1. 序論
ビットコインやイーサリアムに代表されるパーミッションレス・ブロックチェーンは分散型システムに革命をもたらしたが、大きなスケーラビリティの課題に直面している。プルーフ・オブ・ワーク（PoW）コンセンサスのエネルギー消費は広く議論されてきた一方で、ストレージオーバーヘッドという同様に重要な問題は比較的注目されてこなかった。本論文は、ブロックチェーンフルノードが検証のために台帳データをどのように利用するかを分析する先駆的な実証研究を提示する。中核的な発見は、インテリジェントなクライアントサイド戦略を通じて、基盤となるブロックチェーンプロトコルに一切の変更を加えることなく、ストレージフットプリントを劇的に削減できる——ビットコインの場合、約15 GBまで——可能性があることである。これにより、フルノードを運用するための参入障壁が低下する。
2. 問題の定義と背景
2.1 パーミッションレス・ブロックチェーンのストレージ負荷
ビットコインのようなブロックチェーンのセキュリティと完全性は、完全で不変の台帳に依存している。採用が進むにつれて、台帳のサイズも増大する。本研究時点で、ビットコインの台帳は370 GBを超えていた。この膨大なストレージ要件は、フルノードを運用したいユーザーにとって主要な抑止力であり、完全な履歴を維持できる主体が少なくなることで中央集権化のリスクにつながる。
主要ストレージ統計
ビットコイン台帳サイズ： >370 GB
目標削減量（提案）： ~15 GB
削減可能性： ~96%
2.2 既存の軽減策とその限界
従来の解決策は、チェックポイントやシャーディングなど、プロトコルレベルの変更を伴うことが多く、これらはハードフォークとコミュニティの合意を必要とする。Bitcoin Coreは剪定オプションを提供しているが、インテリジェントなガイダンスが欠如している——ユーザーは保持する閾値（GB単位またはブロック高）を恣意的に選択する必要があり、未使用トランザクション出力（UTXO）の検証にまだ必要なデータを削除してしまうリスクがある。
3. 方法論と実証分析
3.1 データ収集と測定フレームワーク
本研究は、徹底的な実証的測定アプローチを採用し、ビットコインブロックチェーンを分析して、ブロックやトランザクションの検証といった標準的なノード操作中に、どのデータ要素（トランザクション、ブロック、ヘッダー）が正確にアクセスされるかを理解した。
3.2 フルノードのデータ利用パターン分析
分析の結果、履歴台帳の大部分は一定期間後にほとんどアクセスされないことが明らかになった。検証は主に以下に依存する：
- 現在のUTXOセット。
- プルーフ・オブ・ワーク検証のための最近のブロックヘッダー。
- 新しいトランザクションによって参照される履歴トランザクションのサブセット。
この洞察が、インテリジェントな剪定の基礎を形成する。
4. 提案するクライアントサイド・ストレージ削減
4.1 ローカルストレージ剪定戦略
提案する戦略はクライアントサイドの最適化である。フルノードは、古いブロックの生データを安全に削除しながら、暗号学的コミットメント（ブロックヘッダーやマークルルートなど）と現在のUTXOセットを保持できる。削除されたトランザクションが後で必要になった場合（例：チェーン再編成の検証）、ノードはピアツーピアネットワークからそれを取得できる。
4.2 最適化されたデータ保持モデル
単純な経過時間ベースまたはサイズベースの閾値の代わりに、このモデルはアクセス頻度と依存性分析を使用する。将来の検証に必要となる可能性に基づいてデータを保持し、ノードのチェーン完全検証能力を維持しながら、ローカルストレージ要件を劇的に削減する。
5. 結果と性能評価
5.1 ストレージフットプリントの削減
実証評価により、ビットコインフルノードはローカルストレージフットプリントを約15 GBに削減できることが示された。これは完全な370 GB以上の台帳からの約96%の削減である。これには圧縮されたUTXOセットと最近のブロックヘッダーが含まれる。
図：ストレージフットプリント比較
説明：「フルノードストレージ（370 GB）」と「最適化ノードストレージ（15 GB）」を比較する棒グラフ。最適化ノードの棒は著しく短く、96%の削減を視覚的に強調している。最適化ストレージは、UTXOセット、最近のヘッダー、頻繁にアクセスされる履歴データの小さなキャッシュに使用される割合を示すために分割されている。
5.2 計算およびネットワークオーバーヘッド
ストレージ削減の代償として、履歴データが必要な場合のネットワークリクエストの潜在的な増加がある。しかし、本研究では、通常の運用下ではこのオーバーヘッドは無視できることが分かっている。必要な取得は頻繁ではなく、データは他のネットワークピアから容易に入手可能であるためである。
6. 技術詳細と数学的フレームワーク
最適化の核心は、トランザクション依存グラフの理解に依存する。$G = (V, E)$ を有向非巡回グラフとし、頂点 $V$ がトランザクションを表し、辺 $(u, v) \in E$ は、トランザクション $v$ がトランザクション $u$ によって作成された出力を使用する場合に存在するものとする。トランザクション $t_i$ の「経過時間」と「接続性」をモデル化できる。新しいブロックを検証するために $t_i$ が必要となる確率 $P_{access}(t_i)$ は、時間の経過とともに、また現在のUTXOセットからの距離とともに減少する。
保持のための単純なヒューリスティックは次のようにできる：$age(t_i) < T_{age}$ であるか、または $t_i$ が最近の $N$ ブロック内のいずれかのトランザクションの祖先（$k$ ホップ以内）である場合、トランザクションデータを保持する。ここで、$T_{age}$、$k$、$N$ は実証的アクセスパターンから導出されるパラメータである。
7. 分析フレームワーク：ケーススタディ
シナリオ： 監査目的でビットコインフルノードを運用したい新興企業があるが、クラウドストレージの予算が限られている。
フレームワークの適用：
- データプロファイリング： ノードソフトウェアはまず観察モードで実行され、1ヶ月間にどのブロックとトランザクションがアクセスされるかをプロファイリングする。
- モデルキャリブレーション： プロファイリングされたデータを使用して、保持ヒューリスティックのパラメータを調整する（例：$T_{age}$ を3ヶ月、$k=5$、$N=1000$ に設定）。
- 剪定実行： ノードは、保持基準を満たさないすべてのブロックデータを剪定し、ブロックヘッダー、UTXOセット、および条件を満たすトランザクションデータのみを保持する。
- 継続的運用： 通常の運用中、剪定されたトランザクションが要求された場合、ノードはそれを2つのランダムなピアから取得し、保存されているマークルルートに対して検証してから使用する。
結果： 新興企業は、20 GB未満のストレージで完全に検証するノードを維持し、コストのほんの一部でセキュリティ目標を達成する。
8. 将来の応用と研究の方向性
- ライトクライアントのセキュリティ強化： この研究の技術は、簡易支払検証（SPV）クライアントがより関連性の高いデータのサブセットをキャッシュおよび検証できるようにすることで、そのセキュリティを強化できる可能性がある。
- クロスブロックチェーン・アーカイブ： 専門的な「アーカイブノード」が完全な履歴を保存し、通常のノードが最適化されたサブセットを保存し、暗号学的証明付きでオンデマンドにデータを取得する、標準化された効率的なアーカイブプロトコルの開発。
- レイヤー2との統合： レイヤー2ネットワーク（例：ライトニングネットワーク）にも参加するノードのストレージ最適化。特定の履歴データがより頻繁に関連する場合がある。
- 予測的剪定のための機械学習： どの履歴データが必要となるかをよりよく予測するために機械学習モデルを採用し、ストレージと性能のトレードオフをさらに最適化する。
9. 参考文献
- Sforzin, A., et al. "On the Storage Overhead of Proof-of-Work Blockchains." (Source PDF).
- Nakamoto, S. "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System." 2008.
- Bitcoin Core Documentation. "Pruning." https://bitcoin.org/en/bitcoin-core/features/pruning.
- Buterin, V. "Ethereum Whitepaper." 2014.
- Gervais, A., et al. "On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains." ACM CCS 2016.
- International Energy Agency (IEA). "Data Centres and Data Transmission Networks." 2022. (For context on computational overhead).
アナリストの視点：4段階の解釈
核心的洞察： 本論文は、ビットコインフルノードの機能的なストレージ要件は370 GBではなく、15 GBまで低減可能であるという、重要でありながらしばしば見過ごされてきた洞察を提供する。巨大な台帳は、主にアクティブな作業メモリではなく、コールドアーカイブである。これは、スケーラビリティの議論を「チェーンをどのように縮小するか？」から「チェーンへのアクセスをどのようにインテリジェントに管理するか？」へと再構築する。これは、RAM内のすべてのデータが同じようにホットではないというコンピュータアーキテクチャにおける認識に類似している。キャッシュは機能する。著者らは、ブロックチェーンのセキュリティが主にUTXOセットとヘッダーチェーンの完全性に依存し、すべての古いトランザクションの生バイトには依存しないことを正しく特定している。これは、ステートレスクライアントやマークル証明に関する基礎研究、イーサリアム研究フォーラムで議論されているものと一致するが、今日のビットコインに実用的に適用している。
論理的流れ： 議論は体系的で説得力がある。問題の定量化（370 GB）から始まり、既存の場当たり的な解決策（盲目的な剪定）を批判し、その後、実証的証拠——ゴールドスタンダード——に基づいて主張を構築する。ノードがどのデータを使用するかを実際に測定することで、推測から事実へと移行する。論理的な飛躍は優雅である：検証に必要なデータ（「ワーキングセット」）が分かれば、残りはローカルで破棄し、必要なまれな場合にのみ取得できる。これは、特にコンシューマーハードウェアでは、ネットワーク帯域幅がストレージよりもしばしば安価で豊富であるという現実に最適化された、古典的な時間と空間のトレードオフである。
強みと欠点： 強みはその実用性と即時性である。フォークもコンセンサス変更も必要ない——ただより賢いクライアントソフトウェアだけである。フルノードを運用する障壁を直接下げ、中央集権化に対抗する。しかし、欠点はトレードオフの細部にある。「無視できる」ネットワークオーバーヘッドは、健全で誠実なピアネットワークを前提としている。ネットワーク分断や巧妙なエクリプス攻撃の間、剪定されたノードは、古いブロックを取得できない場合、深い再編成を検証する能力が損なわれる可能性がある。また、非常に古いトランザクションの検証のレイテンシがわずかに増加する。さらに、GervaisらによるPoWのセキュリティ分析で指摘されているように、ノードの履歴への即時アクセスを削減することは、エッジケースでは、チェーンの総作業量を独立して検証する能力に影響を与える可能性がある。本論文は、これらのセキュリティと効率のトレードオフについて、より深く掘り下げることができたかもしれない。
実践的洞察： ブロックチェーン開発者にとって、明確な使命はある：このデータ駆動型のインテリジェントな剪定をデフォルトのクライアントソフトウェアに統合すること。Bitcoin Coreの現在の「prune=550」フラグは鈍器である。それは、ここで提案されている適応モデルに置き換えられるべきである。企業やマイナーにとって、これは直接的なコスト削減策である——クラウドストレージの請求を90%以上削減できる。より広範なエコシステムにとって、この研究は「ブロックチェーンは本質的に肥大化している」という議論に対する反論を提供する。これは、神聖なコンセンサスレイヤーに触れることなく、クライアントサイドの革新を通じて、重要なスケーラビリティの改善が可能であることを示している。次のステップは、オンデマンドデータ取得プロトコルを効率的でプライバシー保護的なものに標準化し、この研究を展開可能な標準にすることである。