AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手が「ブロックチェーン上で機械学習を動かせます」なんて言い出して困っているんです。正直なところブロックチェーンやSolidityがどう機械学習と関係するのか、まったくイメージできません。要するに何をやろうとしている論文なんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと、この論文は「オフチェーンで学習した機械学習モデルを、Ethereumのスマートコントラクト言語であるSolidityに翻訳して動かす方法」を示しているんですよ。特に重要なのは、ただ動くコードを作るだけでなく、実際にブロックチェーン上で払う手数料（ガス）を減らす工夫までやっている点です。一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
ガスってのはコストですね？うちの工場で例えるなら、製品をラインから出すたびに手数料を取られるようなものですか。で、それを下げるために何をしているんですか。
その通りです。ガスはトランザクションごとの料金です。論文は三つの要点で対処しています。第一に、学習は従来どおりオフチェーンで行い、重みをSolidityに取り込む。第二に、GPT-4のような大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）をプロンプトで精緻に操り、Solidityコードを生成させる。第三に、生成したコードに対して逐次プロンプトを与え、無駄な変換や冗長な変数を省いてガス消費を削減する。要点は三つですよ。
なるほど。じゃあ「学習はオフにして、実行だけをオンチェーンでやる」という方針ですね。それで、これって要するに我々が現場で使うとしたら、精度が下がったり現場のデータを全部置かなきゃいけないとか、現実的な問題は出ますか？
よい質問です。論文の評価ではオンチェーン実行の精度はオフチェーンと同等だったと報告されています。ただし現実的には二つの注意点があるんです。第一に、モデルのサイズ（重みの容量）が大きいと、それをブロックチェーンに上げるだけで高額になる。第二に、複雑なモデル構造、たとえばCNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）やLSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）はそのままSolidityに直すのが難しい。論文も最終段でそこを今後の課題として挙げています。
うーん、重みのアップロードにコストがかかると。論文の表ではアップロードだけでかなりのガスを使っていますか。
そのとおりです。論文中のテストでは重みやバイアスのアップロードに非常に大きなガスを要しています。具体的には、重みのアップロードは他の処理に比べて桁違いに高い数値でした。したがってビジネス上の採算を考えると、モデルの圧縮や差分アップロード、あるいはオンチェーンに持つべき部分の選別が鍵になるんですよ。
具体的にはどんな最適化をしているんですか。単に変数を減らすとかだけじゃなくて、うちの現場で導入する際に有効な方法を知りたいんです。
良い問いですね。論文は複数段階のプロンプト最適化を行っています。まずは不要な型変換を省く、固定小数点ライブラリとSolidity組み込み型の無駄な往復を減らす。次に中間変数を減らして計算をインライン化する。最後にループ内での重複計算を避け、temporary変数をメモリ型にして読み書きを効率化する。これらは工場で言えば、作業工程を見直して動線を短くするのと同じです。
それは実運用で役立ちそうですね。ただ、外部のLLMにコード生成させるわけで、セキュリティや検証はどうするんですか。生成ミスで現場が止まったら責任問題です。
重要な点です。論文でも検証段階を設け、生成コードの挙動をオフチェーンでテストし、ガスコストと精度を比較しています。しかし実務では更に静的解析やフォーマル検証、単体テストの自動化を組み合わせる必要があります。いきなり本番に出すようなものではなく、段階的導入が前提です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。では最後に、私の理解を確認します。要するに、この論文は「オフチェーンで学習したモデルをLLMでSolidityに翻訳し、プロンプトで繰り返し最適化してガスを下げる。だが重みのアップロードコストと複雑モデルの扱いが課題」ということですね。
素晴らしい要約です、田中専務！その理解で間違いありません。次は実際に小さなモデルでプロトタイプを作って、費用対効果を数値で示しましょう。大丈夫、段階的に進めれば必ず導入できますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、「学習はオフでやり、実行だけをブロックチェーンに移してLLMでコード化、さらに手数料を小刻みに減らす工夫を入れる。ただし重みの容量と複雑さが実運用の壁になる」これで会議で説明します。
1. 概要と位置づけ
結論ファーストで述べると、この研究が最も大きく変えたのは「機械学習（Machine Learning、ML）モデルをブロックチェーン上で実行可能な形に変換する作業を、自動化とコスト最適化の両面で実現しようとした点」である。従来はMLモデルの論理や重みを手作業でスマートコントラクトに移植する必要があり、そのままでは実運用のコストが現実的でなかった。論文はLarge Language Models（LLMs、大規模言語モデル）を用いてPyTorch等で学習したモデルの「推論部分」と重みをSolidityに翻訳し、さらに複数段階のプロンプト最適化でガス（Gas）消費を削減する流れを示した。これにより、ブロックチェーン上での推論が単なる理論実験から、費用対効果を検討可能なプロトタイプ段階へと前進した点が重要である。
基礎から説明すると、ブロックチェーン上でプログラムを動かす際に発生するコストはGasという単位で測られ、計算量とストレージ使用量に応じて課金される。この特性はMLの推論が計算集約的であることと相性が悪く、そのまま直訳すると費用が跳ね上がる。そこで本研究は学習自体をオフチェーンで行い、推論部分のみをオンチェーンで再現するという設計を採った。加えてLLMを介してコード変換を自動化することで、手作業のコストとヒューマンエラーを低減する狙いがある。
実務的な位置づけは、まず小規模な分類タスクや閾値判定など、モデルが比較的軽量で済むユースケースでの採用検討に向くという点である。現段階では大規模画像処理や長期時系列解析のような複雑モデルをそのまま移行するまでには至っていないが、モデル圧縮や差分アップロード等の工夫を併用すれば十分に検討価値がある。経営判断としては、先に示したように「小さな成功事例を作り、投資対効果（ROI）を実測する」ことが現実的なアプローチである。
本節を終えるに当たっての要点は三つである。第一に、論文はオンチェーン推論の実現可能性とコスト低減手法を示した点。第二に、LLMを用いることで変換作業を自動化し、開発工数を削減した点。第三に、重みのアップロードや複雑モデルには依然課題が残っており、段階的な導入が必要である点である。経営層はこれらを踏まえ、まずは試験的な導入計画を立てるべきである。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は概ね二つの方向性がある。一つはMLモデルの設計そのものを軽量化してブロックチェーン上で動くように作り替えるアプローチである。もう一つはオフチェーンで推論を行い、その結果だけをオンチェーンに記録するアーキテクチャである。これらはいずれも利点と限界を持ち、前者は精度低下、後者は信頼性や改ざん防止の粒度という課題に直面する。論文の差別化点は、既存の高性能モデルを丸ごと再設計するのではなく、学習済みモデルの推論経路と重みを直接Solidityに翻訳し、かつその翻訳工程自体をLLMで最適化する点にある。
具体的には、従来の手法ではエンジニアが手作業で数式や重みの扱いをSolidityに落とし込む必要があったため、ミスや非効率が生じやすかった。論文はGPT-4といったLLMをプロンプト設計により精密に制御し、初期の正しい実装から冗長な型変換や不要なメモリ確保を段階的に削減する一連のフローを提示している。これにより、人手の熟練度に依存しない翻訳プロセスを目指している点が特徴的である。
また、従来研究では多くが二値分類や回帰など単純なタスクに焦点を当てていたのに対し、本研究は多クラス分類をサポートする実装を目指した点も差異である。さらに、ガスコストに関する定量的な評価を行い、モデル複雑度とガス消費量の関係を示しているため、経営判断に必要な費用見積りの根拠を提示している。
したがって、差別化の本質は「既存モデルを尊重しつつ、翻訳工程の自動化とコスト最適化を同時に達成する点」にある。これは実務導入を考える際に開発工数の削減と運用コストの見積り精度向上という両面で実利が期待できる。経営判断としては、社内にMLの専門家が少ない場合でも外部LLMを活用した翻訳ワークフローの導入が有益となる可能性がある。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は三つに要約できる。第一に、学習は従来通りPyTorch等のフレームワークでオフチェーンで完了させ、推論時に必要となる重みと推論ロジックのみを抽出する設計である。第二に、抽出した推論ロジックと重みをSolidityコードへと翻訳する工程にLarge Language Models（LLMs）を利用する点である。ここでの工夫は、単に一度コードを生成するだけでなく、ガス効率を高めるために複数段階のプロンプトを与え、逐次的に冗長性を削っていく点にある。
第三の要素はEthereum Virtual Machine（EVM、イーサリアム仮想マシン）の特性を考慮した最適化である。EVMは数値表現やメモリ／ストレージの扱いが制約されており、無駄な型変換やストレージ書き込みがガスを浪費する。論文では固定小数点ライブラリとの往復を避ける、計算をインライン化する、ループ内の重複計算を削るなどの具体的指示をプロンプトに組み込み、生成コードを段階的にチューニングしている。これは生産ラインで工具の持ち替えを減らして作業効率を上げるのと同じ発想である。
さらに、実装面ではLLMに出力させたSolidityコードをオフチェーンで検証し、ガス計測と精度評価を繰り返すことで、オンチェーンとオフチェーンの性能差を定量的に比較している。したがって技術的には翻訳精度、ガス最適化、検証プロセスの三点が中心であり、これらが整うことで初めて実務運用の判断材料となる。
最後に留意点として、LLMを利用する場合のセキュリティや解析可能性の確保がある。生成コードは必ず静的解析や単体テスト、可能ならばフォーマル検証を通す運用ルールを設ける必要がある。経営層としては、外部サービスに依存するリスクと、導入後の検証体制をコストに織り込む判断が求められる。
4. 有効性の検証方法と成果
論文ではローカルのテストネットワークを用いてガス消費と実行精度の評価を行っている。検証は「アップロード（重みとバイアス）」「デプロイ（スマートコントラクト配置）」「推論実行」という段階ごとにガスを計測し、各段階の費用を算出した。結果として、重みのアップロードが最も高額であること、デプロイや単回の推論実行は比較的安価であることが示された。また、オンチェーンでの推論結果とオフチェーンでの推論結果の精度差は小さく、適切に最適化すれば実務上の許容範囲内に収められる可能性が示唆された。
加えて、効率化フロー（プロンプト段階A→B→C→D）の効果を定量的に評価し、冗長な型変換や中間変数の削減がガス削減に寄与することを示している。これにより、単にコードを生成するだけでなく、生成物のチューニング手順が実効的であることが実証された。経営の視点では、工数削減だけでなく運用コスト削減の根拠が数値で提示されている点が重要である。
ただし結果には限界がある。評価は論文中では比較的単純なニューラルネットワークに対して行われており、CNNやLSTMといった高次の構造については今後の課題として残されている。さらに、実データのスケールや頻繁なモデル更新が必要なユースケースではアップロードコストがボトルネックになり得るため、実装上は差分更新やオンチェーンで保持するパラメータの選定が必須になる。
総じて、有効性の検証は「プロトタイプとしての実現可能性」と「最適化による実効的なコスト低減」を示すにとどまるが、経営判断に必要な定量的根拠を提示した点で実務的価値は高い。次フェーズでは実業務データでの評価やより複雑なモデルへの適用が必要である。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究を巡る議論は主に三点に収斂する。第一に、アップロードコストとストレージの扱いである。重みを丸ごとオンチェーンに置く設計は、高い信頼性を得られる一方で費用負担が大きい。第二に、LLMに依存するワークフローの再現性と透明性である。生成結果のばらつきやプロンプト微調整のトレーサビリティが導入上のリスクとなる。第三に、より複雑なニューラルアーキテクチャの扱いである。畳み込み層や再帰構造をどのように効率的にSolidityに写すかは未解決の課題である。
議論の中では、モデル圧縮（モデルプルーニングや量子化）や差分アップロード、あるいはオンチェーンに置くべき最小限のロジックのみを選別するアプローチが有効だとする意見が多い。また、LLMの出力をそのまま流用するのではなく、生成コードに対する自動検証パイプラインを必須にすることで実運用の安全性を担保するべきだという方向性も提唱されている。これらは経営判断に直結する運用ルールの整備につながる。
一方で、ブロックチェーンの性質上、オンチェーンでの推論は改ざん耐性や透明性という利点をもたらす。たとえば複数社で共有する予測モデルや、監査が必要な判定ロジックについてはブロックチェーン上での実行が強い意義を持つ。したがって、コストと価値を天秤にかけることが必要であり、ユースケースによってはオンチェーン推論こそが最も合理的な選択になる。
結論として、研究は実用化に向けた重要な一歩を示したが、採算性と安全性を両立させるための追加研究と運用ルールの整備が不可欠である。経営層はまずはパイロット案件を設定し、投資対効果やリスクを実測することが求められる。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の方向性としては四点が挙げられる。第一に、CNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）やLSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）など複雑構造のモデルをどのように効率化してSolidityに翻訳するかの研究である。第二に、Retrieval-Augmented Generation（RAG、検索強化生成）等を導入して翻訳の精度と文脈保持を向上させる試みである。第三に、重みの差分アップロードや外部ストレージとのハイブリッド設計でコストを削減する実務的手法の検証である。第四に、生成コードの自動検証・静的解析・フォーマル検証の導入により安全性を確保するためのワークフロー整備である。
特にRAG技術の導入は有望である。RAGは外部データベースから参照情報を取り込んで生成を補助する手法で、これを用いるとモデルの構造や最適化ヒントを外部リポジトリから取り込みつつLLMを制御できるため、生成の一貫性と解釈性が向上する。経営の観点では、外部ナレッジを社内ルールやベストプラクティスとして整備し、LLMの出力を安定化させることが重要だ。
同時に、実運用ではガバナンスとコスト管理の仕組みが鍵となる。どのパラメータをオンチェーンで持つか、アップデートの頻度と方法、外部LLM利用の契約形態とセキュリティ条項など、導入前に明確なルールを定める必要がある。これらは技術的検討だけでなく法務・調達・現場の運用設計を含むクロスファンクショナルな議論を要する。
最後に、経営層が押さえるべきは小さく試して学ぶアプローチである。まずは限定的なモデル・限定的なデータでプロトタイプを作り、費用対効果と検証プロセスを実際に回してからスケールさせる。これが実務での導入成功の最短経路である。
検索に使える英語キーワード
Generation of Optimized Solidity Code, LLM to Solidity translation, on-chain inference, gas optimization Ethereum, model deployment on blockchain
会議で使えるフレーズ集
「本提案は小規模プロトタイプによるコスト検証を先行させ、成功後にスケールさせる段階的導入を提案します。」
「重みのアップロードコストがボトルネックになるため、差分更新や圧縮の検討が必要です。」
「生成コードは必ずオフチェーンで検証し、静的解析を通した上で本番に移行します。」
