拓海先生、最近部署で「スマートコントラクトを分割して秘密情報を守る」って話が出てきましてね。正直、そもそもスマートコントラクトって何が問題で、分割すると何が良くなるのか、簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つで言いますよ。1) スマートコントラクトはブロックチェーン上で動くプログラムで、一度公開されると情報漏洩のリスクが高い。2) プログラム分割で敏感な処理を隔離すると、漏洩リスクを下げられる。3) 最近の研究は大規模言語モデル（Large Language Model (LLM)）（大規模言語モデル）を使って、この分割を自動化しようとしているんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
公開されると漏れるというのは、うちの設計図を見せたようなものですか。だとしたら、どの部分を隠すべきか決めるのが難しそうです。現場にも負担がかかりませんか。
良い比喩ですね。公開されたプログラムは確かに設計図が見える状態です。ここでの要は、『どの変数や処理が敏感かを見つけるか』、そして『その敏感処理を分離しても機能が壊れないかを検証するか』です。研究はこれを自動化するために、プログラムをスライスして敏感部分を切り出し、大規模言語モデルの文脈学習（in-context learning (ICL)）（インコンテキスト学習）を使って安全な分割案を生成するアプローチを提示していますよ。
これって要するに、AIに「ここは秘密、ここは公開」って教えて判断させるってことでしょうか。もしAIが間違えたら会社はどうするんですか。
鋭い質問です。ポイントは自動化における信頼性確保です。そこで研究は、ソースコードの機能が分割後も変わらないことを確認するための“equivalence checker”（同値性検査器）を設けています。つまりAIが分割案を出して終わりではなく、形式的に元の挙動と一致するかを確かめる仕組みが入っているのです。要点は3つで、説明すると、AIが分割案を生成する、生成案を自動検査する、検査に合格したものだけを採用する、です。
なるほど。それなら安心だとは思いますが、実際のところどれくらい効果があるものなんですか。導入コストに見合うのか、そこが社内でいちばん問われます。
投資対効果の視点は重要です。論文の評価では、18の注釈付きスマートコントラクト（合計99の敏感関数）に対し、約78%の成功率で分割が成立し、関数レベルの分割に比べてコード量を約30%削減できたと報告されています。さらに実運用を想定した攻撃に対しても、分割により情報漏洩や操作の影響を抑えられる効果が示されています。要点は、実効性、効率性、攻撃耐性の三点で改善が見られることです。
成績としてはまずまずですね。とはいえ、うちの現場で導入するには、どんな準備や注意が必要ですか。現場のデベロッパーに負担が増えるのは避けたいのですが。
導入にあたっては段階的な適用が鍵です。まずは機密性の高い機能を限定して試験的に適用し、分割と検証のワークフローを整備することです。次に分割ルールや敏感変数の注釈付けを現場と共同で定義し、最後に自動検査のレポートを運用に組み込む、という流れが現実的です。要点は負担を一気に増やさず、検証可能な形で段階導入することです。
わかりました。要するに、重要なのは「敏感なところをAIで見つけて分け、別の仕組みでちゃんと動くことを証明する」ということですね。私も会議で説明できそうです。最後にもう一度、私の言葉でまとめていいですか。
もちろんです。とても良いまとめです。「問題点を限定し、AIと形式検査で守る」という表現で十分伝わりますよ。自信を持って会議で使ってくださいね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉で一句。AIに分割させ、検査で裏付けることで、重要処理を守りつつシステムを運用できる、ということですね。ありがとうございました。
1. 概要と位置づけ
結論を先に言う。PARTITIONGPTと呼ばれる本研究は、大規模言語モデル（Large Language Model (LLM)）（大規模言語モデル）の文脈学習能力を用いて、スマートコントラクトの機密性を保ちながらプログラムを細かく分割する初めてのフレームワークを提示した点で画期的である。従来は手作業か固定ルールベースの分割が中心で、敏感情報と通常処理の境界を柔軟に定義するのが難しかったが、LLMの文脈理解を利用することで、より微細で文脈に即した分割案を生成できるようになった。要するに、AIを用いて“どこを隠すべきか”を賢く探し、かつ形式的検査で機能性を担保することで、実務に耐えうる分割手法が現実味を帯びたのだ。これはスマートコントラクトに限らず、機密性が求められるソフトウェア設計全般に影響を与える可能性がある。ビジネス視点では、情報漏洩リスクの低減と運用効率の両立という二重の価値を提示している点が最大の変化である。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では、情報流れ解析や静的解析、トレースベースの手法が主に用いられてきた。これらは既知の脆弱性パターンや事前定義されたルールに依存するため、新たに出現する複雑な機密性パターンを見落とすことがある。対して本研究は、LLMのin-context learning（ICL）（インコンテキスト学習）を組み込み、関数やステートメントの文脈情報を踏まえて細粒度に分割案を生成する点で差別化している。さらに重要なのは、生成した分割案をただ評価するだけでなく、Solidity用に設計された同値性検査器で機能的同値性を形式的に検証する点である。つまり生成と検証を組み合わせることで、自動化の信頼性を担保しているのが先行研究との本質的な違いである。
3. 中核となる技術的要素
本研究の中核は三つある。第一がプログラムスライシングであり、これはソースコードを敏感部分（privileged slice）と通常部分（normal slice）に前処理で分ける技術である。第二がin-context learningを活用したLLMによるSolidityからSolidityへの変換であり、文脈の提示（プロンプト）により、敏感変数を含む処理を隔離する安全な分割案を生成する点が新しい。第三がequivalence checker（同値性検査器）であり、分割後のコードが元のコードと機能的に一致することを形式的に証明する。これにより、分割による副作用や機能喪失のリスクを低減することができる。技術の連携は、ヒトの注釈（敏感変数の指示）を出発点とし、LLMが候補を作り、検査器が最終合格を出すワークフローである。
4. 有効性の検証方法と成果
評価は18の注釈付きスマートコントラクト、合計99の敏感関数を用いて行われた。実験では、PARTITIONGPTが約78%の成功率で正しく分割を行い、関数レベルでの従来分割に比べて平均約30%のコード削減を実現したと報告されている。さらに改変や操作を試みる実世界の攻撃シナリオに対しても、分割による隔離が情報漏洩や操作影響を抑止する効果を示した。これらの結果は、単なる理論的提案にとどまらず、実用的な改善を示した点で説得力がある。ただし成功率が100%ではないため、導入時には人的監査や段階的展開が前提となる。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究は有望だが、いくつかの議論点と限界がある。第一にLLMの生成には不確実性が付きまとうため、検査器に合格しないケースが残る。第二に、注釈付け（敏感変数の指定）が必要であり、この作業の品質が結果に直結する。第三に、Solidity特有の実行コストやガス代、分割後のコントラクト間通信の増加が実運用でのコスト増加につながる恐れがある。さらに、LLMを使う際の知的財産や利用規約、モデルのアップデート管理など運用面の課題も無視できない。これらを踏まえると、技術的有効性を現場価値に変えるには、運用ルールの整備とツールチェーンの成熟が必要である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での発展が期待される。第一に、LLMの生成品質を高めるためのプロンプト工夫や少数ショット学習の最適化であり、これにより成功率の向上が見込める。第二に、同値性検査器の自動化と効率化で、検査時間や計算コストを下げることが必要である。第三に、産業実装に向けた運用ガイドラインや注釈付けのベストプラクティスの整備、及びガスコストを含めたトータルコスト評価を進めることだ。検索に使える英語キーワードとしては、”program partitioning”, “in-context learning”, “LLM-driven program transformation”, “smart contract confidentiality”を参考にしてほしい。これらを手掛かりに、実務に適用可能な検証を進めるべきである。
会議で使えるフレーズ集
「本研究はLLMの文脈学習を使って、敏感処理を自動で隔離し、同値性検査で機能担保する点が特徴です。」と端的に導入する。続けて「段階的導入でまずは高リスク機能から適用し、検査レポートを運用に組み込むことで負担を抑えられます」と説明する。コスト面は「導入初期は人的注釈と検査コストが必要だが、長期的には情報漏洩リスクと改修コストを抑えられる」と述べると説得力が出る。技術的な不確実性を問われた場合は「生成はAIが行うが、形式検査が最終合格を出すため実用上の安全弁が働きます」と応答する。最後に導入合意を取る際は「まずはパイロットを行い、効果と運用負担を定量化してから拡張します」と締めると現実的である。
