実世界のユースケース

オンチェーン分析：履歴データのクエリ

ZKコプロセッサの最も影響力のある応用の一つは、オンチェーンデータ分析の分野にあります。ブロックチェーンは、ユーザーバランス、契約状態、イベントログなどの膨大な量の履歴データを含んでいます。しかし、このデータにリアルタイムでアクセスして分析することは、オンチェーン上で直接行うと高コストであったり、実行不可能であったりします。ZKコプロセッサは、開発者がオフチェーンで履歴のブロックチェーン状態をクエリし、計算が正しく実行されたことを証明する証明書を返すことを可能にすることで、解決策を提供します。

Axiomは、この概念を製品化した最も初期のプラットフォームの1つです。これにより、スマートコントラクトは過去のブロックでウォレットが最低残高を保持していたかどうかなど、歴史的なEthereumデータを照会できます。ストレージを手動で解析したり、フルアーカイブノードを実行したりすることなく行えます。リクエストはAxiomのコプロセッサに送信され、検証されたオフチェーンソースからデータを取得し、zkVM内で計算を実行し、証明を生成します。この証明はEthereumに提出され、そこでコントラクトによって検証されます。コントラクトは、結果がオンチェーンで計算されたかのように、完全に信頼して行動することができます。

検証済みの歴史的コンテキストにアクセスできる契約を可能にすることで、AxiomのようなZKコプロセッサは、よりスマートなDeFiプロトコル、条件付きガバナンス、時間ベースの報酬への扉を開き、ブロックチェーンを軽量に保ちながら実現します。

クロスチェーンステートクエリとロールアップブリッジ

ZKコプロセッサと証明ネットワークのもう一つの重要なユースケースは、安全なクロスチェーンコミュニケーションを可能にすることです。従来、チェーン間でデータや資産をブリッジするには、仲介者を信頼するか、時間遅延を伴う楽観的な仮定を使用する必要があります。ゼロ知識証明は、信頼のない代替手段を提供します。これにより、あるチェーンは、ソースチェーンのフルノードを実行することなく、別のチェーンで特定の状態やトランザクションが発生したことを証明する証明を検証できます。

ラグランジュネットワークは、開発者が検証可能な方法でこれらのクロスチェーンクエリを実行できるようにします。例えば、Ethereum上のスマートコントラクトは、Fraxtalのようなロールアップにおけるトークン所有権や投票参加の証明を要求することができます。ラグランジュのコプロセッサは、必要な状態を取得して処理し、証明を生成し、それを証明ネットワークを通じてターゲットチェーンに中継します。受信側のコントラクトは、この証明を検証し、情報を即座に使用できるため、最終確定の遅延や信頼されたブリッジは必要ありません。

同様に、zkLinkは複数のチェーン間で流動性とロジックを接続するインフラを開発しています。これは、dAppsがZK証明を使用してさまざまなネットワークから状態を集約し、セキュリティを犠牲にすることなく更新を同期することを可能にします。これらのシステムは、強力な暗号保証を維持しながら相互運用性を向上させ、クロスチェーンの貸付、取引、およびガバナンスに適しています。

AI x ZK: 入力を明らかにせずにML出力を検証する

ゼロ知識コプロセッサは、人工知能の文脈でも探求されています。機械学習モデルは分散型アプリケーションでますます使用されていますが、その出力を検証することは課題です。ユーザーがML結果（スコア、予測、または分類など）を提出した場合、アプリケーションはそれが正しく計算されたものであり、操作されていないことをどのように知ることができるでしょうか？

ZK機械学習、またはZKMLは、ユーザーがオフチェーンでMLモデルを実行し、その出力のゼロ知識証明を生成できるようにすることでこれに対処します。この証明は、特定の入力が特定のモデルによって処理され、有効な結果が生成されたことを証明しますが、入力そのものやモデルの内部重みは明らかにしません。これにより、ユーザーのプライバシーとモデルの整合性が保護されます。

Minaプロトコルは、この分野での主要な貢献者であり、神秘的な機械学習ツールを開発し、ニューラルネットワークをZK証明システムと互換性のある回路にコンパイルします。開発者はオフチェーンで推論を実行し、オンチェーンに証明を投稿することができ、スマートコントラクトは機械学習モデルからの検証済みの出力に基づいて行動することができます。

このアプローチは、分散された文脈においてプライバシーを保護するアイデンティティチェック、リスク評価、コンテンツフィルタリングを可能にします。MLモデルがより高性能になるにつれて、その挙動を信頼できずに検証する能力はますます重要になるでしょう。

プライベートゲーム、Sybil耐性のあるアイデンティティ、その他

ZKコプロセッサーのモジュラーな性質は、さまざまな新興ユースケースに適用可能です。例えば、ゲームにおいて、プレイヤーはすべてのゲームデータを明らかにすることなく、成果、スコア、またはインベントリの状態を証明したいと考えるかもしれません。ZKコプロセッサーを使用すると、プレイヤーはゲーム内の行動の証明を生成でき、これを報酬、リーダーボードの配置、または制限されたコンテンツへのアクセスに利用できます。そのすべての過程で、機密データはプライベートに保たれます。

アイデンティティシステムにおいて、ZK証明は、ユーザーが特定の基準—ユニーク性、年齢範囲、または所有履歴など—を満たしていることを示すことができ、個人情報を公開することはありません。これは、中央集権的なアイデンティティプロバイダーに依存せず、Sybil耐性や役割ベースのアクセスを必要とする分散型ソーシャルプラットフォームやDAOにとって重要です。

Worldcoinのようなプロジェクトは、ユーザーの匿名性を保ちながらユニークな人間性を確認するために、生体データとゼロ知識証明を組み合わせる方法を模索しています。設計においては物議を醸していますが、その根底にある証明アーキテクチャは、World Chainのようなパブリックチェーンを通じて洗練され、テストされています。これらのシステムにおける証明ネットワークは、グローバルなアイデンティティ証明のためのスケーラブルなコーディネーターとして機能します。

現在ライブ中のものと、近日登場するもの

上記に記載された多くのユースケースは、すでに稼働中または積極的に開発中です。Axiomは、検証済みの履歴データを使用したオンチェーン分析をサポートするために、主要なDeFiプロトコルと統合されています。Lagrangeのクロスチェーンクエリインフラはロールアップでテストされており、スマートコントラクトがネットワーク間でデータにアクセスできるようにしています。Mina、Risc Zero、ModulusのzkMLツールは、ゼロ知識証明における効率的なニューラルネットワーク推論をサポートするために洗練されています。

SuccinctやZeroGravityなどの証明ネットワークは、開発者が任意の計算要求を提出し、スマートコントラクトのコールバックを介して検証済みの結果を受け取ることを可能にするテストネットを展開しています。これらのネットワークは、証明生成と配信の複雑さを抽象化しており、暗号学の専門家でない開発者がゼロ知識インフラストラクチャを利用できるようにしています。

同時に、制限も残っています。証明生成の遅延、大規模モデルに対する高コスト、限られた開発者ツールなど、まだ対処すべき課題が存在します。しかし、基盤となる構成要素 — 効率的なzkVM、スケーラブルな証明ネットワーク、モジュラー検証者契約 — は現在整っています。

これらのシステムが成熟するにつれて、ZKコプロセッサと証明ネットワークは、デフォルトで信頼性がなく、プライベートで、相互運用可能な新しい世代のアプリケーションを支えることが期待されています。