ZKの用途は、拡張性やプライバシー以外にどのようなものがありますか？
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ZKの用途は、拡張性やプライバシー以外にどのようなものがありますか？
LongHashの研究員であるRaghav Agarwalは、暗号分野におけるZK技術の採用に関する先端的な研究と応用を紹介した。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Raghav Agarwal
編集：TechFlow
スケーラビリティとプライバシーは現在ZKの最も一般的な2つのユースケースですが、ZKにはさらに多くの革新的なユースケースを実現する可能性があります。LongHashのリサーチャーであるRaghav Agarwalが、暗号分野におけるZK技術の最前線の研究と応用を紹介します。
ZKのWeb3における応用はますます普及しています。現在、拡張性とプライバシーがZKで最もよく見られる2つのユースケースですが、ZKにはまだ多くの潜在能力があり、さらに多くの革新的なユースケースの実現が可能です。では、どのような新しいZKのユースケースが登場しているのでしょうか？
ランダム性： ZKはVDF（検証可能な遅延関数）と組み合わせることで、ブロックチェーン上で完全に安全なランダム性を実現できます。Ethereum上には多くのランダム性機能がありますが、バイアス、活性、高コスト、追加の信頼前提など、いくつかの微妙な欠陥があります。ParadigmはRANDAOおよびプラグイン可能なブロックハッシュオラクルによってサポートされる、ETHネイティブかつVDF対応のランダム性ビーコンを開発しました。
オンチェーン外データの検証：Space and Timeは、データウェアハウスがSQLクエリ実行のSNARK証明を生成することを可能にし、クエリ計算が正確に完了したことを証明するとともに、クエリとデータが改ざん防止で検証可能であることを保証します。
データベース（DB）の場合、ネットワーク内で各々のDBノードが同じクエリを千回実行して合意に達することは不可能です。Proof of SQLにより、開発者はトランザクション型クエリやスケーラブルな分析結果を直接スマートコントラクトに接続できます。
DeFiセキュリティ：ETH Denverで1位を獲得したプロジェクト zkPoEXは、ホワイトハットハッカーがスマートコントラクトのリアルタイム脆弱性を報告できる一方で、その脆弱性情報を機密として保持できるようにします。
これにより、監査担当者は実際の脆弱性を明らかにすることなく、脆弱性に関するZK証明を安全に生成できます。監査担当者は、特定のコントラクト内で悪影響を及ぼすトランザクションが存在することを証明できるものの、その具体的な詳細は明かしません。
ZKメール検証： PARCでYushとSampritiが開発したZKメールにより、ユーザーは任意のデータを隠蔽したまま電子メール署名を匿名で検証できます。これにより、ユーザーは自身の電子メールを使って特定のTwitterアカウントを所有していることを証明することが可能になります。
Github貢献証明：ZkRepoは、ユーザーが特定のGithubリポジトリに貢献したことを証明できる一方で、身元を明かさないことを可能にします。DAOはこれを活用してGithub貢献者に報酬を与えることができ、貢献者は匿名のままでいられます。
ストレージ証明：HerodotusはZKを用いてストレージ証明技術を構築しており、イーサリアムブロックチェーン間での同期的なクロスレイヤーデータアクセスを実現しています。開発者はこれを利用して、L2上でL1の状態を読み取り、L1上でL2の状態を読み取ったり、L2の状態を同期的に読み取るコントラクトを作成できます。
位置検証：zkMapsは、ユーザーが特定の地理的エリア内にいることを、正確な位置情報を公開せずに検証するために使用できます。プライベートなオンチェーン投票：Poseidonが開発したDeFROSTはNouns DAOでのプライベート投票を実現し、マルチシグによる直接投票や委任投票もサポートしています。
ZK対応仮想マシン：PolygonやzkSyncなどが構築中のzkEVMに加えて、ZKはzkWASMのような他の仮想マシンの構築にも利用できます。zkWASMがあれば、開発者は好みの言語でZKPアプリケーションを記述でき、ユーザーはブラウザ上でそれを実行できます。
WasmはW3Cワーキンググループ（Google、Meta、Intel、Microsoftなど）が開発したWebブラウザ標準であり、コードをあらゆるブラウザに展開して同じ結果を得られるようにします。現在、Web2の大手テック企業によって広く採用されています。
FigmaはWasmを採用してロード時間を3分の1に短縮し、Google EarthはChrome以外のブラウザでも動作させるためにWasmを導入しました。Adobeは2021年にPhotoshopのパブリックベータ版でWasmを使用しています。
アイデンティティシステム：デジタルアイデンティティは解決が難しい問題です。事実上すべてのアイデンティティシステムにはプライバシーが必要であり、そのためZKは安全でプライベートなアイデンティティシステムを開発し、中央集権的な参加者を排除するための最適な選択肢となります。
zkアイデンティティスタックは主に3つの層から構成されます：発行者、ステータス、データ可用性層。holonym、Outdid.io、zCloak Network、Worldcoin、zkPass、Sismoなどの有名チームは、ZKを活用してユーザーにオンチェーンアイデンティティを提供しています。
ZK対応マシンラーニング（ZKML）：ZKMLは注目を集めつつある研究分野です。MLの信頼性の問題は、MLアプリケーションの爆発的増加とともにますます重要になっています。以下に、現在進行中のプロジェクトをいくつか簡単に紹介します。
通常、MLモデルが使用するパラメータと入力は秘匿されており、モデルの使用者はモデル所有者を信用しなければなりません。MLモデル自体は大規模なデータセット上で動作するブラックボックスであり、偏りや差別を受けるリスクがあります。
ZKMLは、モデルの真正性、モデルの完全性、外部検証者の証明をモデルに統合、分散化された推論またはトレーニングなどに利用できます。
Zkonduitが開発したezklライブラリを使えば、誰でもONNXでエクスポートされたMLモデルに対してZK証明を作成できます。これにより、MLエンジニアは自分のモデル推論についてZK証明を作成し、任意の検証者に対して出力結果を証明できます。
gensynは、ユーザーが公開データを入力し、分散化されたノードネットワークがモデルのトレーニングを行い、トレーニングの正しさを検証できるような、分散型コンピューティングシステムを構築しています。
Modulus Labsは、オンチェーン推論のためのさまざまな証明システムのベンチマークテストを行い、Starknet上にAIを用いた意思決定を行う取引ロボットを作成しました。
これはすべての応用例を網羅したものではなく、ZKの可能性を浮き彫りにするためにいくつかのアプリケーションを記録しようとしたものです。これらは新たなユースケースの着想源となり、Web3のより広範な採用に近づける一助となるでしょう。
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Raghav Agarwal
