ゼロ知識証明とは？完全ガイド

ゼロ知識証明（ZKP）は、データそのものを送信せずに知識を証明できる、非常に高度なセキュリティ技術です。匿名性やデータ保護に重要な役割を果たしているにもかかわらず、プライバシーに関する議論では見落とされがちです。

一般的な認知度は高くありませんが、この技術は暗号化と組み合わせることで、技術的な強度や拡張性、セキュリティ面の利点を発揮し、データにとって非常に安全な環境を実現します。

本記事では、ゼロ知識証明とは何か、その仕組みや利用例を解説し、従来の暗号化プロトコルとの違いや、プライバシー・セキュリティの観点でなぜ重要なのかを明らかにします。

注：ExpressVPNは一般ユーザー向けのプライバシーツールを提供しており、ゼロ知識証明は別の用途で使われる暗号技術です。本記事は、デジタルプライバシーをめぐる幅広い議論の一環としてこのテーマを取り上げています。また、支払い時のプライバシーを重視する一部のユーザーのために、ExpressVPNでは暗号資産による支払いに対応しています。

ゼロ知識証明を解説：明かさずに証明する

2つの入口を持つ円形の洞窟があり、中央には秘密の言葉でしか開かない魔法の扉があると想像してみてください。ある人物はその言葉を知っていると主張しますが、決して教えようとはしません。その人物は洞窟のどちらか一方から入り（どちらかは分かりません）、あなたが指定した出口から出てきます。

この試行を無作為な指示のもとで何度も成功させれば、偶然に当てずっぽうで行動している可能性は統計的にほぼなくなります。つまり、秘密を一切明かすことなく、その言葉を本当に知っていること（必要であれば中央の扉を開けて反対側へ行けること）を証明できるのです。

これはゼロ知識証明の代表的な例です。パスワードや暗号鍵、パズルの解答といった秘密について、実際の情報を共有せずに「知っている」ことだけを証明できます。

証明者は、その秘密を本当に知っていなければ正解できない課題を解きます。この仕組みにより、情報漏えい、改ざん、なりすましを防止でき、データを一切開示してはならない安全な本人確認の用途において、ゼロ知識証明は非常に適しています。

ゼロ知識証明の設定と仕組み

ゼロ知識証明（ZKP）には、必ず「証明者」と「検証者」という2つの役割があります。証明者はある秘密を知っており、その内容を明かすことなく、検証者に「自分はそれを知っている」と納得させようとします。

この仕組みは、チャレンジ・レスポンス方式で実現されます。検証者は既知の問題に基づいてランダムな課題を提示し、証明者はその課題を正しく解くことで応答します。課題の設計次第で、結果の解釈は次の2通りになります。

1. 考えられる説明が1つしかない場合：証明者はその根本となる秘密を知っている。
2. 2つの説明が考えられる場合（前述の洞窟の例のように）：証明者が本当に秘密を知っているか、偶然に正解を当てたかのどちらかです。ただし、課題を何度も繰り返すことで不正の可能性は無視できるほど低下し（詳細は後述）、最終的には「証明者は実際に秘密を知っている」という説明だけが残ります。

対話型証明と非対話型証明

ZKPの1つ目のタイプは「非対話型証明」と呼ばれます。1回の通信だけで完結するためです。

ゼロ知識簡潔非対話型知識証明（zk-SNARKs）などの非対話型証明では、暗号学的ハッシュ関数や公開パラメータ（証明開始前に証明者と検証者が共有・合意している値や情報）を用いて不正を防止します。そのため、追加のやり取りを行わなくても、検証者は結果を信頼できます。

両者が同時にオンラインである必要がないため、非対話型証明は拡張性に優れており、リアルタイム通信が難しい分散型システムで特に有効です。

2つ目のタイプは「対話型証明」です。理論上、証明者が答えを推測できる可能性があるため、複数回の通信が必要になります。ただし、この確率は課題を数回繰り返すだけで急激に低下します。

例えば、不正な証明者が1回の検証で検証者をだませる確率が50%あるとします（出口が2つある洞窟の例と同じです）。これを40回繰り返すと、その確率は0.0000000000009094947%となり、1兆分の1未満にまで下がります。

ゼロ知識証明の実世界での活用例

ゼロ知識証明（ZKP）は、抽象的で難解な理論パズルのように感じられるかもしれません。実際、1980年代に暗号研究者によって初めて提唱された当初は、理論的な発見にとどまっていました。しかし、計算能力の向上と暗号研究の進展により、この概念は次第に実用的な技術へと進化してきました。

2010年代から2020年代にかけて、その流れは加速し、ZKPは実際の社会課題を解決する技術として使われ始めました。特に、プライバシーとセキュリティが重要視される分野で大きな役割を果たしています。ブロックチェーン取引の保護から機微な個人情報の保全まで、ZKPは基礎情報を一切開示せずに「正しさ」を証明する技術の中核となっています。現在の主な活用例を見てみましょう。

• ブロックチェーンと暗号資産：ZKPは、プライバシー重視の暗号資産や、ブロックチェーンのスケーリング技術で広く活用されています。機密性を保ったままスマートコントラクトの実行や不正検証を可能にし、取引コストの削減や分散型ネットワークの拡張性向上にも貢献します。
• 分散型ID検証：ZKPを用いることで、年齢や国籍、資格といった属性を、個人情報を開示せずに証明できます。IDen3などのソリューションでは、自己主権型アイデンティティシステムにZKPを採用しており、ユーザーは自身の情報を管理し、必要最小限のみを共有します。これにより、ユーザーデータの安全性を確保しつつ、一般データ保護規則（GDPR）などの法規制への対応も可能になります。
• 安全な投票システム：ZKPは、エンドツーエンドで検証可能な投票システムへの応用が研究されています。有権者は投票内容を明かすことなく、自分の票が正しく数えられたことを確認できます。理論上、ZKPはデジタル選挙における匿名性、完全性、監査性を守り、投票改ざんへの有効な防御策となり得ます。
• クラウドサービスにおける検証可能な計算：ZKPを利用すれば、クラウド事業者は入力や出力のデータを公開することなく、計算処理が正しく行われたことを証明できます。これは医療分野などで特に重要です。利用者は、機密性やデータ管理、計算の正確性を担保したまま、処理をクラウドに委託できます。

ゼロ知識証明の種類

ゼロ知識証明（ZKP）が理論段階から実用へと進むにつれ、性能・セキュリティ・スケーラビリティのバランスを異なる形で実現する、複数のタイプが登場してきました。

これらの方式を分ける大きなポイントの1つが、「トラステッド・セットアップ」と呼ばれる初期プロセスを必要とするかどうかです。これは、システムの動作に不可欠な共有暗号パラメータを一度だけ生成する工程です。

zk-SNARKsやPLONKのような方式では、このセットアップによって「共通参照文字列（CRS）」が生成され、その一部は厳重に秘密として管理されなければなりません。この秘密（一般に「トキシック・ウェイスト」と呼ばれます）が漏えいしたり、関係者に保持されたりすると、正当な証明に見える偽の証明を作れてしまう恐れがあります。

これは、誰もがサイコロは公平だと信じている宝くじを想像すると分かりやすいでしょう。もしセットアップの段階でサイコロに不正な細工が施されていれば、システム全体の信頼性は崩壊します。ZKPでも同様に、セットアップが改ざんされると、その完全性が脅かされます。

こうしたリスクを抑えるため、複数の参加者による複雑なセレモニーを通じて、安全にパラメータを生成するプロジェクトもあります。一方で、zk-STARKsやBulletproofsのように、トラステッド・セットアップ自体を不要とし、最初から誰も信頼しなくてよい「トランスペアレントセキュリティ」を採用する方式もあります。

ここからは、現在広く利用されている代表的なZKPの方式である、zk-SNARKs、zk-STARKs、PLONK、Bulletproofsを見ていきましょう。

• zk-SNARKs：zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledgeの略で、非常に小さく高速に検証できる証明を可能にします。トラステッド・セットアップが必要ですが効率が高く、ブロックチェーンのスケーラビリティ向上などに適しています。一方で、初期パラメータ生成が前提となるため、理論上の攻撃余地が指摘されることもあります。
• zk-STARKs：zero-knowledge scalable transparent arguments of knowledgeの略で、トラステッド・セットアップを不要とすることで、透明性と耐量子計算機セキュリティを実現します。証明サイズはzk-SNARKsより大きいものの、計算規模が大きくなるほど高いスケーラビリティを発揮し、非常に高い安全性が求められる用途に向いています。
• PLONK：Permutations over Lagrange-bases for Oecumenical Noninteractive arguments of Knowledgeの略で、単一のトラステッド・セットアップで多様な回路を扱える汎用的なzk-SNARK方式です。取引検証やパスワード確認といった計算を数学的制約として表現でき、再帰的証明にも対応します。高い性能と柔軟性を両立しているのが特長です。
• Bulletproofs：トラステッド・セットアップを必要としない非対話型ZKPで、比較的コンパクトな証明を生成します。主にブロックチェーンにおける機密取引で利用され、金額を明かさずに範囲の正当性を検証できます。検証速度はやや遅いものの、オーバーヘッドを抑えつつ強力なプライバシー保護を実現します。トラステッド・セットアップが不要である点は、中央集権的な信頼を排除できるという意味で、セキュリティ上の利点にもなります。

ゼロ知識証明の未来

テクノロジーやブロックチェーン分野で、データプライバシーやセキュリティ、スケーラビリティへの懸念が高まる中、ゼロ知識証明（ZKP）はこれらの課題を解決する有力な手段として注目されています。機微な情報を一切開示せずに検証を行える特性は、安全なデジタル取引ややり取りの将来像を大きく広げます。

Web3

ZKPは、分散性を損なうことなく、安全でプライベートな取引やアイデンティティ管理を実現することで、Web3の中核技術になりつつあります。暗号資産の世界では、取引が追跡されやすいという課題への対応策としても研究が進められています。

従来の暗号資産で取引を行うと、識別可能なウォレット情報とともに公開台帳へ記録されます。これは取引の正当性を証明する一方で、購入履歴の追跡や、暗号資産取引と個人の身元の容易なひも付け、さらには場合によってウォレット資産の完全喪失につながるリスクも生みます。

Web3プロジェクトでは、ユーザープライバシーを確保しながらブロックチェーンを拡張するためにZKPが活用されています。これにより、ブロックチェーンのサイズを増大させることなく、検証可能な計算や匿名認証が可能になります。

新たなイノベーション

ZKPは、プライバシーを保ったまま計算や検証を行える点で、機械学習分野を変革する可能性も秘めています。従来の機械学習では、機微なデータをモデルや第三者と共有する必要があり、プライバシーリスクが避けられませんでした。ゼロ知識機械学習（ZKML）では、基礎データやモデルの詳細、アルゴリズムを開示せずに、モデルの学習や推論が正しく行われたことを証明できます。

ZKMLの代表的な活用例が、AIモデル予測の検証です。医療分野では、患者データを用いた診断結果が承認済みモデルによって生成されたことを、患者情報やモデルの機密情報を明かさずに証明できます。金融分野でも、融資審査AIが正しいモデルと入力条件に基づいて判断したことをZKPで示すことで、機微な財務データを開示せずに規制当局や顧客の信頼を得られます。こうした証明は、予測結果の信頼性を担保し、重要な意思決定に用いられるAIへの信頼を高めます。

プライバシー重視の規制における役割

ZKPは、個人情報を明かさずに検証や認証を行えるため、GDPRなどのプライバシー規制への対応を後押しします。

また、個人データの収集・保存を前提とする既存の仕組みに代わる選択肢も提供します。例えば米国では、一部の州で成人向けサイトへのアクセスにID確認を義務付ける法律が制定されていますが、現在の多くの対応策は営利目的の第三者データ収集業者に依存しており、セキュリティ面での懸念が残ります。

ZKPを活用すれば、利用者は実際に個人情報をサイト側へ渡すことなく、アクセス権を証明できるようになります。