜこ れが難しいのか
進歩にもかかわらず、大きな障害が残っています。
証明生成速度 が、多くのアプリケーションのボトルネックとなっています。GPU クラスターを使用しても、複雑な計算の証明には数秒から数分かかることがあり、一部のユースケースには許容できても、高頻度取引やリアルタイムゲームには問題となります。Brevis の平均 6.9秒 という数値は最先端のパフォーマンスを示していますが、すべてのワークロードで 1秒未満 の証明を実現するには、さらなるハードウェアの革新が必要です。
回路開発の複雑さ が、開発者の摩擦を生んでいます。ゼロ知識証明の回路を作成するには、ほとんどのブロックチェーン開発者が持ち合わせていない専門的な暗号学の知識が必要です。zkVM は開発者が慣れ親しんだ言語で記述できるようにすることで複雑さを抽象化していますが、パフォーマンスのために回路を最適化するには依然として専門知識が求められます。ツールの改善によりこの差は縮まりつつありますが、依然として主流となるための障壁となっています。
データ可用性 は、調整上の課題を提起しています。コプロセッサは、複数のチェーンにわたってブロックチェーンの状態の同期を維持し、再編成（reorg）、ファイナリティ、およびコンセンサスの違いを処理する必要があります。証明がカノニカルなチェーンの状態を参照することを保証するに は、洗練されたインフラストラクチャが必要です。特に、ネットワークごとにファイナリティの保証が異なるクロスチェーンアプリケーションにおいては重要です。
経済的持続可能性 は依然として不透明です。証明生成インフラストラクチャの運用には資本力が必要であり、専用の GPU と継続的な運用コストがかかります。コプロセッサネットワークは、持続可能なビジネスモデルを構築するために、証明コスト、ユーザー手数料、およびトークンインセンティブのバランスを取る必要があります。初期のプロジェクトは導入を促進するためにコストを補助していますが、長期的な生存能力は、大規模なユニットエコノミクスを証明できるかどうかにかかっています。
インフラストラクチャの命題：検証可能なサービスレイヤーとしての計算
ZK コプロセッサは、信頼を必要とせずに機能を提供するブロックチェーンネイティブな API である「検証可能なサービスレイヤー」として台頭しています。これはクラウドコンピューティングの進化に似ています。開発者は独自のサーバーを構築するのではなく、AWS の API を利用します。同様に、スマートコントラクトの開発者は、履歴データのクエリやクロスチェーンの状態検証を再実装する必要はなく、実績のあるインフラストラクチャを呼び出すべきです。
このパラダイムシフトは微妙ですが、深遠です。「このブロックチェーンは何ができるか？」ではなく、「このスマートコントラクトはどの検証可能なサービスにアクセスできるか？」という問いに変わります。ブロックチェーンは決済と検証を提供し、コプロセッサは無制限の計算を提供します。これらが組み合わさることで、トラストレス性と複雑さの両方を必要とするアプリケーションが解き放たれます。
これは DeFi やゲームにとどまりません。現物資産（RWA）のトークン化には、不動産の所有権、商品価格、規制コンプライアンスに関する検証済みのオフチェーンデータが必要です。分散型アイデンティティ（DID）には、複数のブロックチェーンにわたる資格情報の集約と、失効ステータスの検証が必要です。AI エージェントは、独自のモデルを公開することなく、その意思決定プロセスを証明する必要があります。これらすべてに、ZK コプロセッサが提供する正確な能力である「検証可能な計算」が必要です。
また、このインフラストラクチャは、開発者がブロックチェーンの制約について考える方法も変えます。長年、合言葉は「ガス効率の最適化」でした。コプロセッサがあれば、開発者はガス制限が存在しないかのようにロジックを記述し、高コストな操作を検証可能なインフラストラクチャにオフロードできます。制約のあるスマートコントラクトから、無限の計算能力を持つスマートコントラクトへのこの意識の変化は、オンチェーンで構築され るものを再定義することになるでしょう。
2026 年の展望：研究から実運用へ
複数のトレンドが収束し、2026 年は ZK コプロセッサ採用の転換点（インフレクションポイント）になろうとしています。
ハードウェアアクセラレーションにより、証明生成のパフォーマンスが飛躍的に向上しています。Cysic のような企業は、ビットコインマイニングが CPU から GPU、そして ASIC へと進化したのと同様に、ゼロ知識証明専用の ASIC を開発しています。証明生成が 10 〜 100 倍高速化かつ低コスト化すれば、経済的な障壁は崩壊します。
開発者ツールが複雑さを抽象化しています。初期の zkVM 開発には回路設計の専門知識が必要でしたが、現代のフレームワークでは Rust や Solidity でコードを記述し、それを自動的に証明可能な回路にコンパイルできます。これらのツールが成熟するにつれ、開発体験は標準的なスマートコントラクトの記述に近づき、検証可能な計算は例外ではなくデフォルトになります。
機関投資家による採用が、検証可能なインフラへの需要を後押ししています。BlackRock が資産をトークン化し、伝統的な銀行がステーブルコイン決済システムを立ち上げる中、コンプライアンス、監査、規制報告のために検証可能なオフチェーン計算が必要とされています。ZK コプロセッサは、これらをトラストレスにするためのインフラを提供します。
クロスチェーンの断片化により、統一されたステート検証の緊急性が高まっています。何百ものレイヤー 2 が流動性とユーザー体験を分断している中、アプリケーションはブリッジの仲介者に頼ることなく、チェーン間でステートを集約する方法を必要としています。コプロセッサは、唯一のトラストレスなソリューションを提供します。
生き残るプロジェクトは、おそらく特定の垂直分野に集約されるでしょう。汎用的なマルチチェーンインフラの Brevis、データ集約型アプリケーションの Lagrange、履歴クエリ最適化の Axiom などです。クラウドプロバイダーと同様に、ほとんどの開発者は独自の証明インフラを運用せず、コプロセッサの API を利用し、サービスとしての検証（Verification as a Service）に対して対価を支払うことになるでしょう。
大きな展望：無限のコンピューティングとブロックチェーンセキュリティの融合
ZK コプロセッサは、ブロックチェーンの最も根本的な制限の 1 つを解決します。それは、「トラストレスなセキュリティ」か「複雑な計算」のどちらか一方しか選べないと いう点です。実行と検証を分離することで、このトレードオフは過去のものとなります。
これにより、従来の制約下では存在し得なかった次世代のブロックチェーンアプリケーションが解き放たれます。伝統的金融（TradFi）レベルのリスク管理を備えた DeFi プロトコル、検証可能なインフラ上で動作する AAA 級のゲーム、意思決定の暗号学的証明を持って自律的に動作する AI エージェント、そして単一の統合プラットフォームのように感じられるクロスチェーンアプリケーションです。
インフラは整いました。証明速度は十分に速くなっています。開発ツールも成熟しつつあります。残されているのは、これまでは不可能だったアプリケーションを構築すること、そしてブロックチェーンの計算能力の限界は永続的なものではなく、突破するための適切なインフラを待っていただけだったと業界が認識することです。
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