「聖杯」から基盤へ：FHEはいかにWeb3のプライバシー計算エコシステムを再構築するか？
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「聖杯」から基盤へ：FHEはいかにWeb3のプライバシー計算エコシステムを再構築するか？
AIが将来の前提となる状況下において、FHEという暗号化の聖杯とも言える技術は、必然的にセキュリティの基盤の一つとなり、さらに広く採用される可能性を秘めている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察以前の複数の記事で、私はAIエージェントが多くのCrypto業界の古いナラティブを「救済」する存在になると述べてきました。前回のAI自律化をめぐるストーリー展開の中で、TEEは一時的に注目を集めた一方で、それよりもさらに「マイナー」な技術概念であるFHE──すなわち完全準同型暗号（Fully Homomorphic Encryption）も、AI分野の発展に牽引されて「再生」のチャンスを得ると考えられます。以下、事例を通してそのロジックを整理します。
FHEとは、暗号化されたデータ上で直接計算を可能にする暗号技術であり、「ホーリーグレイル（聖杯）」と称されるほどですが、ZKPやTEEといった人気技術と比べると依然としてマイナーな位置にあります。その主な理由は計算コストや応用シーンの制限といった課題にあります。
Mind NetworkはまさにFHEに特化したインフラプロジェクトであり、AIエージェント専用のFHEチェーン「MindChain」をリリースしています。数百万ドル以上の資金調達を実施し、数年にわたる技術開発を経ているにもかかわらず、FHE自体の成熟度の低さから市場の注目はまだ限定的です。
しかし最近、Mind NetworkはAI応用シーンに関連していくつかのポジティブなニュースを発表しています。たとえば、同社が開発したFHE Rust SDKが、オープンソース大規模言語モデルDeepSeekに統合され、AIトレーニングプロセスの重要な一環となり、信頼できるAIの実現に向けたセキュリティ基盤を提供しています。ではなぜFHEはAIプライバシー計算において優位性を持ち、AIエージェントというナラティブに乗じて「逆転」あるいは「救済」を果たすことができるのでしょうか？
簡単に言えば、FHE（完全準同型暗号）は現在のパブリックチェーンアーキテクチャ上に直接適用可能な暗号技術であり、データを復号することなく、加算・乗算などの任意の計算を暗号化された状態で行えるようにします。
言い換えれば、FHEの応用により、データの入力から出力までを完全に暗号化されたまま処理でき、パブリックチェーン上でコンセンサス検証を行うノードでさえも平文情報をアクセスできないようになります。これにより、医療や金融といった特定分野において、AI大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに対する技術的基盤を提供することが可能になります。
この特性により、FHEは伝統的なAI大規模モデルのトレーニングを垂直領域に拡張し、ブロックチェーンの分散型アーキテクチャと組み合わせるための「最適解」となる可能性を秘めています。医療データの機関間共同利用でも、金融取引におけるプライベート推論でも、FHEはその独自性により補完的な選択肢となるのです。
これは抽象的な話ではありません。簡単な例で説明できます。例えば、C向けアプリケーションとしてのAIエージェントは通常、DeepSeek、Claude、OpenAIなど異なるベンダーが提供するAI大規模モデルをバックエンドに接続しています。しかし、金融など極めてセンシティブな応用シーンにおいて、AIエージェントの実行プロセスが突如ルール変更されたモデルバックエンドによって操作されないようどう保証するか？ そのためには入力プロンプトを暗号化する必要があります。LLMプロバイダーが暗号文のまま計算処理を行えるようになれば、外部からの強制的な干渉や改ざんによる公正性の損なわれることを防げるのです。
では、「信頼できるAI（Trusted AI）」という別の概念とは何でしょうか？ 「信頼できるAI」とは、Mind Networkが提唱するFHEベースの分散型AIのビジョンであり、複数の参加者が分散型GPUリソースを通じて効率的なモデル学習・推論を実現でき、中央サーバーに依存しない構造を目指します。また、AIエージェントに対してFHEに基づくコンセンサス検証を提供することも含まれます。この設計により、従来の中央集権型AIが抱える限界を排除し、Web3上のAIエージェントが分散型アーキテクチャ下でプライバシーと自律性の両方を確保した運用を可能にします。
これは、Mind Network自身の分散型パブリックチェーンアーキテクチャのナラティブとも深く合致しています。例えば、特殊なオンチェーン取引プロセスにおいて、FHEは各Oracleデータのプライベートな推論および実行プロセスを保護することで、AIエージェントがポジションや戦略を露呈することなく自律的な取引判断を下せるようにします。
では、なぜFHEはTEEと同様に業界への浸透パスを持つと考えられ、AI応用シーンの爆発的成長によって直接的なチャンスを得るとされるのでしょうか？
かつてTEEがAIエージェントの機会を掴めたのは、TEEハードウェア環境がデータをプライベートな状態で管理できるため、AIエージェントが秘密鍵を自律的に管理し、資産の自律的管理という新しいストーリーを成立させられたからです。しかし、TEEによる秘密鍵の保管には根本的な弱点があります。それは、信頼性がインテルなどの第三者ハードウェアプロバイダーに依存している点です。TEEが機能するためには、TEEs環境に追加の公開透明な「コンセンサス」制約を付与するための分散型チェーンアーキテクチャが必要です。対して、FHEは完全に非中央集権的なチェーンアーキテクチャ上に成り立つことができ、第三者に依存しません。
FHEとTEEは似たようなエコシステム上の立ち位置にありますが、TEEがWeb3生態系での応用はまだ限定的でも、Web2領域ではすでに非常に成熟した技術です。同様に、FHEも今回のAIトレンドの波に乗って、Web2とWeb3の両方で存在価値を見出すことになるでしょう。
以上です。
まとめると、FHEという暗号技術の「聖杯」ともいえる存在は、AIが未来であるという前提のもと、必然的にセキュリティの基盤技術の一つとなり、広く採用される可能性が高いといえます。
もちろん、FHEがアルゴリズム実装時に直面する計算コストの問題は無視できません。しかし、もしWeb2のAIシーンでまず応用され、その後Web3のAIシーンと連携すれば、予想外の「スケール効果」によって総コストを削減し、より普及した応用が可能になるはずです。
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